Métodos de simulação de imagens orbitais são frequentemente utilizadas na avaliação do desempenho de determinado sistema-sensor. A partir do emprego destas técnicas é possível analisar e estimar o comportamento das imagens que serão geradas pelos sensores projetados, possibilitando uma estimativa da qualidade e das aplicações decorrentes do lançamento do satélite. Neste contexto, torna-se de fundamental importância a análise das imagens orbitais e das possíveis aplicações provenientes do satélite CBERS-4, que deve ser lançado ao final do ano de 2014 e terá uma política de distribuição gratuita dos dados. Deste modo, o objetivo deste trabalho é avaliar o potencial da câmera MUX do CBERS-4, com 20 m de resolução espacial, para mapeamento de cobertura do solo do município de Apuí no estado do Amazonas. Para isto, as imagens MUX são simuladas a partir de imagens do satélite RapidEye e filtragem baseada no modelo do processo de imageamento. Para avaliar os resultados da simulação, uma imagem da câmera TM do satélite Landsat-5 é processada para produzir um mapa de cobertura de solo, que é comparada ao mapa gerado pela imagem MUX simulada do CBERS-4. Os valores de NDVI calculados a partir das imagens MUX simulada e TM-5 também são analisados. Os experimentos mostram que o processamento das imagens simuladas da câmera MUX apresentaram resultados semelhantes aos das imagens do sensor TM. Em geral, as classificações da cobertura do solo para os sensores MUX e TM apresentam boa concordância, com acurácia global de 87% e Kappa de 0,72. Ainda, percebe-se que os valores de NDVI estimados pela MUX são em média 25% maiores que os valores estimados pelo TM e apresentam uma correlação de 85% (significante a 0.05, teste t-student).
Simulation methods of orbital images are usually applied to evaluate the performance of a specific sensor. From the use of these techniques, is possible to analyze and estimate the behavior of predict sensor images, allowing an analysis of future applications. In this context, is necessary the assessment of satellite-based images and the possible applications derived by CBERS-4, which should be released at the end of 2014 and will have a policy of free distribution of the data. Thus, this study aims at evaluating the potential of the camera CBERS-4 MUX with 20 m spatial resolution for land cover mapping. For this, images MUX are simulated from RapidEye image using filtering techniques based on the imaging process. To evaluate the simulation results, an image of the camera Landsat-5 TM is processed to produce a land cover and NDVI maps and compare them to the maps generated by the simulated CBERS-4 MUX image. The experiments show that the results obtained by simulated image MUX were very similar to the ones obtained by TM-5. Overall, the classifications of land cover for the MUX and TM sensors exhibit good agreement, with an overall accuracy of 87% and Kappa of 0.72. Also, we noticed that NDVI values estimated by the MUX are 25% higher than the values estimated by the TM and have a correlation of 85% (significant at 0.05, Student's t test).