GEOPROCESSAMENTOe fotointerpretaçãoProf. Maigon Pontuschka2013Aula 5:Processamento de imagens
Agenda• Introdução• Pré-Processamento• Realce de imagens• Segmentação e classificação• Pós-Processamento• Exatidão da clas...
Agenda• Introdução• Pré-Processamento• Realce de imagens• Segmentação e classificação• Pós-Processamento• Exatidão da clas...
IntroduçãoUma imagem digitalobtida porsensoriamento remotoé uma representaçãomatricial dos valoresque correspondem àintens...
Introdução• Por meio de softwares especializados aplicamostécnicas de processamento (operações outransformações numéricas)...
Introdução• Técnicas de processamento:▫ Pré-processamento▫ Realce▫ Classificação
Agenda• Introdução• Pré-Processamento• Realce de imagens• Segmentação e classificação• Pós-Processamento• Exatidão da clas...
Pré-Processamento• Tratamento preliminar de dados brutos paracalibrar a radiometria da imagem.• Atenuar efeitos da atmosfe...
Pré-Processamento• Ajustar o posicionamento da cena representadana imagem à sua localização no terreno.• Cada pixel da ima...
Pré-Processamento• Datum: marco determinado por meios geodésicosde alta precisão que serve como ponto dereferência para to...
Pré-Processamento• Georreferenciamentode imagens:Uso de base cartográfica oupontos de controle obtidos comequipamento GPS....
Pré-Processamento• Ortorretificação de imagens de satélite de altaresolução espacial• Spring – Permite refinar imagens com...
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Realce de imagens• Melhorar a qualidade visual efacilitar interpretação.• Técnicas:▫ Ampliação linear de contraste
Consiste em expandira distribuição dosdados originaisconcentrados em umpequeno intervalopara todo o intervalopossível, por...
Consiste em expandira distribuição dosdados originaisconcentrados em umpequeno intervalopara todo o intervalopossível, por...
Consiste em expandira distribuição dosdados originaisconcentrados em umpequeno intervalopara todo o intervalopossível, por...
Realce de imagens• Técnica▫ Operações aritméticas: adição, subtração ,multiplicação e divisãode cores em imagens. Servem...
Realce de imagens• Técnica▫ Transformação por componentes principais: Realce de componentes principais▫ Filtragem espacia...
Realce de imagens• Técnica▫ Geração de composições coloridas Uso de duas ou três imagens em tons de cinza àscores primári...
Realce de imagens• Técnica▫ Integração de dados Dados de sensoriamento remoto podem serintegrados gerando imagens colorid...
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Segmentação e classificação• Segmentação de imagens é um procedimentocomputacional aplicado antes de um algoritmode classi...
Segmentação e classificação• Técnicas de classificação visam oreconhecimento automático de objetos emfunção de determinado...
Segmentação e classificação• Técnicas de classificação :▫ Supervisionada: classes definidas a priori Uso de amostras ou á...
Segmentação e classificação• Técnicas de classificação :▫ Híbridas entre Supervisionada e nãosupervisionada: Primeiro apl...
Segmentação e classificação• Técnicas de classificação :▫ Classificação orientada a objeto▫ Conceito de objeto. Não se con...
Segmentação e classificação• Técnicas de classificação :▫ Classificação orientada a objeto▫ SPRING permite aplicar nas ima...
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Pós-Processamento▫ Corrigir erros resultantes da classificaçãoautomática▫ Spring -> Edição matricial´: um recursocomputaci...
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Exatidão da classificação▫ Confronto entre os mapas gerados com dadosprovenientes de pesquisa de campo sãofundamentais par...
ReferênciasFLORENZANO, T.G. Iniciação em Sensoriamento Remoto. 3. ed. São Paulo:Oficina de Textos, 2011. 128p.
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  1. 1. GEOPROCESSAMENTOe fotointerpretaçãoProf. Maigon Pontuschka2013Aula 5:Processamento de imagens
  2. 2. Agenda• Introdução• Pré-Processamento• Realce de imagens• Segmentação e classificação• Pós-Processamento• Exatidão da classificação
  3. 3. Agenda• Introdução• Pré-Processamento• Realce de imagens• Segmentação e classificação• Pós-Processamento• Exatidão da classificação
  4. 4. IntroduçãoUma imagem digitalobtida porsensoriamento remotoé uma representaçãomatricial dos valoresque correspondem àintensidade de energiarefletida ou emitidapelos objetos dasuperfície terrestre.
  5. 5. Introdução• Por meio de softwares especializados aplicamostécnicas de processamento (operações outransformações numéricas) nas imagens.• Cuidado para evitar perda de informação e errosde interpretação
  6. 6. Introdução• Técnicas de processamento:▫ Pré-processamento▫ Realce▫ Classificação
  7. 7. Agenda• Introdução• Pré-Processamento• Realce de imagens• Segmentação e classificação• Pós-Processamento• Exatidão da classificação
  8. 8. Pré-Processamento• Tratamento preliminar de dados brutos paracalibrar a radiometria da imagem.• Atenuar efeitos da atmosfera• Remover ruídos• Corrigir distorções geométricas por meio degeorreferenciamento.
  9. 9. Pré-Processamento• Ajustar o posicionamento da cena representadana imagem à sua localização no terreno.• Cada pixel da imagem é ajustado com um pontoda superfície da Terra utilizando os SistemasGeodésicos de Referência (Datum).• Datum, do latim dado, detalhe, pormenor(plural data) em cartografia refere-se ao modelomatemático teórico da representação dasuperfície da Terra ao nível do mar utilizadopelos cartógrafos numa dada carta ou mapa.
  10. 10. Pré-Processamento• Datum: marco determinado por meios geodésicosde alta precisão que serve como ponto dereferência para todo o levantamento dasuperfície.▫ No Brasil até o início de 2005 – Datum sul-americano de 1969 (SAD-69)▫ SIRGAS – Sistema Geodésico de Referência para asAméricas a partir de 2005▫ WGS 84 –World Geodetic System é o datumutilizado pelo GPS (Global Positioning System)
  11. 11. Pré-Processamento• Georreferenciamentode imagens:Uso de base cartográfica oupontos de controle obtidos comequipamento GPS.▫ Ou uso de mosaicos de imagensLandsat da Nasa
  12. 12. Pré-Processamento• Ortorretificação de imagens de satélite de altaresolução espacial• Spring – Permite refinar imagens comresolução de 30m para resolução de 20 ou15m permitindo analisar imagens em escalasmaiores e de até 1:25.000 e permite integrare sobrepor imagens de diferentes resoluçõesespaciais.
  13. 13. Agenda• Introdução• Pré-Processamento• Realce de imagens• Segmentação e classificação• Pós-Processamento• Exatidão da classificação
  14. 14. Realce de imagens• Melhorar a qualidade visual efacilitar interpretação.• Técnicas:▫ Ampliação linear de contraste
  15. 15. Consiste em expandira distribuição dosdados originaisconcentrados em umpequeno intervalopara todo o intervalopossível, por exemplopara 255 níveis.
  16. 16. Consiste em expandira distribuição dosdados originaisconcentrados em umpequeno intervalopara todo o intervalopossível, por exemplopara 255 níveis.
  17. 17. Consiste em expandira distribuição dosdados originaisconcentrados em umpequeno intervalopara todo o intervalopossível, por exemplopara 255 níveis.
  18. 18. Realce de imagens• Técnica▫ Operações aritméticas: adição, subtração ,multiplicação e divisãode cores em imagens. Servem para destacarunidades de relevo edrenagem ou destacarcobertura e uso daterra.
  19. 19. Realce de imagens• Técnica▫ Transformação por componentes principais: Realce de componentes principais▫ Filtragem espacial Transformação da imagem filtrada depende dosníveis de cinza dos pixels vizinhos. Serve paralimpar ruídos de imagem
  20. 20. Realce de imagens• Técnica▫ Geração de composições coloridas Uso de duas ou três imagens em tons de cinza àscores primárias azul, verde e vermelho.
  21. 21. Realce de imagens• Técnica▫ Integração de dados Dados de sensoriamento remoto podem serintegrados gerando imagens coloridasmultiespectrais, multisensores ou multitemporais.Reunir em uma mesma imagem a informação .
  22. 22. Agenda• Introdução• Pré-Processamento• Realce de imagens• Segmentação e classificação• Pós-Processamento• Exatidão da classificação
  23. 23. Segmentação e classificação• Segmentação de imagens é um procedimentocomputacional aplicado antes de um algoritmode classificação automática• A segmentação permite dividir a imagem emregiões homogêneas.▫ Por similaridade▫ Por área
  24. 24. Segmentação e classificação• Técnicas de classificação visam oreconhecimento automático de objetos emfunção de determinado critério de decisãoagrupando em classes os objetos queapresentam similaridade em suas respostasespectrais.• Resultado: mapa temático
  25. 25. Segmentação e classificação• Técnicas de classificação :▫ Supervisionada: classes definidas a priori Uso de amostras ou áreas de treinamento.▫ Não supervisionada: classes definidas aposteriori como resultado da análise. Algoritmo do sistema decide com base em regrasestatísticas o que deve ser separado e os pixels quepertencem a cada grupo
  26. 26. Segmentação e classificação• Técnicas de classificação :▫ Híbridas entre Supervisionada e nãosupervisionada: Primeiro aplica-se a não supervisionada como basepara a seleção de amostras de treinamento e depoisa supervisionada.
  27. 27. Segmentação e classificação• Técnicas de classificação :▫ Classificação orientada a objeto▫ Conceito de objeto. Não se considera o valor decada pixel mas o de cada conjunto de pixels daimagem e as relações entre os objetos.▫ Na classificação orientada a objeto é fundamentalo conhecimento temático (litologia, relevo, solos,cobertura vegetal e uso da terra) e desensoriamento remoto do intérprete.
  28. 28. Segmentação e classificação• Técnicas de classificação :▫ Classificação orientada a objeto▫ SPRING permite aplicar nas imagens digitais técnicasde correção, realce, segmentação e classificaçãoautomatizada.▫ Permite a geração de um plano de informações e decartas temáticas▫ Permite acessar, sobrepor e integrar à imagemanalisada uma grande variedade de dadosarmazenados no sistema como curvas de nível,drenagem, mapas temáticos, etc.
  29. 29. Agenda• Introdução• Pré-Processamento• Realce de imagens• Segmentação e classificação• Pós-Processamento• Exatidão da classificação
  30. 30. Pós-Processamento▫ Corrigir erros resultantes da classificaçãoautomática▫ Spring -> Edição matricial´: um recursocomputacional disponível no sistema.▫ Serve para classificar áreas que não foramclassificadas e agrupar classes.
  31. 31. Agenda• Introdução• Pré-Processamento• Realce de imagens• Segmentação e classificação• Pós-Processamento• Exatidão da classificação
  32. 32. Exatidão da classificação▫ Confronto entre os mapas gerados com dadosprovenientes de pesquisa de campo sãofundamentais para validar estes mapas.▫ Procedimento necessário para verificar o quantoo resultado de uma classificação é confiável▫ Sorteio aleatório de determinado número depontos para coleta de dados no campo. Geraçãode uma matriz de erros para fazer a verificação daexatidão da classificação por meio de uma matrizde erros.
  33. 33. ReferênciasFLORENZANO, T.G. Iniciação em Sensoriamento Remoto. 3. ed. São Paulo:Oficina de Textos, 2011. 128p.

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