Acompanhe as novas tecnologias do Programa Espacial Brasileiro para aquisição de imagens orbitais! Conheça o procedimento para transformar a escala de dados dos arquivos raster por meio do redimensionamento (rescale) de 16 bit para 8 bit.
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Satélite Amazonia-1: Transformação Radiométrica (16 para 8 bit)
Projetos Científicos x Projetos Visuais: entenda a diferença
O uso das imagens de Sensoriamento Remoto é variado. Há aplicações que contemplam a elaboração de uma modesta ilustração ou quadro em casa ou no escritório, assim como existem projetos de monitoramento por drones, satélites e aerolevantamento que geram conhecimento suficiente para apoiar a tomada de decisão no plano diretor de uma cidade.
Como você deve saber, essas tecnologias para detecção à distância armazenam informações numéricas na matriz ou imagem. Assim, o pixel é a menor unidade do raster responsável por abrigar os valores numéricos específicos para um determinado tipo de imageamento. Se o relevo é o alvo da passagem do satélite ou aeronave, é seguro afirmar que cada pixel da matriz resultante irá conter a medição da altitude, seja na superfície ou abaixo dela em certos casos.
Portanto, preservar os valores numéricos o mais próximo possível (ou exatamente inalterados) para cada cena fornecida pela operadora do satélite é o que consideramos como uso científico. Neste tipo de tratamento técnico para o raster, procura-se ter o cuidado de não modificar os valores numéricos originais com a finalidade de possuir a informação mais próxima possível da realidade.
Nos projetos onde a informação numérica da matriz ou imagem não é o fator principal para o monitoramento remoto, mas sim outros aspectos como as características visuais de uma certa localidade, pode-se utilizar etapas do Processamento Digital de Imagens (PDI) para manipular as curvas do histograma e salvar esse resultado em uma nova imagem. Essa finalidade que desconsidera o valor do pixel é o que chamamos de projetos visuais envolvendo rasters.
Figuras 1 e 2. Classificação de imagens (uso científico) e a carta imagem Mapa turístico de Sergipe (projeto visual).
Propriedades dos Arquivos Raster
Tipo de Dado ou Profundidade de Pixel
É a componente matemática usada na computação para armazenamento dos valores numéricos nos arquivos rasters. Na computação, um número na matriz pode ser classificado como número inteiro, número fracionário ou mesmo fazer parte do conjunto dos números imaginários. O Tipo de Dado (Data Type) ou Profundidade de Pixel (Pixel Depth) determina o intervalo de dados escrito em código binário para armazenamento da informação em determinada escala.
Números Inteiros Positivos ou Negativos
O satélite Amazonia-1, assim como outros imageadores, possui valores numéricos que são representados por um conjunto de números que você conheceu no ensino matemático fundamental.
Figura 3. Números Inteiros Positivos e Negativos. Fonte: Educamais
Formalmente, essas duas particularidades do conjunto Z recebem o nome de Número Inteiro Sinalizado (Signed Integer Number) ou Número Inteiro Não-Sinalizado (Unsigned Integer Number). Logo, um número inteiro sinalizado é um número inteiro negativo, ou seja, para aquela imagem de satélite, existe a capacidade de guardar valores inteiros positivos e negativos. De forma análoga, um arquivo raster reservado para abrigar apenas valores positivos é classificado como Não-Sinalizado. Guarde isso.
Tipo de Dado ou Profundidade de Pixel
É a componente matemática usada na computação para armazenamento dos valores numéricos nos arquivos rasters. Na computação, um número na matriz pode ser classificado como número inteiro, número fracionário ou mesmo fazer parte do conjunto dos números imaginários. O Tipo de Dado (Data Type) ou Profundidade de Pixel (Pixel Depth) determina o intervalo de dados escrito em código binário para armazenamento da informação em determinada escala.
Números Inteiros Positivos ou Negativos
O satélite Amazonia-1, assim como outros imageadores, possui valores numéricos que são representados por um conjunto de números que você conheceu no ensino matemático fundamental.
Formalmente, essas duas particularidades do conjunto Z recebem o nome de Número Inteiro Sinalizado (Signed Integer Number) ou Número Inteiro Não-Sinalizado (Unsigned Integer Number). Logo, um número inteiro sinalizado é um número inteiro com sinal de positivo ou negativo, ou seja, para aquela imagem de satélite, existe a capacidade de alocar valores inteiros positivos e negativos. De forma análoga, um arquivo raster reservado para abrigar um número inteiro sem sinal de positivo ou negativo é classificado como Não-Sinalizado.
Intervalo de Dados (Data Range) ou Escala
A Escala ou Intervalo de Dados (Data Range) é outro instrumento que deve ser considerado durante as transformações dos valores numéricos de uma imagem. Você precisa pensar na escala como se fosse um recipiente ou container para os valores numéricos. As escalas mais utilizadas são 8 bits e 16 bits.
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Satélites Orbitais – Propriedades dos Arquivos Raster |
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Tipo de Dado e Escala |
Tipo de Representação |
Exemplos |
Total de Cores |
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Unsigned 1 Bit = 0 a 1 |
Raster Binário |
– |
2 cores por canal |
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Unsigned 8 Bit = 0 a 255 |
Dados Discretos (Temático) |
CBERS, Landsat-5, Amazonia-1, Resourcesat, etc |
256 cores por canal |
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Unsigned 16 Bit = 0 a 65535 |
Dados Discretos (Temático) |
65536 cores por canal |
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Signed 16 Bit = -32768 a 32767 |
Dados Discretos (Temático) |
65536 cores por canal |
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Floating Point 32 Bit = -3.402823466e+38 a 3.402823466e+38 |
Dados Contínuos |
Topodata |
4.3 bilhões de cores por canal¹ |
Tabela 1. Propriedades do Raster. Principais Intervalos de Dados e alguns exemplos de aplicações.
Amazonia-1: Valores Min/Max
Valores Mínimo/Máximo Estimados
Ao abrir uma imagem Amazonia-1, é possível analisar as estatísticas para cada banda. Os indicadores estatísticos de maior relevância são estes: Mínimo, Máximo, Média e Desvio Padrão. Cada canal ou banda da imagem de satélite possui os seus próprios indicadores estatísticos, sendo que, na maioria dos casos, é preciso notar que estes valores são estimados.
ESTATÍSTICAS DAS BANDAS
Imagens Amazonia-1 são entregues em 10 bit, ou seja, 210 = 1024 cores, onde seus valores numéricos são alocados no Intervalo de Dados que vai de 0 a 1023 níveis de cinza.
Ao carregar uma imagem pela primeira vez, o programa apresenta cálculos estimados para cada banda.
A Transformação Radiométrica para a cenas Amazonia-1 depende dos valores reais dos indicadores MINIMUM e MAXIMUM para cada banda. Os valores reais serão obtidos após o cálculo das estatísticas do QGIS.
Figura 5. Propriedades do Raster. Análise dos valore Mínimo e Máximo estimados para cada banda.
Figuras 6 a 9. QGIS Desktop: Procedimento para calcular as estatísticas da imagem Amazonia-1.
Cálculo das Estatísticas no QGIS
O cálculo da estatística pode demorar alguns minutos. Ele depende do tamanho físico e do total de bandas que o raster possui.
Se você executou corretamente todos os procedimentos descritos acima, será possível visualizar os valores Mínimo e Máximo reais para cada banda.
Anote os valores de cada banda, pois iremos utilizá-los no processo de transformação radiométrica.
Figura 10. Visualização dos valores reais para cada banda após o cálculo das estatísticas.
OS VALORES MIN/MAX DETERMINAM O INTERVALO DE DADOS DO SATÉLITE
A banda 1 da cena Amazonia-1 que está sendo analisada possui o valor mínimo 1 e o valor máximo 1023. Isso indica que este dado bruto (imagem sem processamento) possui 1024 cores em uma escala que vai de 0 a 1023 níveis de cinza.
O valor máximo 1023 não pode ser alocado na escala de 8 bit, pois esta escala possui o valor mínimo igual a zero e o máximo igual a 255. Por esta razão, dados do Amazonia-1 sempre serão entregues em 16 Bit.
A banda 2 possui o valor mínimo 13 e o valor máximo 1023. A banda 3 possui o intervalo de 73 a 1023.
Figura 11. Indicadores estatísticos com os valores reais para cada banda.
QGIS: Conversão Radiométrica
Parâmetro SCALE do gdal_translate
A Conversão Radiométrica também é conhecida como RESCALE. Portanto, é preciso conhecer o parâmetro -scale do gdal_translate para aplicar o redimensionamento nas imagens Amazonia-1. Visitando o site do GDAL, existe a seguinte informação sobre este parâmetro:
…-scale can be repeated several times… (e.g. “-scale_2” for the 2nd band of the output dataset) to specify the parameters of one or several specific bands.
Referência: https://gdal.org/programs/gdal_translate.html#cmdoption-gdal_translate-scale
Assim, para transformar o dado corretamente, você deve informar os intervalos para todas as bandas seguindo este exemplo:
Clique no menu Raster – Converter – Converter (Converter o Formato).
- Selecione a imagem Amazonia-1;
- Clique em Parâmetros Avançados para expandir as opções;
- Digite ou cole os parâmetros da escala. Os parâmetros do redimensionamento precisam ser inseridos em sequência;
- Modifique o Tipo de Dado para Byte;
- Informe um nome e um local de saída para o arquivo;
- Pressione o botão Executar e aguarde o término do processo.
Figuras 12 e 13. Passo a passo para transformação radiométrica no QGIS.
Resultado do Processo
Transformação de uma cena Amazonia-1 de 16 bit para 8 bit
O redimensionamento da cena Amazonia-1 colorida com três bandas resultou na criação de um raster com redução de 1,25 GB para 644 MB de tamanho físico (lembrando: esta é uma comparação entre imagens que não sofreram compactação).
Figuras 14 e 15. O tamanho físico da cena Amazonia-1 foi reduzido para 644 MB na escala de 8 bit.
AMAZONIA-1 8 BIT RGB
Este é o aspecto visual da imagem Amazonia-1 convertida para 8 bit.
Figura 16. Aspecto visual da cena Amazonia-1 em 8 bit, composição RGB em cores verdadeiras.
Lembre-se que este processo é recomendado para geração de produtos visuais como a criação de uma carta imagem. Se você pretende classificar este raster, não aplique a conversão radiométrica.