CONCLUSOMETODOLOGIAEste trabalho foi realizado em quatro etapas distintas e interdependentes. As etapas desenvolvidas nesta pesquisa encontram-se resumidas na Figura 2.RESULTADOSImagensForam utilizadas para o desenvolvimento desta pesquisa duas imagens:(1) Uma cena do sensor TM/Landsat-5. rbita/ponto: 228/61, adquirida em 17 de outubro de 11995 e resoluo espacial de 30 m, correspondente poca de vazante;(2) Uma sub-cena do mosaico GRFM - Mapeamento Global de Florestas Alagveis - JERS - 1 da Amaznia, adquirida durante a vazante do Rio Amazonas entre Setembro/Novembro de 1995, banda L e resoluo espacial de aproximadamente 100 m.Testes de segmentao e classificaoOs resultados do processo de segmentao e classificao esto representados nas Figuras 3.Fuso de imagens(1) imagem composio multisensor (RGB), banda L (JERS 1), bandas TM5 e TM4;(2) imagem RGB-IHS: bandas TM3, TM4, e TM5 RGB transferida para o espao IHS. Na transformao IHS-RGB: o canal (I) substitudo pela imagem JERS.

INTRODUOEste trabalho avalia o uso da tcnica de fuso de imagens obtidas de sistemas sensores pticos (TM - Landsat) e de microondas (radar JERS-1), no mapeamento dos lagos amaznicos. Diferentes informaes so extradas dessas imagens; enquanto imagens pticas fornecem informaes sobre as caractersticas fsico-qumicas dos alvos, as imagens de radar geram informaes sobre as caractersticas dieltricas, a textura e a geometria dos alvos. nesse contexto que se insere este trabalho que possui como objetivo a caracterizao morfolgica de lagos a partir de fuso de imagens pticas e de radar, como contribuio ao conhecimento da origem dos lagos e seu papel nos ciclos biogeoqumicos dos ecossistemas alagveis da Amaznia.REA DE ESTUDOA rea de estudo escolhida para o desenvolvimento desta pesquisa, denominada de Lago Grande de Cura e est localizada no baixo Amazonas, a juzante da cidade de bidos, estado do Par (Figura 1).Alm dos testes de segmentao e classificao foi realizada uma simples inspeo visual da imagem resultante da fuso ptico-radar (IHS) e da imagem SAR. A interpretao das imagens juntamente com o auxilio de dados de campo nos permite observar que as classes gua; vegetao inundada e floresta so bem diferenciadas na imagem fuso o que no ocorre na imagem de radar (Figura 4). Na imagem fuso a classe gua apresenta-se em azul; floresta em vermelho e a vegetao inundvel em marrom.A classificao usando apenas a imagem TM/Landsat-5 gerou o melhor resultado na caracterizao das morfologias lacustres. A imagem SAR/JERS-1 banda L, no permitiu um bom resultado, visto que os nveis digitais dos lagos de gua aberta so similares aos das margens emersas em que a vegetao inundvel encontra-se em estgio senescente em transio para a vegetao terrestres. As fuses das imagens auxiliaram na identificao e mapeamento de certas classes estudadas nesta pesquisa (gua, vegetao inundvel e floresta), pois exploram os diferentes contedos de informao sobre os alvos imageados, facilitando a interpretao visual das feies e melhorando a separabilidade entre classes em classificaes numricas.TM/Landsat (4R7G5B)JERS-1 Banda LComposio Multisensor(RLG5B4)Fuso R5G4B3 ILH4S3Em funo dos resultados obtidos nesta pesquisa pode-se afirmar que a integrao de imagens de sensores de microondas e ptico tecnicamente vivel para a caracterizao das morfologias lacustres. A fuso das imagens SAR/JERS-1 e TM/Landsat-5 permitiu um aumento na discriminao de alvos em relao quela obtida para o SAR isoladamente. Embora a segmentao e classificao, das imagens fuso, ter sido insatisfatria em relao a do TM isoladamente, algumas dessas classes puderam ser bem discriminadas nesses produtos hbridos. o caso por exemplo da discriminao entre a classe de gua aberta e vegetao inundvel senescente.Na ausncia de dados SAR de multi-polarizao a integrao das imagens de diferentes sensores aprimora a identificao e mapeamento de certas feies geomorfolgicas, pois explora os diferentes contedos de informao sobre os alvos imageados, facilitando portanto a interpretao visual dos alvos de interesse. Figura 3: Melhores resultados nos testes de segmentao por Crescimento de Regies e classificao ISOSEG aplicados nas imagens: TM/Landsat, bandas 475 (similaridade 20 e rea 80; limiar de classificao 99,9%); SAR/JERS-1, banda L (similaridade 8 e rea 10; limiar de classificao 75%; Composio multisensor SAR banda L, TM5 e TM4 (similaridade 20 e rea 80; limiar de classificao 95%) e Fuso IHS (similaridade 30 e rea 200; limiar de classificao 95%), respectivamente.Figura 1: rea de estudo.Figura 2: Fluxograma das etapas de desenvolvimento da pesquisa.Figura 4: Dados de campo.BIBLIOGRAFIABarbosa, C .; Hess L.; Melack J.; Novo E. M. L. M. Mapping amazon basin wetlands through region growing segmentation and segmented-based classification JERS-1 data. IX Simpsio Latino Americano de Percepcion Remota y Sistemas de Informacion Espacial. 1165-1176p., 2000. Anais.Rosot, N. C. Integrao de imagens de sensores de microondas e pticos para fins de mapeamento e classificao de reflorestamentos no sul do Brasil. SC. 207p. Tese (Doutorado em Engenharia de Produo) UFSC, 200.Showengerdt, R. A. Remote Sensing: Models and methods for image processing. New York: Academic Press, 1997. 2 ed. 522p.