Uso de Imagens SAR Orbitais em Desastres Naturais: mapeamento de inundações e deslizamentos de terra ocorridos em novembro de 2008 no Vale do Itajaí-SC.
Documento
Em novembro de 2008, o estado de Santa Catarina foi afetado por um evento atmosférico extremo que ocasionou uma elevada quantidade de chuva sobre a região leste do estado e resultou em grandes inundações e deslizamentos de terra. Devido à intensa cobertura de nuvens, não foi possível adquirir imagens com sensores remotos que operam no espectro óptico. Por outro lado, radares imageadores de abertura sintética (SAR) de diferentes sistemas orbitais (ALOS/PALSAR, ENVISAT/ASAR, RADASAT-2 e TerraSAR-X) coletaram imagens sobre a região. Desta forma, esta pesquisa teve como objetivo avaliar o potencial deste acervo de imagens SAR multitemporais, adquiridas sobre a região do Vale do Itajaí para o monitoramento de áreas afetadas por inundações e para detecção de cicatrizes de deslizamentos de terra. As imagens no formato amplitude foram ortorretificadas, filtradas para redução do ruído speckle e convertidas para coeficiente de retroespalhamento ($\sigma$°). O mapeamento das áreas inundadas foi realizado por meio do classificador não supervisionado ISODATA com as imagens em $\sigma$°. Os resultados mostraram que imagens SAR com distintas datas de aquisição e configurações (frequência, geometria de visada e resolução espacial), permitiram a identificação de manchas de inundações e de áreas de vegetação alagada, bem como a detecção da variabilidade temporal das áreas afetadas. A identificação das cicatrizes de deslizamentos foi realizada por meio da análise visual da imagem de alta resolução espacial TerraSAR-X. O modelo fotointerpretativo desenvolvido para o mapeamento de deslizamentos de terra possibilitou identificar cicatrizes sobre vertentes não afetadas por distorções do tipo \textit{foreshortening e layover}. O acerto do mapeamento das cicatrizes foi de 81\%, apesar do ângulo de incidência da imagem TerraSAR-X utilizada na pesquisa não ser o mais adequado devido ao relevo montanhoso. A influência dos parâmetros do sensor e do alvo no mapeamento das cicatrizes foi também analisada. A investigação mostrou que a combinação do uso da classificação digital para o mapeamento das áreas inundadas e análise visual para a detecção de cicatrizes de deslizamento é adequada para a caracterização dos eventos e elaboração de mapeamento de áreas afetadas com rapidez e precisão. O uso da informação fornecida por sensores SAR orbitais se mostrou estratégica para ações de gerenciamento de áreas afetadas por desastres naturais, tal qual foi demonstrado para o evento ocorrido em Santa Catarina no final de 2008.
In November 2008, the state of Santa Catarina was affected by extreme atmospheric events that caused a high amount of heavy rain over the eastern region of the state and resulted in extensive floods and landslides. Due the intense cloud cover, it was not possible to collect images with sensors operating in the optical spectrum. However, Synthetic Aperture Radars (SAR) of different orbital systems (ALOS/PALSAR, ENVISAT/ASAR, RADASAT-2 and TerraSAR-X) have acquired data in the region. Thus, this research intended to assess the potential of this multitemporal radar dataset acquired over the Itajai Valley (northeastern border of the state) for monitoring of flood areas and detection of landslide scars. The images were orthorectified, filtered for speckle noise reduction and further converted to backscattering coefficient (sigma nought = $\sigma$°). The mapping of flooded areas was accomplished through the usage of the unsupervised ISODATA classifier based on $\sigma$° images. The results showed that SAR images with different acquisition dates and attributes (frequency, viewing geometry, spatial resolution) have allowed the identification of flood patches, the areas of flooded vegetation and the detection of the temporal variability of the affected areas. The identification of landslide scars was carried out by visual analysis of the high spatial resolution TerraSAR-X data. The photointerpretation model for the landslide mapping has allowed to identify scars located on the slopes, which were not affected by foreshortening and layover effects. The mapping accuracy of the scars was 81\%, although the TerraSAR-X incidence used in the investigation was not the most suitable due to the mountainous relief. The influence of sensor and target parameters in the mapping scars was also analyzed. The investigation has shown that the integration of classification for mapping of flooded areas and visual analysis for landslide detection was suitable in order to provide information quickly and accurately. The use of the information derived from orbital SAR sensors proved to be strategic for the management actions in areas affected by natural disasters, such as it was demonstrated for the events that occurred in Santa Catarina at the end of 2008.
