Estudo espectral de alvos urbanos com imagens do sensor HSS (Hyperspectral Scanner System)

Estudou-se a caracterização espectral e discriminação de alvos urbanos da cidade de São José dos Campos SP, com imagens do sensor aerotransportado HSS (Hyperspectral Scanner System), adquiridas com 3 metros de resolução espacial, e de espectros de campo e laboratório. A imagem (37 bandas entre 400-2...

Nível de Acesso:openAccess
Publication Date:2008
Main Author: Romero da Costa Moreira
Orientador/a: Lênio Soares Galvão
Banca: Flávio Jorge Ponzoni, David Fernandes, Waterloo Pereira Filho
Format: Tese
Language:por
Published: Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais
Programa: Programa de Pós-Graduação do INPE em Sensoriamento Remoto
Online Access:http://urlib.net/sid.inpe.br/mtc-m18@80/2008/07.03.20.00
Resumo Português:Estudou-se a caracterização espectral e discriminação de alvos urbanos da cidade de São José dos Campos SP, com imagens do sensor aerotransportado HSS (Hyperspectral Scanner System), adquiridas com 3 metros de resolução espacial, e de espectros de campo e laboratório. A imagem (37 bandas entre 400-2400 nm) foi convertida de valores de radiância para reflectância de superfície usando um aplicativo baseado no modelo de transferência radiativa MODTRAN 4. A missão de imageamento, ocorrida em maio de 2006, foi precedida por testes de funcionamento e da calibração do sensor: verificações do ruído inerente do dado, da calibração espacial, da calibração espectral e da calibração radiométrica. Uma biblioteca espectral de materiais urbanos foi obtida com medições de laboratório/campo e da inspeção dos espectros de pixels. A influência da degradação da resolução espectral e a importância da região do SWIR (infravermelho de ondas curtas) na discriminação de alvos urbanos foi avaliada através da simulação da resolução espectral de sensores multiespectrais (QuickBird, HRG/Spot-5 e ETM+/Landsat-7) com os dados HSS e de classificação por regressão logística. Para avaliar a influência da resolução espacial na discriminação desses alvos, a imagem HSS foi degradada de 3 para 9 m usando filtragem de textura. Finalmente, testou-se o potencial do uso das técnicas SAM (Spectral Angle Mapper) e SFF (Spectral Feature Fitting) para a identificação de materiais com resposta espectral bem definida na cena. Os resultados obtidos mostraram que: (1) foi confirmada a adequação da calibração espacial do sensor e verificado um ruído inferior a 1,5% em 33 bandas das 37 disponíveis no espectro refletido, quando utilizada uma freqüência de varredura de até 25 Hz para o imageamento, mas os testes espectrais indicaram um desvio de aproximadamente +17 nm no posicionamento espectral originalmente apresentado nas bandas próximas a 940 nm; (2) a correção atmosférica da imagem HSS foi adequada após um ajuste de -17 nm no posicionamento espectral das bandas do VNIR (visível e infravermelho próximo), apesar das dificuldades de restituição das feições de absorção por vapor dágua (940 nm) e do CO2 (2050 nm); (3) espectros de reflectância de alvos urbanos da imagem HSS corresponderam aos das medições de campo, e revelaram poucas feições de absorção características em geral, exceto para telhados de cerâmica de argila, materiais plásticos (como PVC e PET) ou pinturas; (4) foi verificada redução na precisão da classificação da regressão logística com a simulação das bandas dos sensores multiespectrais, mas o maior impacto foi decorrente da eliminação de bandas no SWIR; (5) a degradação da resolução espacial só provocou a redução da classificação nas classes de alvos de menores dimensões, sendo a influência da mistura espectral muito mais forte nesses resultados; e (6) a técnica SAM , além da simplicidade de utilização, possibilitou boa identificação de classes genéricas de alvos urbanos, o que não foi verificado com a utilização do mapeamento SFF.
Resumo inglês:Images acquired with 3 meters of spatial resolution by the airborne HSS (Hyperspectral Scanner System) sensor and field/laboratory reflectance data were used for the spectral characterization and discrimination of urban materials in São José dos Campos city (State of São Paulo, Brazil). HSS data (37 bands between 400 and 2400 nm) were converted from radiance values into atmospherically corrected surface reflectance images using the MODTRAN 4 based radiative transfer code. The flight campaign on May 2006 was preceded by system functioning and sensor calibration tests: assessment of the sensor spatial, spectral and radiometric calibrations, and of the signal-to-noise ratio. A spectral library of urban materials was acquired from field/laboratory measurements and from selected pixel spectra. The influence of band positioning and bandwidth, especially the shortwave infrared (SWIR) interval, on the discrimination of urban materials was investigated through spectral resolution simulation of selected multispectral sensors (QuickBird, HRG/Spot-5 and ETM+/Landsat-7) and from classification information derived from logistic regression analysis. To evaluate the spatial resolution influence on the discrimination of these materials, the HSS image was degraded from 3 to 9 meters of spatial resolution using texture filtering. Finally, spectral identification of specific urban materials of the study area was tested with the Spectral Angle Mapper (SAM) and Spectral Feature Fitting (SFF) techniques. Results showed that: (1) the sensor spatial calibration was adequate with a noise below 1.5% in 33 of all 37 available bands in reflective interval when using a scanner frequency up to 25 Hz for imaging. However, spectral tests indicated a deviation of around +17 nm from the original spectral positioning of bands near 940 nm; (2) despite the persistent artifacts in water vapor (940 nm) and CO2 (2050 nm) absorption features, the atmospheric correction was adequate after a small spectral adjustment (less than 17 nm) of the original spectral calibration in the visible/near infrared (VNIR) bands; (3) reflectance pixel spectra of urban materials matched the field measurements, confirming the general featureless nature of the urban spectra, except for signatures of clay ceramic roofs, plastic materials (e.g., PVC and PET) and painted surfaces; (4) a decrease in logistic regression classification accuracy was observed after the simulation of multispectral sensors, but the major impact on classification was due to the absence of the SWIR bands; (5) from the original 3 meters to the degraded 9 meters of spatial resolution, a decrease in classification accuracy was observed only for small objects because of the prevalent and coupled spectral mixture effects of neighboring materials; and, (6) the SAM technique was easily applied over the data and showed better potential of discrimination of urban materials than the SFF technique.