Image Processing of Brazilian Satellites CBERS-4 and CBERS-4A for Rapid Disaster Responses

Main Article Content

Brenda Oliveira Rocha
https://orcid.org/0000-0002-8286-4085
Thales Sehn Körting
https://orcid.org/0000-0002-0876-0501
Laercio Massaru Namikawa
https://orcid.org/0000-0001-7847-1804

Abstract

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.

Downloads

Download data is not yet available.

Metrics

Metrics Loading ...

Article Details

How to Cite
ROCHA, B. O.; KÖRTING , T. S.; NAMIKAWA , L. M. Image Processing of Brazilian Satellites CBERS-4 and CBERS-4A for Rapid Disaster Responses. Revista Brasileira de Cartografia, [S. l.], v. 76, 2024. DOI: 10.14393/rbcv76n0a-70194. Disponível em: https://seer.ufu.br/index.php/revistabrasileiracartografia/article/view/70194. Acesso em: 1 sep. 2024.
Section
Remote Sensing
Author Biographies

Brenda Oliveira Rocha, Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)

Brenda Oliveira Rocha é doutoranda em Sensoriamento Remoto no Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE). Ela recebeu seu diploma de bacharel em Ciências Ambientais pela Universidade Federal do Ceará (UFC) e seu mestrado em Sensoriamento Remoto pelo INPE em 2021 e 2023, respectivamente. Ela é membro da equipe de pesquisadores brasileiros da Carta Internacional "Space and Major Disasters", com o objetivo de fornecer mapas de emergência de áreas potencialmente afetadas por eventos extremos.

Thales Sehn Körting , Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)

Thales é pesquisador no Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE), doutor em Sensoriamento Remoto, com mestrado em Computação Aplicada (ambos títulos obtidos no INPE). Também é Engenheiro de Computação pela Universidade Federal do Rio Grande (FURG). Trabalha com segmentação e classificação de imagens de sensoriamento remoto, análise multitemporal, mineração de dados e inteligência artificial. Atualmente é coordenador do programa de pós-graduação em Sensoriamento Remoto do INPE (PGSER), e também é Secretário Executivo da Carta Internacional Espaço e Grandes Desastres (Disasters Charter)

Laercio Massaru Namikawa , Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)

Possui graduação em Engenharia Eletrônica pela Universidade do Vale do Paraíba (1988), mestrado em Computação Aplicada pelo Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (1995) e Doutorado em Geografia pela Universidade Estadual de Nova Iorque em Buffalo (2006). Atualmente é Tecnologista Senior do Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais. Tem experiência na área de Ciência da Computação, com ênfase em Modelagem Ambiental e Processamento Gráfico, atuando principalmente nos seguintes temas: modelos dinâmicos espaciais, modelagem numérica de terreno, grades irregulares triangulares, modelagem hidrológica, sistemas de alerta para desastres naturais, cor e fusão em sensoriamento remoto.

References

ADAM, E.; MUTANGA, O.; ODINDI, J.; ABDEL-RAHMAN, E. M. Land-use/cover classification in a heterogeneous coastal landscape using RapidEye imagery: evaluating the performance of random forest and support vector machines classifiers. International Journal of Remote Sensing, v. 35, n. 10, p. 3440-3458, 2014.

BELGIU, M.; DRĂGUŢ, L. Random forest in remote sensing: a review of applications and future directions. ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing, v. 114, p. 24-31, 2016.

BOCCARDO, P.; TONOLO, F. G. Remote sensing role in emergency mapping for disaster response. In: LOLLINO, G.; MANCONI, A.; GUZZETTI, F.; CULSHAW, M.; BOBROWSKY, P.; LUINO, F. (Ed.). Engineering geology for society and territory. Cham: Springer, 2015. p.17-24. DOI: 10.1007/978-3-319-09048-1_3.

BREIMAN, L. Random forests. Machine Learning, v. 45, p. 5-32, 2001.

BUNTING, P., CLEWLEY, D., LUCAS, R.M.; GILLINGHAM, S. The remote sensing and GIS software library (RSGISLib). Computers & Geosciences, v. 62, p.216.226, 2014. Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.cageo.2013.08.007.

CASTEJON, E. F.; FONSECA, L. M. G.; FORSTER, C. H. Q. Melhoria do processo de correção geométrica de imagens cbers-ccd pelo uso de amostras georreferenciadas classificadas. Boletim de Ciências Geodésicas, v. 21, p. 658-673, 2015 DOI: http://dx.doi.org/10.1590/S1982-21702015000400038.

CENTRE FOR RESEARCH ON EPIDEMIOLOGY OF DISASTERS (CRED). Natural disasters in 2019. Report of the centre for research on the epidemiology of disasters. 2019. Disponível em: https://www.cred.be/publications.

CHMUTINA, K.; VON MEDING, J. A Dilemma of language: “natural disasters” in academic literature. International Journal of Disaster Risk Science, v. 10, n. 3, p. 283-292, 2019. 2. DOI: https://doi.org/10.1007/s13753-019-00232-2.

CONFEDERAÇÃO NACIONAL DE MUNICÍPIOS (CNM). Mais de 25% das mortes por chuvas no Brasil nos últimos 10 anos ocorreram em 2022. Agência CNM de Notícias. Maio/ 2022. Disponível em: https://www.cnm.org.br/comunicacao/noticias/mais-de-25-das-mortes-por-chuvas-no-brasil-nos-ultimos-10-anos-ocorreram-em-2022.

CONGALTON, R. G. Accuracy assessment and validation of remotely sensed and other spatial information. International Journal of Wildland Fire, v. 10, p. 321-328, 2001. Disponível em: https://doi.org/10.1071/WF01031. Acesso em: 31 ago. 2021.

CROSTA, A. P. Processamento digital de imagens de sensoriamento remoto. UNICAMP/Instituto de Geociências, 1992.

DENIS, G.; BOISSEZON, H.; HOSFORD, S.; PASCO, X.; MONTFORT, B.; RANERA, F. The evolution of Earth Observation satellites in Europe and its impact on the performance of emergency response services. Acta Astronautica, v. 127, p. 619-633, 2016. DOI: https://doi.org/10.1016/j.actaastro.2016.06.012.

ESTORNELL, J. et al. Principal component analysis applied to remote sensing. Modelling in Science Education and Learning, v. 6, p. 83-89, 2013.

FOLHA DE SÃO PAULO. Sobe para 232 o total de pessoas mortas em tragédia em Petrópolis. 2022. Disponível em: https://www1.folha.uol.com.br/cotidiano/2022/03/sobe-para-232-total-de-pessoas-mortas-em-tragedia-em-petropolis.shtml. Acesso em: 8 ago. 2022.

GÄHLER, M.; MARGHANY, M. Remote sensing for natural or man-made disasters and environmental changes. In: Environmental applications of remote sensing. InTech, 2016. p. 309-338.

GILMORE, S.; SALEEM, A; DEWAN, A. Effectiveness of DOS (Dark-Object Subtraction) method and water index techniques to map wetlands in a rapidly urbanising megacity with Landsat 8 data. Research@ Locate'15, p. 100-108, 2015. Disponível em: https://espace.curtin.edu.au/handle/20.500.11937/43918.

GONZALEZ, R. C.; WOODS, R. C. Processamento digital de imagens. [S.l.]: Pearson Educación, 2009.

GUERRA, A. J. T.; GONÇALVES, L. F. H.; LOPES, P. B. M. Evolução histórico-geográfica da ocupação desordenada e movimentos de massa no município de Petrópolis, nas últimas décadas. Revista Brasileira de Geomorfologia, v. 8, n. 1, 2007. DOI: https://doi.org/10.20502/rbg.v8i1.84.

GUO, M.; LI, J.; SHENG, C.; XU, J.; WU, L. A review of wetland remote sensing. Sensors, v. 17, n. 4, p. 1–36, 2017.

HEIN, W.; WILSON, C.; LEE, B.; RAJAPAKSA, D.; de MOEL, H.; ATHUKOROLA, W.; MANAGI, S. Climate change and natural disasters: government mitigation activities and public property demand response. Land Use Policy, v. 82, p. 436-443, 2019. DOI: https://doi.org/10.1016/j.landusepol.2018.12.026.

HOLDEN, C. Classification of land cover. 2017. Disponível em: https://ceholden.github.io/open-geo tutorial/python/chapter_5_classification.html#Chapter-5:-Classification-of-land-cover. Acesso em: 5 ago. 2021.

HUETE, A. R.; JACKSON, R. D. Soil and atmosphere influences on the spectra of partial canopies. Remote Sensing of Environment, v. 25, n. 1, p. 89-105, 1988. DOI: https://doi.org/10.1016/0034-4257(88)90043-0.

HUETE, A. R.; LIU, H. Q.; BATCHILY, K.; LEEUWEN, W. A comparison of vegetation indices over a global set of TM images for EOS-MODIS. Remote Sensing of Environment, v.59, p.440-451, 1997.

INTERNATIONAL CHARTER ON SPACE AND MAJOR DISASTERS (ICSMD) History. 2022. Disponível em: https://disastersCarta.org/web/guest/history.

LEONARDI, F.; OLIVEIRA, C. G.; FONSECA, L. M. G.; ALMEIDA, C. D. Fusão de imagens cbers 2b: Ccd-hrc. In: SIMPÓSIO BRASILEIRO DE SENSORIAMENTO REMOTO, 14., 2009. Proceedings... São José dos Campos: INPE, 2009. p.6951-6958. Disponível em: http://marte.sid.inpe.br/col/dpi.inpe.br/sbsr@80/2008/11.16.12.28/doc/6951-6958.pdf.

LIAW, A.; WIENER, M. Classification and regression by randomForest. R News, v. 2/3, p. 18- 22. 2002.

LIU, J. G.; MOORE, J. McM. Hue image RGB colour composition: a simple technique to suppress shadow and enhance spectral signature. International Journal of Remote Sensing, v. 11, n. 8, p. 1521-1530, 1990.

MARTINIS, S. et al. DLR'S contributions to emergency response within the International Charter ‘Space and Major Disasters’. In: IEEE INTERNATIONAL GEOSCIENCE AND REMOTE SENSINT SYMPOSIUM (IGARSS), 2018. Proceedings... IEEE, 2018. p.6540-6543. Disponível em: https://ieeexplore.ieee.org/abstract/document/8517910?casa_token=DnVVvdJS78wAAAAA:pCn3nhHCbt_HTdFOPwW8ZdEm6e5LuIrO_oJTMZ3G_str2_0Zo3P7PwNgvpv5RYpFvRJn_SOdWss.

MCFEETERS, S. K. The use of the Normalized Difference Water Index (NDWI) in the delineation of open water features. International Journal of Remote Sensing, 17(7), v. 17, n.7, p.1425-1432, 1996. DOI: https://doi.org/10.1080/01431169608948714.

MUNAWAR, H. S.; HAMMAD, A. W. A.; WALLER, S. T. Remote sensing methods for flood prediction: a review. Sensors, v. 22, n. 3, p. 960, 2022. DOI: https://doi.org/10.3390/s22030960.

NAMIKAWA, L. M. Mapeamento para emergências com CBERS-4: um exemplo de aplicação do sensor PAN. 2017. Disponível em: http://marte2.sid.inpe.br/col/sid.inpe.br/marte2/2017/10.27.13.05/doc/61625.pdf.

NOVELLINO, A.; JORDAN, C.; AGER, G.; BATESON, L.; FLEMING, C.; CONFUORTO, P. Remote sensing for natural or man-made disasters and environmental changes. DURRANI, T.; WANG, W.; FORBES, S. (Ed.). Geological disaster monitoring based on sensor networks. Singapore: Springer, 2019. DOI: https://doi.org/10.1007/978-981-13-0992-2_3.

OLIVEIRA, T. R; OLIVEIRA, V. S; PONTES, M.; LIBÓRIO, M. P.; HADAD, R. M.; LAUDARES, S. (2019). Metodologia para análise de danos ambientais do rompimento da Barragem de Fundão em Bento Rodrigues (MG). HOLOS, 7, 1-17. DOI: https://doi.org/10.15628/holos.2019.6187.

PEARSON, K. On lines and planes of closest fit to systems of points in space. Philosophical Magazine, v. 2, n.11, p.559-572, 1901. DOI: https://doi.org/10.1080/14786440109462720.

PIKE, R. J. The geometric signature: quantifying landslide-terrain types from digital elevation models. Mathematical Geology, v. 20, p.491-511, 1988. DOI: https://doi.org/10.1007/BF00890333.

POLIKAR, R. Ensemble learning. Ensemble Machine Learning, p. 1–34, 2012.

RICHARDS, J. A. Remote sensing digital image analysis. Berlin: Springer, 2012.

ROUSE, J.; HAAS, R. H.; SCHELL, J. A.; DEERING, D. W. Monitoring vegetation systems in the great plains with erts. NASA Special Publication, v. 351, n. 1974, p.309–317, 1973.

SHAH, A. A.; GONG, Z.; PAL, I.; SUN, R.; ULLAH, W.; WANI, G. F. Disaster risk management insight on school emergency preparedness–a case study of Khyber Pakhtunkhwa, Pakistan. International Journal of Disaster Risk Reduction, v. 51, e 101805, 2020. DOI: https://doi.org/10.1016/j.ijdrr.2020.101805.

TAN, L.; GUO, J.; MOHANARAJAH, S.; ZHOU, K. Can we detect trends in natural disaster management with artificial intelligence? A review of modeling practices. Natural Hazards, v. 107, n.3, 2021. DOI: https://doi.org/10.1007/s11069-020-04429-3.

TORRES, G. P.; DO CARMO, L. F. R.; DE ALMEIDA PALMEIRA, A. C. P. Estudo da relação entre precipitação e deslizamentos no município de Petrópolis–RJ. Sistemas & Gestão, v. 15, n. 1, p. 38-45, 2020. DOI: https://doi.org/10.20985/1980-5160.2020.v15n1.1611.

UM SÓ PLANETA. Derretimento de geleiras pode ter piorado inundações que deixaram um terço do Paquistão debaixo d’água. 31 ago. 2022. Disponível em: https://umsoplaneta.globo.com/clima/noticia/2022/08/31/derretimento-de-geleiras-pode-ter-piorado-inundacoes-que-deixaram-um-terco-do-paquistao-debaixo-dagua.ghtml.

VOIGT, S. et al. Global trends in satellite-based emergency mapping. Science, v. 353, n. 6296, p. 247-252, 2016.

WANG, Z.; YE, X. Social media analytics for natural disaster management. International Journal of Geographical Information Science, v. 32, n. 1, p. 49-72, 2018.

YU, M.; YANG, C.; LI, Y. Big data in natural disaster management: a review. Geosciences, v. 8, n. 5, p. 165, 2018.

ZHOU, L.; WU, X.; XU, Z.; FUJITA, H. Emergency decision making for natural disasters: An overview. International Journal of Disaster Risk Reduction, v. 27, p. 567-576, 2018.

Most read articles by the same author(s)

1 2 > >>