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Processamento Digital de Imagens Correção Geométrica Registro Correção Radiométrica Correção Atmosférica.

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Apresentação em tema: "Processamento Digital de Imagens Correção Geométrica Registro Correção Radiométrica Correção Atmosférica."— Transcrição da apresentação:

1 Processamento Digital de Imagens Correção Geométrica Registro Correção Radiométrica Correção Atmosférica

2 2 Integração com Sensoriamento Remoto Sensoriamento Remoto representa uma fonte única de informação atualizada para um SIG. A união da tecnologia e dos conceitos e teorias de Sensoriamento Remoto e SIG possibilita a criação de sistemas de informação mais ricos e sofisticados.

3 3 Qual a posição do objeto na superfície da terra?

4 4 Correção geométrica de imagens Importância – eliminação de distorções sistemáticas – estudos multi-temporais – integração de dados em SIG Requerimentos – conhecimento das distorções existentes – escolha do modelo matemático adequado – avaliação e validação de resultados

5 5 Correção geométrica de imagens Fontes de distorções geométricas (MSS, TM, HRV, AVHRR) – rotação da Terra (skew) – distorções panorâmicas (compressão) – curvatura da Terra (compressão) – arrastamento da imagem durante uma varredura – variações de altitude, atitude e velocidade do satélite

6 6 Efeitos de distorções geométricas

7 7 Correção geométrica de imagens Transformação geométrica – modelo de correções independentes – modelo fotogramétrico – modelo polinomial (registro de imagens) Mapeamento inverso Reamostragem (interpolação) – vizinho mais próximo – bilinear – convolução cúbica

8 8 Transformação Geométrica (T) Modelo de correções independentes – distorções sistemáticas são corrigidas de forma independente – cálculo (l,p) (, ) não é factível Modelo fotogramétrico – usa o princípio das equações de colinearidade – considera a interdependência das distorções – cálculo (l,p) (, ) é factível Modelo polinomial (registro de imagens) – cálculo (l,p) (, ) através de pontos de controle

9 9 Transformações geométricas identidadeescala rotação rotação residual quebra do paralelismo

10 10 Transformações geométricas (modelos) Ortogonal - 3 parâmetros 1 rotação ( ), 2 translações ( x, y ) Similaridade - 4 parâmetros 1 rotação ( ), 2 translações ( x, y ), 1 escala ( ) Afim ortogonal - 5 parâmetros 1 rotação ( ), 2 translações ( x, y ), 2 escala ( x, y ) Afinidade - 6 parâmetros 1rotação, rotação residual, 2 escalas, 2 translações Polinomiais - 6 parâmetros

11 11 Modelos Polinômio de grau m: Afim ortogonal:

12 12 Mapeamento Inverso (T -1 )

13 13 Reamostragem (interpolação) Vizinho mais próximo Bilinear Convolução cúbica

14 14 Interpolação VMP Efeito de blocos Processamento rápido Não cria novos valores de NC (mantém estatísticas da imagem)

15 15 Interpolação Bilinear O valor obtido pela média ponderada dos NCs dos pontos E e F é transferido para a posição X Efeito de suavização devido a operação de média

16 16 Interpolação Cúbica Computacionalmente mais caro Introduz novos valores de NCs (altera parâmetros estatísticos) Produz imagem com aparência mais natural

17 17 Efeitos da Interpolação 2X 1/2X C. Cúbica VMP Bilinear

18 Processamento Digital de Imagens Registro

19 19 Registro de Imagens TM (09/09/90) TM (18/07/94) Registro

20 20 Qual o Problema? Identificar a transformação espacial T que modela a distorção entre as imagens

21 21 Área de Sensoriamento Remoto Registro manual é o mais utilizado Existem vários algoritmos de registro automático (aplicações específicas) Lançamento de sistemas de alta resolução, multi-bandas e multi-sensores demandam técnicas de registro mais precisas e eficientes (rápidas)

22 22 Procedimentos para o Registro Seleção de feições Obtenção de pontos de controle Escolha da função de transformação – Similaridade – Afim (polinômio de grau 1) – Polinômios Interpolação

23 23 Registro manual: Identicação de pontos de controle Mínimo de pontos de controle: (N+1)(N+2)/2 3 para 1 o grau e 6 para 2 o grau

24 24 Distribuição dos Pontos de Controle

25 Registro automático de Imagens Baseado em área Baseado em feições

26 26 Registro baseado em área Imagem de referênciaImagem de ajuste

27 27 Registro baseado em feições Referência: Landsat-TMAjuste: SPOT

28 Processamento Digital de Imagens Correção radiométrica

29 29 Correção radiométrica Correção atmosférica Redução de ruídos Calibração de detetores Restauração

30 30 Trajetória da Energia Radiante

31 31 Correção Atmosférica Modelagem dos processos de espalhamento e absorção da atmosfera – modelo complexo – dados auxiliares (visibilidade e umidade relativa) nem sempre disponíveis Aproximações – algumas hipóteses são realizadas O efeito atmosférico aumenta inversamente com o comprimento de onda

32 32 Correção Atmosférica Selecionar regiões na imagem com reflectância nula (por exemplo, água) Estimar o NC médio desta região Subtração deste NC de todos os NCs da imagem

33 33 Correção Atmosférica – Comparação entre imagens originais e imagens com correção atmosférica (banda 1 - TM) utilizando o método de Chavez Jr (1988). 24/09/ /03/1990

34 34 Restauração Corrige as distorções radiométricas inseridas pelo sensor no processo de geração da imagem (borramento) Os filtros de restauração são específicos para cada sensor e banda espectral objetivo: reduzir o efeito de borramento sensor Filtro de restauração cena Imagem digital Imagem corrigida f (ciclos/pixels) 1 1

35 35 Restauração Imagem CBERS simulada EIFOVx= 68,25 m EIFOVy= 71,5 m Imagem restaurada EIFOVx= 38,9 m EIFOVy= 34,44 m

36 36 TM-5 restaurada R(4)G(5)B(3)


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