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 espectral de alvos Composição de bandas espectrais Principais sensores remotos passivos Níveis de processamento Operações com Histograma Filtros Digitais 1 von 25 1
1. Comportamento espectral de alvos Motivation Alvos básicos: Alvos: Vegetação Solos Corpos d água Área Urbana Assinatura Espectral Variação Sazonal da Assinatura Mistura Espectral Separabilidade 2 von 25 1. Comportamento espectral de alvos Irradiação solar extraterrestre Irradiação de um corpo negro 5900 K Irradiação solar ao nível do mar Reflectância 0,0 0,3 0,6 0,9 1,2 1,5 1,8 2,1 2,4 Comprimento de onda (µm) 3 von 25 2
1. Comportamento espectral de alvos 4 von 25 1. Comportamento espectral de alvos Vegetação Estrutura da folha H 2 O Reflectância Clorofila Carotenóides 0,0 0,3 0,6 0,9 1,2 1,5 1,8 2,1 2,4 Comprimento de onda (µm) 5 von 25 3
1. Comportamento espectral de alvos Vegetação 6 von 25 1. Comportamento espectral de alvos Vegetação 7 von 25 4
1. Comportamento espectral de alvos Vegetação 8 von 25 1. Comportamento espectral de alvos Vegetação Solo 9 von 25 5
1. Comportamento espectral de alvos Água 10 von 25 1. Comportamento espectral de alvos Água Água Pura Água com sedimentos Reflectância 0,0 0,3 0,6 0,9 1,2 1,5 1,8 2,1 2,4 Comprimento de onda (µm) 11 von 25 6
1. Comportamento espectral de alvos Área Urbana 12 von 25 1. Comportamento espectral de alvos Área Urbana 13 von 25 7
1. Comportamento espectral de alvos Solos 14 von 25 1. Comportamento espectral de alvos 15 von 25 8
16 von 25 2. Composição colorida 17 von 25 9
2. Composição colorida Imagens Coloridas As imagens obtidas por sensores eletrônicos, em diferentes canais, são individualmente produzidas em preto e branco; Ao projetar e sobrepor essas imagens, através de filtros coloridos, azul, verde e vermelho (cores primárias) é possível gerar imagens coloridas; A cor de um objeto vai depender da quantidade de energia por ele refletida, da mistura das cores e da associação das cores com as imagens (ex: vegetação pode ser apresentada na cor vermelha ou verde). 18 von 25 2. Composição colorida 19 von 25 10
Canal 1 Canal 2 Canal 3 20 von 25 Composição Colorida 321 (RGB) (falsa cor) Canal 3 Canal 4 Canal 5 21 von 25 Composição Colorida 543 (RGB) 11
Canal 3 Canal 4 Canal 5 22 von 25 Composição Colorida 345 (BRG) 2. Principais sensores remotos em plataformas espaciais Programa Landsat Programa SPOT Programa CBERS IRS, ASTER, Modis, ALOS, TerraSAR, Envisat, ERS, MAPSAR, SAC-C, NOAA, Comerciais: IKONOS, EROS, Quickbird, TerraSAR-X, WordView-1, RapidEye. NASA, CNES, JAXA, ESA, AEB, NOAA, CONAE, CNES, ISRO. 23 von 25 12
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Série Landsat 26 von 25 27 von 25 14
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Bandas espectrais Campo de Visada Resolução espacial Largura da faixa imageada Resolução temporal Bandas espectrais Características do Imageador de Amplo Campo de Visada WFI 60º 260 x 260 m 890 km 5 dias 0,63-0,69 µm (vermelho) 0,77-0,89 µm (infra-vermelho) Características da Câmera Imageadora de Alta Resolução CCD 0,51-0,73 µm (pan) 0,45-0,52 µm (azul) 0,52-0,59 µm (verde) 0,63-0,69 µm (vermelho) 0,77-0,89 µm (infravermelho próximo) Campo de Visada Resolução espacial Largura da faixa imageada Capacidade de apontamento do espelho Resolução temporal 8,3º 20 x 20 m 113 km ±32º 26 dias com visada vertical (3 dias com visada lateral) 30 von 25 Bandas espectrais Características do Imageador por Varredura de Média Resolução IRMSS 0,50-1,10 µm (pancromática) 1,55-1,75 µm (infravermelho médio) 2,08-2,35 µm (infravermelho médio) 10,40-12,50 µm (infravermelho termal) Campo de Visada Resolução espacial Largura da faixa imageada Resolução temporal 8,8º 80 x 80 m (160 x 160 m termal) 120 km 26 dias Características da Câmera Pancromática de Alta Resolução - HRC Banda espectral 0,50-0,80 µm (pancromática) Campo de Visada 2,1º Resolução espacial 2,7 x 2,7 m Largura da faixa imageada 27 km (nadir) Resolução temporal 130 dias na operação proposta 31 von 25 16
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3. Níveis de processamento Pré-processamento Processos ligados a imagem adquirida pelo sensor, com o compromisso de evitar alterações na informação original. Geralmente concentrando-se em erros inerentes as observações. Ex.: Calibração interna e externa do sensor. Processamento Manipulação da informações adquiridas pelo sensor, afim de gerar um produto final que agrupe, interprete ou realce as informações presentes na imagem. Ex.: Classificação. Pós-processamento Processos que visam a homogeneizar, comparar, interpretar o resultado final do processamento, com o compromisso de não comprometê-lo significativamente. Ex.: Analise de maioria e minoria. 38 von 25 3. Níveis de processamento Níveis de Pré-processamento: Nível 0 imagens brutas. Nível 1A Correção radiométrica de distorções devido a diferenças na sensibilidade dos detectores elementares do instrumento de visualização. Nível 1B Correção radiométrica idêntica à do nível 1A. Correção geométrica de efeitos sistemáticos Nível 2A Correção radiométrica idêntica à do nível 1A. A correção geométrica é feita em uma projeção cartográfica padrão (UTM WGS84 por padrão) não ligada a pontos de controle do solo. Nível 2B Este produto vem em uma projeção de mapa com pontos de controle Nível 3 Projeção de mapa baseado em pontos de controle de solo e um DEM baseado nos dados do Reference3D para eliminar distorções devido ao relevo. 39 von 25 20
4. Processamento digital de Imagens Classes de operações: operações pontuais operações globais operações de vizinhança: - operações lineares : transformada de Fourier, convolução - operações não-lineares: morfologia matemática - operações híbridas 40 von 25 Histograma h Operação global que fornece a freqüência de ocorrência dos níveis de cinza de f. Dá informações sobre a distribuição dos níveis de cinza dinâmica da imagem a Aplicações: filtragem, segmentação, reconhecimento de padrões e imagens. 41 von 25 21
4. Processamento digital de Imagens Histograma - Realce 42 von 25 4. Processamento digital de Imagens Histograma - Contraste 43 von 25 22
4. Processamento digital de Imagens Histograma - Contraste 44 von 25 4. Processamento digital de Imagens Histograma Brilho 45 von 25 23
4. Processamento digital de Imagens Histograma Brilho 46 von 25 4. Processamento digital de Imagens Histograma 47 von 25 24
4. Processamento digital de Imagens Filtros digitais y x pixel 48 von 25 4. Processamento digital de Imagens Filtros digitais Processamento local: pixels vizinhos têm, em geral, as mesmas características. ruído: fenômeno de brusca variação de um pixel em relação a sua vizinhança. Tipos gerais: linear, não-linear, híbrida. Domínio: espacial, freqüência 49 von 25 25
4. Processamento digital de Imagens Filtros digitais Exemplo: domínio da freqüência imagem original f espectro F(u,v) 50 von 25 4. Processamento digital de Imagens Filtros digitais Exemplo de filtragem: imagem com ruído função H(u,v) imagem filtrada 51 von 25 26
4. Processamento digital de Imagens Filtros digitais Convolução: Operação local de filtragem m n g(x, y) = f(i, j)h(x i, y j) i = m j= n f(x,y) y x h(x-i,y-j) 52 von 25 4. Processamento digital de Imagens Filtros digitais Filtro média: Exemplo: h = 1 9 1 1 1 1 1 1 1 1 1 f = 10 10 10 10 90 10 10 10 10 10 10 10 10 18 10 10 10 10 53 von 25 27
54 von 25 4. Processamento digital de Imagens Filtros digitais identificam transições bruscas na função f(x,y) Operadores diferencias: o gradiente vetor: f f = x f y magnitude: = f + f f x y direção: θ = tg 1 2 2 y x 1 2 4. Processamento digital de Imagens Filtros digitais Operadores 3x3 de Prewitt: 1 1 1 = x 0 0 0 1 1 1 e Sobel: 1 2 1 = x 0 0 0 1 1 1 1 0 1 = y 1 0 1 1 0 1 1 0 1 = y 2 0 1 1 0 1 55 von 25 28
4. Processamento digital de Imagens Filtros digitais 1 1 1 1 0 1 = = x 0 0 0 y 1 0 1 1 1 1 1 0 1 x + y 56 von 25 4. Processamento digital de Imagens Filtros digitais Filtragem não-linear filtragem com preservação de contornos Filtros estatísticos da ordem: Ex.: filtro da mediana (filtros estatísticos da ordem): f(x,y) 10 10 10 10 100 10 10 10 10 ordenação 10 10 10 10 10 10 10 10 100 substitui valor mediano 57 von 25 29
4. Processamento digital de Imagens Filtros digitais Filtro da mediana Vantagens: Elimina eficientemente o ruído impulsivo (ruído de Poisson). Não introduz novos valores de níveis de cinza na imagem. Preserva bordas e pode ser aplicado iterativamente. Desvantagem: Elimina linhas muito finas e vértices dos objetos. 0 0 0 10 10 10 0 0 0 0 0 0 0 10 10 0 10 10 0 0 58 von 25 Exemplo comparativo: mediana 5x5 média 11x11 59 von 25 30
4. Processamento digital de Imagens Operações morfólogicas básicas sobre conjuntos e funções: Erosão e dilatação Dilatação: união de todos os pontos da imagem X, tal que o elemento estruturante Bx intercepta X imagem B x imagem dilatada = X = X c 60 von 25 4. Processamento digital de Imagens Operações morfólogicas básicas imagem original dilatação erosão 61 von 25 31
4. Processamento digital de Imagens Operações morfólogicas básicas Abertura e fechamento morfológicos combinações de erosão e dilatação: - abertura : = o γ δ ε B B B - fechamento: ϕ B = ε B o δ B Propriedades: - operações duais, crescentes e idempotentes - a abertura é anti-extensiva e o fechamento, extensivo 62 von 25 4. Processamento digital de Imagens Operações morfólogicas básicas Abertura Fechamento 63 von 25 32