dr risco cv

Contribuição da DETEÇÃO REMOTA para a Gestão de Emergências

Ana Maria Duarte FonsecaInvestigadora Principal

LNEC

ÍNDICE

Contribuição da DETEÇÃO REMOTA para a Gestão de Emergências

Gestão de EmergênciasFasesContribuição da DRExemplos: GEOSAT, SUBSIN, RIVERSAR, SERESE

Exploração da InformaçãoImagens Ópticas: Reconhecimento de PadrõesImagens RADAR: Segmentação e determinação de diferença de fase de séries de imagens multitemporais

SATÉLITES ARTIFICIAIS DA TERRA

SPOT Fusão XS+Pan – 10m IKONOS Fusão XS+Pan – 1m

1995 - 2011

Evolução da Resolução Espacial

SATÉLITES E SENSORES

Satélite Worldview8 bandas, 50 cm8 October, 2009, Vandenburg Air Force Base, California.

superfície suave superfície rugosa canto vegetação

RADAR

Um modelo de gestão de emergências moderno define quatro fases para a gestão de emergências: • mitigação; actividades destinadas a prevenir ou reduzir o impacto dos desastres (levantamento de riscos e vulnerabilidades, formação dos técnicos e das populações)

- prevenção (planeamento de situações de emergência);- alertas precoces:

• preparação (desenvolvimento de planos e capacidades para uma resposta eficiente a uma emergência;• resposta (reacção imediata à emergência);• recuperação (actividades pós emergência para reinstalar as comunicações e gerir a reconstrução).

Fases da Gestão de Emergências

Na Fase de Mitigação:

- manutenção de IG actualizada;

- detecção de vulnerabilidades;

- calibração de modelos de simulação;

- elaboração de cartografias de risco.

…….

Contribuição da DETEÇÃO REMOTA

MITIGAÇÃO

Manutenção de Informação Geográfica actualizada

Dois níveis de IG, integrados

Especificações da cartografia base topográfica à escala (1.10 000, 1:5 000, 1:1 000)

Especificações próprias de um produto ortoimagem de satélite, actualizado anualmente

10 anos

6 meses

GEOSAT (FCSH, LNEC, FCUL, CML)

Detecção de Alterações

GEOSAT

Actualização de IG

Diferença aritmética entre as imagens IKONOS (2002) e Quickbird (2005)



GEOSATGEOSAT (FCSH, LNEC, FCUL, CML)

Lx 2005

Lx 2002

LISBOA: ALTERAÇÕES 2002-2005

Diferença 2005-2002


GEOSATGEOSAT (FCSH, LNEC, FCUL, CML)

Geometria de Aquisição das Imagens

Ângulo de elevação do satélite (68.3 º)

Ângulo de elevação do Sol (48.9 º)

H Torre Vasco da Gama = 122 m

Ângulo azimutal do satélite (115.08 º)

Ângulo azimutal do Sol (149.9 º)

IK2002

QK2005

Dif.red


GEOSAT

Falsas mudanças


GEOSAT

OrtorrectificaçãoGEOSAT (FCSH, LNEC, FCUL, CML)

GEOSAT

Ortorrectificação


Precisão planimétrica

GEOSAT

Ortorrectificação


RMS IM 0,77m RMS CAR 0,2m

Ortorrectificação


O processamento foi realizado utilizando um software comercial de processamento de imagem que utiliza como modelo matemático o «Modelo Óptico do Satélite» com a opção de extracção, a partir de pontos de controlo identificados na imagem, dos coeficientes racionais polinomiais da transformação epipolar a realizar.

O MNSIK foi comparado com um MNS obtido por LIDAR (MNSLi) e com um Modelo Numérico do Terreno (MNT) obtido a partir da informação altimétrica da cartografia numérica à escala 1/1000 da Câmara Municipal de Lisboa (CML).

Geração de um Modelo Numérico de Superfície (MNS) a partir um par de imagens do satélite IKONOS

DSM_LIDAR 2005DTM _C1000_1995 DSM_ IK2008

QK orto com DTM

QK orto com DSM

GEOSAT

Ortorrectificação com DSM LIDAR

Satélite

H

d

GEOSAT Ortorrectificação com LIDAR

com DTM

Com LIDAR

SEGMENTAÇÃO

O método de segmentação é um método de aglutinação de regiões ou degeração de aglomerados de píxeis.

A segmentação da imagem emobjectos é realizada à custa de umcritério de homogeneidade.

O critério de homogeneidade podeincidir sobre as características espec-trais dos agrupamentos de píxeis ....

.... ou sobre a forma dos objectos

Extracção de Informação Temática

Segmentação da imagem em objectos


ANÁLISE DE IMAGENS ORIENTADA POR OBJECTOS

Classificação dos objectos

DATA

XS Pansharped

Vegetation Index = nir/red

Tile roof Index = red/green

Form indexes


Bandas a utilizar para a discriminação dos objectos

Brilho

MédiaValor médio

Desvio padrão

Razão

Vizinhanças

NíveisRadiométricos

Forma

Textura

HierarquiaDiferença média para os objectos vizinhos

Fronteiras relativas para os objectos vizinhos mais brilhantes

n

1i

iSi NRNRLL

1

Área

Comprimento

Largura

Índice de Forma A4

L

n

1iiNR

n

1

Reconhecimento de Padrões por Análise de Imagem orientada por objectos

Classificação

MITIGAÇÃO

Detecção de Vulnerabilidades

Mapa de PSI ASAR, realizado com 30 imagens ENVISAT SAR do período 2003-2010. O mapa apresenta 101 366 PS’s, coloridos em função da velocidade anual de subsidência (LOS annual velocity) .

Foram detectados pela primeira vez fenómenos de subsidência em Lisboa em 2004 (e confirmados em 2006), no âmbito do projecto GMES-Terrafirma, através da análise de interferogramas gerados a partir de séries multitemporais de imagens dos satélites ERS e ENVISAT ASAR.

SUBSIN - Utilização do InSAR na detecção e caracterização de subsidência e deslizamentos do solo na região de Lisboa (IST, LNEC)

Interferometria - medição da diferença de fase entre o sinal recebido de um mesmo ponto numa série multitemporal de imagens RADAR.

A = Adef + Atopo + Aorbit + Aaps + Anoise

def - deformação do sinal

PS

Interferometria SAR (INSAR)

PSINSAR)

A área afectada estende-se por uma área de cerca de 4 Km2. No projecto SUBSIN estendeu-se a monitorização desta zona com a técnica de Interferometria com Permanent Scaterers (PSI) até ao fim de 2010 usando 67 imagens ENVISAT ASAR e ERS.

A informação obtida com as imagens foi comparada com informação obtida no terreno (ground-truth) com linhas de nivelamento que cruzam a zona de subsidência e dados GPS.Pretendeu-se concluir qual a causa desta subsidência: • compactação da camada superficial do solo devido ao aumento da urbanização, ou • compactação camadas permeáveis no sub-solo devido à exploração não sustentável de água dos sistemas aquíferos.


Detalhe do mapa ERS PSI com as linhas de nivelamento (azul). A linha de nivelamento das Laranjeiras foi re-observada em 2009 (14 anos depois do nivelamento inicial). Também estão assinaladas as localizações das estações GPS “sites” 1, 2 and 3.


Avaliação da existência de aumento da carga resultante da urbanização entre 1985 e 2002, sobreposta aos resultados do PSI ASAR


A subsidência pode afectar o uso do solo, pôr em risco a estabilidade de estruturas e, a uma escala regional, agravar o risco potencial de cheias.

SUBSIN

A região industrial de Vialonga apresenta velocidades máximas de subsidência de 13 mm/ano (de 1992 a 2006). Os valores obtidos e a modelação do fluxo de água subterrânea e de compactação de camadas semi-impermeáveis do sistema aquífero demonstrou que a subsidência observada se deve à sobre-exploração do sistema aquífero local por indústrias que operam na região.

Modelaram-se diversos cenários futuros para a subsidência, obtendo-se um abrandamento da taxa de abatimento do terreno, no caso de se proceder à paragem completa da extracção de águas.


PSINSAR

Reflectores de canto

•Pinheiro, A., M.J. Henriques, A.P. Falcão, N. Lima, A. Fonseca, J. Fonseca, M. Mancuso, S. Heleno (2010) –Measuring subsidence in the centre of Lisbon with Persistent Scatterers Interferometry (PSI), CGPS and levelling surveys. Comunicação enviada ao European Space Agency Living Planet Symposium, Julho 2010.•Santos, T., S. Freire, J. Tenedório, A. Fonseca (2010) – Extracção de edifícios em Lisboa com imagens QuickBird e dados LIDAR. Comunicação enviada ao myESIG. Fevereiro 2010. Lisboa.•Dinis, J., A. Navarro, F. Soares, T. Santos, S. Freire, A. Fonseca, N. Afonso, J. Tenedório (2010) - Hierarchical object-based classification of dense urban areas by integrating high spatial resolution satellite images and LIDAR elevation data. Comunicação enviada ao GEOBIA 2010. Ghent, 29 June - 2 July.•Santos, T., S. Freire, A. Fonseca, J. Tenedório (2010) – Producing a building change map for urban management purposes. Comunicação enviada ao 30th EARSeL Symposium: Remote Sensing for Science, Education and Culture".•Freire, S., T. Santos, A. Fonseca, J. Tenedório, (2010) – Extraction of buildings from QuickBird imagery for municipal use – the relevance of urban context and heterogeneity. Comunicação enviada ao 30th EARSeL Symposium: Remote Sensing for Science, Education and Culture"•Freire, S., T. Santos, A Fonseca, J. Tenedório, (2010) – A relevância do contexto e heterogeneidade urbanos na extracção de elementos em imagens QuickBird. Comunicação enviada ao XII Colóquio Ibérico de Geografia 2010. •Santos, T., S. Freire, A. Fonseca e J. Tenedório (2010) – Detecção de alterações em meio urbano baseada na comparação de elementos extraídos a partir de imagens de alta resolução espacial. Aplicação à área da Alta de Lisboa. Comunicação enviada ao XII Colóquio Ibérico de Geografia 2010.•Soares F., A. Navarro, T. Santos, S. Freire, A. Fonseca, N. Afonso, J. Tenedório (2010) - Cartographic data extraction from airborne imagery by hierarchical-based morphologic image processing. Comunicação enviada ao GEOBIA 2010. Ghent, 29 June - 2 July.• Santos T., S. Freire, A. Navarro, F. Soares, J. Dinis, N. Afonso, A. Fonseca, J. Tenedório (2010) – Extracting buildings in the city of Lisbon using Quickbird images and LIDAR data. Comunicação enviada ao GEOBIA 2010. Ghent, 29 June - 2 July.•Freire S., T. Santos, A. Navarro, F. Soares, J. Dinis, N. Afonso, A. Fonseca, J. Tenedório (2010) – Extraction of buildings from QuickBird imagery for municipal planning purposes: quality assessment considering existing mapping standards. Comunicação enviada ao GEOBIA 2010. Ghent, 29 June - 2 July.•S. Freire, T. Santos, N. Gomes, A. Fonseca, J. A. Tenedório (2010) - Extraction of buildings from QuickBird imagery –what is the relevance of urban context and heterogeneity? Comunicação apresentada à conferência de Outono da ASPRS «Geospatial Data and Geovisualization: Environment, Security, and Society » de 15 a 19 de Novembro de 2010, em Orlando, Florida.•Heleno, S., Henriques, M.J., Falcão, A.P., Lima, J.N., Fonseca, A., Fonseca, J., Mancuso, M., Pinheiro, A., 2010b. Measuring subsidence in the centre of Lisbon with Persistent Scatterers Interferometry (PSI), CGPS and levelling surveys. Proceedings of ESA Living Planet Symposium, European Space Agency Special Publication SP-686.

MITIGAÇÃO

- calibração de modelos de impacto de emergências;

O projecto RIVERSAR foca-se na modelação hidráulica de ondas de cheia na região do Baixo Tejo, procurando avaliar e reduzir a incerteza inevitavelmente associada ao processo de previsão da extensão inundada.

RIVERSAR - Exploração de imagens SAR para aperfeiçoar modelos de inundação no Rio Tejo (IST, LNEC, AARHLVT)

Os modelos de previsão de cheia têm muitos graus de liberdade e muito parâmetros o que contribui para a incerteza na previsão de áreas inundadas

Para contribuir para afinar os parâmetros é necessário compilar bases de dados de validação, consistindo em imagens (de alta resolução) de extensão de cheias, comple-mentadas por registos hidrométricos.

Imagens:ERS-1, ERS-2, ENVISAT, RADARSAT, JERS, ALOS, TerraSAR-XLandsat, Spot, IKONOS and Quickbird

Propõe-se, então, a compilação (entre 1992-2008) dos episódios de cheia no Baixo Tejo, documentados por imagens SAR e ópticas, e complementados com dados hidrométricos. O objectivo é produzir mapas georeferenciados de extensão de cheia para validação retrospectiva e sistemática de modelos hidráulicos de inundação, calibração dos parâmetros da resistência aoescoamento nesses modelos, e avaliação das capacidades preditivas das diferentes abordagens de modelação.

Para contribuir para afinar os parâmetros e é necessário compilar bases de dados de validação, consistindo em imagens (de alta resolução) de extensão de cheias, complementadas por registos hidrométricos.

Um importante resultado deste projecto será a produção de mapas de extensão e profundidade de cheias, geor-referenciados e sobrepostos a informação cartográfica e de uso do terreno, ou seja, cartografia de risco de cheia.

RIVERSAR - Exploração de imagens SAR para aperfeiçoar modelos de inundação no Rio Tejo

RESPOSTA

Produção de mapas-imagem expeditos de situação (Rapid Mapping)

International Charter of Space and Major Disasters

CNESESACSANOAAISROArgentine Space Agency (CONAE) Japan Aerospace Exploration Agency (JAXA).

DETECÇÃO REMOTA

International Charter of Space and Major Disasters

Activações da Organização em 2010

http://www.disasterscharter.org/home

Rapid Mapping - Haiti

dano

posssibilidade de dano

dano web

entulho

Mapa de Avaliação de Danos

SERESE - Simulação de perdas decorrentes de sismos com o apoio de detecção remota (LNEC, IST, CM Faro)

A proposta tem como principal objectivo melhorar os métodos de avaliação de danos e perdas resultantes de sismos, com o apoio de ferramentas de detecção remota.

SERESE - Simulação de perdas decorrentes de sismos com o apoio de detecção remota

Tarefas:(i) metodologia que utiliza detecção remota como ferramenta para inventariar edifícios e a sua vulnerabilidade, (ii) procedimentos para a avaliação expedita de danos pós-sismo, baseados em detecção remota, (iii) o levantamento in-situ de edifícios, escolas e vulnerabilidade física para aferir os inventários mencionados, (iv) a actualização de modelos de danos e perdas (v) a análise do impacto de cenários sísmicos.

Aquisição da Imagem QuickBird

1

atmosferaterrestre -espectro solar

atmosfera

atmosfera

terrestre - RADAR

DETECÇÃO REMOTA

ENVISAT

1

Verificou-se que o MNSIK é de menor resolução altimétrica do que o MNSLi dado que suaviza variações altimétricas registadas neste último. Em relação ao MNT a comparação só se pode efectuar ao nível do solo em que se verifica também maior resolução altimétrica do MNSIK.

Geração de um Modelo Numérico de Superfície (MNS) a partir um par de imagens do satélite IKONOS

DETECÇÃO REMOTA


MISSÕES 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 ……. 2009 2010

MIDORI-II (NASDA)

CBERS-1

ENVISAT-1 (ESA)

EOS (NASA)

(cont.)

IKONOS (Spaceimaging)

ERS (ESA)

IRS (ISRO)

LANDSAT (NASA)

ORBVIEW

QUICKBIRD (DigitalGlobe)

RADARSAT (CSA)

SPOT

ADEOS-I SEAWINDS

ASAR GOMOS MIPASMERIS MWR SCIAMACHY

IMS WFI CCD

TRMM Landsat-7QuikScatTerra

GRACEAquaICESat

SORCE

ASTER CERES MISR MODIS MOPITT

CCD

IRS-1BIRS-1CIRS-1D

IRS-P3OCEANSAT OCM MSMR

Landsat -4Landsat -5

MicroLab-1

SeaStar SEAWIFS

RADARSAT-1RADARSAT-2

ERS-1ERS-2

Orbview-3

SPOT-4HRVIR VEGETATION SPOT-5

DETECÇÃO REMOTA

Imagem Numérica Multiespectral

NR – número inteiroproporcional à Radiânciado elemento de terreno

Radiância – Fluxo radiante , por unidade de ângulo sólido e por unidade de área da fonte (watt estrad-1 m-2 )

(125, 35, 205)

inc

reflf ER

ERR Propriedades físicas

DETECÇÃO REMOTA


MISSÕES 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 ……. 2009 2010

FORMOSAT-2 NSPO-Taiwa

KOMPSAT-2(KRI-Coreia)

WorldView-2

8m/4m

4m/1m

Satélite Worldview – 28 bandas8 October, 2009, Vandenburg Air Force Base, California.

1,84/0,5m

dr risco cv

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