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1 Universität Karlsruhe (TH) www.kit.edu 04.08 Curso de Extensão: Noções de Sensoriamento IPF – Institut für Photogrammetrie und Fernerkundung Mauro Alixandrini UFBA 1 von 25 Noções de Sensoriamento Remoto Aula 2 Comportamento espectral de alvos Composição de bandas espectrais Principais sensores remotos passivos Níveis de processamento Operações com Histograma Filtros Digitais
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Curso de Extensão: Noções de Sensoriamento CURSO DE SR/Slide 02.pdf · 4. Processamento digital de Imagens Operações morfólogicas básicas sobre conjuntos e funções: Erosão

Dec 16, 2018

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1

Universität Karlsruhe (TH) www.kit.edu

04.0

8

Curso de Extensão: Noções de Sensoriamento

IPF – Institut für Photogrammetrie und FernerkundungMauro Alixandrini

UFBA

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Noções de Sensoriamento Remoto

Aula 2

⇒ Comportamento espectral de alvos

⇒Composição de bandas espectrais

⇒ Principais sensores remotos passivos

⇒ Níveis de processamentoOperações com HistogramaFiltros Digitais

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1. Comportamento espectral de alvos

Motivation Alvos:Alvos básicos:

Vegetação SolosCorpos d’águaÁrea Urbana

Assinatura EspectralVariação Sazonal da AssinaturaMistura EspectralSeparabilidade

3 von 25

1. Comportamento espectral de alvos

Irradiação solar extraterrestre

Irradiação de um corpo negro 5900 K

Irradiação solar ao nível do mar

0,0 0,3 0,6 0,9 1,2 1,5 1,8 2,1 2,4

Ref

lect

ânci

a

Comprimento de onda (µm)

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1. Comportamento espectral de alvos

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1. Comportamento espectral de alvosVegetação

0,0 0,3 0,6 0,9 1,2 1,5 1,8 2,1 2,4

Ref

lect

ânci

a

Comprimento de onda (µm)

H2O

Clorofila

Carotenóides

Estrutura da folha

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1. Comportamento espectral de alvosVegetação

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1. Comportamento espectral de alvosVegetação

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1. Comportamento espectral de alvosVegetação

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Solo

1. Comportamento espectral de alvosVegetação

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1. Comportamento espectral de alvosÁgua

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0,0 0,3 0,6 0,9 1,2 1,5 1,8 2,1 2,4

Ref

lect

ânci

a

Comprimento de onda (µm)

1. Comportamento espectral de alvosÁgua

Água Pura

Água com sedimentos

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1. Comportamento espectral de alvosÁrea Urbana

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1. Comportamento espectral de alvosÁrea Urbana

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1. Comportamento espectral de alvosSolos

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1. Comportamento espectral de alvos

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2. Composição colorida

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2. Composição colorida

Imagens Coloridas

As imagens obtidas por sensores eletrônicos, em diferentes canais, são individualmente produzidas em preto e branco;

Ao projetar e sobrepor essas imagens, através de filtros coloridos, azul, verde e vermelho (cores primárias) é possível gerar imagens coloridas;

A cor de um objeto vai depender da quantidade de energia por elerefletida, da mistura das cores e da associação das cores com as imagens (ex: vegetação pode ser apresentada na cor vermelha ou verde).

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2. Composição colorida

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Canal 2

Canal 1

Canal 3 Composição Colorida 321 (RGB)(falsa cor)

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Canal 4

Canal 3

Canal 5Composição Colorida 543 (RGB)

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Canal 4

Canal 3

Canal 5Composição Colorida 345 (BRG)

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2. Principais sensores remotos em plataformas espaciais

Programa Landsat

Programa SPOT

Programa CBERS

IRS, ASTER, Modis, ALOS, TerraSAR, Envisat, ERS, MAPSAR, SAC-C, NOAA, Comerciais: IKONOS, EROS, Quickbird, TerraSAR-X, WordView-1, RapidEye.

NASA, CNES, JAXA, ESA, AEB, NOAA, CONAE, CNES, ISRO.

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Série Landsat

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5 diasResolução temporal

890 kmLargura da faixa imageada

260 x 260 mResolução espacial

60ºCampo de Visada

0,63 - 0,69 µm (vermelho) 0,77 - 0,89 µm (infra-vermelho)

Bandas espectrais

Características do Imageador de Amplo Campo de Visada WFI

26 dias com visada vertical (3 dias com visada lateral)Resolução temporal

±32ºCapacidade de apontamento do espelho

113 kmLargura da faixa imageada

20 x 20 mResolução espacial

8,3ºCampo de Visada

0,51 - 0,73 µm (pan)0,45 - 0,52 µm (azul)0,52 - 0,59 µm (verde)0,63 - 0,69 µm (vermelho)0,77 - 0,89 µm (infravermelho próximo)

Bandas espectrais

Características da Câmera Imageadora de Alta Resolução CCD

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26 diasResolução temporal

120 km Largura da faixa imageada

80 x 80 m (160 x 160 m termal)Resolução espacial

8,8ºCampo de Visada

0,50 - 1,10 µm (pancromática)1,55 - 1,75 µm (infravermelho médio)2,08 - 2,35 µm (infravermelho médio)10,40 - 12,50 µm (infravermelho termal)

Bandas espectrais

Características do Imageador por Varredura de Média Resolução IRMSS

130 dias na operação propostaResolução temporal

27 km (nadir)Largura da faixa imageada

2,7 x 2,7 mResolução espacial

2,1ºCampo de Visada

0,50 - 0,80 µm (pancromática)Banda espectral

Características da Câmera Pancromática de Alta Resolução - HRC

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3. Níveis de processamento

Pré-processamentoProcessos ligados a imagem adquirida pelo sensor, com o compromisso de evitar alterações na informação original. Geralmente concentrando-se em erros inerentes as observações.Ex.: Calibração interna e externa do sensor.

ProcessamentoManipulação da informações adquiridas pelo sensor, afim de gerar um produto final que agrupe, interprete ou realce as informações presentes na imagem.Ex.: Classificação.

Pós-processamentoProcessos que visam a homogeneizar, comparar, interpretar o resultado final do processamento, com o compromisso de não comprometê-lo significativamente.Ex.: Analise de maioria e minoria.

39 von 25

Níveis de Pré-processamento:

Nível 0 – imagens brutas.

Nível 1A – Correção radiométrica de distorções devido a diferenças na sensibilidade dos detectores elementares do instrumento de visualização.

Nível 1B – Correção radiométrica idêntica à do nível 1A. Correção geométrica de efeitos sistemáticos

Nível 2A – Correção radiométrica idêntica à do nível 1A. A correção geométrica é feita em uma projeção cartográfica padrão (UTM WGS84 por padrão) não ligada a pontos de controle do solo.

Nível 2B – Este produto vem em uma projeção de mapa com pontos de controle

Nível 3 – Projeção de mapa baseado em pontos de controle de solo e um DEMbaseado nos dados do Reference3D para eliminar distorções devido ao relevo.

3. Níveis de processamento

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4. Processamento digital de Imagens

Classes de operações:operações pontuaisoperações globaisoperações de vizinhança:

- operações lineares : transformada de Fourier,

convolução

- operações não-lineares: morfologia matemática

- operações híbridas

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Histograma h

Operação global que fornece a freqüência de ocorrência dos níveis de cinza de f .

Dá informações sobre a distribuição dos níveis de cinza adinâmica da imagem

Aplicações: filtragem, segmentação, reconhecimento de padrões e imagens.

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4. Processamento digital de ImagensHistograma - Realce

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4. Processamento digital de ImagensHistograma - Contraste

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4. Processamento digital de ImagensHistograma - Contraste

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4. Processamento digital de ImagensHistograma – Brilho

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4. Processamento digital de ImagensHistograma – Brilho

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4. Processamento digital de ImagensHistograma

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4. Processamento digital de ImagensFiltros digitais

pixelx

y

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4. Processamento digital de ImagensFiltros digitais

Processamento local: pixels vizinhos têm, em geral, as mesmas características.

ruído: fenômeno de brusca variação de um pixel em relação a sua vizinhança.

Tipos gerais: linear, não-linear, híbrida.

Domínio: espacial, freqüência

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4. Processamento digital de ImagensFiltros digitaisExemplo: domínio da freqüência

imagem original f espectro |F(u,v)|

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4. Processamento digital de ImagensFiltros digitais

Exemplo de filtragem:

imagem com ruído função H(u,v) imagem filtrada

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4. Processamento digital de ImagensFiltros digitais

Operação local de filtragemConvolução:

g(x, y) f(i, j)h(x i, y j)j n

n

i m

m

= − −= −= −

∑∑

f(x,y)

x

y

h(x-i,y-j)

53 von 25

Filtro média:

h =1

9

1 1 1

1 1 1

1 1 1Exemplo:

f =

10 10 10

10 90 10

10 10 10

10 10 10

10 18 10

10 10 10

4. Processamento digital de ImagensFiltros digitais

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4. Processamento digital de ImagensFiltros digitais

identificam transições bruscas na função f(x,y)Operadores diferencias: o gradiente

∇ =

f

f

xf

y

∂∂

vetor:

magnitude: ∇ =

+

ff

x

f

y

2 21

2

θ =∇

−tg

y

x

1direção:

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4. Processamento digital de ImagensFiltros digitais

Operadores 3x3 de Prewitt:

∇ =

− − −

x

1 1 1

0 0 0

1 1 1

∇ =

y

1 0 1

1 0 1

1 0 1

e Sobel:

∇ =

− − −

x

1 2 1

0 0 0

1 1 1

∇ =

y

1 0 1

2 0 1

1 0 1

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4. Processamento digital de ImagensFiltros digitais4. Processamento digital de ImagensFiltros digitais

∇ =

y

1 0 1

1 0 1

1 0 1

∇ =

− − −

x

1 1 1

0 0 0

1 1 1 ∇ + ∇x y

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Filtragem não-linearfiltragem com preservação de contornosFiltros estatísticos da ordem:

Ex.: filtro da mediana (filtros estatísticos da ordem):

10 10 10

10 100 10

10 10 10

10 10 10 10 10 10 10 10 100

valor mediano

f(x,y)ordenação

substitui

4. Processamento digital de ImagensFiltros digitais

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4. Processamento digital de ImagensFiltros digitais

Filtro da medianaVantagens:

Elimina eficientemente o ruído impulsivo (ruído de Poisson).Não introduz novos valores de níveis de cinza na imagem.

Preserva bordas e pode ser aplicado iterativamente.Desvantagem:

Elimina linhas muito finas e vértices dos objetos.

0100

0100

0100

0000

10100

10100

0

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Exemplo comparativo:

mediana

média

5x5

11x11

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4. Processamento digital de ImagensOperações morfólogicas básicas

sobre conjuntos e funções: Erosão e dilatação

Dilatação: união de todos os pontos da imagem X, tal que o elemento estruturante Bx intercepta X

imagem

= X

= Xc

Bx

imagem dilatada

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4. Processamento digital de ImagensOperações morfólogicas básicas

imagem original dilatação erosão

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Abertura e fechamento morfológicoscombinações de erosão e dilatação:

γ δ εB B B= o

ϕ ε δB B B= o

- abertura :

- fechamento:

Propriedades:

- operações duais, crescentes e idempotentes

- a abertura é anti-extensiva e o fechamento, extensivo

4. Processamento digital de ImagensOperações morfólogicas básicas

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4. Processamento digital de ImagensOperações morfólogicas básicas

Abertura

Fechamento