Aula da disciplina de Sensoriamento Remoto, UFABC, 4 de agosto de 2017

1. Aula 08
Sensoriamento Remoto
Pré-processamento de imagens
Carolina Moutinho Duque de Pinho
Vitor Vieira Vasconcelos
Disciplina ESZU017– Sensoriamento Remoto
Agosto de 2017

2. Pré-processamento
1. SÃO DE DOIS TIPOS:
• PROCESSOS EXECUTADOS SOBRE AS IMAGENS PARA CORRIGIR
DISTORÇÕES GEOMÉTRICAS E RADIOMÉTRICAS QUE FORAM
INTRODUZIDAS DURANTE A GERAÇÃO DAS MESMAS.
• EX: REGISTRO DE IMAGEMS, ORTORRETIFICAÇÃO,
CORREÇÃO RADIOMÉTRICA, CORREÇÃO
ATMOSFÉRICA.
• OU PROCESSOS PARA FACILITAR A EXTRAÇÃO DE
INFORMAÇÕES.
EX: REALCE POR CONTRASTE.

3. Realce de imagens  Questão de estatística
 Estatística da Imagem: informação numérica
armazenada dentro do cabeçalho do arquivo, descreve
a ordem e a frequência dos números digitais
 Min, Max, Média, Desvio-Padrão, etc.
 Histograma: representação gráfica da distribuição dos
dados
 Eixo X é o valor dos números digitais (ND´s)
 Eixo Y é a frequência para cada valor do arquivo (quantas
vezes um número digital se repete na imagem, ou seja,
quantos pixels tem o mesmo valor)
0 255
Frequency
Value

4. Estatísticas da imagem
 Média
 É obtida dividindo-se a soma das
observações pelo número delas
 Indicador do brilho de uma banda
 Média alta  alto brilho
 Média baixa  baixo brilho

5. Média - Brilho
Landsat5_banda 5 Landsat5_banda 2

6. Estatísticas da imagem
 Desvio Padrão e Variância
 Medem o grau de dispersão dos dados numéricos
em torno de um valor médio.
 É uma medida do contraste da imagem
 O Desvio Padrão de um conjunto de dados X1, ..., Xn
é definido por:
 A Variância é o quadrado do desvio padrão
Cada observação
Número de observações
Média

7. Estatísticas da imagem
Desvio padrão alto Desvio padrão baixo

8. Desvio-Padrão
 Medida de propagação para os valores dos dados
 Estatisticamente:
 67% de probabilidade que o retorno cairá dentro de 1
desvio-padrão
 95% de probabilidade que o retorno cairá dentro de 2
desvios-padrão
0 255
Frequência
Média
1 SD
2 SD

9. Desvio Padrão
Contraste
Landsat5_banda 5 Landsat5_banda 2
Banda 5
Banda 2

10. Contraste da Imagem
 Escuro
 Pouco
CONTRASTE
entre as feições
 Maior brilho
 Maior
CONTRASTE
entre as feições
0 255
Frequência
0 255
Frequência

11. Histograma da Imagem
 Ajusta o intervalo
estreito dos dados
brutos…
 … Para o maior
intevalo de exibição do
dispositivo
 Executado através de
Look Up Table (LUT)
0 255
Frequency
0
255
Frequencia
IMAGE
SCREEN

12. Transformações lineares e não-lineares
NÃO- LINEARLINEAR

13. Ferramentas de Contraste
 Equalização do
Histograma
 Tentativa de colocar
um número igual de
pixels em um conjunto
de bins
 Stretch Linear
 Stretch linear entre
um valor menor e
superior
 Desvio Padrão
 Determina o desvio-
padrão em torno da
média e os stretches
em toda esta região.
0 255
Frequencia
10 Bins255
Bins
2 SD

14. Contraste Linear
Todo o intervalo é trabalhado Uma porcentagem do histograma é
descartada (de 1 a 5%) dos valores
iniciais e finais são descartados.
Somente o restante é realçado.
A ideia é trabalhar somente com o
trecho onde há a maior
concentração de pixels.

15. Outras funções de contraste

16. 17
Correção geométrica de imagens
 Importância
 eliminação de distorções sistemáticas
 estudos multitemporais
 integração de dados em SIG
 Requerimentos
 conhecimento das distorções existentes
 escolha do modelo matemático adequado
 avaliação e validação de resultados

17. 18
Fontes de distorções geométricas
 Distorções inerentes ao satélite
 Distorções inerentes às câmeras
 Distorções inerentes ao modelo da Terra

18. Distorções inerentes ao satélite
 Variação da Altitude

19. Atitude
 Variação do ângulo de rolagem (roll)
 Provoca o não alinhamento de varreduras consecutivas
 Variação do ângulo de arfagem (pitch)
 Provoca superposições ou lacunas entre varreduras
consecutivas
 Distorção provocada pela deriva (yaw)
 Falta de alinhamento das varreduras
 Superposições ou lacunas .. Efeito de “leque”

20. Atitude

21. Distorção panorâmica

22. Deslocamento entre bandas

23. Distorções inerentes à Terra
 Rotação da Terra
 Deslocamento entre varreduras sucessivas devido ao
movimento de rotação da Terra
 30m por varredura (TM-LANDSAT)
 Esfericidade da Terra
 Distorção panorâmica
 Deslocamento devido ao relevo
 Visadas inclinadas ...ortorretificação
 Afeta imagens de câmeras de alta resolução

24. Rotação da Terra

25. Rotação da Terra

26. Esferecidade da Terra

27. Deslocamento devido ao terreno

28. Deslocamento devido ao terreno

29. Ortorretificação
http://www.geoimage.com.au/services/imageprocessing
https://wiki.hexagongeospatial.com/index.php?title=Orthorectification

30. Modelos de correção geométrica
 Métodos polinomiais (registro)
 Usam funções polinomiais determinadas através de
pontos de controle
 Utilizados em sistemas de processamento de imagens
e SIG
 Modelo fotogramétrico
 Usa informações orbitais do satélite (efemérides e
atitude) e parâmetros de cada câmera para relacionar
um ponto da imagem com seu correspondente no
terreno

31. 32
Efeitos de distorções geométricas

32. 33
Mapeamento Inverso (T-1)

33. 34
Reamostragem (interpolação)
 Vizinho mais próximo
 Bilinear
 Convolução cúbica

34. Vizinho mais Próximo
Grid Corrigido
Distância
Mínima
 PROBLEMAS: Duplicação de pixel, pixel output
 BENEFÍCIOS: Valor do pixel original preservado; Mais rápido
 USO: Áreas Urbanas; Classificação de Dados; Dados Temáticos

35. Interpolação Bilinear
Grid Corrigido
Distância
Mínima
 PROBLEMAS: Perda de integridade dos valores dos pixels originais;
Mais lento
 BENEFÍCIOS: Mais acurado espacialmente; Transições suavizadas
 USO: Paisagens naturais e ambientes
Valor
Médio
Pixels de saída estão em uma
média de 4 pixels originais
próximos
Função
Bilinear

36. Convolução Cúbica
Grid Corrigido
Distância
Mínima
Valor
Médio
Pixels de saída estão na
média dos 16 pixels originais
mais próximos
Função
Cúbica
 PROBLEMAS: Perda de integridade dos valores dos pixels; Mais lento
 BENEFÍCIOS: Afina a imagem e Suaviza ruídos
 USO: Reamostra grande diferença de tamanho da célula (TM/photo)

37. 38
Registro de Imagens
TM (09/09/90) TM (18/07/94) Registro

38. 39
Como o Registro funciona?
Identificar a transformação espacial T que
modela a distorção entre as imagens

39. 40
Como o Registro funciona?
Identificar a transformação espacial T que
modela a distorção entre as imagens
Para que a transformação seja realizada é necessário
“amarrar a imagem em um espaço georreferenciado”, ou
seja, dar referência espacial para ela indicando as
coordenadas de alguns pontos. Estes pontos são chamados
pontos de controle.
O registro não modela as fontes de distorções. Ele “estica e
puxa” de acordo com as distorções já encontradas.

40. 41
Pontos de Controle
 Pontos de controle são feições passíveis de
identificação na imagem e no terreno;
 São feições homólogas cujas coordenadas são
conhecidas na imagem e no sistema de
referência, que pode ser um mapa vetorial, um
mapa em papel, pontos de GPS, ou vetor, ou
uma outra imagem;
 Exemplos: Cruzamentos de estradas, pistas de
aeroportos e confluência de rios.

41. 42
Pontos de Controle

42. 43
Erro Médio Quadrático
PTC 1
(x1’,y1)
PTC 1’
(x1’,y1’)
Distância entre o local
onde o ponto de controle
deveria estar após a
correção e onde ele ficará
efetivamente
=
Erro
ΔX= x-1’ x1
ΔY=y1 - y1’
Lembrando da quinta série...
O erro é a hipotenusa do
triângulo retângulo, logo:
Erro2= ΔX2 + Δy2
O erro é Calculado para
cada ponto e depois é feita
uma média dos erros de
todos os pontos, por isso se
chama erro médio
quadrático

43. 44
Qualidade dos pontos: Boa distribuição
espacial

44. 45
 O erro é Calculado em Pixel;
 Em áreas urbanas pode-se considerar um erro de 0.5
"pixel", para uma resolução de 30 metros. Em áreas de
florestas, pode-se aceitar um erro de 3 "pixels", para a
mesma resolução, pela dificuldade de se conseguirem
pontos de controle.
 Para um mapeamento na escala de 1:50.000, o erro
aceitável no registro é metade do valor da escala, isto é
25 metros. Assim um erro de dois pixels, para resolução
de 10 metros, isto é, 20 metros, seria aceitável para esta
escala de trabalho.
Qualidade dos pontos: Erro compatível com
a escala de mapeamento e resolução
espacial

45. 46
 O erro é Calculado em Pixel;
 Em áreas urbanas pode-se considerar um erro de 0.5
"pixel", para uma resolução de 30 metros. Em áreas de
florestas, pode-se aceitar um erro de 3 "pixels", para a
mesma resolução, pela dificuldade de se conseguirem
pontos de controle.
 Para um mapeamento na escala de 1:50.000, o erro
aceitável no registro é metade do valor da escala, isto é
25 metros. Assim um erro de dois pixels, para resolução
de 10 metros, isto é, 20 metros, seria aceitável para esta
escala de trabalho.
Qualidade dos pontos: Erro compatível com
a escala de mapeamento e resolução
espacial

46. Correção Atmosférica
Antes Depois
http://www.hkcoastalwaterquality.tk/Methodology.html https://www.mapbox.com/blog/atmospheric-correction-comparison/