PROGRAMA DE ENSINO. Área de Concentração AQUISIÇÃO, ANÁLISE E REPRESENTAÇÃO DE INFORMAÇÕES ESPACIAIS

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1 PROGRAMA DE ENSINO Disciplina ANÁLISE DE IMAGENS MULTIESPECTRAIS Semestre Código Ano Letivo Área de Concentração AQUISIÇÃO, ANÁLISE E REPRESENTAÇÃO DE INFORMAÇÕES ESPACIAIS Curso: MESTRADO ( x ) DOUTORADO ( x ) Número de créditos: 04 Números de turmas: 01 Carga Horária: 60h/a Horário: Professor Responsável: Prof. Dr. Maria de Lourdes Bueno Trindade Galo Departamento: Cartografia CARGA HORÁRIA SEMANAL: Aulas teóricas: 03 Aulas práticas: 01 CONTEÚDO PROGRAMÁTICO: 1. Tratamento de dados multiespectrais com base em modelos radiométricos - Calibração radiométrica - Correção atmosférica - Retificação e normalização radiométrica 2. Transformações no espaço multiespectral - Índices espectrais - Análise de componentes principais - Análise de mistura espectral 3. Padrões de resposta multiespectral e multitemporal - Autocorrelação espectral - Análise de assinaturas espectrais nas dimensões multiespectral e multitemporal: estatísticas e diagramas de dispersão 4. Extração de informações a partir de dados de sensoriamento remoto - Segmentação multiespectral e Classificação não-supervisionada: medidas de similaridade espectral; técnicas de agregamento - Classificação supervisionada: treinamento do classificador; métodos usuais de classificação por pixel e por regiões. - Aplicação de redes neurais artificiais em classificação - Incorporação da análise de classes ambíguas - Estimativas de incerteza e acurácia em classificação

2 5. Análise temporal - Técnicas de detecção de mudanças - Classificação de dados multitemporais DEFINIÇÃO DOS OBJETIVOS: Fornecer a base conceitual que o habilite o aluno a realizar os tratamentos e analisar dados multiespectrais e multitemporais adquiridos por sensores remotos, levando em conta o significado físico da informação registrada; bem com extrair informações sobre o mundo real a partir desses dados. METODOLOGIA DE ENSINO: Aulas expositivas para apresentação da teoria. Aulas práticas visando a aplicação de ferramentas de processamento e análise de imagens. Seminários e discussões sobre temas específicos da disciplina. Desenvolvimento de aplicação prática em análise de imagens multiespectrais e apresentação do trabalho. CRITÉRIOS DE AVALIAÇÃO: Para a avaliação do aluno serão considerados: - Seminário sobre tema proposto (peso 3); - Trabalho de natureza teórico-prática, avaliado mediante relatório (formato de artigo) e apresentação oral do artigo e resultados (peso 3); - Avaliação escrita (peso 4). Os conceitos finais serão atribuídos de acordo conforme disposto no Regimento Geral da Pós-graduação da UNESP em vigor. BIBLIOGRAFIA BÁSICA: CASTLEMAN, K. R. Digital Image Processing. New Jersey: Prentice-Hall, 1996, 667p. CONGALTON, R. G.; GREEN, K. Assessing the Accuracy of Remotely Sensed Data :Principles and Practices. Boca Raton: Lewis Publishers, p. GONZALES, R. C.; WOODS, R. E. Digital Image Processing. Reading: Addison-Wesley, 1992, 716p. JENSEN, J. R. Remote Sensing of Environment: an Earth Resource Perspective. Upper Saddle River: Prentice-Hall, 2000, 544p. JENSEN, J. R. Sensoriamento remoto do ambiente: uma perspectiva em recursos terrestres. Tradução da 2ª ed. por (pesquisadores do INPE): José Carlos N. Epiphanio (coordenador); Antonio R. Formaggio; Athos R. Santos; Bernardo F. T. Rudorff; Cláudia M. Almeida; Lênio S. Galvão. São José dos Campos: Parêntese. 2009, 672p. LILLESAND, T.M.; KIEFER, R.W. Remote Sensing and Image Interpretation, 2 nd. ed. New York: John Willey & Sons, 1987, 723p.

3 NOVO, E. M. M. Sensoriamento Remoto: Princípios e aplicações. 2ª Edição. São Paulo: Edgard Blücher, 1992, 308p. RICHARDS, J.A.; JIA, X. Remote Sensing Digital Image Analysis: An Introduction. 3 th. ed. New York: Springer-Verlag, 1999, 363p. ROBIN, M. La Télédétection. Coll. Fac. Géografie, Paris: Nathan SCHOWENGERDT, R.A. Techniques for Image Processing and Classification in Remote Sensing. New York: Academic Press, 1983, 249p. SCHOWENGERDT, R.A. Remote Sensing: Models and Methods for Image Processing. 3rd Ed. London: Elsevier/Academic Press, 2007, 515p. PONZONI, F. J.; ZULLO JR., J.; LAMPARELLI, R. A. C. Calibração Absoluta de Sensores Orbitais. São José dos Campos: Editora Parêntese, 2007, 75p. PONZONI, F. J.; SHIMABUKURO, Y. E. Sensoriamento Remoto no Estudo da Vegetação. São José dos Campos: Editora Parêntese, 2007, 126p. RUDORFF, B. F. T.; SHIMABUKURO, Y. E.; CEBALLOS, J. C. (org) O Sensor MODIS e suas aplicações ambientais no Brasil. São José dos Campos: Editora Parêntese, 2007, 421p. Artigos clássicos em publicados em periódicos: BENEDIKTISSON, J. A.; SWAIN, P. H.; ERSOY, O. K. Neural networks approaches versus statistical methods in classification on multisource remote sensing data. IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, 1990, v.28, n.4, p FOODY, G. M.; MCCULLOCH, M. B.; YATES, W. B. Classification of remotely sensed data by an artificial neural network: issues related to training data characteristics. Photogrammetric Engineering and Remote Sensing, 1995, v.61, n.4, p NOVO, E. M. L. M.; SHIMABUKURO, Y. E. Spectral mixture analysis of inland tropical waters. International Journal of Remote Sensing, 1994, v. 15, n.6, p SHIMABUKURO, Y. E.; SMITH, J. A. The least-squares mixing models to generate fraction images from remote sensing multispectral data. IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, 1991, v.20, n.1, p WANG, F. Fuzzy supervised classification of remote sensing images. IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, 1990, v.28, n.2, p ZHUANG, X.; ENGEL, B. A. ; LOZANO-GARCIA, D. F.; FERNÁNDEZ, R. N.; JOHANNSEN, C. J. Optimization of training data required for neuro-classification. International Journal of Remote Sensing, 1994, v.15, n.16, p Periódicos: Remote Sensing of Environment IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing Photogrammetric Engineering and Remote Sensing International Journal of Remote Sensing Anais de eventos científicos Anais do Simpósio Brasileiro de Sensoriamento Remoto IEEE International Geoscience and Remote Sensing Symposium The International Archives of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences - ISPRS Memorias do Simposio de la Sociedad Latinoamericana de Percepción Remota - SELPER Professor Responsável pela disciplina: Maria de Lourdes B. Trindade Galo Disciplina APROVADA no Conselho do Curso de Pós-graduação em Ciências Cartográficas / /

4 PG em Ciências Cartográficas CURSO Cartografia Departamento Análise de Imagens Multiespectrais DISCIPLINA EMENTA PROGRAMÁTICA Tratamento de dados multiespectrais com base em modelos radiométricos Transformações no espaço multiespectral Extração de informações a partir de imagens multiespectrais Análise temporal REQUISITOS O aluno deve possuir conhecimento sobre Sensoriamento Remoto, principalmente mecanismos de interação (radiação X matéria) e comportamento espectral de alvos. OBJETIVO Ao final da disciplina o aluno deverá estar apto a realizar os tratamentos e analisar dados multiespectrais e multitemporais adquiridos por sensores remotos, levando em conta o significado físico da informação registrada; bem com extrair informações sobre o mundo real a partir desses dados. REFERÊNCIA BIBLIOGRÁFICA BÁSICA CASTLEMAN, K. R. Digital Image Processing. New Jersey: Prentice-Hall, 1996, 667p. CONGALTON, R. G.; GREEN, K. Assessing the Accuracy of Remotely Sensed Data :Principles and Practices. Boca Raton: Lewis Publishers, p. GONZALES, R. C.; WOODS, R. E. Digital Image Processing. Reading: Addison-Wesley, 1992, 716p. JENSEN, J. R. Remote Sensing of Environment: an Earth Resource Perspective. Upper Saddle River: Prentice-Hall, 2000, 544p. JENSEN, J. R. Sensoriamento remoto do ambiente: uma perspectiva em recursos terrestres. Tradução da 2ª ed. por (pesquisadores do INPE): José Carlos N. Epiphanio (coordenador); Antonio R. Formaggio; Athos R. Santos; Bernardo F. T. Rudorff; Cláudia M. Almeida; Lênio S. Galvão. São José dos Campos: Parêntese. 2009, 672p. LILLESAND, T.M.; KIEFER, R.W. Remote Sensing and Image Interpretation, 2 nd. ed. New York: John Willey & Sons, 1987, 723p. NOVO, E. M. M. Sensoriamento Remoto: Princípios e aplicações. 2ª Edição. São Paulo: Edgard Blücher, 1992, 308p. RICHARDS, J.A.; JIA, X. Remote Sensing Digital Image Analysis: An Introduction. 3 th. ed. New York: Springer-Verlag, 1999, 363p. ROBIN, M. La Télédétection. Coll. Fac. Géografie, Paris: Nathan

5 SCHOWENGERDT, R.A. Techniques for Image Processing and Classification in Remote Sensing. New York: Academic Press, 1983, 249p. SCHOWENGERDT, R.A. Remote Sensing: Models and Methods for Image Processing. 3rd Ed. London: Elsevier/Academic Press, 2007, 515p. PONZONI, F. J.; ZULLO JR., J.; LAMPARELLI, R. A. C. Calibração Absoluta de Sensores Orbitais. São José dos Campos: Editora Parêntese, 2007, 75p. PONZONI, F. J.; SHIMABUKURO, Y. E. Sensoriamento Remoto no Estudo da Vegetação. São José dos Campos: Editora Parêntese, 2007, 126p. RUDORFF, B. F. T.; SHIMABUKURO, Y. E.; CEBALLOS, J. C. (org) O Sensor MODIS e suas aplicações ambientais no Brasil. São José dos Campos: Editora Parêntese, 2007, 421p. Artigos clássicos em publicados em periodicos: BENEDIKTISSON, J. A.; SWAIN, P. H.; ERSOY, O. K. Neural networks approaches versus statistical methods in classification on multisource remote sensing data. IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, 1990, v.28, n.4, p FOODY, G. M.; MCCULLOCH, M. B.; YATES, W. B. Classification of remotely sensed data by an artificial neural network: issues related to training data characteristics. Photogrammetric Engineering and Remote Sensing, 1995, v.61, n.4, p NOVO, E. M. L. M.; SHIMABUKURO, Y. E. Spectral mixture analysis of inland tropical waters. International Journal of Remote Sensing, 1994, v. 15, n.6, p SHIMABUKURO, Y. E.; SMITH, J. A. The least-squares mixing models to generate fraction images from remote sensing multispectral data. IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, 1991, v.20, n.1, p WANG, F. Fuzzy supervised classification of remote sensing images. IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, 1990, v.28, n.2, p ZHUANG, X.; ENGEL, B. A. ; LOZANO-GARCIA, D. F.; FERNÁNDEZ, R. N.; JOHANNSEN, C. J. Optimization of training data required for neuro-classification. International Journal of Remote Sensing, 1994, v.15, n.16, p Periódicos: Remote Sensing of Environment IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing Photogrammetric Engineering and Remote Sensing International Journal of Remote Sensing Anais de eventos científicos Anais do Simpósio Brasileiro de Sensoriamento Remoto IEEE International Geoscience and Remote Sensing Symposium The International Archives of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences - ISPRS Memorias do Simposio de la Sociedad Latinoamericana de Percepción Remota - SELPER PROFESSOR RESPONSÁVEL: Maria de Lourdes Bueno Trindade Galo