Para que você consiga entender o que é o Georreferenciamento de dados, precisará primeiramente entender alguns conceitos importantes. Por causa disso, este artigo será dividido em 2 partes:
- Parte 1 – Alguns conceitos importantes;
- Parte 2 – Prática de Georreferenciamento de dados.
Resumo do artigo
Parte 1 – Alguns conceitos importantes
Rotação de dados
Obtenção de dados Georreferenciados
Georreferenciamento de dados
Georreferenciamento de Imóveis Rurais
Georreferenciamento de dados e acurácia
Distribuição dos pontos de controle e acurácia
Ortorretificação dos dados
Parte 2 – Prática de Georreferenciamento de dados
Obtenção dos dados
Levando os dados para o ArcGIS
Georreferenciamento da imagem
Georreferenciamento de dados – Parte 1 – Alguns conceitos importantes
A maioria das pessoas costuma confundir rotação de dados, georreferenciamento de dados, obtenção de dados georreferenciados e Georreferenciamento de Imóveis Rurais. Por causa disso, eu irei primeiramente esclarecer o que cada um destes termos significa.
Rotação de dados
A rotação de dados é o procedimento utilizado no AutoCAD, tanto para imagens como para dados. Este procedimento consiste em rotacionar os dados ou a imagem utilizando 2 pontos de referência de certa forma que os dados ou a imagem assumam sua posição correta.
Isso é apenas um rotacionamento de dados, pois não existe a utilização de nenhum tratamento estatístico dos dados.
Obtenção de dados Georreferenciados
Qualquer dado que você obtenha com o uso da tecnologia GNSS será um dado georreferenciado. Não importa se este dado foi obtido sobre a interface do google earth, com um gps de navegação ou com um receptor L1/L2.
Georreferenciamento de dados
É o procedimento de, com a utilização de um software especializado georreferenciar dados obtidos com a utilização do sensoriamento remoto. O Georreferenciamento se baseia no tratamento estocástico dos dados, tendo como referência uma série de pontos de controle.
Desta maneira, você pode, por exemplo, obter imagens com o uso de drones ou a partir do Google Earth e posteriormente georreferenciar estas imagens.
Georreferenciamento de Imóveis Rurais
É o levantamento de dados onde que os dados levantados devem obedecer determinados padrões de acurácia definidos pela legislação vigente.
…..
Se você analisar os diferentes conceitos acima, perceberá que qualquer dado obtido com receptores GNSS será um dado georreferenciado.
Por outro lado, os dados poderão ser utilizados em processos de georreferenciamento de imóveis rurais somente se obedecerem a acurácia estipulada pela legislação para o tipo de dado levantado.
Quanto ao Georreferenciamento de dados, o mesmo consiste em utilizar uma série de pontos de controle para georreferenciar dados obtidos com a utilização do sensoriamento remoto, de certa forma que estes dados possam ser geoespacializados.
Neste guia eu me deterei neste caso especifico, o Georreferenciamento de dados obtidos com o uso do sensoriamento remoto.
Georreferenciamento de dados e acurácia
Perceba que qualquer dado obtido com o uso do sensoriamento remoto será um dado Georreferenciado.
Já a acurácia deste dado é um assunto a parte, pois você pode, por exemplo:
- Georreferenciar uma imagem landsat aonde cada pixel possui os dados espectrais referentes a uma área de 90 m²;
- Georreferenciar uma imagem obtida a partir do Google Earth, onde cada pixel corresponde a uma área de 3m²;
- Georreferenciar uma imagem obtida através de um mapeamento realizado com a utilização de drones, onde que cada pixel cobre uma área de 50 cm².
Perceba que em cada uma das situações descritas acima, a resolução espacial será diferente. Além disso, o resultado final do Georreferenciamento também será afetado, pois os softwares levam em consideração o número de pixels e não a distância.
Normalmente o RMS (erro médio quadrático) deve ser melhor do que 1,5 pixels, porém perceba que 1,5 pixels da imagem landsat é totalmente diferente do que 1,5 pixels de uma imagem obtida a partir de um sensor embarcado em um drone.
Outro sim, a qualidade dos pontos de controle utilizados também irá afetar no resultado final.
Por exemplo, de nada adianta você no intuito de obter uma acurácia sub-métrica realizar um levantamento com a utilização de drones e utilizar pontos de controle obtidos a partir do Google Earth.
Neste caso especifico, o aconselhável é que você vá a campo e obtenha dados com a utilização de receptores GNSS.
Georreferenciamento de dados – Distribuição dos pontos de controle e acurácia
Outro fator que influência diretamente na qualidade do resultado final é a distribuição dos pontos de controle. Normalmente, o indicado é a utilização de 5 pontos de controle que devem estar bem distribuídos na imagem.
Veja na imagem abaixo um exemplo de pontos de controle bem distribuídos (pontos amarelos). O polígono vermelho representa a área de interesse.
Perceba que os 4 ponto de controle externos estão além do limite da propriedade e que o quinto ponto de controle está no centro da imagem. Esta distribuição de pontos de controle é a que apresenta melhores resultados.
Georreferenciamento de dados – Ortorretificação dos dados
Os dados obtidos através da utilização de sensores aerotransportados sofrem uma série de distorções, cuja origem é interna (do sistema) e externa (da paisagem).
Entre as distorções internas, as mais comuns costumam ter origem no desvio de rota do veículo que transporta o sensor, sendo que estas distorções devem ser corrigidas.
Veja nas imagens abaixo os 3 possíveis desvios de rota que influenciam na geração de erros.
Além disso, existem as distorções oriundas do sensor que pode estar mal calibrado e uma série de outras distorções, as quais não chegarei a citar neste guia.
O outro problema existente são as distorções externas. Estas são causadas principalmente pela influência do relevo (vales e morros) e pela perspectiva.
A correção das distorções internas e externas faz com que cada pixel seja colocado na posição geométrica, como se tivesse sido imageado na vertical ou, o mais próximo desta situação.
Estas correções fazem com que imagens ortorretificadas sejam consideradas um produto de maior qualidade cartográfica, pois são mais fieis a realidade, oferecendo melhores resultados nos trabalhos de engenharia.
Porém, eu preciso que você saiba que é impossível corrigir-se todas as distorções geométricas de uma imagem. Isso porque nós visualizamos os dados em um plano, através da tela do computador ou no papel, enquanto a superfície da Terra é curva.
Como o foco deste guia é o Georreferenciamento dos dados, não chegarei a mostrar como corrigir estes erros.
Meu objetivo aqui é apenas mostrar que você precisa primeiramente ortorretificar a imagem, para somente depois georreferenciar a mesma, ou do contrário a acurácia do produto final deixará a desejar.
Exemplo de dados que não estão ortorretificados
Um exemplo clássico de dados que utilizamos no nosso dia a dia e que não são ortorretificados são imagens do Google Earth. Por isso que mesmo a resolução espacial das mesmas sendo grande, dados obtidos sobre o google earth não podem ser utilizados em trabalhos que exijam dados acurados.
Relembrando que o tamanho do pixel é o outro dos fatores que irá influenciar no resultado final.
Feito este alerta, vamos a prática de Georreferenciamento de dados. Para isso iremos utilizar o software ArcGIS.
Georreferenciamento de dados – Parte 2 – Prática de Georreferenciamento de dados
Para que você entenda melhor as diferentes etapas do georreferenciamento de dados, eu irei dividir o assunto em uma série de tópicos.
Georreferenciamento de dados – Parte 1 – Obtenção dos dados
A primeira etapa de um processo de Georreferenciamento é a da obtenção de dados.
Os dados podem serem obtidos a campo com a utilização de sensores, como, por exemplo, os presentes em drones, ou a partir de fontes diversas, como imagens obtidas a partir do Google Earth.
Além das imagens, precisaremos obter pontos de controle, os quais iremos utilizar no processo de Georreferenciamento.
São necessários 5 pontos de controle para o Georreferenciamento de cada uma das imagens. Porém, é recomendável como medida de segurança a obtenção de alguns pontos de controle extras.
Vamos a prática: neste tutorial eu irei utilizar dados obtidos a partir do Google Earth.
Abra o Google Earth, obtenha uma imagem e salve a mesma, de preferência em uma pasta exclusiva para este projeto. Você pode criar a mesma no disco local C do seu computador.
Uma das guais existente na parte superior do Google earth pro é a “ferramentas“. Abra a mesma e marque o checkbox “Não inclinar automaticamente ao aplicar zoom”.
Feito isso, adicione uma nova pasta na opção “meus lugares”. Será dentro desta pasta que iremos criar os pontos de controle.
A vantagem disso é que posteriormente conseguiremos exportar a pasta e todos os dados que estiverem dentro da mesma como um arquivo único.
Adicionando um marcador
O próximo passo é adicionar um marcador.
Uma vez que você tenha escolhido o marcador é só renomear o mesmo com o número 1, navegar até o local de interesse e adicionar o mesmo.
Eu gosto de utilizar o formato de marcador abaixo:
O mesmo possibilitará que você consiga colocar o ponto bem no local de interesse.
Quanto a escolha do alvo no qual você colocará o marcador, você pode colocar o mesmo sobre alguma feição artificial, ou até mesmo em algum nível digital que se diferencie de seus vizinhos. Veja um exemplo disso na imagem abaixo.
No caso de mapeamentos com drones, você deve utilizar alvos artificiais, que podem ser feitos com folhas de papel do formato A0. É só desenhar um X bem grande em cada uma das folhas de papel.
Isso é necessário, pois normalmente utilizasse drones em levantamentos cujas acurácia desejada é sub-métrica.
Relembrando que você deve sempre cuidar a distribuição espacial dos pontos de controle, pois os mesmos devem estar distribuídos de forma homogênea.
Ressalto que é importantíssimo que você obtenha no mínimo uns 8 pontos de controle porque se você tiver problemas com algum deles, terá outros pontos que poderá utilizar.
Levando os dados para o ArcGIS
Uma vez que você tenha obtido todos os pontos de controle, a próxima etapa é levar a imagem da área de interesse e os pontos de controle para o ArcGIS.
Para adicionar a imagem é só ir em adicionar conforme é mostrado na imagem abaixo, encontrar os dados de interesse e importar os mesmos para o ArcGIS.
Uma vez que a imagem tenha sido importada é só importar os dados. Abra o Arctoolbox.
Vá em “Conversion tools”, “From kml”, “Kml to Layer”.
Se abrirá um menu flutuante idêntico ao da imagem abaixo. No mesmo, você deve clicar na pasta existente do lado da opção “Imput kml file” e selecionar os dados que deseja importar.
Em seguida você precisará clicar na pasta ao lado da opção “Output location” para definir a pasta de saída e o nome dos dados.
Com isso, os pontos de controle serão importados para o ArcGIS. Eu gosto de mudar a visualização dos mesmos para o formato de ponto verde com centroide.
Para fazer isso é só você dar 2 cliques sobre o símbolo do formato de ponto e escolher esta opção.
Feito isso podemos passar para a etapa de Georreferenciamento dos dados.
Georreferenciamento de dados – Georreferenciamento da imagem
A primeira coisa que você precisará fazer é adicionar as ferramentas de Georreferenciamento a visualização.
Para isso clique com o botão auxiliar do mouse sobre a parte vazia conforme mostro na imagem abaixo.
Escolha a opção “Georreferencing”.
Antes de começarmos a associação dos pontos de controle a suas respectivas posições na imagem, precisaremos desmarcar a opção “Auto ajuste”, pois senão a cada ponto que informarmos a imagem irá automaticamente se ajustar.
Associação dos pontos de controle
A partir de agora iremos começar a associar os pontos de controle a seus respectivos pixels na imagem.
Para isso, selecione a ferramenta de pontos de controle.
Clique no ponto 1.
Mova o mouse sobre a tabela de conteúdos, clique sobre a imagem com o botão auxiliar e selecione a opção “Zoom to layer” para a imagem ser enquadrada na tela.
Utilizando o Rolon do mouse, dê zoom até o local de interesse e clique no mesmo para informar que o ponto de controle 1 corresponde aquele pixel.
É aconselhável que você aproxime bem o zoom para que o ponto seja associado ao pixel referente ao mesmo.
Para associar os demais pontos de controle a seus respectivos pixels na imagem é só você repetir o procedimento.
Georreferenciamento de dados – Auto ajuste da imagem
Uma vez que você tenha associado todos os pontos de controle a seus respectivos pixels na imagem, você deve marcar a opção “auto ajuste”, para o ArcGIS fazer o ajustamento da imagem.
Feito isso a imagem será ajustada.
Existem vários métodos de ajustamento de imagens. Neste artigo eu não chegarei a entrar a fundo no assunto, pois para isso precisaria primeiramente trazer uma série de outros conceitos.
O que você precisa ter em mente é que todo ajustamento possui um erro residual (RMS). Como uma imagem é formada por x pixels na horizontal e y pixels na vertical a unidade deste erro é o número de pixels.
Aconselha-se que o RMS seja inferior a 1,5 pixels. No ArcGIS, após o ajustamento, se você abrir a tabela link poderá ver o resultado do mesmo.
Perceba pela tabela acima que o erro residual ficou em mais de 20 pixels. Isso aconteceu porque um dos pontos de controle foi associado a uma posição diferente de seu respectivo pixel. Com isso, o mesmo afetou o resultado do ajustamento.
A partir do momento que eu adicionei novos pontos de controle e desmarquei o ponto de controle que estava causando o erro residual, consegui fazer com que o mesmo ficasse abaixo de 1,5 pixels.
O ponto que eu desmarquei é o cujo erro residual aparece zerado na imagem acima.
Perceba que é extremamente importante ter alguns pontos de controle a mais, pois você poderá utilizar os mesmos para melhorar o resultado final do ajustamento.
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