SISTEMAS DE INFORMAÇÕES GEOGRÁFICAS I (GEO 01007) AULA 8 ASSUNTO: ANÁLISE DE IMAGENS DE SATÉLITE Objetivos: I. Visualização e interpretação de imagens II. Geração de mapas temáticos com dados de interpretação visual III. Geração de mapas temáticos a partir de classificação automática de imagens Banco: charqueadas Projeto: interpretacao Modelo de dados: # Categoria: landsat PIs: Descrição 1999-09-25-B3 Banda do vermelho, sensor TM 1999-09-25-B4 Banda do infravermelho próximo, sensor TM 1999-09-25-B5 Banda do infravermelho médio, sensor TM # Categoria: cbers PIs: 2004-05-27-B1 2004-05-27-B2 2004-05-27-B3 2004-05-27-B4 Descrição Banda do azul, sensor CCD Banda do verde, sensor CCD Banda do vermelho, sensor CCD Banda do infravermelho próximo, sensor CCD I. Visualização e interpretação de imagens As cores visualizadas na tela dependem da resposta espectral dos alvos, da composição colorida utilizada, das bandas selecionadas em cada canhão de cor e do contraste aplicado O contraste linear utiliza todos os níveis de cinza disponíveis, esticando o histograma. Esta operação altera apenas a visualização da imagem na tela, não alterando os níveis de cinza originais da imagem. Na figura da esquerda a linha verde apresenta o histograma original (sem contraste) e na figura da direita, além do histograma original é possível verificar em rosa o novo histograma, após a aplicação do contraste.
II. Geração de mapas temáticos com dados de interpretação Passos: 1. Carregar a imagem, com a composição colorida de interesse e ajustar o contraste 2. Criar uma categoria, modelo temático onde ficará o P.I. construído com base na interpretação visual. Esta etapa é feita acessando o modelo de dados (3º ícone). Após, criar as classes temáticas de interesse e ajustar o visual das mesmas. 3. Criar um P.I., dentro da categoria criada no passo 2, onde serão digitalizados os contornos das feições de interesse, a partir das imagens de satélite. Manter o P.I. ativo. 4. Utilizando o menu Temático / Edição Vetorial ou o atalho correspondente no painel de controle, editar os contornos das feições. Ao finalizar, salvar linhas, fechar nós e poligonalizar. 5. Após associar aos polígonos as classes temáticas previamente criadas.
III. Classificação automática de imagens 1. Classificação não supervisionada O processo está separado em segmentação e classificação A. Segmentação: Menu Imagem... Segmentação B. Classificação: Menu Imagem... Classificação 1. Criar um arquivo de contexto, informando a imagem segmentada e quais bandas serão utilizadas para a classificação.
2. Fazer a extração dos atributos por região. Este passo calcula as estatísticas para a classificação. Após clicar em classificação, que estará habilitado apenas após o término da extração de atributos, onde o sistema irá apresentar a interface para a seleção do classificador e limiares. Após a execução o sistema irá apresentar na janela auxiliar o resultado da classificação feita. O sistema irá gerar tantas classes quantas forem necessárias para classificar toda a imagem. O resultado da classificação será um P.I. composto de uma imagem matricial que estará localizado na mesma categoria da imagem que foi classificada.
2. Classificação supervisionada O processo consiste em treinamento e classificação. Também se inicia com a criação de um arquivo de contexto. Após a criação do contexto, este é selecionado e é feita a etapa de treinamento, onde são coletadas amostras de pixels dos temas de interesse. A primeira etapa é a criação dos temas, onde é dado um nome e atribuída uma cor. Estas serão as classes do mapa temático final. Na etapa de treinamento devem ser adquiridas amostras de todos os temas que devem estar presentes na imagem classificada. Adquirir o maior número possível de amostras em diferentes regiões da imagem. É interessante adquirir umas amostras para teste, visando analisar a qualidade das amostras adquiridas.
Após o treinamento é selecionado o classificador e o limiar de aceitação. Após esta etapa é feita uma análise das amostras e caso o resultado da confusão entre os alvos seja aceitável a classificação é executada. O resultado da classificação será um P.I. composto de uma imagem matricial que estará localizado na mesma categoria da imagem que foi classificada.