Aula 6 - Processamento de Imagens de Radar
|
|
|
- João Henrique Leveck Weber
- 9 Há anos
- Visualizações:
Transcrição
1 Aula 6 - Processamento de Imagens de Radar 1. Eliminação de Ruído Speckle A qualidade radiométrica do dado SAR é afetada por fatores inerentes ao instrumento, bem como à geometria de iluminação. As duas principais causas de distorções radiométricas que prejudicam a interpretação das imagens de radar são: o ruído "speckle" e o efeito do padrão da antena. O ruído Speckle é um dos principais fatores que degradam a qualidade das imagens SAR. O Speckle é um ruído multiplicativo que é proporcional a intensidade do sinal recebido. O efeito visual deste ruído proporciona uma textura granulosa que pode dificultar a interpretação das imagens de radar, reduzindo a separabilidade entre classes de uso do solo, tipos litológicos etc.. Existem dois métodos para se diminuir o ruído Speckle: a filtragem e o processamento multi-look. Os filtros devem manter o valor médio do retorno do radar (backscatter), preservar as bordas presentes na imagem e as informações de textura. Filtros de Ruído Speckle Filtro de Frost [Frost-1982]: é um filtro convolucional linear, derivado da minimização do erro médio quadrático sobre o modelo multiplicativo do ruído. Neste filtro incorpora-se a dependência estatística do sinal original, uma vez que se supõe uma função de correlação espacial exponencial entre pixels. É um filtro adaptativo que preserva a estrutura de bordas. Filtro de Lee [Lee-1981]: adota um modelo multiplicativo para o ruído e obedece o critério de local linear minimum mean square error. Local, porque utiliza estatísticas locais do pixel a ser filtrado, admitindo a não estacionaridade da média e da variância do sinal. É um filtro linear porque realiza uma linearização por expansão em série de ylor da multiplicação do sinal e o ruído em torno da média, utilizando apenas os termos lineares. O resultado da linearização transforma o modelo multiplicativo do ruído em aditivo, ou seja, o ruído e o sinal tornam-se independentes; e, finalmente, minimum mean square error, porque minimiza o erro médio quadrático através do filtro de Wiener (filtro baseado no critério de mínimo erro médio quadrático). O filtro de Lee é um filtro adaptativo e geral. Filtro de Kuan/Nathan [Kuan et al.-1982]: adota o modelo multiplicativo. O procedimento é semelhante àquele de Lee, onde a estimação ponto a ponto é feita utilizando-se o filtro de Wiener. A diferença entre eles, entretanto, consiste no fato de que no filtro de Kuan/Nathan não se realiza nenhuma aproximação. É também um filtro adaptativo e geral. Eliminação de Ruído Speckle: * Ativar projeto Radar * Visualizar a imagem Ima_radar - [Imagem][...] INPE [email protected] 1
2 - (Tipos Radar) - (Lee) - (Tipo Adaptativo) - {PI de Saída: Sarex_Lee} - (Retângulo Envolvente...) Retângulo Envolvente - (Cursor - Sim) * Selecionar área com cursor sobre a imagem - (Adquirir) * Efetuar o mesmo procedimento para o filtro Kuan {PI de Saída: Sarex_Kuan} * Efetuar o mesmo procedimento para o filtro Frost, com: - {PI de Saída: Sarex_Frost} - (Coeficiente de Correlação 89) * Visualizar os resultados e comparar 2. Correção do padrão da antena O algoritmo consiste em gerar um Padrão através da média das colunas da imagem. A média das colunas devem ser tomadas em regiões (janelas) tão homogêneas quanto possíveis. Deve-se garantir que exista a média em toda a direção de range. O Padrão obtido através da média das colunas deve ser filtrado (ajustado) para que se obtenha somente as variações de baixa freqüência. Dois métodos podem ser utilizados na filtragem (ajuste). O primeiro método é o da média móvel, que consiste em filtrar o Padrão através de um filtro de média, onde o número de pontos da média é definido pelo tamanho da janela da interface. O segundo método é o ajuste por polinômio, onde o grau do polinômio é selecionado através da interface. Correção de Padrão de Antena * Ativar projeto pajos * Visualizar a imagem Sarex - [Imagem][Correção de Padrão de Antena...] Correção de Padrão de Antena * Selecionar uma amostra sobre a imagem - (Adquirir) * Repetir até que toda variação de tons seja adquirida [email protected] 2
3 - (AJUSTE DE PADRÃO Média Móvel) - (Ajustar), (Visualizar...) * Testar (Média Móvel) e (Polinômio) para selecionar o melhor - {Imagem de Saída: Sarex_cpa} 3. Conversão Slant to Ground Range Um outro tipo de distorção geométrica é aquele devido a visada lateral do radar. A visada lateral faz com que a imagem obtida tenha uma projeção inclinada em relação ao solo, isto provoca uma compressão da imagem. Esta compressão varia ao longo da faixa imageada, quanto mais próximo os pixels da imagem estiverem do nadir, mais comprimidos estes serão. A conversão da imagem da projeção inclinada para a projeção no solo é chamada de conversão slant to ground range A imagem slant (na projeção inclinada) esta relacionada com o modo de aquisição em radares de visada lateral. As figuras a seguir mostram como é realizado o processo de aquisição dos dados. A Pulso Emitido Eco recebido Tp Range Próximo Amostragem do eco recebido a intervalos Range Distante O processo de amostragem faz com que a informação contida em cada intervalo, não tenha a mesma área para as amostras situadas no range próximo em relação as do range distante, devido a variação do ângulo de incidência θ, como mostra a figura a seguir. t SAR Range Próximo Range Distante θ Slant Range GR θ ν SR θ φ Ground Range Range Imagem em Slant e Ground Range INPE [email protected] 3
4 A imagem formada é chamada de inclinada ou em slant range. Essa imagem possui uma distorção geométrica, pois as amostras SR igualmente espaçadas na faixa imageada não são igualmente espaçados no chão, GR. Para que a imagem possa ser registrada e geocodificada, as amostras no chão devem ser igualmente espaçadas, para tanto necessitase converter a imagem de slant para ground range. A conversão consiste em projetar as amostras (pixels) no chão e depois reamostra-las com um espaçamento uniforme. Para se fazer a conversão são utilizados parâmetros referentes a geometria do SAR como a altura do vôo, distância mínima (distância entre o sensor e o primeiro pixel), tempo mínimo (tempo registrado entre o sensor e o primeiro pixel). Estes parâmetros em geral estão presentes no cabeçalho da imagem selecionada. Caso não estejam, devem-se preencher os campos da altura e da distância inclinada mínima ou do ângulo de incidência mínimo ou do tempo mínimo. Qualquer um dos três últimos parâmetros é suficiente para a conversão. Outra informação que deve ser considerada é a posição do imageamento do lado esquerdo ou direito, que pode ser identificado através de sombras na imagem provocada pela visada lateral do SAR. Para reamostrar a imagem inclinada a fim de se obter uma amostragem uniforme no solo, podem ser utilizadas três tipos de interpoladores, ou seja: Vizinho mais próximo - Este interpolador deve ser usado quando se deseja manter os valores dos níveis de cinza da imagem sem gerar valores intermediários, este interpolador preserva as estatísticas da imagem. Linear - interpola através de uma reta. Cúbico - interpola através de uma parábola. A relação entre a resolução em slant range, δ SR, e em ground range, δ GR,, depende do ângulo de incidência θ, da seguinte forma: δ = δ / cos 90 θ GR A conversão ideal é aquela que leva em conta o modelo numérico do terreno (MNT), possibilitando a correção das distorções provocada pelos efeitos de inversão (layover), sombra e encurtamento. Em geral, nem sempre o MNT correspondente a imagem é disponível. Imagens obtidas por plataformas aerotransportadas, de regiões não montanhosas, são em geral convertidas para ground range supondo-se a terra plana. Nesse tipo de imagem o ângulo de incidência é alto devido a baixa altitude da plataforma, com isso, o efeito layover praticamente não existe, existindo apenas o problema de sombra se a região for montanhosa. SR Conversão Slant to Ground Range * Ativar projeto pajos * Visualizar a imagem Sarex_cpa - [Imagem][Conversão Slant->Ground Range...] Conversão Slant to Ground Range - {Altura do sensor (m): 5000} - {Ângulo de Incidência Mínimo (g): 45} [email protected] 4
5 - (Lado Esquerdo) - {Nome: Sarex_sgr} - (Interpolador Viz+próx) - (Fechar) INPE [email protected] 5
PROCESSAMENTO DE IMAGENS SAR AULA 13
PROCESSAMENTO DE IMAGENS SAR AULA 13 Prof. Daniel C. Zanotta Daniel C. Zanotta 18/08/2016 RADAR RADIO DETECTION AND RANGING (DETECÇÃO E LOCALIZAÇÃO POR MEIO DE ONDAS DE RADIO) SENSOR ÓPTICO: CAPTA A RADIAÇÃO
PROCESSAMENTO DE IMAGENS SAR AULA 14
PROCESSAMENTO DE IMAGENS SAR AULA 14 Prof. Daniel C. Zanotta Daniel C. Zanotta 29/08/2017 RADAR RADIO DETECTION AND RANGING (DETECÇÃO E LOCALIZAÇÃO POR MEIO DE ONDAS DE RADIO) SENSOR ÓPTICO: CAPTA A RADIAÇÃO
Filtros Redutores de Speckle. Conceitos e Ferramentas para Análise de Imagens de Radar de Abertura Sintética (SAR)
1 Sumário Extração de Informação das Imagens Ruído Speckle Filtragem Digital Espacial Filtros Redutores de Speckle Formatos da Imagem de Radar Diferentes formatos Ruído Speckle Multilook Filtragem Z i
PROCESSAMENTO DIGITAL DE IMAGENS
UNIVERSIDADE DE SÃO PAULO ESCOLA SUPERIOR DE AGRICULTURA LUIZ DE QUEIROZ DEPARTAMENTO DE ENGENHARIA DE BIOSSISTEMAS DISCIPLINA: LEB450 TOPOGRAFIA E GEOPROCESSAMENTO II PROF. DR. CARLOS ALBERTO VETTORAZZI
Formação de Imagens de SAR
Formação de Imagens de SAR Natural Resources Ressources naturelles Canada Canada Formação de Imagens de SAR -Tópicos- Princípios e Geometria de SAR Equação de Radar Antenas, Polarização, Ganho da antena,
RESTAURAÇÃO E RECONSTRUÇÃO DE IMAGENS. Nielsen Castelo Damasceno
RESTAURAÇÃO E RECONSTRUÇÃO DE IMAGENS Nielsen Castelo Damasceno Restauração de imagem Procura recuperar uma imagem corrompida com base em um conhecimento a priori do fenômeno de degradação. Restauração
José Alberto Quintanilha Mariana Giannotti
José Alberto Quintanilha [email protected] Mariana Giannotti [email protected] Estrutura da Aula Momento Satélite (Apresentação de um novo satélite a cada aula) O que é uma imagem de satélite? O histograma
Aula 4 - Processamento de Imagem
1. Contraste de Imagens Aula 4 - Processamento de Imagem A técnica de realce de contraste tem por objetivo melhorar a qualidade das imagens sob os critérios subjetivos do olho humano. É normalmente utilizada
INTRODUÇÃO AO PROCESSAMENTO DIGITAL DE IMAGENS SENSORIAMENTO REMOTO
INTRODUÇÃO AO PROCESSAMENTO DIGITAL DE IMAGENS SENSORIAMENTO REMOTO PROCESSAMENTO DE IMAGENS Introdução Conceitos básicos Pré-processamento Realce Classificação PROCESSAMENTO DE IMAGENS Extração de Informações
Curso de Extensão: Noções de Sensoriamento
UFBA Curso de Extensão: Noções de Sensoriamento IPF Institut für Photogrammetrie und Fernerkundung Mauro Alixandrini Universität Karlsruhe (TH) www.kit.edu 04.08 Noções de Sensoriamento Remoto Aula 2 Comportamento
PROCESSAMENTO DE IMAGENS
PROCESSAMENTO DE IMAGENS Introdução Conceitos básicos Pré-processamento Realce Classificação PROCESSAMENTO DE IMAGENS- aula de 25/5/10 Introdução Conceitos básicos Pré-processamento Realce Classificação
FILTRAGEM NO DOMÍNIO ESPACIAL. Daniel C. Zanotta 10/06/2016
FILTRAGEM NO DOMÍNIO ESPACIAL Daniel C. Zanotta 10/06/2016 Passa-Baixas O efeito visual de um filtro passa-baixa é o de suavização da imagem e a diminuição de mudanças abruptas de níveis de cinza. As altas
CAPÍTULO 4 SEGMENTAÇÃO DE IMAGENS SAR
CAPÍTULO 4 SEGMENTAÇÃO DE IMAGENS SAR Segundo Gonzales e Wintz (1987), um dos primeiros passos do processo de análise de uma imagem digital consiste em particioná-la em seus elementos constituintes. O
Análise de filtragem do ruído Speckle em imagens do Radar de Abertura Sintética do SIPAM.
Análise de filtragem do ruído Speckle em imagens do Radar de Abertura Sintética do SIPAM. Edinelson Ferrreira de Sena Thiago de Souza Mansur Pereira Antônio uno de Castro Santa Rosa Comando-Geral de Operações
RADARSAT-1. Ressources naturelles Natural Resources Centro Canadiense de Sensoriamento Remoto, Ministerio de Recursos Naturales de Canadá
RADARSAT-1 Ressources naturelles Natural Resources Canada Canada Modos de Imageamento do RADARSAT-1 Estendido baixo Rastreio terrestre do satélite Largo ScanSAR Estendido alto Fino Standard Modos de Imageamento
Processamento de Imagens de Radar de Abertura Sintética Princípios e Aplicações
Processamento de Imagens de Radar de Abertura Sintética Princípios e Aplicações LUCIANO VIEIRA. DUTRA 1,2 JOSÉ C. MURA 1 CORINA DA COSTA FREITAS 1 JOÃO ROBERTO DOS SANTOS 1 MARCOS TIMBÓ ELMIRO 2 1 Instituto
Processamento Digital de Imagens
Processamento Digital de Imagens O sensoriamento remoto Transformação de fluxo de energia radiante registradas por um sistema sensor, em informações sobre os objetos que compõem a superfície terrestre.
UD VI. Retificação / Normalização de Imagens Digitais
- 56 - UD VI Retificação / Normalização de Imagens Digitais Extração Automática do Terreno Retificação de Imagens Geometria Epipolar Normalização de Estereograma Exemplo de Algoritmo de Reamostragem Epipolar
FREQUÊNCIA EM IMAGENS DIGITAIS
PROCESSAMENTO DIGITAL DE IMAGENS (SERP11) FILTRAGEM NO DOMÍNIO ESPACIAL E DAS FREQUÊNCIAS Daniel C. Zanotta FREQUÊNCIA EM IMAGENS DIGITAIS Análise da intensidade dos NCs da imagem Banda 7 Landsat TM ao
SEL Introdução ao Processamento Digital de Imagens. Aula 9 Restauração de Imagens Parte 2
SEL5895 - Introdução ao Processamento Digital de Imagens Aula 9 Restauração de Imagens Parte 2 Prof. Dr. Marcelo Andrade da Costa Vieira [email protected] Modelo de Degradação e Restauração g(x,y) = h(x,y)
Introdução ao Processamento Digital de Imagens. Aula 9 Restauração de Imagens. Prof. Dr. Marcelo Andrade da Costa Vieira
Introdução ao Processamento Digital de Imagens Aula 9 Restauração de Imagens Prof. Dr. Marcelo Andrade da Costa Vieira [email protected] Realce x Restauração Realce: Processar a Imagem para obter um resultado
MNT: MODELAGEM NUMÉRICA DE TERRENOS
MNT: MODELAGEM NUMÉRICA DE TERRENOS LEB 450 Topografia e Geoprocessamento II Prof. Carlos A. Vettorazzi 1. Introdução MODELO : Representação da realidade sob a forma material (representação tangível) ou
FILTROS ESPACIAIS PASSA-BAIXA
UNIVERSIDADE FEDERAL DO RIO GRANDE DO SUL PROGRAMA DE PÓS-GRADUAÇÃO EM COMPUTAÇÃO CMP65 - INTRODUÇÃO AO PROCESSAMENTO DE IMAGENS PROFESSOR JACOB SCARCHANSKI FILTROS ESPACIAIS PASSA-BAIXA POR DANIEL NEHME
Modelagem Numérica do Terreno. Prof. Maria Isabel C. de Freitas Adaptado de INPE - DPI
Modelagem Numérica do Terreno Prof. Maria Isabel C. de Freitas Adaptado de INPE - DPI Modelagem Numérica de Terreno - MNT MNT (Modelo Númérico do Terreno) ou DTM (Digital Terrain Model): representa matematicamente
Sensoriamento Remoto I Engenharia Cartográfica. Prof. Enner Alcântara Departamento de Cartografia Universidade Estadual Paulista
Sensoriamento Remoto I Engenharia Cartográfica Prof. Enner Alcântara Departamento de Cartografia Universidade Estadual Paulista 2016 Coleta de dados de sensoriamento remoto A quantidade de radiação eletromagnética,
PROCESSAMENTO DIGITAL DE IMAGENS (SERP11) FILTRAGEM NO DOMÍNIO ESPACIAL E DAS FREQUÊNCIAS. Daniel C. Zanotta
PROCESSAMENTO DIGITAL DE IMAGENS (SERP11) FILTRAGEM NO DOMÍNIO ESPACIAL E DAS FREQUÊNCIAS Daniel C. Zanotta FREQUÊNCIA EM IMAGENS DIGITAIS Análise da intensidade dos NCs da imagem Banda 7 Landsat TM ao
VISÃO COMPUTACIONAL. Marcelo Henrique dos Santos
VISÃO COMPUTACIONAL Marcelo Henrique dos Santos [email protected] São Paulo SP, Agosto/2013 INTRODUÇÃO Processamento de imagens é um processo onde a entrada do sistema é uma imagem e a saída é
FILTRAGEM NO DOMÍNIO ESPACIAL. Daniel C. Zanotta 22/05/2017
FILTRAGEM NO DOMÍNIO ESPACIAL Daniel C. Zanotta 22/05/2017 FREQUÊNCIA EM IMAGENS DIGITAIS Análise da intensidade dos NCs da imagem Banda 7 Landsat TM ao longo da distância: FREQUÊNCIA EM IMAGENS DIGITAIS
Sensoriamento remoto 1. Prof. Dr. Jorge Antonio Silva Centeno Universidade Federal do Paraná 2016
Sensoriamento remoto 1 correções geométricas Prof. Dr. Jorge Antonio Silva Centeno Universidade Federal do Paraná 2016 Correções geométricas Uma imagem digital de sensoriamento remoto é uma representação
FACULDADE DE ENGENHARIA DE MINAS GERAIS SENSORIAMENTO REMOTO E AEROFOTOGRAMETRIA REVISÃO DE CONTEÚDO. Prof. Marckleuber
FACULDADE DE ENGENHARIA DE MINAS GERAIS SENSORIAMENTO REMOTO E AEROFOTOGRAMETRIA - 2011 REVISÃO DE CONTEÚDO Prof. Marckleuber -Diferença: Imagem de satélite X fotografia aérea -Satélite X Sensor X Radar
Interferometria de imagens SAR
3 - Cartografia InSAR Aquisição dos dados: Link de radio GP SINS GP S Dados de Navegação (DGPS+INS) Vetor de estado da plataforma r r, ( V P ) Conceitos e Ferramentas para Análise de Imagens de Radar de
INSTITUTO NACIONAL DE PESQUISAS ESPACIAIS PROGRAMA DE PÓS-GRADUAÇÃO EM SENSORIAMENTO REMOTO DIVISÃO DE PROCESSAMENTO DE IMAGENS
INSTITUTO NACIONAL DE PESQUISAS ESPACIAIS PROGRAMA DE PÓS-GRADUAÇÃO EM SENSORIAMENTO REMOTO DIVISÃO DE PROCESSAMENTO DE IMAGENS SER-300: INTRODUÇÃO AO GEOPROCESSAMENTO Laboratório II: Cartografia em GIS/Registro
Processamento de Imagens Filtragem Digital
Filtragem Digital Consiste na aplicação de técnicas de transformação (operadores máscaras) com o objetivo de corrigir, suavizar ou realçar determinadas características de uma imagem dentro de uma aplicação
MODELO DIGITAL DE TERRENO II
Geoprocessamento Graduação em Geografia 4º ano / 1º Semestre Profa. Dra. Fernanda Sayuri Yoshino Watanabe Departamento de Cartografia [email protected] 2019 MODELO DIGITAL DE TERRENO II TRABALHANDO
Processamento de Imagem. A Imagem digital Professora Sheila Cáceres
Processamento de Imagem A Imagem digital Professora Sheila Cáceres Visão Humana Processamento de Imagens 2 Semelhança entre o sistema visual humano e uma câmera fotográfica Várias semelhanças podem ser
ESTRUTURA DE UMA IMAGEM E CALIBRAÇÃO RADIOMÉTRICA AULA 01. Daniel C. Zanotta 14/03/2018
ESTRUTURA DE UMA IMAGEM E CALIBRAÇÃO RADIOMÉTRICA AULA 01 Daniel C. Zanotta 14/03/2018 ESTRUTURA DAS IMAGENS MULTIESPECTRAIS Matriz-Imagem Exemplo Landsat: Banda 1 Banda 2 Banda 3 Banda 4 Banda 5 Banda
GEO046 Geofísica. Partição de energia. Exemplos de partição. Características dos eventos. Ainda na incidência normal, a razão de energia obedece:
GEO046 Geofísica Partição de energia Ainda na incidência normal, a razão de energia obedece: Aula n o 03 REFLEXÃO SÍSMICA Z Z1 R = Z + Z1 (refletida) 4Z1Z T = ( Z + Z1) (transmitida) tal que R + T = 1.
Geração de mapas de altitude por sensoriamento remoto. Imagens do Óptico Imagens InSAR
Geração de mapas de altitude por sensoriamento remoto Imagens do Óptico Imagens InSAR Geração de MNT Num passado não muito distante: Digitalizava-se as curvas de nível para então gerar imagem sintética
6. FILTRAGEM DE FREQUÊNCIAS ESPACIAIS
6. FILTRAGEM DE FREQUÊNCIAS ESPACIAIS 6.1 Introdução A. P. Crósta, Processamento Digital de Imagens de Sensoriamento Remoto 1992 Em uma imagem qualquer de sensoriamento remoto, considerada em uma de suas
INSTITUTO NACIONAL DE PESQUISAS ESPACIAIS. Divisão de Sensoriamento Remoto. Geoprocessamento
INSTITUTO NACIONAL DE PESQUISAS ESPACIAIS Divisão de Sensoriamento Remoto Geoprocessamento Relatório do Laboratório 3: Modelo Numérico do Terreno (MNT) Fátima Lorena Benítez Ramírez Professores Responsáveis:
CONHECIMENTOS ESPECÍFICOS
CONHECIMENTOS ESPECÍFICOS 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 X 39,0 39,5 39,5 39,0 39,5 41,5 42,0 42,0 Y 46,5 65,5 86,0 100,0 121,0 150,5 174,0 203,0 A tabela acima mostra as quantidades, em milhões
CAPÍTULO V 5 CONCLUSÕES E RECOMENDAÇÕES 5.1 SÍNTESE DO TRABALHO DESENVOLVIDO
182 CAPÍTULO V 5 CONCLUSÕES E RECOMENDAÇÕES 5.1 SÍNTESE DO TRABALHO DESENVOLVIDO Neste trabalho foi proposta uma metodologia para a automação da resseção espacial de imagens digitais baseada no uso hipóteses
Métodos Numéricos Interpolação / Aproximação. Renato S. Silva, Regina C. Almeida
Métodos Numéricos Interpolação / Aproximação Renato S. Silva, Regina C. Almeida Interpolação / Aproximação situação: uma fábrica despeja dejetos no leito de um rio; objetivo: determinar a quantidade de
1º ano. Capítulo 2 - Itens: todos (2º ano) Modelos matemáticos relacionados com a função logarítmica
1º ano Conjuntos Símbolos lógicos Operações com conjuntos Conjuntos numéricos Os Números Naturais Propriedades dos racionais Operações com naturais Os números Inteiros Propriedades dos inteiros Operações
Cobertura terrestre. Visada do satélite, Visada da estação e Período de eclipse do satélite CTEE 1
Cobertura terrestre Visada do satélite, Visada da estação e Período de eclipse do satélite CTEE 1 Um satélite de imageamento é responsável pela cobertura de uma determinada área da Terra. Esta área de
Filtragem. Processamento digital de imagens. CPGCG/UFPR Prof. Dr. Jorge Centeno
Filtragem Processamento digital de imagens CPGCG/UFPR Prof. Dr. Jorge Centeno Operações de vizinhança (Filtros) Filtros lineares Filtro passa-baixas (suavização) Filtro passa-altas (realce) Filtros direcionais
O resultado é uma série de "fatias" da superfície, que juntas produzem a imagem final. (Exemplo: o radiômetro dos satélites NOAA gira a uma
Sensores e Satélites Para que um sensor possa coletar e registrar a energia refletida ou emitida por um objeto ou superfície, ele tem que estar instalado em uma plataforma estável à distância do objeto
Mapeamento do uso do solo para manejo de propriedades rurais
1/45 Mapeamento do uso do solo para manejo de propriedades rurais Teoria Eng. Allan Saddi Arnesen Eng. Frederico Genofre Eng. Marcelo Pedroso Curtarelli 2/45 Conteúdo programático: Capitulo 1: Conceitos
x exp( t 2 )dt f(x) =
INTERPOLAÇÃO POLINOMIAL 1 As notas de aula que se seguem são uma compilação dos textos relacionados na bibliografia e não têm a intenção de substituir o livro-texto, nem qualquer outra bibliografia Aproximação
Processamento Digital de Imagens
Ciência da Computação Processamento Digital de Imagens Tópicos Detecção de Pontos Isolados Detecção de Linhas Prof. Sergio Ribeiro 2 Operações lógicas e aritméticas orientadas a vizinhança utilizam o conceito
SER Introdução ao Geoprocessamento. Laboratório 3 LABORATÓRIO DE MNT
SER-300 - Introdução ao Geoprocessamento Laboratório 3 LABORATÓRIO DE MNT Thiago Sousa Teles Relatório do Laboratório 03 apresentada a disciplina de Introdução ao Geoprocessamento (Ser-300) do Mestrado
Exercícios de programação
Exercícios de programação Estes exercícios serão propostos durante as aulas sobre o Mathematica. Caso você use outra linguagem para os exercícios e problemas do curso de estatística, resolva estes problemas,
Aerotriangulação Digital
Aerotriangulação Digital Aerotriangulação é a densificação de Pontos de Controle utilizados na correlação entre as imagens aéreas e o Sistema de Coordenadas do mapeamento, partindo de poucos pontos de
Aula 8 -Modelagem Numérica
Aula 8 -Modelagem Numérica 1. Modelagem Numérica de Terreno Um modelo numérico de terreno - MNT (em inglês, DTM = Digital Terrain Model) é uma representação matemática da distribuição espacial de uma determinada
Tomografia. Processamento e Recuperação de Imagens Médicas. Retro-projeção e transformada de Radon. Prof. Luiz Otavio Murta Jr.
Processamento e Recuperação de Imagens Médicas Tomografia Retro-projeção e transformada de Radon Prof. Luiz Otavio Murta Jr. Informática Biomédica Depto. de Física e Matemática (FFCLRP/USP) 1 Tomografia
Sensoriamento remoto 1. Prof. Dr. Jorge Antonio Silva Centeno Universidade Federal do Paraná 2016
Sensoriamento remoto 1 sistemas ativos Prof. Dr. Jorge Antonio Silva Centeno Universidade Federal do Paraná 2016 SISTEMAS ATIVOS Sumário: RADAR Princípio de funcionamento RADAR de abertura sintética -
INE 7001 Estatística para Administradores I Turma Prática 1 15/08/2016 GRUPO:
INE 7001 Estatística para Administradores I Turma 02301 - Prática 1 15/08/2016 No arquivo Prática_em_planilhas.xlsx, procurar pela planilha Prática1. Usando o primeiro conjunto de dados (dados sobre os
Calibração da lente do fotômetro imageador utilizando o programa UASDA Univap All Sky Data Analysis
Calibração da lente do fotômetro imageador utilizando o programa UASDA Univap All Sky Data Analysis Valdir Gil Pillat 1, José Ricardo Abalde 2 1 Bolsista, FAPESP/ TT4, Universidade do Vale do Paraíba,
Processamento Digital de Imagens - PDI
Processamento Digital de Imagens - PDI x Definição: x Manipulação da imagem por computador x Área Multidisciplinar: x Ótica x Engenharia Elétrica x Colorimetria x Neurofisiologia x Ciência da Computação
O resultado é uma série de "fatias" da superfície, que juntas produzem a imagem final. (Exemplo: o radiômetro dos satélites NOAA gira a uma
Sensores e Satélites Para que um sensor possa coletar e registrar a energia refletida ou emitida por um objeto ou superfície, ele tem que estar instalado em uma plataforma estável à distância do objeto
Barragem de Terra Análise de Percolação em Estado Constante
Manual de engenharia No. 32 Atualização 3/2016 Barragem de Terra Análise de Percolação em Estado Constante Programa: MEF Percolação Arquivo: Demo_manual_32.gmk Introdução Este exemplo mostra aplicar o
Realce de Imagens. Objetivo: Melhorar a qualidade visual da imagem.
T Objetivo: Melhorar a qualidade visual da imagem. g 1 g 2 Contraste entre dois objetos pode ser definido como a diferença entre os níveis de cinza médios dos objetos. Observando as imagens g 1 e g 2 é
Realce de Imagens. Realce de Imagens
T Objetivo: Melhorar a qualidade visual da imagem. g 1 g 2 Contraste entre dois objetos pode ser definido como a diferença entre os níveis de cinza médios dos objetos. Observando as imagens g 1 e g 2 é
Disciplina Geoprocessamento Aplicadoao Planejamento
Mestradoem Territorial e Desenvolvimento Sócio-Ambiental MPPT Disciplina Geoprocessamento Aplicadoao Prof a. MarianeAlvesDalSanto Prof. Francisco Henrique de Oliveira EMENTA Conceitos e fundamentos do
Séries Temporais Tendência e sazonalidade.
Séries Temporais Tendência e sazonalidade. Fernando Lucambio Departamento de Estatística Universidade Federal do Paraná Curitiba/PR, 81531 990, Brasil email: [email protected] Agosto de 2015 DECOMPOSIÇÃO
Processamento Digital de Imagens
1 Ciência da Computação Processamento Digital de Imagens Prof. Sergio Ribeiro Tópicos Introdução Espectro Eletromagnético Aquisição e de Imagens Sensoriamento Remoto 2 Introdução Espectro Eletromagnético
Processamento Digital de Imagens
Ciência da Computação Processamento Digital de Imagens Prof. Sergio Ribeiro Tópicos Introdução Espectro Eletromagnético Aquisição e Digitalização de Imagens Efeitos da Digitalização Digitalização Sensoriamento
GEOPROCESSAMENTO. Bases conceituais e teóricas. Prof. Luiz Henrique S. Rotta
1 GEOPROCESSAMENTO Bases conceituais e teóricas Prof. Luiz Henrique S. Rotta GEOPROCESSAMENTO Disciplina do conhecimento que utiliza técnicas matemáticas e computacionais para o tratamento da informação
AULA 4. Atividade Complementar 10: Sistemas lineares 2x2 e sua interpretação geométrica 31
AULA 4 Atividade Complementar 10: Sistemas lineares 2x2 e sua interpretação geométrica 31 Conteúdos Estruturantes: Números e Álgebra / Geometrias Conteúdo Básico: Sistemas lineares / Geometria espacial
GEOPROCESSAMENTO. Correção Geométrica Registro. Prof. Luiz Rotta
GEOPROCESSAMENTO Correção Geométria Registro Prof. Luiz Rotta CORREÇÃO GEOMÉTRICA DA IMAGEM Importânia eliminação de distorções sistemátias estudos multitemporais integração de dados SIG Requerimentos
