Processamento de Imagens dos Satélites Brasileiros CBERS-4 e CBERS-4A para Respostas Rápidas a Desastres

• Published in: Revista brasileira de cartografia Vol. 76
• Main Authors: Rocha, Brenda Oliveira, Körting, Thales Sehn, Namikawa, Laercio Massaru
• Format: Journal Article
• Language: English; Portuguese
• Published: Universidade Federal de Uberlândia 30.08.2024
• Subjects: Deslizamentos; Inundações; Mineração de dados; Random Forest; RGB
• ISSN: 0560-4613; 1808-0936; 0560-4613
• DOI: 10.14393/rbcv76n0a-70194

Satellite images can contribute to the identification and analysis of areas affected by natural disasters, through the use of Digital Image Processing (DIP) techniques that highlight areas of interest. The International Charter “Space and Major Disasters” is the world's main cooperation between space agencies for the free provision of emergency data and relies on Brazil in the process of responding to calls. Giving importance to emergency requests, this research proposes the use of Brazilian satellites to systematize DIP techniques as an aid to the management of disasters such as landslides and regional floods. We present two case studies: the landslides in Petrópolis (RJ), which occurred in 2022, and the regional floods in three provinces of Pakistan, in 2022. Data mining performed with the support of the Random Forest (RF) algorithm was adopted to extract the main attributes that were later combined in the RGB color space for quick identification of affected areas. The proposed color composition for Petrópolis was based on the selection of a principal component, vegetation index and hue component of the IHS color transformation, with a Global Accuracy (GA) of 81.82%, obtained from MUX/CBERS-4A data. The suggested composition for Pakistan was based on the selection of the NIR band and the first and second principal components, with an GA of 88.33%, using WFI/CBERS-4 images. All areas of interest could be successfully highlighted based on the suggested compositions. As imagens de satélite podem contribuir para a identificação e análise das áreas afetadas por desastres naturais, através da utilização de técnicas de Processamento Digital de Imagens (PDI) que ressaltam áreas de interesse. O International Charter “Space and Major Disasters” é a principal cooperação mundial entre agências espaciais para o fornecimento gratuito de dados de emergência e conta com o Brasil no processo de resposta aos chamados. Dando importância para as solicitações de emergência, a presente pesquisa propõe a utilização dos satélites brasileiros para sistematizar técnicas de PDI como auxílio à gestão de desastres do tipo deslizamentos de terra e inundações regionais. Apresentamos dois casos de estudo: os deslizamentos em Petrópolis (RJ), ocorridos em 2022, e as inundações regionais em três províncias do Paquistão, de 2022. A mineração de dados realizada com o apoio do algoritmo Random Forest (RF) foi adotada para extrair os principais atributos que posteriormente foram combinados no espaço de cores RGB para a identificação rápida das áreas atingidas. A composição de cores proposta para Petrópolis foi baseada na seleção de uma componente principal, índice de vegetação e componente matiz da transformação de cores IHS, com uma Acurácia Global (AG) de 81,82%, obtida a partir dos dados do MUX/CBERS-4A. A composição sugerida para o Paquistão foi baseada na seleção da banda NIR e da primeira e segunda componente principal, com uma AG de 88,33%, utilizando imagens do WFI/CBERS-4. Todas as áreas de interesse puderam ser evidenciadas com bom êxito a partir das composições sugeridas.