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Análise Digital de Imagens
Disciplina de Fotointerpretação Nelson W. Dias, PhD UNITAU – Ciências Agrárias
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RESPOSTAS ESPECTRAIS Números Digitais ou ND
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RESPOSTAS ESPECTRAIS
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RESPOSTAS ESPECTRAIS
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RESPOSTAS ESPECTRAIS
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RESPOSTAS ESPECTRAIS Energia Refletida pela Água
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RESPOSTAS ESPECTRAIS
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RESPOSTAS ESPECTRAIS
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RESPOSTAS ESPECTRAIS Energia Refletida pelo Solo
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RESPOSTAS ESPECTRAIS
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RESPOSTAS ESPECTRAIS
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RESPOSTAS ESPECTRAIS Energia Refletida por Feições Mistas
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RESPOSTAS ESPECTRAIS Interpretação Digital da Imagem
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A N Á L I S E D I G I T A L Pre-processsamento Realce Transformação
Classificação e Análise
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Conceito de Processamento Digital
Pré-Processamento Pré-Processamento: Esticamento de Contraste
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“Striping” Ruído - Perda de linhas
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REGISTRO DE IMAGENS Pontos Homólogos Imagem Mapa de Referência
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R E A M O S T R A G E M Vizinho Mais Próximo Interpolação Bilinear
Convolução Cúbica Ligado ao processo de Registro / Integração de Dados
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H i s t o g r a m a
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E s t i c a m e n t o d e C o n t r a s t e
Contraste Linear Equalização de Histogramas
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F i l t r a g e m
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Correção Radiométrica
Correção Atmosférica Conversão para Reflectância
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Correção Geométrica
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Correção Geométrica
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Correção Geométrica
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Correção Geométrica
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Reamostragem de píxels para resolução espacial maior
30 metros 15 metros 15 metros ND = 64 ND = 73 15 metros 30 metros ND = ? ND = 61 ND = 68 15 metros Banda ETM 4 Banda ETM Pancromática
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T r a n s f o r m a ç õ e s d e I m a g e n s
Subtração de Imagens Índice de Vegetação --> NDVI Principais Componentes Outro exemplo: Modelo de Mistura Gera imagens sombra, vegetação, solo
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MELHORAMENTO DE IMAGENS
Í N D I C E S NDVI = IVP - Verm IVP + Verm MSAVI = {(2 x (IVP+1)} – [{(2 x IVP)+1}2 – 8 (IVP-Verm)} x ½] . 2
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I N T E R P R E T A Ç Ã O
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I N T E R P R E T A Ç Ã O
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I N T E R P R E T A Ç Ã O
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I N T E R P R E T A Ç Ã O
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Composições coloridas do mesmo conjunto de bandas espectrais associadas a diferentes combinações de cores. 3 (A) 4 (Verd) 5 (Verm) 3(Vm) 4 (Vd) 5 (Az) 3 (A) 5 (Verd) 4 (Verm)
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C L A S S I F I C A Ç Ã O Tipos de classificação:
- Supervisionada: as classes são criadas a partir de amostras que o operador coleta para cada classe; - Não-supervisionada: o computador cria automaticamente um número máximo de classes, o qual pode ser definido pelo operador.
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C L A S S I F I C A Ç Ã O Passos do processo de classificação
1) escolha do melhor conjunto de bandas espectrais para a classificação; 2) localização precisa de áreas de “treinamento”; 3) determinação da relação entre o alvo e o nível digital das bandas escolhidas (Função de distribuição de probabilidade); 4) classificação de cada pixel para toda a cena; 5) avaliação da exatidão da classificação (exatidão vs. Precisão).
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C L A S S I F I C A Ç Ã O Imagem a ser classificada
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Seleção de amostras processo de “treinamento” do algoritmo - >cria regras de decisão para a alocação dos pixels em classes espectrais. 1) as amostras de uma dada classe devem ser representativas de todos os dados daquela classe; 2) as amostras de cada classe devem se ajustar aos pressupostos teóricos da regra de decisão adotada.
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C L A S S I F I C A Ç Ã O Seleção de canais
TM 1 TM 2 TM 3 Seleção de canais Gráfico de dispersão do nível digital de bandas espectrais.
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Métodos de Classificação
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C L A S S I F I C A Ç Ã O Classificação Probabilística A B D C E
Probabilidade D C E Comprimento de onda (Banda 3)
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C L A S S I F I C A Ç Ã O Imagem a ser classificada Amostragem
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C L A S S I F I C A Ç Ã O
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C L A S S I F I C A Ç Ã O
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C L A S S I F I C A Ç Ã O
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C L A S S I F I C A Ç Ã O
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C L A S S I F I C A Ç Ã O
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C L A S S I F I C A Ç Ã O
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A avaliação da exatidão da classificação
determinação da qualidade da classificação em relação à realidade. avaliação da exatidão de classificação depende da disponibilidade de dados de campo. Métodos: razão entre a área total de cada classe obtida na imagem em relação à área total da classe determinada em campo ou em fotografias áreas sem levar em conta a localização das classes matriz de confusão.
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Avaliação da Exatidão da Classificação
Exemplo de Matriz de Erro (Adaptada de Fidalgo, 1995).
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