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4.4 Processamento Digital de Imagens de Satélite
As imagens de satélite são uma representação matricial de uma parte da superfície terrestre, onde apresentam uma composição de elementos denominados de pixeis ordenados na forma de uma matriz bidimensional. Cada pixel da imagem existe uma única posição na matriz, indicada pela intersecção de uma linha e uma coluna que representa uma área definida da superfície terrestre.
Para cada pixel é associado um valor de intensidade denominado número digital (DN) que representa a medida física da quantidade de energia eletromagnética incidente nos detectores do sensor (radiância), seja pela reflexão da energia solar nos objetos sobre a superfície terrestre, ou pela radiação infravermelha emitida por eles.
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Esses parâmetros são fundamentais para os direcionamentos a serem estabelecidos no PDI. Assim, após a seleção e aquisição das imagens deve-se realizar, inicialmente, a etapa de pré-processamento, a qual consiste em transformações aplicadas à imagem, onde algumas técnicas podem ser realizadas, tais como: melhoramento de contraste, remoção de ruídos, recorte da imagem, calibração radiométrica da imagem, correção de distorções geométricas, dentre outros.
A manipulação do contraste dos objetos presentes em uma imagem digital consiste em um remapeamento radiométrico de cada pixel da imagem, a fim de aumentar a discriminação visual entre eles. Embora a escolha do mapeamento adequado seja, em princípio, essencialmente empírica, uma análise prévia do histograma da imagem se afigura, em muitos casos, bastante útil.
Basicamente, a necessidade de se realçar contrastes em uma imagem deve-se ao fato da visão humana poder distinguir um número finito de níveis de sombreamento, que é muito inferior ao que uma tela de computador pode oferecer. Assim, as metodologias aplicadas permitem modificar as tonalidades de sombreamento - no caso de imagens em preto e branco - para que sejam melhor identificadas. Pode-se destacar os filtros lineares, não lineares e técnicas de equalização de histograma.
O operador de suavizamento utilizado foi o Gaussiano que se constitui como uma operação de convolução, utilizada para “borrar” uma imagem digital com o objetivo de remover detalhes e ruídos. Neste sentido, este operador é similar ao método mais comum utilizado para realizar esta operação, chamado de filtro médio, mas utiliza um
kernel diferente que representa a forma da distribuição Gaussiana.
A suavização por filtragem Gaussiana é a utilização da distribuição 2-D como uma função de ponto de espalhamento, o que é obtido através de convolução. Como a imagem é alocada como uma coleção discreta de pixels é necessário produzir uma aproximação discreta da função de distribuição Gaussiana antes de realizar a convolução.
Uma distribuição Gaussiana com média zero e desvio padrão em uma dimensão é ilustrada na Figura 12 e é descrita pela equação (2).
( x ) 2 πσ e 2 σ 2 ( 2 )
Figura 1
Com isso, seria necessária
prática ela se torna zero para qualquer valor mais distante do que três ou quatro desvios
suavização Gaussi
operação pode ser realizada de modo relativamente eficiente, desde que a equação seja separável nas suas componentes
executada primeiramente convolu 1
uma média ponderada de cada pixel em relação a sua vizinhança. Por cau
técnica provê melhores resultados do que um filtro médio de igual tamanho. Enquanto isso, o grau de suavização de uma imagem através da filtragem Gaussiana é determinado pelo seu desvio
d
aleatório, são utilizados processos de filtragem na imagem. Isso faz com que o ''ruído'' presente na imagem seja removido.
apresentarem características eficazes no monitoramento Terrestres
Figura 1
Com isso, seria necessária
prática ela se torna zero para qualquer valor mais distante do que três ou quatro desvios
suavização Gaussi
operação pode ser realizada de modo relativamente eficiente, desde que a equação seja separável nas suas componentes
executada primeiramente convolu
1-uma média ponderada de cada pixel em relação a sua vizinhança. Por cau
técnica provê melhores resultados do que um filtro médio de igual tamanho. Enquanto isso, o grau de suavização de uma imagem através da filtragem Gaussiana é determinado pelo seu desvio
de tamanhos maiores para serem devidamente representados.
aleatório, são utilizados processos de filtragem na imagem. Isso faz com que o ''ruído'' presente na imagem seja removido.
apresentarem características eficazes no monitoramento Terrestres
Figura 1
Com isso, seria necessária
prática ela se torna zero para qualquer valor mais distante do que três ou quatro desvios
suavização Gaussi
operação pode ser realizada de modo relativamente eficiente, desde que a equação seja separável nas suas componentes
executada primeiramente convolu -D e depois convoluindo na direção
uma média ponderada de cada pixel em relação a sua vizinhança. Por cau
técnica provê melhores resultados do que um filtro médio de igual tamanho. Enquanto isso, o grau de suavização de uma imagem através da filtragem Gaussiana é determinado pelo seu desvio
e tamanhos maiores para serem devidamente representados.
aleatório, são utilizados processos de filtragem na imagem. Isso faz com que o ''ruído'' presente na imagem seja removido.
apresentarem características eficazes no monitoramento Terrestres
Figura 1
Com isso, seria necessária
prática ela se torna zero para qualquer valor mais distante do que três ou quatro desvios
suavização Gaussi
operação pode ser realizada de modo relativamente eficiente, desde que a equação seja separável nas suas componentes
executada primeiramente convolu D e depois convoluindo na direção
uma média ponderada de cada pixel em relação a sua vizinhança. Por cau
técnica provê melhores resultados do que um filtro médio de igual tamanho. Enquanto isso, o grau de suavização de uma imagem através da filtragem Gaussiana é determinado pelo seu desvio
e tamanhos maiores para serem devidamente representados.
aleatório, são utilizados processos de filtragem na imagem. Isso faz com que o ''ruído'' presente na imagem seja removido.
apresentarem características eficazes no monitoramento Terrestres
Figura 1
Com isso, seria necessária
prática ela se torna zero para qualquer valor mais distante do que três ou quatro desvios
suavização Gaussi
operação pode ser realizada de modo relativamente eficiente, desde que a equação seja separável nas suas componentes
executada primeiramente convolu D e depois convoluindo na direção
uma média ponderada de cada pixel em relação a sua vizinhança. Por cau
técnica provê melhores resultados do que um filtro médio de igual tamanho. Enquanto isso, o grau de suavização de uma imagem através da filtragem Gaussiana é determinado pelo seu desvio
e tamanhos maiores para serem devidamente representados.
aleatório, são utilizados processos de filtragem na imagem. Isso faz com que o ''ruído'' presente na imagem seja removido.
apresentarem características eficazes no monitoramento Terrestres
Figura 1
Com isso, seria necessária
prática ela se torna zero para qualquer valor mais distante do que três ou quatro desvios
suavização Gaussi
operação pode ser realizada de modo relativamente eficiente, desde que a equação seja separável nas suas componentes
executada primeiramente convolu D e depois convoluindo na direção
uma média ponderada de cada pixel em relação a sua vizinhança. Por cau
técnica provê melhores resultados do que um filtro médio de igual tamanho. Enquanto isso, o grau de suavização de uma imagem através da filtragem Gaussiana é determinado pelo seu desvio
e tamanhos maiores para serem devidamente representados.
aleatório, são utilizados processos de filtragem na imagem. Isso faz com que o ''ruído'' presente na imagem seja removido.
apresentarem características eficazes no monitoramento Terrestres
Figura 1
Com isso, seria necessária
prática ela se torna zero para qualquer valor mais distante do que três ou quatro desvios
suavização Gaussi
operação pode ser realizada de modo relativamente eficiente, desde que a equação seja separável nas suas componentes
executada primeiramente convolu D e depois convoluindo na direção
uma média ponderada de cada pixel em relação a sua vizinhança. Por cau
técnica provê melhores resultados do que um filtro médio de igual tamanho. Enquanto isso, o grau de suavização de uma imagem através da filtragem Gaussiana é determinado pelo seu desvio
e tamanhos maiores para serem devidamente representados.
aleatório, são utilizados processos de filtragem na imagem. Isso faz com que o ''ruído'' presente na imagem seja removido.
apresentarem características eficazes no monitoramento Terrestres
Figura 1
Em teoria, a distribuição Gaussiana é assintótica e positiva em qualquer valor. Com isso, seria necessária
prática ela se torna zero para qualquer valor mais distante do que três ou quatro desvios
Uma vez que a máscara adequada tenha sido definida, a operação de suavização Gaussi
operação pode ser realizada de modo relativamente eficiente, desde que a equação seja separável nas suas componentes
executada primeiramente convolu D e depois convoluindo na direção
O resultado obtido com a utilização dessa distribuição representa desta forma uma média ponderada de cada pixel em relação a sua vizinhança. Por cau
técnica provê melhores resultados do que um filtro médio de igual tamanho. Enquanto isso, o grau de suavização de uma imagem através da filtragem Gaussiana é determinado pelo seu desvio
e tamanhos maiores para serem devidamente representados.
Comumente, em casos onde a imagem captada está contaminada por ruído aleatório, são utilizados processos de filtragem na imagem. Isso faz com que o ''ruído'' presente na imagem seja removido.
-As imagens Landsat 5 do sensor TM (
apresentarem características eficazes no monitoramento Terrestres
Figura 12
Em teoria, a distribuição Gaussiana é assintótica e positiva em qualquer valor. Com isso, seria necessária
prática ela se torna zero para qualquer valor mais distante do que três ou quatro
desvios-Uma vez que a máscara adequada tenha sido definida, a operação de suavização Gaussi
operação pode ser realizada de modo relativamente eficiente, desde que a equação seja separável nas suas componentes
executada primeiramente convolu D e depois convoluindo na direção
O resultado obtido com a utilização dessa distribuição representa desta forma uma média ponderada de cada pixel em relação a sua vizinhança. Por cau
técnica provê melhores resultados do que um filtro médio de igual tamanho. Enquanto isso, o grau de suavização de uma imagem através da filtragem Gaussiana é determinado pelo seu desvio
e tamanhos maiores para serem devidamente representados.
Comumente, em casos onde a imagem captada está contaminada por ruído aleatório, são utilizados processos de filtragem na imagem. Isso faz com que o ''ruído'' presente na imagem seja removido.
-Aquis
As imagens Landsat 5 do sensor TM (
apresentarem características eficazes no monitoramento Terrestres
2
Em teoria, a distribuição Gaussiana é assintótica e positiva em qualquer valor. Com isso, seria necessária
prática ela se torna zero para qualquer valor mais distante do que três ou quatro -padrões em relação à média.
Uma vez que a máscara adequada tenha sido definida, a operação de suavização Gaussi
operação pode ser realizada de modo relativamente eficiente, desde que a equação seja separável nas suas componentes
executada primeiramente convolu D e depois convoluindo na direção
O resultado obtido com a utilização dessa distribuição representa desta forma uma média ponderada de cada pixel em relação a sua vizinhança. Por cau
técnica provê melhores resultados do que um filtro médio de igual tamanho. Enquanto isso, o grau de suavização de uma imagem através da filtragem Gaussiana é determinado pelo seu desvio
e tamanhos maiores para serem devidamente representados.
Comumente, em casos onde a imagem captada está contaminada por ruído aleatório, são utilizados processos de filtragem na imagem. Isso faz com que o ''ruído'' presente na imagem seja removido.
Aquis
As imagens Landsat 5 do sensor TM (
apresentarem características eficazes no monitoramento Terrestres
–
Em teoria, a distribuição Gaussiana é assintótica e positiva em qualquer valor. Com isso, seria necessária
prática ela se torna zero para qualquer valor mais distante do que três ou quatro padrões em relação à média.
Uma vez que a máscara adequada tenha sido definida, a operação de suavização Gaussi
operação pode ser realizada de modo relativamente eficiente, desde que a equação seja separável nas suas componentes
executada primeiramente convolu D e depois convoluindo na direção
O resultado obtido com a utilização dessa distribuição representa desta forma uma média ponderada de cada pixel em relação a sua vizinhança. Por cau
técnica provê melhores resultados do que um filtro médio de igual tamanho. Enquanto isso, o grau de suavização de uma imagem através da filtragem Gaussiana é determinado pelo seu desvio
e tamanhos maiores para serem devidamente representados.
Comumente, em casos onde a imagem captada está contaminada por ruído aleatório, são utilizados processos de filtragem na imagem. Isso faz com que o ''ruído'' presente na imagem seja removido.
Aquis
As imagens Landsat 5 do sensor TM (
apresentarem características eficazes no monitoramento Terrestres
–
Em teoria, a distribuição Gaussiana é assintótica e positiva em qualquer valor. Com isso, seria necessária
prática ela se torna zero para qualquer valor mais distante do que três ou quatro padrões em relação à média.
Uma vez que a máscara adequada tenha sido definida, a operação de suavização Gaussi
operação pode ser realizada de modo relativamente eficiente, desde que a equação seja separável nas suas componentes
executada primeiramente convolu D e depois convoluindo na direção
O resultado obtido com a utilização dessa distribuição representa desta forma uma média ponderada de cada pixel em relação a sua vizinhança. Por cau
técnica provê melhores resultados do que um filtro médio de igual tamanho. Enquanto isso, o grau de suavização de uma imagem através da filtragem Gaussiana é determinado pelo seu desvio
e tamanhos maiores para serem devidamente representados.
Comumente, em casos onde a imagem captada está contaminada por ruído aleatório, são utilizados processos de filtragem na imagem. Isso faz com que o ''ruído'' presente na imagem seja removido.
Aquis
As imagens Landsat 5 do sensor TM (
apresentarem características eficazes no monitoramento
Terrestres, de resolução espacial considerada média, com aquisição livre
Forma da distribuição Gaussiana com média zero e desvio
Em teoria, a distribuição Gaussiana é assintótica e positiva em qualquer valor. Com isso, seria necessária
prática ela se torna zero para qualquer valor mais distante do que três ou quatro padrões em relação à média.
Uma vez que a máscara adequada tenha sido definida, a operação de suavização Gaussi
operação pode ser realizada de modo relativamente eficiente, desde que a equação seja separável nas suas componentes
executada primeiramente convolu D e depois convoluindo na direção
O resultado obtido com a utilização dessa distribuição representa desta forma uma média ponderada de cada pixel em relação a sua vizinhança. Por cau
técnica provê melhores resultados do que um filtro médio de igual tamanho. Enquanto isso, o grau de suavização de uma imagem através da filtragem Gaussiana é determinado pelo seu desvio
e tamanhos maiores para serem devidamente representados.
Comumente, em casos onde a imagem captada está contaminada por ruído aleatório, são utilizados processos de filtragem na imagem. Isso faz com que o ''ruído'' presente na imagem seja removido.
Aquis
As imagens Landsat 5 do sensor TM (
apresentarem características eficazes no monitoramento
, de resolução espacial considerada média, com aquisição livre
Forma da distribuição Gaussiana com média zero e desvio
Em teoria, a distribuição Gaussiana é assintótica e positiva em qualquer valor. Com isso, seria necessária
prática ela se torna zero para qualquer valor mais distante do que três ou quatro padrões em relação à média.
Uma vez que a máscara adequada tenha sido definida, a operação de suavização Gaussi
operação pode ser realizada de modo relativamente eficiente, desde que a equação seja separável nas suas componentes
executada primeiramente convolu D e depois convoluindo na direção
O resultado obtido com a utilização dessa distribuição representa desta forma uma média ponderada de cada pixel em relação a sua vizinhança. Por cau
técnica provê melhores resultados do que um filtro médio de igual tamanho. Enquanto isso, o grau de suavização de uma imagem através da filtragem Gaussiana é determinado pelo seu desvio
e tamanhos maiores para serem devidamente representados.
Comumente, em casos onde a imagem captada está contaminada por ruído aleatório, são utilizados processos de filtragem na imagem. Isso faz com que o ''ruído'' presente na imagem seja removido.
Aquis
As imagens Landsat 5 do sensor TM (
apresentarem características eficazes no monitoramento
, de resolução espacial considerada média, com aquisição livre
Forma da distribuição Gaussiana com média zero e desvio
Em teoria, a distribuição Gaussiana é assintótica e positiva em qualquer valor. Com isso, seria necessária
prática ela se torna zero para qualquer valor mais distante do que três ou quatro padrões em relação à média.
Uma vez que a máscara adequada tenha sido definida, a operação de suavização Gaussi
operação pode ser realizada de modo relativamente eficiente, desde que a equação seja separável nas suas componentes
executada primeiramente convolu D e depois convoluindo na direção
O resultado obtido com a utilização dessa distribuição representa desta forma uma média ponderada de cada pixel em relação a sua vizinhança. Por cau
técnica provê melhores resultados do que um filtro médio de igual tamanho. Enquanto isso, o grau de suavização de uma imagem através da filtragem Gaussiana é determinado pelo seu desvio
e tamanhos maiores para serem devidamente representados.
Comumente, em casos onde a imagem captada está contaminada por ruído aleatório, são utilizados processos de filtragem na imagem. Isso faz com que o ''ruído'' presente na imagem seja removido.
Aquis
As imagens Landsat 5 do sensor TM (
apresentarem características eficazes no monitoramento
, de resolução espacial considerada média, com aquisição livre
Forma da distribuição Gaussiana com média zero e desvio
Em teoria, a distribuição Gaussiana é assintótica e positiva em qualquer valor. Com isso, seria necessária
prática ela se torna zero para qualquer valor mais distante do que três ou quatro padrões em relação à média.
Uma vez que a máscara adequada tenha sido definida, a operação de suavização Gaussi
operação pode ser realizada de modo relativamente eficiente, desde que a equação seja separável nas suas componentes
executada primeiramente convolu D e depois convoluindo na direção
O resultado obtido com a utilização dessa distribuição representa desta forma uma média ponderada de cada pixel em relação a sua vizinhança. Por cau
técnica provê melhores resultados do que um filtro médio de igual tamanho. Enquanto isso, o grau de suavização de uma imagem através da filtragem Gaussiana é determinado pelo seu desvio
e tamanhos maiores para serem devidamente representados.
Comumente, em casos onde a imagem captada está contaminada por ruído aleatório, são utilizados processos de filtragem na imagem. Isso faz com que o ''ruído'' presente na imagem seja removido.
Aquisição das Imagens
As imagens Landsat 5 do sensor TM (
apresentarem características eficazes no monitoramento
, de resolução espacial considerada média, com aquisição livre
Forma da distribuição Gaussiana com média zero e desvio
Em teoria, a distribuição Gaussiana é assintótica e positiva em qualquer valor. Com isso, seria necessária
prática ela se torna zero para qualquer valor mais distante do que três ou quatro padrões em relação à média.
Uma vez que a máscara adequada tenha sido definida, a operação de suavização Gaussi
operação pode ser realizada de modo relativamente eficiente, desde que a equação seja separável nas suas componentes
executada primeiramente convolu D e depois convoluindo na direção
O resultado obtido com a utilização dessa distribuição representa desta forma uma média ponderada de cada pixel em relação a sua vizinhança. Por cau
técnica provê melhores resultados do que um filtro médio de igual tamanho. Enquanto isso, o grau de suavização de uma imagem através da filtragem Gaussiana é determinado pelo seu desvio
e tamanhos maiores para serem devidamente representados.
Comumente, em casos onde a imagem captada está contaminada por ruído aleatório, são utilizados processos de filtragem na imagem. Isso faz com que o ''ruído'' presente na imagem seja removido.