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O documento discute as etapas do processamento de imagens de sensoriamento remoto, incluindo pré-processamento, realce, segmentação, classificação e pós-processamento. Detalha técnicas como georreferenciamento, correção atmosférica, realce de contraste, composições coloridas e classificação supervisionada e não supervisionada para mapear cobertura da terra.
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- 1. GEOPROCESSAMENTO e fotointerpretação Prof. MaigonPontuschka 2013 Aula 5: Processamento de imagens
- 2. Agenda • Introdução • Pré-Processamento •Realce de imagens • Segmentação e classificação • Pós-Processamento • Exatidão da classificação
- 3. Agenda • Introdução • Pré-Processamento •Realce de imagens • Segmentação e classificação • Pós-Processamento • Exatidão da classificação
- 4. Introdução Uma imagem digital obtidapor sensoriamento remoto é uma representação matricial dos valores que correspondem à intensidade de energia refletida ou emitida pelos objetos da superfície terrestre.
- 5. Introdução • Por meiode softwares especializados aplicamos técnicas de processamento (operações ou transformações numéricas) nas imagens. • Cuidado para evitar perda de informação e erros de interpretação
- 6. Introdução • Técnicas deprocessamento: ▫ Pré-processamento ▫ Realce ▫ Classificação
- 7. Agenda • Introdução • Pré-Processamento •Realce de imagens • Segmentação e classificação • Pós-Processamento • Exatidão da classificação
- 8. Pré-Processamento • Tratamento preliminarde dados brutos para calibrar a radiometria da imagem. • Atenuar efeitos da atmosfera • Remover ruídos • Corrigir distorções geométricas por meio de georreferenciamento.
- 9. Pré-Processamento • Ajustar oposicionamento da cena representada na imagem à sua localização no terreno. • Cada pixel da imagem é ajustado com um ponto da superfície da Terra utilizando os Sistemas Geodésicos de Referência (Datum). • Datum, do latim dado, detalhe, pormenor (plural data) em cartografia refere-se ao modelo matemático teórico da representação da superfície da Terra ao nível do mar utilizado pelos cartógrafos numa dada carta ou mapa.
- 10. Pré-Processamento • Datum: marcodeterminado por meios geodésicos de alta precisão que serve como ponto de referência para todo o levantamento da superfície. ▫ No Brasil até o início de 2005 – Datum sul- americano de 1969 (SAD-69) ▫ SIRGAS – Sistema Geodésico de Referência para as Américas a partir de 2005 ▫ WGS 84 –World Geodetic System é o datum utilizado pelo GPS (Global Positioning System)
- 11. Pré-Processamento • Georreferenciamento de imagens: Usode base cartográfica ou pontos de controle obtidos com equipamento GPS. ▫ Ou uso de mosaicos de imagens Landsat da Nasa
- 12. Pré-Processamento • Ortorretificação deimagens de satélite de alta resolução espacial • Spring – Permite refinar imagens com resolução de 30m para resolução de 20 ou 15m permitindo analisar imagens em escalas maiores e de até 1:25.000 e permite integrar e sobrepor imagens de diferentes resoluções espaciais.
- 13. Agenda • Introdução • Pré-Processamento •Realce de imagens • Segmentação e classificação • Pós-Processamento • Exatidão da classificação
- 14. Realce de imagens •Melhorar a qualidade visual e facilitar interpretação. • Técnicas: ▫ Ampliação linear de contraste
- 15. Consiste em expandir adistribuição dos dados originais concentrados em um pequeno intervalo para todo o intervalo possível, por exemplo para 255 níveis.
- 16. Consiste em expandir adistribuição dos dados originais concentrados em um pequeno intervalo para todo o intervalo possível, por exemplo para 255 níveis.
- 17. Consiste em expandir adistribuição dos dados originais concentrados em um pequeno intervalo para todo o intervalo possível, por exemplo para 255 níveis.
- 18. Realce de imagens •Técnica ▫ Operações aritméticas: adição, subtração , multiplicação e divisão de cores em imagens. Servem para destacar unidades de relevo e drenagem ou destacar cobertura e uso da terra.
- 19. Realce de imagens •Técnica ▫ Transformação por componentes principais: Realce de componentes principais ▫ Filtragem espacial Transformação da imagem filtrada depende dos níveis de cinza dos pixels vizinhos. Serve para limpar ruídos de imagem
- 20. Realce de imagens •Técnica ▫ Geração de composições coloridas Uso de duas ou três imagens em tons de cinza às cores primárias azul, verde e vermelho.
- 21. Realce de imagens •Técnica ▫ Integração de dados Dados de sensoriamento remoto podem ser integrados gerando imagens coloridas multiespectrais, multisensores ou multitemporais. Reunir em uma mesma imagem a informação .
- 24. Agenda • Introdução • Pré-Processamento •Realce de imagens • Segmentação e classificação • Pós-Processamento • Exatidão da classificação
- 25. Segmentação e classificação •Segmentação de imagens é um procedimento computacional aplicado antes de um algoritmo de classificação automática • A segmentação permite dividir a imagem em regiões homogêneas. ▫ Por similaridade ▫ Por área
- 26. Segmentação e classificação •Técnicas de classificação visam o reconhecimento automático de objetos em função de determinado critério de decisão agrupando em classes os objetos que apresentam similaridade em suas respostas espectrais. • Resultado: mapa temático
- 27. Segmentação e classificação •Técnicas de classificação : ▫ Supervisionada: classes definidas a priori Uso de amostras ou áreas de treinamento. ▫ Não supervisionada: classes definidas a posteriori como resultado da análise. Algoritmo do sistema decide com base em regras estatísticas o que deve ser separado e os pixels que pertencem a cada grupo
- 30. Segmentação e classificação •Técnicas de classificação : ▫ Híbridas entre Supervisionada e não supervisionada: Primeiro aplica-se a não supervisionada como base para a seleção de amostras de treinamento e depois a supervisionada.
- 31. Segmentação e classificação •Técnicas de classificação : ▫ Classificação orientada a objeto ▫ Conceito de objeto. Não se considera o valor de cada pixel mas o de cada conjunto de pixels da imagem e as relações entre os objetos. ▫ Na classificação orientada a objeto é fundamental o conhecimento temático (litologia, relevo, solos, cobertura vegetal e uso da terra) e de sensoriamento remoto do intérprete.
- 32. Segmentação e classificação •Técnicas de classificação : ▫ Classificação orientada a objeto ▫ SPRING permite aplicar nas imagens digitais técnicas de correção, realce, segmentação e classificação automatizada. ▫ Permite a geração de um plano de informações e de cartas temáticas ▫ Permite acessar, sobrepor e integrar à imagem analisada uma grande variedade de dados armazenados no sistema como curvas de nível, drenagem, mapas temáticos, etc.
- 33. Agenda • Introdução • Pré-Processamento •Realce de imagens • Segmentação e classificação • Pós-Processamento • Exatidão da classificação
- 34. Pós-Processamento ▫ Corrigir errosresultantes da classificação automática ▫ Spring -> Edição matricial´: um recurso computacional disponível no sistema. ▫ Serve para classificar áreas que não foram classificadas e agrupar classes.
- 35. Agenda • Introdução • Pré-Processamento •Realce de imagens • Segmentação e classificação • Pós-Processamento • Exatidão da classificação
- 36. Exatidão da classificação ▫Confronto entre os mapas gerados com dados provenientes de pesquisa de campo são fundamentais para validar estes mapas. ▫ Procedimento necessário para verificar o quanto o resultado de uma classificação é confiável ▫ Sorteio aleatório de determinado número de pontos para coleta de dados no campo. Geração de uma matriz de erros para fazer a verificação da exatidão da classificação por meio de uma matriz de erros.
- 38. Referências FLORENZANO, T.G. Iniciaçãoem Sensoriamento Remoto. 3. ed. São Paulo: Oficina de Textos, 2011. 128p.