Durante o processo de detecção de alterações baseadas em informação espectral, há necessidade de se ter especial atenção a alguns pontos cruciais para uma correcta aplicação destas; são eles:
- Utilização de sensores com diferentes resoluções espaciais ou espectrais. - Utilização de imagens adquiridas em intervalos temporais anuais.
- Variações de efeitos atmosféricos durante a aquisição das diferentes imagens.
- Deficiente georreferenciação das imagens.
- Diferenças do desempenho radiométrico de um mesmo sensor.
Torna-se importante que as imagens utilizadas no processo de detecção de alterações, caso se esteja a utilizar uma técnica que necessite de imagens pré e pós alteração (i.e., unicamente, informação espectral), sejam, sempre que possível, adquiridas pelo mesmo sensor, de forma a evitar a utilização de diferentes resoluções espaciais e espectrais que poderão provocar alterações não desejadas, provenientes da forma diferenciada de aquisição desta informação.
Um pixel, numa imagem de satélite, tem, após correcções radiométricas, um valor de reflectância representativo da média dos elementos existentes na área por si abrangida. A utilização de resoluções espaciais diferentes, implicará a utilização de
pixels que, por representarem áreas distintas, terão um valor de reflectância
representativo daquelas áreas distintas que, como tal, são incomparáveis quando sobrepostos directamente.
A utilização de imagens com diferentes resoluções espectrais implica a utilização de informação captada em diferente número de bandas e/ou bandas com diferentes gamas espectrais. Diferentes resoluções espectrais influenciarão a diferenciação de determinadas classes de ocupação do solo. Assim, classes que, embora podendo ser distinguidas com determinada resolução espectral, poderão não o ser com outra resolução.
No caso de estudos de detecção de alterações do coberto vegetal, a aquisição de imagens em intervalos anuais evita o aparecimento de diferentes respostas espectrais por parte da vegetação, devido ao facto de se encontrarem em diferentes estados fenológicos (Jensen, 1996). Assim, com a utilização de imagens onde existem condições fenológicas similares, existe uma maior probabilidade de identificar as alterações do coberto vegetal, uma vez que as alterações espectrais resultantes das diferenças entre os dois períodos de tempo se devem, essencialmente, a alteração do coberto (Jensen, 1996; Lunetta, 1999). A aquisição de imagens em
épocas semelhantes evita, ainda, diferentes ângulos de incidência dos raios solares (Accioly e Huete, 2000; Jensen, 1996).
Um grave problema durante a aquisição de imagens de observação da Terra, no domínio do óptico, é a influência que as condições atmosféricas podem exercer sobre a qualidade das mesmas. O aparecimento de nuvens pode impedir que a informação referente à área afectada seja extraída. Este problema é notório em imagens que abrangem grandes áreas, com grande variabilidade de características meteorológicas, como, por exemplo, as imagens NOAA-AVHRR ou MODIS. Assim, dever-se-á adquirir as imagens em épocas em que este problema seja mínimo.
Para resolver este tipo de problema, recorre-se, frequentemente, à criação de compósitos multitemporais. Na criação deste tipo de compósitos, atribui-se a cada
pixel da imagem final, o valor de ND do pixel considerado como sendo o mais
correcto de todos os pixels das imagens de entrada. Existem diversos métodos para criar aqueles compósitos (Ventura et al., 2003), sendo que o mais usual é o método de valor máximo de NDVI. Este método selecciona, de entre todas as imagens de entrada, o pixel com o maior valor de NDVI, pois os pixels com nuvens têm um valor mais baixo de NDVI do que os pixels onde a superfície terrestre é visível (VITO, 2002).
Uma vez que a detecção de alterações baseada em imagens de satélite se efectua através da sobreposição e comparação entre imagens de épocas temporais distintas, há a necessidade de que os pixels referentes à mesma área, e das diferentes épocas temporais, se encontrem, tanto quanto possível, sobrepostos. Com uma boa georreferenciação de imagens, evita-se a detecção de alterações indesejadas, i.e., alterações devidas à comparação de pixels relativos a áreas distintas que, possivelmente, representarão ocupações do solo distintas e, como tal, terão diferentes respostas espectrais. De forma a minimizar este problema, deverá, durante a georreferenciação das imagens, utilizar-se um erro médio quadrático (RMSE9 - root
mean square error) de, no máximo, 0,5 pixels (Jensen, 1996; Lunetta, 1999).
9 Erro médio quadrático – Idealmente, durante a georreferenciação de uma imagem, as coordenadas dos pontos de
controlo e as coordenadas da imagem encontrar-se-iam exactamente na mesma posição. Qualquer discrepância entre estes valores representa uma distorção geométrica, que é, normalmente, medida através do cálculo do
Quando se utiliza imagens de um mesmo sensor, podem ocorrer situações em que há alterações, ao longo do tempo, do desempenho desse mesmo sensor; nestes casos, uma técnica muito utilizada é a normalização temporal (Caetano, 2002; Caetano et al., 2002; Yuan et al., 1999) que consiste na aplicação de um modelo que transforma os NDs de uma data nos NDs que se obteriam se a imagem tivesse sido adquirida noutra data.
Este modelo baseia-se nos NDs de pixels das ocupações do solo com reflectância invariante, como, por exemplo, massas de água ou zonas artificiais. Com as diferenças existentes entre as duas datas, para estas ocupações de solo invariantes, pode-se construir um modelo, através do qual se alteram os valores dos NDs dos
pixels das diversas bandas da data posterior (Caetano, 2002).
RMSE. Uma imagem com um RMSE de 0,5 pixels, tem, em média, um desvio de meio pixel para todos os pixels que a compõem (Jensen, 1996).