Tópicos Especias em Sensoriamento Remoto

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1 Tópicos Especias em Sensoriamento Remoto Enfoque: Programa Sensoriamento Remoto: Aplicações Em Ambiente Urbana Conteúdo Introdutório: «A cartografia Urbana» escala, qualidade e niveis de informação. «Imagens de Alta-Resolução: Estado da Arte» 1

2 AULA 6 CLASSIFICAÇÃO DE IMAGENS DE ALTA RESOLUÇÃO A- Segmentação B- Contexto e topologia C- Métodos Mínima Distância e Lógica Fuzzy D- Trabalho Prático: e-cogntition Segmentação: Introdução e Conceitos A segmentação tem sido alvo de um grande número de pesquisas na área de análises de imagem, onde diferentes estudos tem sido elaborados na área de segmentação. Entretanto, poucos são os resultados que levam a produtos de qualidade. Uma destas razões é que a segmentação da imagem, em áreas de grande diversidade de objetos, pode existir um vasto número de possíveis soluções. Outra razão é que em vários casos, as regiões de interesse são heterogêneas, desta forma a informação necessária para fazer o discernimento das regiões (objetos) não é possível. 2

3 A segmentação subdivide uma imagem em suas partes ou objetos constituintes, e o nível até a qual essa subdivisão deve ser realizada depende da escala e/ou do problema a ser resolvido. Ou seja, a segmentação deve parar quando os objetos de interesse na aplicação tiverem sido isolados. Os algoritmos de segmentação de imagens são muitos e específicos, ou seja, desenvolvidos para determinada aplicação. O algoritmo que detecta com grande precisão um tumor não obteria o mesmo resultado ao tentar detectar um defeito de uma peça numa linha de montagem, portanto, não existe um modelo formal para segmentação. Pode se dizer, o processo é essencialmente empírico e deverá se ajustar a diferentes tipos de imagens e que melhor resultado da segmentação é aquele que fornecerá informações precisas para os futuros processamentos de classificação. Os algoritmos de segmentação de imagens em níveis de cinza, geralmente são baseados em uma das duas propriedades dos valores de níveis de cinza: - descontinuidade - e similaridade. Na primeira categoria, a abordagem é particionar uma imagem baseandose nas mudanças abruptas no nível de cinza. Já a similaridade baseia-se em limiarização, crescimento de regiões, divisão e fusão de regiões. 1 Ler: GONZALEZ & WOODS, Processamento de imagens digitais

4 Alguns algoritmos utilizados em Imagem de S. Remoto, tipo Landsat/Spot4/Cbers2 Crescimento de Regiões: Isoseg/Isodata O segmentador Isoseg/Isodata é um dos algoritmos disponíveis no Spring/Erdas. É um algoritmo de agrupamento de dados aplicado sobre o conjunto de regiões, que por sua vez são caracterizadas por seus atributos estatísticos de média, matriz de covariância, e também pela área. Agrupamentos Baseados na mínima distância espectral µ + σ µ µ - σ Banda B 5 Agrupamentos Iniciais baseados em µ (média) e σ (desvio padrão) Banda A µ - σ µ µ + σ 4

5 Um algoritmo de "clustering ou agrupamento não supõe nenhum conhecimento prévio da distribuição de densidade de probabilidade dos temas, como ocorre no algoritmo de máxima verossimilhança. É uma técnica de pré-classificação que procura agrupar regiões, a partir de uma medida de similaridade entre elas. Este tipo de segmentação permite reagrupar os segmentos ou objetos em classes utilizando uma medida de similaridade, em geral, distância de Mahalanobis que reagrupa ou pré-classifica os objetos objetos candidatos a determinada classes. Alguns autores denominam este processo de classificação não supervisionada. Modernamente este tipo de segmentação é um procedimento para detecção de algumas regiões de interesse na cena, portanto, não é um fim em si mesmo. O Processamento : A classificação não supervisionada é baseada no método da mínima distância espectral para categorizar determinado grupo de pixels. A primeira interação do algoritmo ISODATA utiliza a média dos N agrupamentos (clusters) que pode ser arbitrariamente determinada de acordo com o interesse do usuário. Após a primeira iteração uma nova média para os N agrupamentos são determinadas, baseada nas posições espectrais. O processo iterativo continua até não haver mais variação significativa entre as médias. 5

6 AGRUPAMENTO: Segmentos crescimento de regiões REAGRUPAMENTO: classes ou grupo de clustes agrupados pela Min. Distância. ITERAÇÕES: Imagem segmentada Definição do limiar: o usuário define um limiar de aceitação, dado em percentagem. Este limiar por sua vez define uma distância de Mahalanobis, de forma que todas regiões pertencentes a uma dada classe estão distantes da classe por uma distância inferior a esta. Detecção das classes ou agrupamento: as regiões são ordenadas em ordem decrescente de área e inicia-se o procedimento para agrupá-las em classes. Serão tomados como parâmetros estatísticos de uma classe (média e matriz de covariância), os parâmetros estatísticos da região de maior área que ainda não tenha sido associada a classe alguma. Em seguida, associa-se a esta classe todas regiões cuja distância de Mahalanobis for inferior a distância definida pelo limiar de aceitação. Competição entre classes: as regiões são reclassificadas, considerando-se os novos parâmetros estatísticos das classes, definidos na etapa anterior. Ao término, todas regiões estarão associadas á uma classe definida pelo algoritmo 6

7 Crescimento de Regiões: pixel semente Crescimento de regiões é um procedimento que agrupa pixels ou sub-regiões em regiões maiores. A mais simples das abordagens é a agregação de pixels, a qual começa com um conjunto de pontos sementes, e desses crescem regiões pela junção de cada ponto semente aqueles pixels vizinhos que têm propriedades similares (tais como nível de cinza, textura, cor). Na primeira etapa do processo, pares de pontos vizinhos são ligados para formar um conjunto, que os autores chamaram de regiões atômicas, se eles têm o mesmo valor de cinza. Em outras palavras, se eles têm a mesma intensidade e são conectados, então eles irão formando regiões conexas; Heuristica: Seja I todos os objetos da imagem, a segmentação por região pode ser vista como o processo de subdivisão de I em n sub-regiões, R1, R2,...RN, tal que: Ri = R U n i =1 onde todos os pixels devem pertencer a uma única região, Ri, região conexa, i=1,2,3...n; As regiões devem ser disjuntas, tal que, Ri Rj = Ø para todo i e j, i j; Os pixels em Ri de uma mesma região devem possuir a mesma intensidade ou característica; P(Ri)= verdadeiro para i= 1,2,..n e para diferentes regiões P(Ri U Rj )= falso, para i j. Em que P(Ri) é um predicado lógico sobre os pontos do conjunto Ri e Ø é o conjunto vazio; Heuristica:Hipótese que, numa pesquisa, leva a descoberta científica, método analítico para a descoberta de verdades científicas. 7

8 A condição (1) sugere que a segmentação deve ser completa. A segunda condição requer que pixels de uma mesma região devem ser conexos. A região cresce através da agregação de pixels com características similares tipo cor, brilho. A agregação que forma o objeto ou região é interrompida até não poder crescer mais, baseados nos parâmetros associados e limiar Segmentação: Cor Níveis de Heterogeneidade 8

9 Segmentação Multiresolução A segmentação numa primeira instância é determinada por um grau de homogeneidade que permita um agrupamento de pixels de acordo com uma resolução o mais fina possível. Usando segmentações repetidas ou re-segmentação, mais parâmetros poderão ser inseridos construindo, assim, relações entre os objetos em diferentes níveis O critério de semelhança é usado para definir a uniformidade dos segmentos. Dois critérios são usados para descrever a separação do objeto da imagem: critério da cor (espectral) e o critério da forma (suavização e compactação). Estes critérios controlam a homogeneidade dos segmentos e regiões. A descrição de heterogeneidade espectral é composta pela soma dos desvios padrão dos tons de cinza para uma dada banda σ c ponderados pelos pesos ω c He = ω c σ c Em muitos casos, a minimização exclusiva da heterogeneidade espectral resulta em segmentos fragmentados, principalmente em imagem muito texturizada. Por esta razão, em muitos casos deve-se considerar além da heterogeneidade espectral o critério de heterogeneidade espacial e, conseqüentemente, as formas dos objetos podem ser suavizadas. hf= l n heterogeneidade da forma ou espacial hf é dada por: onde: l= comprimento real da borda n= número de pixels que compõe o objeto 9

10 A cor está diretamente relacionada com a homogeneidade espectral e a forma com homogeneidade espacial. A escala e os critérios de semelhança controlam o resultado da segmentação criando objetos maiores ou menores, homogêneos ou menos homogêneos, ou ainda, suavizados ou não. A escolha do parâmetro de escala e critérios de semelhança está relacionada a resoluções espacial e espectral da imagem. Segmentação Multiresolução Critério Forma: A análise de forma e tamanho é uma poderosa ferramenta para a discriminação de objetos que possuem a mesma aparência espectral. Considerando, por exemplo, duas regiões de uma imagem R1 e R2 ambas podem apresentar resposta espectral muito similar nas bandas usadas para captar a imagem. Assim como a análise espectral baseia-se nos valores digitais das bandas, é necessário dispor de um parâmetro de forma e tamanho para descrever a forma dos objetos. Parâmetros : Área (A); Perímetro (P); Coeficiente de compacidade (cc); Distância polar ao centro de gravidade. 10

11 Compacidade Cp = 4. π. A/ P 2 É definido pela razão área A do objeto (polígono) e o raio da circunferência abrangente. Varia de 0 a 1. Suavidade Cp= 0,51 Cp= 0,78 S Cl / 4. A = Cl somatório dos segmentos limítrofes entre dois objetos. Expressa a suavidade do limite entre objetos. Quanto mais fractal, maior o índice de forma. S= 0,56 S=0,20 Segmentação Multiresolução MULTIRESOLUÇÃO: FUSÃO DE OBJETOS Fusão- Segmentação Multi-resolução Níveis Critérios de fusão multiresolução A segmentação pode ser descrita como uma fusão de regiões. O processo inicia-se com um pixel formando um objeto ou região, sendo que, a cada etapa, um par de objetos funde-se para formar um objeto maior. O processo de fusão está baseado no critério de homogeneidade (acima referido), observando-se a heterogeneidade h entre os objetos adjacentes. 11

12 É definido um parâmetro de heterogeneidade entre dois objetos adjacentes, dados pela seguinte expressão: h = ( f1 d - f2d ) d 2 onde: h heterogeneidade entre objetos para um espaço d-dimensional; f 1d e f 2d variância espectral de dois objetos. Como já foi citado, o critério de fusão depende da característica espectral (cor) e da espacial (forma). O valor geral do critério de fusão f é determinado por: f = w. h + ( 1 w ). h cor forma f = critério de fusão; w= é o peso dado a variável; h cor = hetorogeneidade espectral; h for = heterogeneidade espacial. Seja: h = w.( n. σ ( n. σ n. σ )) cor c a c c onde: c= bandas; n= tamanho do objeto agrupado; n 1 e n 2 = tamanho dos objetos; σ 1 e σ 2 = desvios padrões dos objetos h = w. h + ( 1 w ). h forma cp cp cp sv onde: wcp= peso; h cp = compacidade; h sv = suavidade, a determinação de hcp e hsv ( 1 ( 1 ) 2 ( 2 2 )) h = n.( l / b ) n. l / b + n. l / b sv a a a ( ) ( 1 ( 1 1 ) 2 ( 2 2 )) h = n. l / n n. l / n + n. l / n cp a a a 1 l 1 e l 2 são os perímetros dos objetos; b 1 e b 2 são os perímetros dos quadrados envolventes; ba, la referem-se ao perimetro objeto fundido n número de pixels 12

13 Características Topologicas e Semânticas dos Objetos 1. O que é objeto: O espaço é composto por objetos que possuem muitas propriedades e relações com outros objetos. O cérebro humano pode armazenar informações sobre os objetos tanto no âmbito espacial (localização) como no âmbito não espacial (atributo). A cognição espacial é baseada no conhecimento armazenado no cérebro humano, logo depende de condicionantes a priori. A ciência cognitiva vem ganhando interesse em Sensoriamento Remoto no que se refere à percepção e análise de imagens. No que concerne à Inteligência Artificial, o conhecimento pode ser definido como a informação ou os modelos usados pelo computador para interpretar, predizer e responder apropriadamente questões do mundo real. Conceitos No âmbito da imagem, objetos são agrupados de acordo com um modelo cognitivo. Existe uma capacidade intuitiva do cérebro em agrupar coisas similares. Objetos ou segmentos de características semelhantes podem ser agrupados formando regiões ou superobjetos. Esta capacidade de agrupamento é tão mais apurada quanto maior for a base do conhecimento, quanto mais bem definido o objetivo a ser alcançado. Os objetos e (ou) regiões que representam o mundo real possuem relações que podem ser expressas por um modelo semântico, de forma a exprimir a visão humana do arcabouço espacial (VORWERG & RICKHEIT, 1998). 13

14 Conceitos A representação do conhecimento é uma translação de uma situação ou problema em um sistema constituído de um vocabulário que nomeia os objetos e suas relações. MOLENAAR (1998) descreve os conceitos de sintaxe e semântica, na representação do conhecimento. A sintaxe se refere às regras formais que estruturam relações. A semântica por sua vez, refere-se ao significado dos objetos dentro de determinada situação. A semântica dos objetos espaciais pode ser manipulada por meio de uma sintaxe. 2. Semântica dos objetos A semântica é uma notação gráfica representando o conhecimento através da conexão entre arcos e nós. A implementação computacional da rede semântica foi pela primeira vez desenvolvida através de programas de inteligência artificial. Antigamente, estruturas semânticas eram aplicadas amplamente na filosofia, psicologia e lingüística como forma de representar o processo cognitivo 14

15 O que é comum em todas as redes semânticas é a representação gráfica que tanto pode ser utilizada para representar o conhecimento como para apoiar sistemas de inteligência artificial. O tipo mais antigo de rede semântica é a denominada definidora que enfatiza subtipos (relações de pertinência e subdivisões de conceitos tipo: parte_de). A primeira rede semântica definidora foi descrita pelo filósofo grego Porphiri, século III a.c, baseado no método de Aristóteles para separar categorias (genus). A relação entre conceitos é baseada em especialização,onde, conceito mais geral é denominado supertype ou hypernym e conceito mais especializado é denominado subtype or hyponym. Exemplo de semântica IMAGEM parte_de Superobjetos VEGETAÇÃO parte_de Ambiente Ciliar tipo_de Subobjetos Galeria Várzea 15

16 3. ORIENTAÇÃO A OBJETO: Relações Topológicas Topologia é um processo matemático para definir explicitamente relacionamentos espaciais; Para mapas a topologia define conexões entre entidades, identifica polígonos adjacentes. Características: armazenar dados vetoriais mais eficientemente; processar um maior número de dados; permitir a conexão de linhas em rede, combinar objetos adjacentes e sobrepor feições geográficas; Agregar objetos por meio de relações espaciais Topologia: Relações entre objetos Adjacência Conectividade Disjunção Contingência O conceito de vizinhança entre objetos ou regiões é definido por meio das relações topológicas. Estando definidos os relacionamentos topológicos sobre os objetos, pode-se a partir das propriedades de atributos (ex.: textura, forma, brilho, etc.) e propriedades geométricas (ex.: área e perímetro) realizar operações entre objetos. Estas operações produzem como resultado um agrupamento de objetos e valores que satisfazem a determinada restrição espacial 16

17 Objeto com Topologia Dado Temático Atributo OBJETO ID Dado Geométrico Topologia Tamanho e forma Posição e orientação Objeto com topologia Atributos o Espectral o Forma o Textura o Relações de vizinhança o Subobjetos 17

18 Superobjetos Subobjetos CLASSIFICAÇÃO DOS SEGMENTOS 1- INSERÇÃO DO CONTEXO RICHARDS. & JIA (1999) definem contexto como a relação de determinado pixel com os pixels da sua vizinhança. Em imagens de S. remoto, o conceito de contexto considera também à relação entre uma região com outra região (ou regiões). Métodos de classificação que consideram a categorização de determinado pixel ou objeto, baseado nas características dos pixels ou objetos vizinhos são denominados de classificador contextual. O grau com que pixels ou objetos adjacentes são correlacionados pode depender da resolução espacial e radiométrica da imagem da imagem. O contexto é um elemento muito importante no processo de classificação de imagem de alta resolução, pois este exprime uma maior possibilidade de similaridade espacial e espectral entre os objetos 18

19 Conceitos A segmentação multi-resolução é baseada em contexto e segundo MOLENNAAR (1998) permite a construção de estrutura hierárquica. O contexto é expresso através de definições semânticas dos objetos e suas estruturas descritivas. Isto significa que um objeto relativo à determinada classe se relaciona com outros objetos de acordo com um grau de hierarquia. A classificação baseada nesta estrutura de classes e superclasses através de uma relação de dependência hierárquica está subordinada ao conhecimento. Leia mais: MOLENAAR, Martien. Na indroduction to the theory of object modelling in GIS. Taylor&Francis No processo de classificação, o contexto entre os objetos está vinculado à análise de relacionamentos- uma classe A só existe se for adjacente a uma classe C, ou, A só existe se estiver contida em C. As regras Booleanas são oriundas das propriedades que compõem os objetos, propriedades estas de carácter geométrico e descritivo. Segundo MOLENAAR & CHENG (2000), o agrupamento de objetos com topologia vetorial permite a determinação de regiões, baseadas em características semânticas. Um mapa temático pode ser composto por conjuntos de regiões que compartilham de uma mesma classe. Contudo, uma região pode ser delimitada praticamente sob qualquer ângulo, sob diferentes óticas, permitindo assim flexibilizar limites. 19

20 Uma região se distingue das demais por possuir características próprias. Cabe aduzir o termo domínio para justificar as características inerentes aos fenômenos naturais localizados junto as unidades físicas estruturais, climáticas, morfológicas e espectrais, como por exemplo: domínio de várzea, domínio de erosão, domínio espectral, etc. A orientação a objeto permite ao usuário definir regras complexas baseadas em características espectrais e de relações espaciais. Este modelo permite que a semântica possa ser desenvolvida apoiada em parâmetros físicos e de conhecimento sobre relacionamentos. Relações e hierarquia Segmentos Rede Semântica 20

21 Exercício: Segmentar uma imagem IKONOS, utilizando ecognition. Criar diferentes niveis de segmentação testando os parâmetros espectrais, forma, textura. Avalie a tabela de atributos dos diferentes objetos. Analise os resultados. 21