Processamento de dados multiespectrais - ppt carregar
PublicouWilliam Da Rosa Alterado mais de 4 anos atrás
Apresentação em tema: "Processamento de dados multiespectrais"— Transcrição da apresentação:
1 Processamento de dados multiespectrais
Os dados de detecção remota podem ser usados, em particular, para obter: Informação quantitativa sobre a área de estudo; Cartas temáticas (informação qualitativa). Informação quantitativa é informação sobre uma característica da superfície que varia continuamente (por exemplo, quantidade de vegetação). Cartas temáticas são cartas em que a superfície do terreno é distribuída por um número relativamente reduzido de classes. Cartas de ocupação do solo e as cartas de ocorrência de incêndios são exemplos de cartas temáticas. Em certos casos a produção de cartas temáticas pode ser feita de forma automática usando imagens de satélite e informação sobre as assinaturas espectrais das classes.
2 Informação quantitativa. Exemplo: Índices de vegetação
Quociente simples: NRivp(i)/NRv(i) Normalized Difference Vegetation Index NDVI=( NRivp - NRv)/ ( NRivp + NRv).
3 Índice NDVI Este índice toma valores entre –1 e 1.
4 Exemplo: imagem Landsat-TM
Ocupação agrícola e florestal NDVI > 0.5
5 Efeito do relevo nas bandas de satélite: exemplo
Composição colorida Modelo digital do terreno
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 dos efeitos da variação da geometria de iluminação). NR' – número digital (com correcção radiométrica) r - reflectância
7 A informação usada para construir índices de vegetação depende do sensor. No exemplo acima (Miura et al. 2006) verifica-se que as bandas correspondentes à zona do vermelho e do IVP têm características distintas.
8 Série temporal de valores de NDVI (Illinois, EUA) usando vários sensores, com normalização (Tucker et al. 2005)
9 Classificação: produção de cartas temáticas
Duas principais abordagens: Hipótese do "pixel puro". Postula-se que cada pixel de uma imagem pode ser associado a uma única classe. Misturas espectrais. Considera-se que a assinatura de cada pixel é uma combinação das assinaturas de várias classes.
10 Legenda da carta temática
A legenda é o conjunto de classes a considerar, escolhidas em função do objectivo do processamento e em função da informação contida na imagem de satélite e outra informação adicional usada na classificação. As classes devem ser "suficientemente distintas", no espaço de representação considerado (informação multiespectral, etc). Uma legenda hierárquica permite mais facilmente definir com precisão cada classe e ajustar o conjunto de classes para que a "condição" acima seja verificada.
11 Exemplo: classes de ocupação do solo
Exemplo: Legenda CORINE Land Cover (legenda hierárquica) 1. Territórios artificializados 1.1. Zonas com dominância de habitação Tecido urbano contínuo Tecido urbano descontínuo 1.2. Zonas com revestimento dominantemente artificializado Espaços de actividades industriais, comerciais, … … 1.4. Zonas verdes ordenadas 2. Área com ocupação agrícola 2.1. áreas agrícolas com culturas anuais
12 Num problema de classificação, em que cada pixel é associado a uma e só uma classe, dispõe-se de
Assinaturas espectrais dos pixels (imagem de satélite) e, eventualmente, outro tipo de informação (dados auxiliares), Conjunto de k classes prédefinidas (legenda), Subconjunto de pixels para os quais é conhecida a classe a que está associado cada pixel (amostra de treino), e pretende-se associar cada pixel da imagem a uma das classes por forma a minimizar um certo critério de erro dependente da amostra.
13 Classificação assistida
Imagem: Banda 1 Banda 2, … Amostra Legenda Fotointerpretação, recolha de informação no terreno, ...
14 Assinaturas espectrais Exemplo: imagem SPOT-HRV
Banda 1 Banda 2 ... Pixel 1 Pixel 2 ... Assinaturas espectrais Exemplo: imagem SPOT-HRV
15 Assinaturas espectrais
Como o número radiométrico de cada pixel em cada banda pertence a {0,1,...,2b}, em que b é a resolução radiométrica, as assinaturas espectrais são elementos do produto cartesiano {0,1,...,2b}n, se houver n bandas. Por exemplo, as assinaturas espectrais para as 3 bandas SPOT-HRV são elementos de {0,1,...,255}3 e as as assinaturas espectrais para as 7 bandas Landsat-TM são elementos de {0,1,...,255}7 .
16 Assinaturas espectrais médias de quatro classes de ocupação do solo
Imagens SPOT-HRV: 3 bandas urbano água floresta agricultura
17 urbano agricultura floresta Assinatura espectral de um novo pixel a classificar: a que classe deve ser associado? água
18 Representação das classes no espaço das assinaturas espectrais
Se cada classe tivesse uma assinatura espectral única, então seria representada por um ponto em Rn. No entanto, uma classe é tipicamente composta por pixels com assinaturas distintas. Por isso, cada classe tem uma certa localização e uma certa dispersão no espaço das assinaturas espectrais. Os indicadores de localização e de dispersão mais usados são, respectivamente, o vector média e matriz de variância-covariância.
19 Vector média e matriz de variância-covariância
Considere-se uma matriz Anxm Seja xj a j-ésima coluna de A, com j=1,...,m O vector média é um vector com n componentes, dado por µ=(x1+...+xm)/m (xj-µ) é o vector desvio entre a j-ésima coluna de A e o vector média A matriz de variância-covariância é uma matriz simétrica com n linhas e n colunas e define-se como S=(1/m) Σj=1,..,m(xj-µ) (xj-µ)T
20 Regra de decisão baseada no vector média e nas matrizes de variância-covariância das classes
Dado uma assinatura espectral x, e um conjunto de classes com médias µ1,…, µk e com matrizes de variância-covariância Σ1,..., Σk, x deve ser associado à classe mais próxima. Para definir esta regra é preciso escolher, para todo o i, uma medida de distância entre um vector x e a i-ésima classe caracterizada por (µi, Σi)
21 Algumas distâncias entre objectos e classes
Distância de x à média da i-ésima classe (é o quadrado da distância euclideana entre x e µi): d2(x,i)=(x-µi)T (x-µi). Distância de Mahalanobis de x à i-ésima classe: D2(x,i) = (x-µi)T Σi-1 (x-µi). A distância de Mahalanobis é uma generalização da distância euclideana e é preferível para classificação se as matrizes de variância-covariância das classes são conhecidas.
22 Estimar médias e matrizes de variância-covariância
Dado que os parâmetros de localização e dispersão das classes não são conhecidos, é necessário estimá-los recorrendo a uma amostra (de treino). Essas estimativas são obtidas do seguinte modo: Delinear um esquema de amostragem de pixels na imagem para definir amostras: subconjuntos de pixels de cada classe Identificar a classe a que pertence cada pixel (usando fotografia aérea, ou trabalho de campo, etc); A partir da amostra de treino, calcular estimativas do vector média e da matriz de variância-covariância para cada classe.
23 Classificação: regra de afectação baseada na distância de Mahalanobis
Resinosas Arbustivo Solo descoberto Misto Folhosas Agricultura Urbano Representação no plano discriminante principal: subespaço de R6
24 Um pixel com assinatura espectral (30,50) nas bandas 2 e 3 está a uma distância de Mahalanobis de da classe "urbano" e a uma distância de da classe "água" urbano água média
25 Avaliação da precisão de uma carta temática
Dados auxiliares: DTM, pontos de controle,... Trabalho de campo Fotografia aérea Informação espectral (imagem de satélite) Legenda Pré-processamento Amostra Imagem georeferenciada e corrigida teste treino Classificação (Pós-processamento) Avaliação da precisão Carta temática
26 Avaliação da precisão da classificação com uma matriz de erro
Precisão do "produtor": proporção dos pixels da classe bem classificados Precisão global Precisão do "utilizador": proporção dos pixels na carta temática que pertencem à classe