Fusão de Imagens: Conceito e Aplicação Prática com GDAL

A fusão de imagens é uma técnica utilizada para combinar dados de diferentes resoluções espaciais, espectrais ou temporais, visando obter uma imagem com mais informações do que as imagens originais separadamente. No contexto do sensoriamento remoto, a fusão de imagens é frequentemente utilizada para integrar imagens de alta resolução espacial com imagens de alta resolução espectral.

Por Que Usar Fusão de Imagens?

A fusão de imagens é particularmente útil em aplicações agrícolas, onde detalhes finos da estrutura das culturas são essenciais para um monitoramento preciso. Ao combinar a alta resolução espacial de uma imagem pancromática com a riqueza espectral de uma imagem multiespectral, é possível obter uma imagem resultante que facilita a identificação e o monitoramento das culturas.

Exemplo Prático com Dados do CBERS 04-A

O satélite CBERS 04-A, um projeto de cooperação entre Brasil e China, oferece dados pancromáticos com resolução espacial de 2 metros e multiespectrais com resolução de 8 metros. A fusão dessas imagens permite reamostrar os dados multiespectrais para 2 metros, combinando a resolução espacial da pancromática com a resolução espectral da multiespectral.

Passo a Passo: Como Realizar a Fusão Usando o GDAL

Aqui está um guia prático de como realizar a fusão de imagens usando a biblioteca GDAL em Python:

1. Instalação do GDAL: Primeiro, certifique-se de que o GDAL está instalado. Você pode instalar o GDAL usando o pip:

pip install gdal

2. Leitura das Imagens: Leia as imagens pancromática e multiespectral utilizando a função gdal.Open

from osgeo import gdal

# Caminhos para as imagens
path_pan = 'pan.tif'
path_blue = 'blue.tif'
path_green = 'green.tif'
path_red = 'red.tif'


# Abrir as bandas como datasets
band_blue = gdal.Open(path_blue)
band_green = gdal.Open(path_green)
band_red = gdal.Open(path_red)

# Obter as informações de geotransformação e projeção de uma das bandas
geotransform = band_blue.GetGeoTransform()
projection = band_blue.GetProjection()

# Obter as dimensões das bandas
cols = band_blue.RasterXSize
rows = band_blue.RasterYSize

# Criar o dataset de saída com 3 bandas
output_image_path = 'imagem_multiespectral.tif'
driver = gdal.GetDriverByName('GTiff')
output_dataset = driver.Create(output_image_path, cols, rows, 3, gdal.GDT_Int16)

# Configurar a geotransformação e a projeção
output_dataset.SetGeoTransform(geotransform)
output_dataset.SetProjection(projection)

# Ler os dados de cada banda e escrever nas bandas do dataset de saída
output_dataset.GetRasterBand(1).WriteArray(band_red.GetRasterBand(1).ReadAsArray())
output_dataset.GetRasterBand(2).WriteArray(band_green.GetRasterBand(1).ReadAsArray())
output_dataset.GetRasterBand(3).WriteArray(band_blue.GetRasterBand(1).ReadAsArray())

del output_dataset

3. Fusão das Imagens: Utilize a função gdal_pansharpen para realizar a fusão da imagem multiespectral com a pancromática.

from osgeo_utils.gdal_pansharpen import gdal_pansharpen
pansharpened_path = 'imagem_pansharpened.tif'

gdal_pansharpen(pan_name=path_pan,spectral_names=[output_image_path ], band_nums=[1, 2, 3], dst_filename=pansharpened_path)

4. Salvar e Visualizar a Imagem Resultante: A imagem resultante da fusão será salva no caminho especificado e estará pronta para ser utilizada em suas análises.

Considerações Finais

A fusão de imagens é uma ferramenta poderosa no arsenal do sensoriamento remoto, especialmente útil para o monitoramento agrícola de alta precisão. Com o GDAL, essa técnica pode ser aplicada de forma prática e eficiente, permitindo a obtenção de imagens com a resolução espacial e espectral necessárias para suas análises.