aula 5 processamento de imagens
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GEOPROCESSAMENTOe fotointerpretação
Prof. Maigon PontuschkaProf. Paulo de Tarso da Fonseca
Albuquerque2012
Aula 5: Processamento de imagens
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Resumo
•Introdução•Pré-Processamento•Realce de imagens•Segmentação e classificação•Pós-Processamento•Exatidão da classificação
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Introdução
Uma imagem digital obtida por sensoriamento remoto é uma representação matricial dos valoresque correspondem à intensidade de energia refletida ou emitida pelos objetos da superfície terrestre.
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Introdução
•Por meio de softwares especializados aplicamos técnicas de processamento (operações ou transformações numéricas) nas imagens.
•Cuidado para evitar perda de informação e erros de interpretação
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Introdução
•Técnicas de processamento:▫Pré-processamento▫Realce▫Classificação
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Pré-Processamento
•Tratamento preliminar de dados brutos para calibrar a radiometria da imagem.
•Atenuar efeitos da atmosfera
•Remover ruídos•Corrigir distorções
geométricas por meio de georreferenciamento.
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Pré-Processamento
•Ajustar o posicionamento da cena representada na imagem à sua localização no terreno.
•Cada pixel da imagem é ajustado com um ponto da superfície da Terra.
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Pré-Processamento
•Datum: marco determinado por meios geodésicos de alta precisão que serve como ponto de referência para todo o levantamento da superfície.▫No Brasil até o início de 2005 – Datum sul-
americano de 1969▫A partir de 2005 – SIRGAS – Sistema
Geodésico de Referência para as Américas – Datum utilizado pelo GPS (Global Positioning System) é o WGS 84
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Pré-Processamento•Georreferenciamento
de imagens:
Uso de base cartográfica ou pontos de controle obtidos com equipamento GPS.▫Ou uso de mosaicos de
imagens Landsat da Nasa
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Pré-Processamento
•Ortorretificação de imagens de satélite de alta resolução espacial
•Spring – Permite refinar imagens com resolução de 30m para resolução de 20 ou 15m permitindo analisar imagens em escalas maiores e de até 1:25.000 e permite integrar e sobrepor imagens de diferentes resoluções espaciais.
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Realce de imagens
•Melhorar a qualidade visual e facilitar interpretação.
•Técnicas:▫Ampliação linear de
contraste
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Consiste em expandir a distribuição dos dados originais concentrados em um pequeno intervalo para todo o intervalo possível, por exemplo para 255 níveis.
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Consiste em expandir a distribuição dos dados originais concentrados em um pequeno intervalo para todo o intervalo possível, por exemplo para 255 níveis.
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Consiste em expandir a distribuição dos dados originais concentrados em um pequeno intervalo para todo o intervalo possível, por exemplo para 255 níveis.
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Realce de imagens
•Técnica▫Operações
aritméticas: adição, subtração ,
multiplicação e divisão de cores em imagens.
Servem para destacar unidades de relevo e drenagem ou destacar cobertura e uso da terra.
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Realce de imagens
•Técnica▫Transformação por componentes
principais: Realce de componentes principais
▫Filtragem espacial Transformação da imagem filtrada depende
dos níveis de cinza dos pixels vizinhos. Serve para limpar ruídos de imagem
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Realce de imagens
•Técnica▫Geração de composições coloridas
Uso de duas ou três imagens em tons de cinza às cores primárias azul, verde e vermelho.
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Realce de imagens
•Técnica▫Integração de dados
Dados de sensoriamento remoto podem ser integrados gerando imagens coloridas multiespectrais, multisensores ou multitemporais. Reunir em uma mesma imagem a informação .
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Segmentação e classificação
•Segmentação de imagens é um procedimento computacional aplicado antes de um algoritmo de classificação automática
•A segmentação permite dividir a imagem em regiões homogêneas.▫Por similaridade▫Por área
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Segmentação e classificação
•Técnicas de classificação visam o reconhecimento automático de objetos em função de determinado critério de decisão agrupando em classes os objetos que apresentam similaridade em suas respostas espectrais.
•Resultado: mapa temático
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Segmentação e classificação
•Técnicas de classificação :
▫Supervisionada: classes definidas a priori Uso de amostras ou áreas de treinamento.
▫Não supervisionada: classes definidas a posteriori como resultado da análise. Algoritmo do sistema decide com base em
regras estatísticas o que deve ser separado e os pixels que pertencem a cada grupo
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Segmentação e classificação
•Técnicas de classificação :
▫Híbridas entre Supervisionada e não supervisionada: Primeiro aplica-se a não supervisionada
como base para a seleção de amostras de treinamento e depois a supervisionada.
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Segmentação e classificação•Técnicas de classificação :
▫Classificação orientada a objeto▫Conceito de objeto. Não se considera o valor
de cada pixel mas o de cada conjunto de pixels da imagem e as relações entre os objetos.
▫Na classificação orientada a objeto é fundamental o conhecimento temático (litologia, relevo, solos, cobertura vegetal e uso da terra) e de sensoriamento remoto do intérprete.
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Segmentação e classificação• Técnicas de classificação :
▫Classificação orientada a objeto
▫SPRING permite aplicar nas imagens digitais técnicas de correção, realce, segmentação e classificação automatizada.
▫Permite a geração de um plano de informações e de cartas temáticas
▫Permite acessar, sobrepor e integrar à imagem analisada uma grande variedade de dados armazenados no sistema como curvas de nível, drenagem, mapas temáticos, etc.
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Pós-Processamento▫Corrigir erros resultantes da classificação
automática
▫Spring -> Edição matricial´: um recurso computacional disponível no sistema.
▫Serve para classificar áreas que não foram classificadas e agrupar classes.
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Exatidão da classificação▫Confronto entre os mapas gerados com
dados provenientes de pesquisa de campo são fundamentais para validar estes mapas.
▫Procedimento necessário para verificar o quanto o resultado de uma classificação é confiável
▫Sorteio aleatório de determinado número de pontos para coleta de dados no campo. Geração de uma matriz de erros para fazer a verificação da exatidão da classificação por meio de uma matriz de erros.
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