MODELO AUTOMÁTICO DE NORMALIZAÇÃO RADIOMÉTRICA DE SÉRIE MULTITEMPORAL LANDSAT-5 USANDO PONTOS PSEUDOINVARIANTES (PIF) / Automatic Model for Radiometric Normalization of Landsat-5 Time set using Pseudo-Invariant Features (PIF)

Pedro José Farias Fernandes, Raúl Sanchez Vicens, Luiz Felipe de Almeida Furtados

Resumo


O objetivo deste trabalho é desenvolver um código em linguagem R para a normalização radiométrica automática de série temporal Landsat 5 a partir de PIF (pseudo invariant features) coletados manualmente. Especificamente, busca-se analisar os erros de procedimentos de normalização radiométrica a partir do uso da função em linguagem R desenvolvida, e verificar a eficácia dos modelos de regressão utilizados para cada banda. Foram utilizadas 11 imagens TM/Landsat 5, dos anos de 1984 até 2011, todas as bandas com exceção da banda 6 termal, normalizadas radiometricamente com base na imagem de 2011 em reflectância de superfície corrigida pelo método Dark Object Subtraction (DOS) (com exceção das bandas 5 e 7, que foram convertidas para reflectância aparente). Foram coletados 122 pontos PIF em toda a série temporal, correspondendo às classes água, antrópico, floresta e sombra. Para realizar a normalização radiométrica, foi utilizado um modelo de regressão ordinária de mínimos quadrados, entre a imagem a ser normalizada e a imagem referência (2011), banda por banda. Primeiramente, foi analisado o desempenho da normalização para três experimentos, (todos para o ano de 1991), visando avaliar a necessidade de correções absolutas, prévias à normalização radiométrica. Foram comparados os RMSE da normalização sem correção absoluta prévia, da normalização com a imagem em reflectância aparente, sem correção atmosférica, e da normalização com a imagem em reflectância corrigida atmosfericamente. Os RMSE não apresentaram diferenças significativas, por isso, as normalizações posteriores foram feitas com a imagem em nível de cinza (NC). Os valores de r² foram altos (a maioria acima de 0,9), e os coeficientes das equações dos modelos de regressão gerados pela imagem pós-normalização com a imagem referência indicaram que o valor estimado foi muito próximo ao valor de referência. Os RMSE por banda foram considerados baixos (apenas banda 4 pouco maior que 0,03). Os RMSE calculados por ano também foram considerados baixos (apenas ano de 1986 com RMSE calculado por PIF de avaliação pouco maior que 0,03), o que mostrou a eficácia do método para colocar a série temporal em escala de valores comum à imagem de referência.

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