摘要：As imagens orbitais vêm sendo amplamente empregadas em diversas aplicações no contexto de observação da Terra, as quais exigem diferentes níveis de detalhamento e de acurácia posicional. O Programa CBERS (China–Brazil Earth Resources Satellite Program) originou-se de uma parceria entre Brasil e China no setor técnico-científico espacial. O satélite CBERS-4 é o quinto satélite do Programa CBERS e contém o sensor PAN, que coleta imagens pancromáticas com elemento de resolução espacial (GSD – Ground Sample Distance) de 5 m. Os estudos relacionados à análise da confiabilidade posicional e correção geométrica de imagens CBERS-4 ainda são limitados. Estudos prévios com imagens CBERS-4 PAN com diferentes níveis de processamento indicam deslocamentos posicionais significativos das imagens georreferenciadas, disponibilizadas pelo INPE (Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais), incompatíveis com o seu GSD. Nesse sentido, o objetivo desse trabalho consistiu em investigar a aplicação de modelos matemáticos generalizados na correção geométrica de imagens CBERS-4 PAN usando limites das propriedades rurais do INCRA (Instituto Nacional de Colonização e Reforma Agrária) como pontos de controle. Destaca-se que esses limites estão disponíveis para propriedades de todo o Brasil, o que possibilita a replicação do trabalho em nível nacional. Foram consideradas imagens com diferentes níveis de correção prévia (níveis 1 e 2). As imagens de nível 1 são resultantes apenas da aplicação de procedimentos de calibração radiométrica, enquanto as de nível 2 são imagens de nível 1 corrigidas geometricamente a partir de informações de dados orbitais do satélite. Nos experimentos, considerou-se 3 (três) imagens no nível 1 e 1 (uma) imagem no nível 2. Adotaram-se os seguintes modelos generalizados: Polinomiais de ordem 1, 2 e 3; Projetiva e; Thin Plate Spline (TPS). Os modelos generalizados têm por vantagem não exigir o conhecimento dos parâmetros de aquisição do sistema, como a distância focal, o tamanho do sensor, dentre outras. Entretanto, exigem quantidade significativa de pontos de controle com distribuição uniforme ao longo da imagem. Para o processo de correção geométrica utilizou-se diferentes configurações de pontos de controle (30, 25, 20, 15 e 10) coincidentes com os limites das propriedades rurais georreferenciadas no Estado de Mato Grosso do Sul, que apresentam acurácia superior a 50 cm. A validação da correção geométrica foi realizada a partir do REQM (Raiz quadrado do Erro Quadrático Médio) nos pontos de verificação. A transformação Polinomial de ordem 1 apresentou valores elevados (maior que 10 GSD – 50 metros) de REMQ quando comparado aos demais modelos matemáticos, mesmo considerando 30 pontos de controle. O modelo Polinomial de ordem 2 apresentou comportamento mais consistente se comparado aos demais modelos. Mesmo ao considerar apenas 10 GCP apresentou REQM entre 1 e 2 GSD. Nesse modelo não há melhora significativa nos resultados mesmo aumentando a quantidade de pontos de controle. Nos demais modelos (TPS, Projetiva e Polinomial de ordem 3), verificou-se um aumento significativo no REQM ao se reduzir a quantidade de pontos. As imagens utilizadas nesse trabalho recobrem parte do Estado de Mato Grosso do Sul, o qual engloba a maior parte do Pantanal, considerado patrimônio natural da humanidade. Essas imagens orbitais, portanto, podem contribuir para o mapeamento e monitoramento de seus recursos naturais e, consequentemente, na proteção desse patrimônio.
其他摘要：The orbital images have been widely used in several applications in the Earth observation context, which require different levels of detail
and positional accuracy. The China-Brazil Earth Resources Satellite Program (CBERS) program was originated from a partnership between Brazil
and China in the technical-scientific spatial sector. The CBERS-4 satellite is the fifth satellite of the CBERS Program and contains the PAN sensor,
which collects panchromatic images with spatial resolution element (GSD - Ground Sample Distance) of 5 m. The researches related to the analysis of
positional reliability and geometric correction of CBERS-4 images are still limited. Previous studies with CBERS-4 PAN images with different levels
of processing indicate significant positional displacements of the georeferenced images, which are available by INPE (National Institute of Space
Research). The positional displacements are incompatible with its GSD. The objective of this work was to investigate the application of generalized
mathematical models in the geometric correction of CBERS-4 PAN images using rural properties limits of INCRA (Instituto Nacional de Colonização
e Reforma Agrária) as control points. These limits are available for properties all over Brazil, which makes it possible to replicate the work at the
national level. Images with different levels of previous correction (levels 1 and 2) were considered. Level 1 images are derived only from the application
of radiometric calibration procedures, while level 2 images are level 1 images geometrically corrected from satellite orbital data information. In the
experiments were considered 3 (three) images at level 1 and 1 (one) image at level 2. The following generalized models were adopted: Polynomials of
order 1, 2 and 3; Projective and; Thin-plate spline (TPS). Generalized models have the advantage of not requiring knowledge of the system acquisition
parameters, such as focal length, sensor size, among others. However, the generalized models require a significant amount of control points with uniform
distribution throughout the image. For the geometric correction process were used different configurations of control points (30, 25, 20, 15 and 10)
coinciding with the georeferenced rural properties in the Mato Grosso do Sul state, which presents accuracy higher than 50 cm. The geometric correction
validation was performed from the RMSE (Root Mean Square Error) at checkpoints. The polynomial transformation of order 1 presented high values
(higher than 10 GSD - 50 meters) of RSME when compared to the other mathematical models, even considering 30 control points. The polynomial
model of order 2 presented consistent behavior higher than the other models. Even when considering only 10 GCP presented RMSE between 1 and 2
GSD. In this model there is no significant improvement in the results, even increasing the number of control points. In the other models (TPS, Projection
and Polynomial of order 3), there was a significant increase in RMSE when the number of points was reduced. The images used in this work cover part
of the Mato Grosso do Sul state, which encompasses the most part of the Pantanal, considered a natural patrimony of humanity. Therefore, these orbital
images contribute to the mapping and monitoring of their natural resources and, consequently, the protection of this patrimony.
