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Ortorretificação: o que é e como funciona?

O processo de ortorretificação é utilizado para a correção de imageamentos. O mesmo é necessário porque durante o voo as aeronaves e drones sofrem uma série de desvios conhecidos pelos nomes de Pitch, Row e Yam.

 

 

Com isso, o sensor ao imagear não está perfeitamente na vertical. Sendo que o que a ortorretificação faz nada mais é do que corrigir a imagem, colocando a mesma na posição correta, como se tivesse sido imageada perfeitamente na vertical.

Esta etapa é essencial ao trabalhar-se com imagens de diferentes fontes, como, satélites, aviões e drones, melhorando significativamente a acurácia dos dados.

Isso sem falar que além de corrigir as distorções internas (do sistema), o processo de ortorretificação também corrige as distorções externas (da paisagem), corrigindo a influência de vales e morros na geometria das imagens.

Com isso, imagens ortorretificadas são produtos de maior qualidade cartográfica, possuindo medidas de distâncias, áreas e direções mais precisas.

Naturalmente, é impossível remover-se todas as distorções geométricas de uma imagem. Isso porque o próprio processo de imageamento faz com que peguemos dados que são curvos (superfície topográfica) e projetemos para o plano (folha de papel ou tela do computador).

 

Como funciona o processo de ortorretificação?

O processo de ortorretificação exige que primeiramente as imagens sejam georreferenciadas. Para isso, o aconselhável é que se vá a campo e obtenha-se uma série de pontos de controle espacializados de maneira uniforme.

Uma vez que as imagens estejam georreferenciadas, o próximo passo é ortorretificar as mesmas.

Para isso são necessários pelo menos 3 ingredientes:

1 – Uma imagem raster com um modelo digital de elevação retratando a topografia do local cujas imagens serão ortorretificadas.

No caso, com o objetivo de obter-se uma melhor acurácia deve ser utilizado um Modelo Digital do Terreno (MDT), ou seja, um modelo digital de terreno e não um MDE (modelo digital de elevação), o que significa que a vegetação e as edificações foram removidas.

Naturalmente, caso não possua um MDT, você pode utilizar um MDE, porém saiba que os dados ortorretificas terão sua acurácia prejudicada pela presença de prédios e de vegetação.

2 – Os Coeficientes Polinomiais Racionais (RPCs) ou parâmetros orbitais, que foram fornecidos pela estação juntamente com a imagem bruta.

No caso, os mesmos retratam especificamente a atitude do sensor com relação a superfície da terra no exato momento em que a imagem foi gerada.

3 – Pontos de controle obtidos a campo com receptores GNSS. Os mesmos devem serem pontos na imagem de fácil localização a campo.

No caso do uso de drones, o aconselhável é a distribuição de uma série de alvos no chão e o rastreamento dos mesmos com um receptor GNSS.

Naturalmente, quanto mais pontos de controle forem utilizados melhor será o resultado final. Por exemplo, para o georreferenciamento de imóveis rurais o INCRA exige a utilização de pelo menos 20 pontos de controle.

Isso sem falar que quanto melhor for a acurácia do MDE e dos pontos de controle utilizados, melhor será o resultado final obtido no processo de orrtorretificação.

Logo, capriche utilizando receptores GNSS e métodos de obtenção de dados que possibilitem uma ótima acurácia.

 

Métodos utilizados para a ortorretificação de imagens

Existem 2 métodos que podem serem utilizados na retificação de imagens. São eles:

Vamos entender melhor cada um dos métodos.

 

Método analítico

O método analítico não se preocupa com as especificidades e com a geometria dos dados coletados, utilizando somente os coeficientes polinomiais racionais no processo de retificação.

Com isso, a ortorretificação torna-se mais rápida e mais simples, porém a acurácia do resultado final não fica tão boa.

 

Ortorretificação baseada em modelos físicos

Este método leva em consideração inúmeros fatores que influenciam o resultado no momento do imageamento. Informações como, por exemplo:

Naturalmente, ao levar em consideração todos estes fatores, este método possibilita a geração de resultados mais precisos, porém, a melhora é mínima e talvez não justifica o trabalho e a dificuldade adicionais.

Vídeo a respeito do assunto.


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