Pré-processamento - Sensoriamento Remoto

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

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.

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

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

Média - Brilho
Landsat5_banda 5 Landsat5_banda 2

 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

Desvio padrão alto Desvio padrão baixo

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

Desvio Padrão
Contraste
Landsat5_banda 5 Landsat5_banda 2
Banda 5
Banda 2

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

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

Transformações lineares e não-lineares
NÃO- LINEARLINEAR

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

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.

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

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

Distorções inerentes ao satélite
 Variação da Altitude

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”

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

Deslocamento devido ao terreno

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

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

32
Efeitos de distorções geométricas

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

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

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

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)

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

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

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.

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.

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

44
Qualidade dos pontos: Boa distribuição
espacial

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

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 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

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

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