Publicado por: sadeckgeo | novembro 23, 2010

Hyperion

Nos últimos dias postamos alguns tutoriais sobre dados e procedimentos relacionados ao Hyperion; EO-1, mas não fizemos algumas considerações sobre esse sensor, por isso tivemos algumas duvidas sobre a potencialidade de atividades, algumas mais técnicas em relação ao próprio sensor e outras mais burocráticas. Como dia 21/11 fez 10 anos de lançamento do satélite vamos parabenizá-lo com algumas considerações.

Além das informações do sensor deixamos a desejar a apresentação do nosso novo colaborador, Osvaldo Pereira que esta cursando o Mestrado em Química na Agricultura e no Meio Ambiente pela USP, tendo larga experiência em mapeamentos pedológicos e análises geoquímicas, mas também atuando na análise de coberturas florestais.

Então, voltando ao sensor…

HYPERION

O Hyperion é um imageador “push-broom” hyperespectral que está alocado no satélite “Earth Observing 1” (EO-1), plataforma experimental da NASA, que foi lançado no ano 2000. Esse sensor adquire dados em 242 bandas de 10 nm na largura de faixa, no intervalo de 400 a 2400 nm do espectro eletromagnético, tendo uma resolução nominal de 30 m com uma profundidade radiométrica de 12 bits e um resolução temporal de 16 dias, podendo ser reduzido, esse tempo, por indicação, trabalhando assim, em off nadir.

Como já foi mencionado o EO-1, plataforma experimental foi colocado em órbita apenas com a intenção de teste de validação e demonstração de novas tecnologias para a área de sensoriamento remoto como o sensor hyperespectral.

O mais interessante é que esse sensor foi desenvolvido em apenas 12 meses e até hoje continua enviando imagens de altíssima qualidade para a estação em terra. Em 10 anos o Hyperion já produziu mais de 50.000 imagens.

O vice-presidente de Sistemas Civil e Militar da Northrop Grumman Aerospace Systems, Robert Burke disse que, a longevidade do Hyperion e robustez mostram que até mesmo com baixo custo, os sensores implementados rapidamente podem sobreviver ao tempo de vida estipulado.

HYPERESPECTRAL

São sensores que possuem uma maior fragmentação na obtenção do comportamento espectral dos alvos. Esse alta resolução espectral implica num grande potencial para a identificação de diferentes tipos de alvos superfícies, baseado nas características físico-químicas e biológicas.

Dados de sensores hyperespectrais têm sido usados há mais de 15 anos para mapeamentos, porém o sensor Hyperion ainda é muito pouco utilizado aqui no Brasil para estudos ambientais e com isso nossa produção de bancos espectrais é muito pobre. É importante salientar essa questão, visto que, uma biblioteca espectral consolidada, para formações vegetais, por exemplo, poderá agilizar sobremaneira as etapas de mapeamento e permitir classificações taxonômicas inferidas diretamente através de imagens orbitais.

Como os dados hyperespectrais do sensor Hyperion têm faixas multitemporais com cobertura nacional, disponibilizadas gratuitamente pela USGS e as datas de coleta coincidem com o período de aquisição das cenas Landsat TM 5, a proposta de unificação metodológica para a elaboração de uma biblioteca espectral com base nesses dados, parece ser uma alternativa interessante, para potencializar o mapeamento integral à nível nacional.

Vamos agora analisar um exemplo prático de tratamento dos dados Hyperion para geração de curvas espectrais relacionadas à duas formações vegetais no norte da Amazônia, que ainda carecem de estudos detalhados para mapeamentos a nível regional. Como vocês podem ver nas curvas espectrais abaixo, é possível segmentar com alta precisão as formações vegetais e identificar aspectos ambientais que permitem a diferenciação no comportamento espectral entre as Campinaranas e Florestas.

Curvas espectrais dos principais formações vegetais da Alta Bacia do Rio Negro – AM, a partir dos dados do sensor Hyperion, com destaque para as zonas de maior diferenciação das formações vegetais.

Observem como é alta a capacidade de segmentação dos dados. Vejam também na figura a seguir a comparação destas curvas com o comportamento espectral relacionado às 7 bandas do sensor ETM Landsat. Observem o nível de detalhe superior relacionado aos dados Hyperion e vejam também que, mediante as devidas correções atmosféricas dos dados, é possível correlacioná-los com alta eficiência.

 

Curvas espectrais das formações vegetais na mesma região para as 7 bandas do satélite Landsat ETM e as 158 bandas Hyperion calibradas.

Estas curvas foram obtidas a partir dos métodos que apresentamos na série de tutoriais sobre dados Hyperion.

Com essa breve explanação esperamos que estes dados tenham aplicações mais efetivas em território nacional, pois, isso contribuiria para enriquecer o conhecimento generalizado das características espectrais dos alvos à nível regional, sendo importante sempre destacar que esse estudo pode ser realizado exclusivamente com dados de domínio público.

POSSIBILIDADES

Vários fatores estão impulsionando o desenvolvimento rápido de aplicações de imagens hiperespectrais. Na área da agricultura esse tipo de dado vem sendo largamente empregado para detecção de culturas com stress podendo detectar as causas muito tempo antes que o agricultor possa perceber o problema a olho nu.

Outra aplicabilidade bastante comum é a identificação de resíduos e micro organismos em água. Isso foi desenvolvido com técnicas de identificação da variação espacial da composição de águas amazônicas através da aplicação de modelo linear de mistura espectral.

Os nossos queridos primos Geólogos têm usado em “larga escala” essas imagens para estudos mineralógicos, pois a identificação de diferentes tipos de minerais se torna mais fácil pela variabilidade de intervalos no comprimento de onda. Isso produz assinaturas espectrais bem definidas para a maioria dos minerais.

Nas questões de diferenciação vegetacional as imagens do Hyperion tem sido usadas para a distinção entre tipos de cerrado ou estágios da sucessão secundária de florestas, porém aqui no Brasil esses tipos de estudo ainda são muito incipientes, ao contrario de paises como os EUA que já possuem uma grande bibliotecas espectral para as principais espécies arbóreas que formam as tipologias da vegetação do país.

Outras possibilidades de aplicação também são vistas na literatura mundo a fora, fique a vontade para nos contar suas experiências. Use os comentários.

CONSIDERAÇÕES

Podemos perceber que um sensor imageador hiperespectral tem como vantagem a capacidade de compor uma imagem adquirindo instantaneamente milhares de espectros, com um nível de resolução espectral mais próximo daquele verificado em espectrorradiômetros de campo ou de laboratório facilitando então a diferenciação de alvos com características muito similares.

Sendo assim, produtos hiperespectrais têm provado a sua utilidade para os estudos em todo o mundo no uso da cobertura da terra, monitoramento dos ecossistemas, minerais e petróleo, discriminação de culturas agrícolas e de prospecção e avaliação, entre outras aplicações importantes.

Além disso, essa missão abril precedente para a nova fase de criação de sensores da NASA, pois demonstrou tecnologias avançadas e desenhos que possibilitam a viabilidade de reduzir drasticamente os custos e melhorar a qualidade dos instrumentos e veículos espaciais para futuras missões.

Bem essas são as nossas considerações sobre o Hyperespectral Hyperion, na tentativa de aguçar a curiosidade da comunidade e também uma forma de parabenizá-lo pelos seus 10 anos de sucesso.

CONSULTE

Alixandrini Jr, M. J. O potencial das imagens hiperespectrais. In: Congresso Brasileiro de Cadastro Técnico Multifinalitário (COBRAC), 10-14 Out. 2004, Santa Catarina. Florianópolis: UFSC, 2004.

Ducart, D.F. et.al. Anais XIII Simpósio Brasileiro de Sensoriamento Remoto. Processamento de imagens hiperespectrais do EO-1/Hyperion para o mapeamento de minerais de alteração hidrotermal na Patagônia Argentina, Florianópolis, Brasil, 21-26 abril 2007, INPE, p. 6449-6451

Ponzoni, F. J.; Shimabukuro, Y. E. Sensoriamento Remoto no Estudo da Vegetação. SP. São José dos Campos: A. Silva Vieira Ed., 2007. 127p.

Rudorff, Conrado M.; Novo, Evlyn M. L. M.; Galvao, Lênio S.  and  Pereira Filho, Waterloo. Análise derivativa de dados hiperespectrais medidos em nível de campo e orbital para caracterizar a composição de águas opticamente complexas na Amazônia. Acta Amaz.[online]. 2007, vol.37, n.2, pp. 269-280. ISSN 0044-5967.  doi: 10.1590/S0044-59672007000200014.

Shimabukuro, Y. E.; Miura, T.; Huete, A. et al. Análise dos dados hyperespectrais do EO-1 obtidos sobre a Floresta Nacional de Tapajós no Estado do Pará. In: Simpósio Brasileiro de Sensoriamento Remoto, 11. (SBSR), 5-10 abr. 2003, Belo Horizonte. Anais… São José dos Campos: INPE, 2003. Artigos, p. 1099-1106.

Zhang, B.; Wang, X.; Liu, J.; Zheng, L. & Tong, Q. (2000) – Hyperspectral Image processing and analysis system (HIPAS) and its applications, Photogrammetric Engineering Remote Sensing, Vol. 66, No. 5, 2000: 605-609.

Links relacionados:

Download de Imagens Hyperion

Abrindo Imagem Hyperion – ENVI

Composição colorida Hyperion – ENVI

Correção Atmosférica FLAASH – ENVI

Hyperion SulSoft


Responses

  1. Sadeck, é possivel usar a partir da banda 95 como uma faixa termal?

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