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  • 1. GEOPROCESSAMENTOe fotointerpretaçãoProf. Maigon Pontuschka2013Aula 5:Processamento de imagens
  • 2. Agenda• Introdução• Pré-Processamento• Realce de imagens• Segmentação e classificação• Pós-Processamento• Exatidão da classificação
  • 3. Agenda• Introdução• Pré-Processamento• Realce de imagens• Segmentação e classificação• Pós-Processamento• Exatidão da classificação
  • 4. IntroduçãoUma imagem digitalobtida porsensoriamento remotoé uma representaçãomatricial dos valoresque correspondem àintensidade de energiarefletida ou emitidapelos objetos dasuperfície terrestre.
  • 5. Introdução• Por meio de softwares especializados aplicamostécnicas de processamento (operações outransformações numéricas) nas imagens.• Cuidado para evitar perda de informação e errosde interpretação
  • 6. Introdução• Técnicas de processamento:▫ Pré-processamento▫ Realce▫ Classificação
  • 7. Agenda• Introdução• Pré-Processamento• Realce de imagens• Segmentação e classificação• Pós-Processamento• Exatidão da classificação
  • 8. Pré-Processamento• Tratamento preliminar de dados brutos paracalibrar a radiometria da imagem.• Atenuar efeitos da atmosfera• Remover ruídos• Corrigir distorções geométricas por meio degeorreferenciamento.
  • 9. Pré-Processamento• Ajustar o posicionamento da cena representadana imagem à sua localização no terreno.• Cada pixel da imagem é ajustado com um pontoda superfície da Terra utilizando os SistemasGeodésicos de Referência (Datum).• Datum, do latim dado, detalhe, pormenor(plural data) em cartografia refere-se ao modelomatemático teórico da representação dasuperfície da Terra ao nível do mar utilizadopelos cartógrafos numa dada carta ou mapa.
  • 10. Pré-Processamento• Datum: marco determinado por meios geodésicosde alta precisão que serve como ponto dereferência para todo o levantamento dasuperfície.▫ No Brasil até o início de 2005 – Datum sul-americano de 1969 (SAD-69)▫ SIRGAS – Sistema Geodésico de Referência para asAméricas a partir de 2005▫ WGS 84 –World Geodetic System é o datumutilizado pelo GPS (Global Positioning System)
  • 11. Pré-Processamento• Georreferenciamentode imagens:Uso de base cartográfica oupontos de controle obtidos comequipamento GPS.▫ Ou uso de mosaicos de imagensLandsat da Nasa
  • 12. Pré-Processamento• Ortorretificação de imagens de satélite de altaresolução espacial• Spring – Permite refinar imagens comresolução de 30m para resolução de 20 ou15m permitindo analisar imagens em escalasmaiores e de até 1:25.000 e permite integrare sobrepor imagens de diferentes resoluçõesespaciais.
  • 13. Agenda• Introdução• Pré-Processamento• Realce de imagens• Segmentação e classificação• Pós-Processamento• Exatidão da classificação
  • 14. Realce de imagens• Melhorar a qualidade visual efacilitar interpretação.• Técnicas:▫ Ampliação linear de contraste
  • 15. Consiste em expandira distribuição dosdados originaisconcentrados em umpequeno intervalopara todo o intervalopossível, por exemplopara 255 níveis.
  • 16. Consiste em expandira distribuição dosdados originaisconcentrados em umpequeno intervalopara todo o intervalopossível, por exemplopara 255 níveis.
  • 17. Consiste em expandira distribuição dosdados originaisconcentrados em umpequeno intervalopara todo o intervalopossível, por exemplopara 255 níveis.
  • 18. Realce de imagens• Técnica▫ Operações aritméticas: adição, subtração ,multiplicação e divisãode cores em imagens. Servem para destacarunidades de relevo edrenagem ou destacarcobertura e uso daterra.
  • 19. Realce de imagens• Técnica▫ Transformação por componentes principais: Realce de componentes principais▫ Filtragem espacial Transformação da imagem filtrada depende dosníveis de cinza dos pixels vizinhos. Serve paralimpar ruídos de imagem
  • 20. Realce de imagens• Técnica▫ Geração de composições coloridas Uso de duas ou três imagens em tons de cinza àscores primárias azul, verde e vermelho.
  • 21. Realce de imagens• Técnica▫ Integração de dados Dados de sensoriamento remoto podem serintegrados gerando imagens coloridasmultiespectrais, multisensores ou multitemporais.Reunir em uma mesma imagem a informação .
  • 22. Agenda• Introdução• Pré-Processamento• Realce de imagens• Segmentação e classificação• Pós-Processamento• Exatidão da classificação
  • 23. Segmentação e classificação• Segmentação de imagens é um procedimentocomputacional aplicado antes de um algoritmode classificação automática• A segmentação permite dividir a imagem emregiões homogêneas.▫ Por similaridade▫ Por área
  • 24. Segmentação e classificação• Técnicas de classificação visam oreconhecimento automático de objetos emfunção de determinado critério de decisãoagrupando em classes os objetos queapresentam similaridade em suas respostasespectrais.• Resultado: mapa temático
  • 25. Segmentação e classificação• Técnicas de classificação :▫ Supervisionada: classes definidas a priori Uso de amostras ou áreas de treinamento.▫ Não supervisionada: classes definidas aposteriori como resultado da análise. Algoritmo do sistema decide com base em regrasestatísticas o que deve ser separado e os pixels quepertencem a cada grupo
  • 26. Segmentação e classificação• Técnicas de classificação :▫ Híbridas entre Supervisionada e nãosupervisionada: Primeiro aplica-se a não supervisionada como basepara a seleção de amostras de treinamento e depoisa supervisionada.
  • 27. Segmentação e classificação• Técnicas de classificação :▫ Classificação orientada a objeto▫ Conceito de objeto. Não se considera o valor decada pixel mas o de cada conjunto de pixels daimagem e as relações entre os objetos.▫ Na classificação orientada a objeto é fundamentalo conhecimento temático (litologia, relevo, solos,cobertura vegetal e uso da terra) e desensoriamento remoto do intérprete.
  • 28. Segmentação e classificação• Técnicas de classificação :▫ Classificação orientada a objeto▫ SPRING permite aplicar nas imagens digitais técnicasde correção, realce, segmentação e classificaçãoautomatizada.▫ Permite a geração de um plano de informações e decartas temáticas▫ Permite acessar, sobrepor e integrar à imagemanalisada uma grande variedade de dadosarmazenados no sistema como curvas de nível,drenagem, mapas temáticos, etc.
  • 29. Agenda• Introdução• Pré-Processamento• Realce de imagens• Segmentação e classificação• Pós-Processamento• Exatidão da classificação
  • 30. Pós-Processamento▫ Corrigir erros resultantes da classificaçãoautomática▫ Spring -> Edição matricial´: um recursocomputacional disponível no sistema.▫ Serve para classificar áreas que não foramclassificadas e agrupar classes.
  • 31. Agenda• Introdução• Pré-Processamento• Realce de imagens• Segmentação e classificação• Pós-Processamento• Exatidão da classificação
  • 32. Exatidão da classificação▫ Confronto entre os mapas gerados com dadosprovenientes de pesquisa de campo sãofundamentais para validar estes mapas.▫ Procedimento necessário para verificar o quantoo resultado de uma classificação é confiável▫ Sorteio aleatório de determinado número depontos para coleta de dados no campo. Geraçãode uma matriz de erros para fazer a verificação daexatidão da classificação por meio de uma matrizde erros.
  • 33. ReferênciasFLORENZANO, T.G. Iniciação em Sensoriamento Remoto. 3. ed. São Paulo:Oficina de Textos, 2011. 128p.

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