Período: 5 Carga Horária: 45 horas. UFPR Departamento de Geomática Prof. Jorge Centeno 2013 centenet

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1 Sensoriamento Remoto II Período: 5 Carga Horária: 45 horas UFPR Departamento de Geomática Prof. Jorge Centeno 2013 copyright@ centenet

2 Sensoriamento Remoto II Descrição da Ementa: Transformações espectrais: análise de componentes principais, IHS, Tasseled Cap. Fusão de imagens. Laser Scanning: princípios e aplicações. Técnicas de análise multitemporal. Classificação orientada a regiões: métodos de segmentação e classificação.

3 PROGRAMA Transformações espectrais: Combinação aritmética de bandas; Razão e contraste; Índices espectrais;ndvi; Análise de componentes principais: Revisão matemática: Matriz de correlação; autovalores e autovetores; Transformação de Karhunen-Loeve; Aplicações de componentes principais em sensoriamento remoto; compactação; contraste; extração de informações. Transfromação IHS: Noções de teoria de cores; composição aditiva e subtrativa de cores; o espaço RGB; Transformação RGB-IHS. Transformação Tasseled Cap: Histórico e conceitos. Aplicações em sensoriamento remoto Fusão de imagens: Métodos por substituição e método de Brovey. Classificação orientada a regiões: Segmentação global; segmentação local; segmentação multiespectral; classificação orientada a regi~ees; o método FNEA. Laser Scanning: princípios e aplicações: Conceitos fundamentais; métodos de medição de distância; sistemas terrestres; sistemas aéreos; aplicações em mapeamento da superfície da Terra. Técnicas de análises multitemporais: razão e diferença; componentes principais; change detection.

4 Cronograma previsto 1. Apresentação e operações aritméticas; índices 2. Revisão de estatística 3. Transformação das componentes principais 4. Transformação RGB-IHS 5. Tasseld cap e aplicações 6. Métodos de fusão de imagens 7. Fusão de imagens 8. Prova 9. Lidar 10. Lidar 11. Lidar 12. segmentação 13. Classificação orientada a regiões 14. Projeto 15. Prova

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6 Transformações espectrais Os dados contidos em uma imagem são representados por valores digitais, números. Números podem ser combinados: Ex: soma? S=8+7

7 Operações aritméticas entre bandas Os dados contidos em várias imagens, obtidas em faixas espectrais diferentes, podem ser combinados matematicamente para salientar determinadas características dos alvos. Tipicamente, estas operações envolvem a manipulação de várias bandas. A maneira mais simples de fazer isto é através de operações aritméticas, como adição e subtração. BANDA A A + B + C NOVA BANDA

8 Operações aritméticas entre bandas Exemplo, com duas imagens contendo áreas cobertas por água em datas diferentes pode-se analisar a evolução em termos de aumento ou redução dos espelhos de água através da diferença entre estas duas imagens. Água outros A Antes B depois

9 Operações aritméticas entre bandas Considerando duas imagens binárias onde 1 indica a presença de água e 0 outros elementos, a diferença entre as duas pode ser: 0 sem mudanças 1 a superfície dos corpos de água aumentou -1, redução na superfície coberta por água. Para evitar números negativos e poder representar a diferença como outra imagem, os resultado deve ser escalado adequadamente, por exemplo, somando um valor positivo.

10 Exemplo duas imagens mostrando áreas cobertas por água em datas diferentes pode-se analisar a evolução em termos de aumento ou redução dos espelhos de água através da diferença entre estas duas imagens.

11 antes e durante uma enchente duas imagens mostrando áreas cobertas por água em datas. Analisar a evolução em termos de aumento ou redução dos espelhos de água através da diferença entre estas duas imagens. 1= água 0= outros A áreas cobertas por água podem ser separada espectralmente

12 C=A-B+1 A=imagem antes, binarizada B= imagem durante, binarizada 0= áreas inundadas durante a enchente. 1=áreas sem alterações, secas. 2= áreas onde diminuiu a cobertura de água 1= áreas sem alterações, com água

13 razão e contraste Produto BANDAX= BANDA1/BANDA2 contraste : C(A,B)= (A-B)/(A+B) A razão e o contraste entre bandas servem para evidenciar pequenas variações espectrais da cobertura do terreno que de outra maneira encontram-se mascaradas pela pequena variação dos níveis de cinza. Podem ser calculados índices

14 índices Maximizar a visualização do efeito da radiação em determinadas superfícies Ser facilmente calculado Normalizar, quando possível para evitar o efeito de iluminação e atmosfera Permitir comparações multitemporais Estar associado, se possível, a uma variável ambiental mensurável

15 Índice de vegetação IV A razão entre as bandas do infravermelho próximo (IVP) e do vermelho (VIS) proporciona um índice de vegetação Na vegetação: IVP: alto RED: baixo Como apareceriam áreas cobertas por vegetação? IV=IVP/VIS

16 Índice de vegetação NDVI O contraste entre bandas do visível e do IVP informa a respeito do estado da vegetação e é conhecido como o índice de vegetação por diferença normalizada (NDVI=Normalized difference vegetation index) NDVI= (IVP-VIS)/(IVP+VIS)

17 vegetação

18 Vegetação vs. solos

19 Vegetação vs. água Vis>0 IVP=0?

20 NDVI A figura mostra a imagem do índice de vegetação derivada a partir da imagem Landsat da região de pontal do Paraná. Nesta imagem, as área cobertas por vegetação aparecem bem claras, contrastando com as áreas urbanas, solos e a água. O efeito da umidade na vegetação é também visível nas áreas de mangue localizadas nas ilhas no canto superior esquerdo da imagem.

21 Outros índices? Combinações similares, baseadas no comportamento espectral dos alvos na superfície da Terra, salientam outros aspectos particulares numa imagem. Considerando dados do sensor TM, os seguintes índices são citados na literatura (Chuvieco [1990]). Os índices que se referem a propriedades dos solos perdem significado quando o solo não se encontra descoberto. Índice simples de vegetação : TM4/TM3 Índice simples de argila : TM5/TM7 Índice simples de ferro : TM5/TM4 Índice simples de hidroxila de ferro: TM5/TM3 Índice simples de óxido de ferro: TM3/TM1

22 diminuir o efeito da iluminação A aparência dos pixels, mesmo pertencendo ao mesmo alvo, pode ser diferente em função das condições de iluminação. O efeito das condições de iluminação pode ser formulado como uma componente multiplicativa sobre o valor original : B 0 = a * B 0 B 1 = a * B 1 B 2 = a * B 2

23 Como o fator é constante para todas as bandas, ele pode ser eliminado pela combinação aritmética das três bandas: R= (B 0 - B 1 )/ (B 1 - B 2 ) R= a* B 0 - a*b 1 )/ (a*b 1 - a*b 2 ) R=a* (B 0 - B 1 )/ { a*(b 1 - B 2 ) } R=(B 0 - B 1 )/ (B 1 - B 2 )