Alguns resultados de pesquisa em Processamento Digital de Imagens para aplicação em problemas de Sensoriamento Remoto na Amazônia (Radar) e em áreas urbanas ( Ikonos) Luciano Vieira Dutra Divisão de Processamento de Imagens 2003

Sensoriamento Remoto por Microondas Vantagens Principais –Penetra nuvens e não depende do sol –Potencial de penetração : florestas, gelo, desertos –Uso do efeito de polarização –Geração de Modelos Digital de Elevação (MDE) por interferometria. Desvantagens –Ruído “speckle” ruído de caráter multiplicativo (depende do nível do sinal) aparece devido ao uso de fonte de radiação coerente comportamento estatístico interfere na caracterização estatística dos alvos : –estatísticas k, exponenciais, Rayleigh, gamma, etc –Calibração mais complicada que em sistemas óticos.

Algumas ferramentas para análise de imagens de radar polarimétricas segmentação extração de atributos imagens de radar polarimétricas HH, VV, HV banda L HH, VV, HV banda C razão coeficiente de correlação cruzada autocorrelação atraso 1 coeficiente de variação diferença de fase específica para radar mapa de classes

Fusion of Video and JERS information Use of color space transformations for fusion; JERS pixels are painted with video colors; Helps Regions of Interest (ROI) identification.

Processamento SAR Interferométrico Produtos: Imagem 1 Imagem 2 Imagem de fase relative Imagem de fase absoluta Imagem de coerência

Modelos de elevação Bandas X e P x Perfis de Laser

Diferença entre MDEs X e P.

Análise de Imagens Orbitais de Alta Resolução - Ikonos Trecho de Imagem IKONOS – Entrada Principal de S. José dos Campos.

Exemplo de Imagem: Vila EMA

Classificação da Vila Ema- classificação MaxVer a 100%, junção da classe telhado em grandes ‘blobs’

Principais Indicadores de Cobertura e Índice derivado

Classificação da Vila Ema - Min Distância. Classe telhado separável em segmentos isolados.

Observar a forma dos histogramas, eles variam de acordo com tipo de bairro. As frequencias dos histogramas estao normalizados dentro de cada tipo de bairro.

Relação do # de áreas projetadas de segmentos isolados conforme classe de bairros Estes índices sao uma forma de ‘capturar’ a forma dos histogramas.

Possíveis Trabalhos em PI Aplicado 1.Uso de imagens de radar para classificação e modelagem de dinâmica de uso do solo. ( Satélite e avião) 2.Métodos de obtenção de GCPs por registro de feição ( manual e automático) 3.Uso de imagens orbitais de alta resolução para estudos em planejamento urbano. Relação com índices sociais. 4.Relação de perfis de radar ( foco estreito e largo) com Modelos de Elevação. 5.Tomografia SAR aplicado a estudos de perfis de biomassa. 6.Filtragem Morfológica para calibração de Modelos de Elevação. 7.Segmentação de imagens usando atributos de cor ( matiz) – continuação. Aplicações em radar e Imagens da alta resolução. 8.Textura e Modelos de Series Temporais. 9.Estimativa de parâmetros bio-físicos em grandes extensões, a partir de imagens.