Transformações de variáveis As transformações das bandas podem ser usadas para obter informação quantitativa sobre a imagem e reduzir a dimensionalidade.

Apresentação em tema: "Transformações de variáveis As transformações das bandas podem ser usadas para obter informação quantitativa sobre a imagem e reduzir a dimensionalidade."— Transcrição da apresentação:

1 Transformações de variáveis As transformações das bandas podem ser usadas para obter informação quantitativa sobre a imagem e reduzir a dimensionalidade dos dados

2 Principais tipos de transformações Transformações não lineares: –Exemplo: Índices de vegetação Transformações lineares: –Exemplos: componentes principais, transformação de Kauth-Thomas

3 Índices de vegetação Exemplos: –Quociente simples: ND ivp (i)/ND v (i) –Normalized Difference Vegetation Index NDVI=( ND ivp - ND v )/ ( ND ivp + ND v ).

4 Índice NDVI Este índice toma valores entre –1 e 1. Chuvieco (2000) sugere que um coberto vegetal corresponde a NDVI>0.1 e que vegetação densa corresponde a NDVI>0.5

5 Exemplo: imagem Landsat-TM, Castanheira de Pera

6 Índices como o NDVI permitem atenuar o efeito do relevo na imagem obtida. Essa característica é importante, por exemplo, em análise multitemporal de imagens (para atenuação sos efeitos da variação da geometria de iluminação). ND’ – número digital (com correcção radiométrica) r - reflectância

7 Modelo digital do terreno Composição colorida Efeito do relevo nas bandas de satélite: exemplo

8 Ocupação agrícola e florestal NDVI > 0.5 Exemplo: imagem Landsat-TM

9 Componentes principais Redução da dimensionalidade Possivelmente relacionadas com características quantitativas do coberto –Exemplo: Brilho da imagem na região do visível Quantidade de vegetação verde …

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11 Decomposição da matriz de variância-covariância ou da matriz de correlação

12 Transformação linear das variáveis

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14 Exemplo: matriz de variância-covariância e matriz de correlação para 3 bandas SPOT-XS

15 Exemplo: 3 bandas SPOT-XS. Percentagem da variância explicada por cada componente e vectores próprios da matriz de variância-covariância

16 Projecção dos dados sobre a segunda componente: associado à vegetação Terceira componente

17 Projecções sobre as últimas componentes: associado a “ruído” nas imagens

18 Transformação de Kauth-Thomas Coeficientes para Landsat-TM