O presente trabalho faz parte do programa GEOSAFRAS, estimativa e safras no Brasil, coordenado pela Companhia Nacional de Abastecimento e do Programa das Nações Unidas para o Desenvolvimento. Uma aplicação muito comum no gerenciamento de safras é o monitoramento de mudanças nos campos de cultivo usando imagens de satélite adquiridas em diferentes datas. Para isto, a compatibilidade espacial entre essas imagens é um requisito básico, mais ainda quando se trata de imagens de diferentes sensores. Nesse artigo é descrita uma metodologia para a semi-automação do processo de correção geométrica com a finalidade de facilitar o ajuste geométrico entre imagens de diferentes sensores. Inicialmente, uma imagem base é manualmente corrigida a partir de dados extraídos de uma carta topográfica digital. Após essa correção, a imagem corrigida é utilizada como elemento base de referência para corrigir as outras imagens (denominadas neste trabalho de imagens de ajuste), as quais são adquiridas em datas diferentes e/ou de diferentes sensores. Depois de corrigida a imagem base todas as imagens (base e de ajuste) são segmentadas e classificadas. Os segmentos classificados como vegetação florestal são escolhidos para compor a malha relacional. As imagens de ajuste são registradas pelo processo imagem-imagem usando os centróides dos segmentos de vegetação florestal. Os segmentos de vegetação florestal presentes na imagem base são confrontados com os segmentos correspondentes nas imagens de ajuste, para buscar correspondências (matching). O processo de matching é realizado através da aplicação de algoritmos genéticos. Ao obter um resultado satisfatório na busca de correspondência, calcula-se os centróides correspondentes aos segmentos detectados, os quais são utilizados como pontos de controle para o processo de registro das imagens. Os resultados mostram que os algoritmos genéticos encontraram a solução ótima na maior parte dos experimentos realizados. Porém, para a imagem LANDSAT 2002 reamostrada a solução encontrada foi sub-ótima, pois um segmento sofreu grandes variações em relação ao mesmo segmento na imagem base.
Registro de Imagem; Correspondência de Regiões; Algoritmos Genéticos
