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1 Visite nosso site ! - Soluções em Geoprocessamento Distribuidor autorizado da MicroImages

2 O módulo Classificação supervisionada de Imagens mostra em passos sucessivos a elaboração de uma classificação supervisionada de uso de terra por meio de uma imagem de satélite. 3. Classificação supervisionada de Imagens Imagens de satélites e fotos aéreas mostram o comportamento espectral de diferentes objetos da superfície terrestre e da atmosfera. Os diferentes espectros dos alvos terrestres permitem classificar uma imagem de satélite / foto aérea.

3 Clique em Imagem > Interpretar > Classificação Automática para iniciar a classificação de imagens. 3. Classificação supervisionada de Imagens

4 Clique em Rasters para carregar as bandas a serem usadas na classificação. 3. Classificação supervisionada de Imagens

5 Selecione as 4 bandas sugeridas com a tecla Shift. A seguir, clique no ícone Adicionar para transferir as bandas para a área de seleção. Navegue até o arquivo de projeto Classificação de Imagens.rvc e entra nele, clicando 2x. 3. Classificação supervisionada de Imagens

6 A seguir, clique em OK. 3. Classificação supervisionada de Imagens

7 Clique em Máscara... para carregar a máscara anteriormente criada. 3. Classificação supervisionada de Imagens

8 Navegue até o arquivo de projeto Classificação de Imagens.rvc e entra nele, clicando 2x. Selecione a máscara. A seguir, clique em OK. 3. Classificação supervisionada de Imagens

9 Ative Análise e Saída. As celas dentro da máscara terão o valor 0 (preto). Clique em Dados de Treinamento... para carregar o jogo de treinamento anteriormente criado. 3. Classificação supervisionada de Imagens

10 Navegue até o arquivo de projeto Classificação de Imagens.rvc e entra nele, clicando 2x. Selecione o jogo de treinamento. A seguir, clique em OK. 3. Classificação supervisionada de Imagens

11 Probabilidade Apriori permite estabelecer a probabilidade de ocorrência para cada atributo para aprimorar a classificação. Porcentagem Mínima de Probabilidade permite estabelecer o grau de semelhança espectral entre uma determinada cela e uma classe do jogo de treinamento para que a cela seja associada a uma classe. Celas, que não atingem o nível suficiente de semelhança (em %) serão classificadas com valor 0 (preto).

12 3. Classificação supervisionada de Imagens Primeiramente, digite o valor 80. A seguir, clique em Arquivo > Executar... para executar a classificação.

13 3. Classificação supervisionada de Imagens A classificação criará 2 produtos. A classificação em si (Classe) e um raster (Distância), que mede o nível de associação de cada cela à classe. Clique em Nome Automático... para aceitar os nomes sugeridos.

14 3. Classificação supervisionada de Imagens A seguir, clique em OK para salvar a classificação.

15 3. Classificação supervisionada de Imagens Observe a classificação. No próximo módulo do tutorial, vamos analisar e interpretar a classificação.

16 3. Classificação supervisionada de Imagens Clique nas cores para modificar as cores das classes conforme sugerido.

17 3. Classificação supervisionada de Imagens A seguir, clique em Pre de Buraco (=Preenchimento de Buraco) com tamanho de kernel 3x3. Celas individuais discrepantes serão reclassificadas e associadas à classe predominante em volta da cela. O maior o kernel (3x3, 5x5 etc), o maior a geralização e reclassificação de celas discrepantes.

18 3. Classificação supervisionada de Imagens Parte das celas discrepantes foram reclassificadas. PARABENS! Você criou uma classificação de uso de terra por meio de uma imagem de satélite. Clique em Arquivo> Sair para encerrar o processo.

19 Visite nosso site para conhecer toda a série de tutoriais da Latitude 23: Soluções em Geoprocessamento Distribuidor autorizado da MicroImages Parabéns! Você concluiu o tutorial com sucesso. Continue com o próximo módulo do tutorial.


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