Accurate and automatic NOAA-AVHRR image navigation using a global contour matching approach

The problem of precise and automatic AVHRR image navigation is tractable in theory, but has proved to be somewhat difficult in practice. The authors' work has been motivated by the need for a fully automatic and operational navigation system capable of geo-referencing NOAA-AVHRR images with high accuracy and without operator supervision. The proposed method is based on the simultaneous use of an orbital model and a contour matching approach. This last process, relying on an affine transformation model, is used to correct the errors caused by inaccuracies in orbit modeling, nonzero value for the spacecraft's roll, pitch and yaw, errors due to inaccuracies in the satellite positioning and failures in the satellite internal clock. The automatic global contour matching process is summarized as follows: i) Estimation of the gradient energy map (edges) in the sensed image and detection of the cloudless (reliable) areas in this map. ii) Initialization of the affine model parameters by minimizing the Euclidean distance between the reference and sensed images objects. iii) Simultaneous optimization of all reference image contours on the sensed image by energy minimization in the domain of the global transformation parameters. The process is iterated in a hierarchical way, reducing the parameter searching space at each iteration. The proposed image navigation algorithm has proved to be capable of geo-referencing a satellite image within 1 pixel.Peer ReviewedPostprint (published version

A contour matching approach for accurate NOAA-AVHRR image navigation

Although different methods for NOAA AVHRR image navigation have already been established, the multitemporal and multi-satellite character of most studies requires automatic and accurate methods for navigation of satellite images. In the proposed method, a simple Kepplerian orbital model for the NOAA satellites is considered as reference model, and mean orbital elements are given as input to the model from ephemeris data. In order to correct the errors caused by these simplifications, errors resulting from inaccuracies in the positioning of the satellite and failures in the satellite internal clock, an automatic global contour matching approach has been adopted. First, the sensed image is preprocessed to obtain a gradient energy map of the reliable areas (sea-land contours) using a cloud detection algorithm and a morphological gradient operator. An initial estimation of the reliable contour positions is automatically obtained. The final positions of the contours are obtained by means of an iterative local minimization procedure that allows a contour to converge on an area of high image energy (edge). Global transformation parameters are estimated based on the initial and final positions of all reliable contour points. Finally, the performance of this approach is assessed using NOAA 14 AVHRR images from different geographic areas.Postprint (published version

Geração automática de produtos derivados de imagens AVHRR-NOAA no Agritempo.

A geração de produtos AVHRR-NOAA demanda muito tempo e requer uma técnica automatizada para processamento das imagens devido a sua alta resolução temporal. Este artigo descreve a aplicação de um sistema NAVPRO para processamento de imagens e geração de produtos espectrais AVHRR-NOAA totalmente automático, adotado pelo Agritempo desde 2005. Os resultados têm mostrado que quando as imagens são livres de muitas nuvens, o sistema é eficaz, gerando produtos calibrados e geometricamente precisos, com erros não maiores que um pixel. O NAVPRO tem sido uma ferramenta importante para usuários de imagens do satélite NOAA, especialmente os que necessitam de uma grande série temporal com alta precisão geométrica para monitoramento terrestre.CBA 2009

Análise da ocorrência de geadas no Estado do Paraná com base na temperatura de superfície obtida dos dados AVHRR/NOAA.

A ocorrência de geadas no Paraná tem sido um dos principais fatores causadores de perdas de safras de culturas anuais e perenes. Uma das culturas mais atingidas por esse fenômeno é a do café, localizado na região Norte do estado, em região de transição sujeita à ocorrência periódica de geadas (Caramori et al., 2001). O trigo também é suscetível às geadas nas fases de espigamento e enchimento dos grãos, quando mesmo geadas moderadas podem causar prejuízos severos. Neste caso a estratégia adotada é fugir das épocas de maior risco através do planejamento da época de semeadura (Gonçalves et al., 1998), mas a ocorrência de geadas precoces ou tardias ocasionalmente afeta a cultura, causando grandes prejuízos. Os estudos de risco de ocorrência de geadas, baseados em séries históricas de temperaturas mínimas do ar obtidas em estações meteorológicas, representam dados pontuais que necessitam serem interpolados para se obter a representação espacial da região de interesse. Por meio de imagens de satélite, pode-se obter o valor de pixel e desta forma contar com maior nível de detalhe, possibilitando identificar variações regionais que não são identificadas com dados das estações. Neste trabalho são apresentados resultados que fazem parte de um projeto que visa determinar as variações regionais dos riscos de geada, com base na temperatura de superfície obtida do sensor AVHRR a bordo dos satélites NOAA

NAVPRO: um sistema para processamento e geração de produtos de imagens AVHRR-NOAA.

Nos últimos anos, as imagens de sensores remotos orbitais têm sido uma fonte importante de informação para estudos geográficos, agrometeorológicos e ambientais em nível regional, por oferecerem a necessária repetitividade temporal da superfície terrestre. Um sensor particularmente importante é o Advanced Very High Resolution Radiometer (AVHRR), a bordo da série de satélites da National Oceanic and Atmospheric Administration (NOAA).bitstream/item/17805/1/cnptiact98.pd

Aplicação de lógica fuzzy para estimativa de área plantada da cultura de soja utilizando imagens AVHRR-NOAA.

Nesse contexto, o objetivo do trabalho é desenvolver uma metodologia de classificação automática baseada em lógica fuzzy utilizando índices de vegetação de imagens AVHRR-NOAA para estimar a área plantada de soja no nível sub-pixel

Monitoramento temporal de variáveis espectrais em áreas do Pantanal utilizando dados AVHRR/NOAA-17.

Embora seja um dos ecossistemas mais conservados do Brasil, o Pantanal está sujeito a problemas como o fogo, desmatamentos e alterações dos ciclos de cheia e seca. O monitoramento de toda a extensão do Pantanal é fundamental para a detecção de problemas relacionados a alterações do uso e da cobertura do solo, assim como inferir sobre o nível das cheias que ocorrem na planície. O objetivo deste estudo foi utilizar dados AVHRR/NOAA-17 no monitoramento temporal dos índices espectrais NDVI e NDMI e da faixa espectral do infravermelho médio (IVM) de quatro grandes áreas do Pantanal, com distintas coberturas vegetais, ao longo de cinco anos e verificar suas relações. Sistemas automáticos de processamento de imagens e de extração dos dados espectrais foram utilizados para automação das análises. Os resultados mostraram o potencial do monitoramento temporal na determinação dos padrões espectrais dessas áreas. A análise do IVM de uma área propensa à inundação permitiu detectar o padrão das cheias do Pantanal e diferenciar os anos com maiores volumes de água. A análise do NDVI permitiu a caracterização do padrão temporal dos tipos de vegetação estudados. Já o NDMI mostrou comportamento distinto ao NDVI somente com a exposição da água durante as cheias, sendo uma informação redundante na maioria dos casos

Agricultural Monitoring in Regional Scale Using Clustering on Satellite Image Time Series

The remote sensing images are more accessible nowadays and there are proper technologies to receive, distribute, manipulate and process long satellite image time series that can be used to improve traditional methods for harvest monitoring and forecasting. The potential of the satellite multi-temporal images to support research of agricultural monitoring has increased according to improvements in technological development, especially in analysis of large volume of data available for knowledge discovery. In Brazil, sugarcane is cultivated on extensive fields and is the main agriculture crop used to produce ethanol. The main objective of this chapter is to monitor the sugarcane crop by clustering analysis with multi-temporal satellite images having low spatial resolution. A large database of this kind of image and specific software were used to perform the image pre-processing phase, extract time series, apply clustering method and enable the data visualization on several steps during the whole analysis process. According to the analysis done, our methodology allows to identify land areas with similar development patterns, also considering different growing seasons for the crops, covering monthly and annual periods. Results confirm that satellite images of low spatial resolution can indeed be satisfactorily used in agricultural crop monitoring in regional scale

Computational framework to analyze agrometeorological, climate and remote sensing data: challenges and perspectives.

In the past few years, improvements in the data acquisition technology have decreased the time interval of data gathering. Consequently, institutions have stored huge amounts of data such as climate time series and remote sensing images. Computational models to filter, transform, merge and analyze data from many different areas are complex and challenging. The complexity increases even more when combining several knowledge domains. Examples are research in climatic changes, biofuel production and environmental problems. A possible solution to the problem is the association of several computational techniques. Accordingly, this paper presents a framework to analyze, monitor and visualize climate and remote sensing data by employing methods based on fractal theory, data mining and visualization techniques. Initial experiments showed that the information and knowledge discovered from this framework can be employed to monitor sugar cane crops, helping agricultural entrepreneurs to make decisions in order to become more productive. Sugar cane is the main source to ethanol production in Brazil, and has a strategic importance for the country economy and to guarantee the Brazilian self-sufficiency in this important, renewable source of energy.CSBC 2009

Uso de perfis multi-tempoais de NDVI/AVHRR no acompanhamento da cultura da soja no oeste do Paraná.

O objetivo deste estudo foi analisar perfis multi-temporais do NDVI extraídos de municípios produtores de soja do oeste do Paraná e verificar sua correlação com os dados de produtividade oficial. Para tanto, sistemas de processamento de imagens e de extração dos dados espectrais foram desenvolvidos para agilizar o processo de análise