Manipulação, Visualização e Interpretação de Imagens de Sensoriamento Remoto

Transcrição

1 Manipulação, Visualização e Interpretação de Imagens de Sensoriamento Remoto Alexandre Xavier Falcão Instituto de Computação - UNICAMP afalcao@ic.unicamp.br

2 Objetivo Extrair informações quantitativas e visualizar as imagens de modo a facilitar sua interpretação.

3 Roteiro Operações Lógicas e Aritméticas. Razão de Bandas. Índices de Vegetação. Conceitos sobre Cor. Espaço RGB. Tabelas de Cores. Composições Coloridas. Espaços de Cores HSV, XYZ, Luv e IHS.

4 Operações Lógicas e Aritméticas Realizadas entre pixels correspondentes. Algumas aplicações: União e interseção entre regiões de interesse; Controle de cobertura vegetal, expansão de áreas urbanas e uso do solo; Realce por razão de bandas; Cálculos de índices de vegetação; Conversões entre espaços de cores.

5 Operações Lógicas A B A.OR.B A.AND.B AND = Interseção entre regiões de interesse.

6 Operações Aritméticas Adição, subtração, multiplicação, divisão, multiplicação por um escalar, etc. Multiplicação * = Máscara de uma região de interesse aplicada a uma banda.

7 Razão de Bandas (a) Realce da vegetação IV / V onde IV é a banda do infra-vermelho e V é a do vermelho. O brilho é proporcional à saúde da vegetação. Vegetação sadia reflete 40-50% do infra-vermelho ( µm). Fotosíntese absorve 80-90% da luz visível ( µm).

8 Razão de Bandas (cont.) Reflectância (%) Assinaturas Espectrais da Grama MSS 5 TM 3 HRV 2 MSS 6 TM 4 HRV 3 MSS 7 morta sadia Comprimento de Onda (µm)

9 Razão de Bandas (cont.) Divisa entre plantação de cana e mata fechada. TM 3 Vermelho TM 4 Infra-Vermelho TM4/TM3

10 Razão de Bandas (cont.) (b) Realce de solos Ricos em óxido de ferro TM3/ TM1 MSS6 / MSS7 Ricos em argila TM5 / TM7

11 Índices de Vegetação Medem a densidade e as condições de áreas com vegetação. Normalized Difference Vegetation Index (NDVI) ( IV V) ( IV + V) IV é a banda do infra-vermelho e V é a do vermelho Tasseled Cap (Kauth and Thomas ) Mede brilho, verde e umidade do solo. Muito usada em aplicações agrícolas.

12 Índices de Vegetação (cont.) NDVI no TM ( TM4 TM3) ( TM4 + TM3) NDVI no MSS MSS6 MSS5 MSS6 + MSS5 ( ) ( MSS7 MSS5) ( ) ( MSS7 + MSS5) NDVI no HRV ( XS3 XS2) ( XS3 + XS2)

13 NDVI no TM Índices de Vegetação (cont.) Divisa entre plantação de cana e mata fechada. TM 3 Vermelho TM 4 Infra-Vermelho NDVI

14 Índices de Vegetação (cont.) Tasseled Cap no TM Brilho 0, , , , , ,25252 Verde -0, , , , , ,11749 Umidade 0, , , , , ,45732 Umidade 0, , , , , ,01190

15 Índices de Vegetação (cont.) Tasseled Cap no TM verde vegetação forma de um boné concreto e solo exposto água brilho

16 Índices de Vegetação (cont.) Tasseled Cap no TM vegetação solo exposto Brilho Verde Umidade

17 Índices de Vegetação (cont.) Tasseled Cap no TM solo exposto vegetação Verde Brilho

18 Índices de Vegetação (cont.) Tasseled Cap no TM Verde Brilho Plantação de cana Mata fechada

19 Índices de Vegetação (cont.) Tasseled Cap no TM Verde Brilho Água Vegetação Área urbana

20 Uso de Cores A cor é o resultado da percepção da luz visível ( mm) incidente na retina. O olho é mais sensível ao verde, depois ao vermelho e menos ao azul. A sensação da soma ponderada do vermelho (R), verde (G) e azul (B) gera a maioria das cores visíveis (Thomas Young, ) Espaço RGB.

21 Uso de Cores (cont.) Espaço RGB Aditivo. Diagonal Cinza. Complementar do espaço CMY (subtrativo) blue cyan magenta white black green red yellow

22 Uso de Cores (cont.) O olho percebe cerca de 30 níveis de cinza e 7 milhões de cores uso de tabelas de cores e composições coloridas melhora a interpretação. A imagem de uma banda pode ser transformada em uma imagem RGB usando uma tabela de cores. Subconjuntos de três bandas podem ser compostos em uma imagem RGB associando cada banda a uma componente de cor Composições coloridas. O olho percebe mais variações de azul, depois de vermelho e menos de verde regiões de interesse com pouca variação de valor em uma dada banda deveriam ser associadas ao azul.

23 Uso de Cores (cont.) Reflectância (%) Assinaturas Espectrais água solo vegetação TM MSS 10 HRVIR Comprimento de Onda (10-1 µm)

24 Tabelas de Cores R G B yellow Imagem Monocromática de 8bits (0-255 níveis de cinza) Tabela de Cores

25 Tabelas de Cores (cont.) Density Slicing (fatiamento de níveis) vegetação água nível cor cyan green Banda 7 do TM

26 Composições Coloridas Natural: R-Vermelho, G-Verde, B-Azul. vegetação áreas urbanas água solo TM 321 Não existem receitas sobre composições coloridas. A melhor composição vai depender das características espectrais do material em estudo e do tipo de sensor.

27 Composições Coloridas (cont.) R-Infra-Vermelho Próximo, G-Vermelho, B-Verde. vegetação áreas urbanas água solo TM 432 Bom para estudar as condições da vegetação e acompanhar o ciclo das plantações.

28 Composições Coloridas (cont.) R-Infra-Vermelho Médio, G- Infra-Vermelho Próximo, B- Verde. vegetação áreas urbanas água solo TM 742 Permite discriminar regiões úmidas (mais escuras) no solo e na vegetação.

29 Composições Coloridas (cont.) R-Infra-Vermelho Próximo, G- Infra-Vermelho Médio, B- Vermelho. vegetação áreas urbanas água solo TM 543 Permite diferenciar o uso do solo usando os tons da vegetação: marrom, verde e laranja. Apresenta boa definição entre água e terra.

30 Uso de Cores (cont.) Retina humana tem três tipos de células foto-receptoras de cor Três componentes numéricas são necessárias para descrever uma cor: intensidade, matiz e saturação. A intensidade é responsável pela sensação de brilho. A matiz é responsável pela sensação de cor. A saturação representa o grau de pureza da cor. Alguns espaços de cores procuram representar estas três componentes: HSV, IHS, HLS.

31 Espaço HSV

32 Espaço HSV (cont.) natural matiz saturação valor Uma melhor estimativa de brilho seria: 0.299R G B (ITU-R Recomendação 601-2)

33 Espaço HSV (Harrington ) RGB para HSV = B G R V V I V 0 I, V 1 S 0, V V S 2 H 0, V V tan H = = π = + HSV para RGB = 2 1 V V I B G R ( ) ( ) V I H Ssin V2 H Scos V1 = = =

34 Espaço XYZ (Observador Padrão - CIE) (CIE = Comission Internationale de L Éclairage) X Y Z = R 0.114G B Y é o brilho. R G B = X 0.027Y Z

35 Espaço Luv (CIE - Espaço Uniforme) Primeiro calcula XYZ ( ) L = 116 Y Y u = 13L 0 ( u' u0) v = 13L(v' v 0 1 3, ), 16, u v 0 0 = = Y Y > 0.01, Y 0 = 1 u' = v' = X X 4X + 15Y 9Y + 15Y + 3Z + 3Z

36 Espaço IHS da CIE Primeiro calcula Luv I H S = = = L tan u v u v 2