MANUAL DE INSTRUÇÕES
CRUZ, Uilmer Rodrigues Xavier da [2], Taya Cristo Parreiras [3], Fabiana Carmo de Vargas Vieira[4], Jasmim Dias dos Santos [5]
Link de Acesso:
DOI: 10.32749/nucleodoconhecimento.com.br/manual/manual/imagens-no-qgis
COMPORTAMENTO ESPECTRAL DOS ALVOS
- A interação da radiação eletromagnética (REM) com os objetos presentes na superfície da terra irá variar de acordo com as propriedades físicas de cada alvo (fatores atmosféricos e sensores também interferem);
- Lembrando que a energia poderá ser absorvida (para ser convertida em novas formas de energia), transmitida entre os corpos, ou refletida.
- A Radiância total incidente num terreno é a soma de toda energia que foi absorvida, transmitida e refletida;
Figura 1 – Assinatura Espectral dos Alvos
SOLOS
- A reflectância dos solos secos possui um padrão mais simples, pois aumenta conforme aumenta o comprimento de onda no visível (B, G e R), NIR e infravermelho médio.
- Solos descobertos são facilmente distinguíveis em relação a solos cobertos por vegetação;
- Em estudos mais detalhados, a reflectância dos solos varia conforme: textura, umidade, teor de matéria orgânica, teor de óxidos de ferro, salinidade e rugosidade superficial.
Figura 2 – Falsa-Cor, NIR, Red e Green
Figura 3- Reflectância (p) / Comprimento de onda (um)
ÁGUA
- Água limpa:
- Absorve todos os comprimentos de onda, em especial na região do infravermelho próximo (NIR), resultando em elementos escuros;
- Maior espalhamento na região do violeta ao azul claro;
- Para detectar contraste terra x água, a banda NIR é a melhor alternativa
- A presença de matéria orgânica ou inorgânica irá alterar o padrão de reflectância de um corpo hídrico, dependendo da natureza do material.
- Presença de sedimentos minerais em suspensão: erosão de áreas agrícolas, micropartículas de asfalto e poeira do escoamento das águas pluviais das áreas urbanas.
- Presença de matéria orgânica: clorofila, plânctons, material orgânico dissolvido (lançamento de efluentes urbanos e industriais);
Figura 4 – Percentagem de Reflectância e Comprimento de Onda (nm)
Figura 5 – Prováveis interpretações
Figura 6 – Prováveis interpretações
VEGETAÇÃO
- Possui como espectro de absorção as bandas Azul e Vermelho: determinado pela presença dos pigmentos fotossintéticos que necessitam dessa energia para iniciar a fotossíntese;
- Reflete energia nas regiões do Verde e, em especial, do Infravermelho próximo (NIR);
- A reflectância pode variar conforme o volume, a espécie e a saúde da vegetação;
Figura 7 – Áreas agrícolas, fragmentos de florestas e pastagens
FOTOINTERPRETAÇÃO
- Para interpretar as imagens e identificar os objetos no terreno, é preciso levar em conta
- Padrão de organização (ex: redes de drenagem);
- Tonalidade e cor (varia conforme a composição);
- Forma e tamanho (ex: pivôs de irrigação e áreas agrícolas);
- Textura (ex: fragmentos florestais apresentam textura rugosa; afloramentos rochosos também podem apresentar rugosidades);
- Sombras (dificulta e pode confundir a interpretação);
FOTOINTERPRETAÇÃO DE IMAGENS NO QGIS
Adicione 7 imagens à sua área de trabalho: da Banda 2 até a 8
Figura 8 – Adicionando arquivos no Qgis
Para mesclar as imagens, vá em Raster -> Miscelância -> Mesclar
Figura 9 – Mesclando imagens
a) Selecione as 7 imagens e clique em Ok
Figura 10 – Selecionando imagens
b) Marque a caixa selecionada para poder realizar composições com as bandas, e selecione o tipo de dado de saída como UInt16
Figura 11 – Composições com as bandas
c) Selecione o diretório de trabalho, insira um nome (ex: S2B_KNU_mesclado), e depois execute
Figura 12- Selecionando diretório de trabalho, inserindo o nome
A composição irá aparecer na aba “Camadas” com o nome “Mesclado”. Para renomear, clique nela e depois em F2
Figura 13 – Composição gerada
Para realizar as diferentes composições, é importante atentar-se aos canais Red, Green e Blue, e também à ordem que você inseriu as bandas.
Neste caso, nós inserimos na seguinte ordem: 2, 3, 4, 5, 6, 7 e 8.
Figura 14 – Canais Red, Green e Blue
Sempre que estiver com dúvida, use a colinha para lembrar qual banda equivale a qual número, no Sentinel 2 e em todos os satélites.
Sentinel 2:
Figura 15 – Renderização de Bandas
Figura 16 – Identificação de resolução e bandas
Executando composições: 1. Composição RGB ou cor verdadeira
Figura 17 – Composição RGB ou cor verdadeira
O resultado será uma composição em cores naturais, como normalmente enxergamos:
Figura 18 – Composição em cores naturais
Executando composições: 2. Composição falsa-cor (NIR + Red + Green)
Figura 19 – Composição falsa-cor (NIR + Red + Green)
O resultado será uma imagem que irá destacar a vegetação pelos tons avermelhados; solos expostos e áreas urbanas pelos tons esverdeados e esbranquiçados; e corpos hídricos pelos tons de azul escuro.
Figura 20 – Vegetação, solos exposto, áreas urbanas e corpos hídricos (diferentes tons)
Figura 21 – Vegetação, solos exposto, áreas urbanas e corpos hídricos (diferentes tons)
Figura 22- Vegetação, solos exposto, áreas urbanas e corpos hídricos (diferentes tons)
Figura 23 – Solo exposto, Ilha, Possível área de erosão, sombra, pós-colheita, pastagem sadia, casas, asfalto, estrada e etc.
Alterando resolução espacial de um raster:
Figura 24 – Alterando resolução espacial de um raster
Alterando resolução espacial de um raster:
Alterando resolução espacial de um raster:
Figura 25 – Alterando resolução espacial de um raster e exportando arquivos
Figura 25 – Alterando resolução espacial de um raster e exportando arquivos
Alterando resolução espacial de um raster:
Figura 26 – Selecionando diretório e alterando o tamanho do pixel
REFERÊNCIAS
JENSEN, J. R. Sensoriamento Remoto do Ambiente. São José dos Campos: Parêntese, 2011.
Aulas e recursos didáticos do Professor Prof Dr. Philippe Maillard.
[1] Programa de Pós-Graduação em Geografia da Universidade Federal de Minas Gerais – Disciplina: Sensoriamento Remoto: Princípios e métodos – Prof Dr. Philippe Maillard.
[2] Doutorando em Geografia pela Universidade Federal de Minas Gerais (UFMG) e Departamento de Ciências Sociais da Universidade Nacional de Quilmes (UNQ) em regime cotutela. Bolsista de doutorado da Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de Minas Gerais (FAPEMIG) (2020). Mestre em Geografia pela Universidade do Estado do Rio de Janeiro (UERJ) (2019), Graduação em Geografia – Ênfase em Sistemas de Informações Geográficas pela Pontifícia Universidade Católica de Minas Gerais (PUC-MG) (2008). Atualmente é pesquisador do Grupo de Pesquisa Interdisciplinar e Extensão Lélia Gonzalez – (FURG) e do Grupo de Estudos e Pesquisas em Resíduos Sólidos – (UEMG).
[3] Mestre em Ciências Ambientais pela UNIFAL-MG. Bacharela em Geografia pela Universidade Federal de Alfenas (UNIFAL-MG). Licenciada em Geografia pelo Centro Universitário Claretiano.
[4] Bacharel e licenciatura em Geografia com Ênfase em Geoprocessamento pela Pontifícia Universidade Católica de Minas Gerais (2008). Tem experiência na área de Geografia, ênfase em Geoprocessamento.
[5] Profissional com mais de seis anos de experiência perfazendo atuação no setor público, consultorias ambientais e indústria minerária. Significativa experiência em ferramentas de geoprocessamento, sendo responsável por análises ambientais integradas e geração de produtos cartográficos, como mapas de calor, análise espacial considerando multicritérios, modelos digitais de elevação e mapas temáticos diversos. Analista de geoprocessamento pleno, bacharel em Engenharia Ambiental pelo Centro Universitário Newton Paiva (2018) e Técnica em Meio Ambiente pela Fundação de Educação para o Trabalho de Minas Gerias – UTRAMIG (2014), com eixo tecnológico ambiente, saúde e segurança.