Processamento Digital de Imagens

1. Processamento Digital de Imagens

2. Processamento Digital de Imagens • Breve Revisão de Conceitos; • Grandezas Espectrais; • Reflectância espectral – Água, Vegetação & Solo; • Processamento Digital de Imagens – Definição; • Etapas do Processamento; • Imagens Coloridas.

3. Conceito: Sensoriamento Remoto Sensoriamento Obtenção de dados Remoto Distante

4. Conceitos Básicos • Alvos • São objetos ou fenômenos que possuem capacidade de refletir a energia radiante incidente sobre eles, sendo definidos por seus comportamentos espectrais característicos, por exemplo, a água, o solo, a vegetação, as nuvens, etc • Reflectância espectral, Absortância & Transmitância • Quando um fluxo i de REM incide sobre um objeto, três fenômenos podem ocorrer: • uma parte do fluxo é refletida por ele - r; • outra parte do fluxo penetra no objeto, sendo progressivamente absorvido - a; • e parte consegue atravessá-lo - t, emergindo novamente para o espaço

5. r i Objeto a t Reflexão, transmissão e absorção de um fluxo de REM Fonte: Steffen et al., 1982 - modificado Conceitos Básicos

6. Grandezas Radiométricas • Os alvos ao interagir com a REM produzem variações espectrais significantes. • Por exemplo, uma folha de uma planta tem cor verde por refletir predominantemente a cor verde, absorvendo mais os outros comprimentos de onda. • Esta interação não ocorre somente na região do visível, mas pode ser encontrada ao longo de todo o espectro eletromagnético. • O padrão de resposta espectral, também conhecido como assinatura ou resposta espectral

7. Reflectanciaespectral (%) FATORES QUE INFLUENCIAM A REFLECTÂNCIA PIGMENTAÇÃO ESTRUTURA PRESENÇA DE ÁGUA CELULAR 70 60 50 40 30 20 10 0 Absorção da REM Pela clorofila Solo • Curvas características da refletância espectral da vegetação verde, solo nu seco e água limpa. • Fonte: Lillesand & Keifir, 1995 - modificado Vegetação Água Absorção da REM pela água presente na vegetação e no solo 0,4 0,6 0,8 1,0 1,2 1,4 1,6 1,8 2,0 2,2 2,4 2,6 Comprimento de onda (m) VISÍVEL INFRAVERELHO INFRAVERMELHO MÉDIO PRÓXIMO

8. Açude Coremas Açude Mãe D'Água A Açude Coremas Açude Mãe D'Água B Reflectância Espectral - Água • Complexo Coremas/Mãe D'Água • A - Imagem TM/Landsat-5 - banda 3 (imagem da região do visível - vermelho) • O açude Coremas apresenta alta refletância (tonalidade de cinza claro) devido à presença de material em suspensão enquanto que o açude Mãe D'Água apresenta boa transmitância (cinza escuro) • B - Imagem TM/Landsat-5 - banda 4 (imagem da região do infravermelho próximo) • Ambos os açudes apresentam alta absorção e transmitância da REM.

9. Prisma Verde Amarelo Azul Laranja Violeta Vermelho • Apresentação didática da interação da vegetação com o espectro visível da luz branca. • Fonte: Coutinho, 1995 - modificado Reflectância Espectral - Vegetação • A refletância da vegetação na região do visível está diretamente relacionada com a pigmentação. • No processo da fotossíntese, a vegetação aproveita de maneira diferenciada as radiações que compõem o espectro visível da luz branca.

10. Violeta Índigo Azul Azul-Verde verde Amarelo Laranja Vermelho Vermelho Extremo Infravermelho próximo 100 80 50 30 20 10 8 5 3 2 1 Reflectance espectral (%) Antes do ataque da doença Logo após o ataque da doença Após um longo tempo da vegetação ter sido infectada pela doença Aumenta a refletância na região do azul Diminui a re-fletância na região do ver-de. Aumenta a refletância na região do vermelho Diminui a refletância na região do infravermelho próximo 0,4 0,5 0,6 0,7 0,8 0,9 Comprimento de onda (m) • Refletância característica das folhas de uma vegetação saudável e de uma vegetação doente • Fonte: Colwell, 1960 - modificado Reflectância Espectral - Vegetação

11. FATORES QUE INFLUENCIAM A REFLECTÂNCIA Solo 0,4 0,6 0,8 1,0 1,2 1,4 1,6 1,8 2,0 2,2 Comprimento de onda (m) Reflectância Espectral - Solo • Depende de vários fatores, complexos, variáveis e inter-relacionados, tais como: • Umidade; • Composição granulométrica; • Rugosidade da superfície; • Presença de óxido de ferro e presença de matéria orgânica, dentre outros.

12. Banda 2 – região espectral do verde (0,52m – 0,60m) Banda 1 – região espectral do azul/verde (0,45 m – 052m) Banda 3 – região espectral do vermelho (0,63m – 0,69m) • Banda 4 – região espectral do infravermelho próximo (0,76m – 0,90m) • Banda 5 – região espectral do infravermelho médio (1,55 m – 1,75 m) • Banda 7 – região espectral do infravermelho médio (2,08m – 2,35m) Imagens Landsat - 5 do litoral norte do estado do Rio Grande do Norte de 17 de junho de 1989.

13. Processamento Digital de Imagens Definição: “Manipulação de uma imagem por computador de modo onde a entrada e a saída do processo são imagens” Processar uma imagem

14. Processamento Digital de Imagens • Inclui diversas áreas como: • Análise de recursos naturais; • Meteorologia; • Transmissão digital de sinais de televisão ou fac-símile; • Análise de imagens biomédicas; • Análise de imagens metalográficas e de fibras vegetais; • Obtenção de imagens médicas por ultra-som, radiação nuclear ou técnicas de tomografia computadorizada; • Automação industrial: sensores visuais em robôs.

15. Processamento Digital de Imagens • Realce de Contraste

16. Processamento Digital de Imagens • Redução de Ruído

17. Processamento Digital de Imagens • Técnicas de PDI: • permitem analisar uma cena nas várias regiões do espectro eletromagnético; • extraem informação quantitativa da imagem; • realizam medidas impossíveis de serem obtidas manualmente; • possibilitam a integração de vários tipos de dados, devidamente georeferenciados.

18. 223 180 205 30 223 223 180 180 90 205 223 205 205 30 30 Processamento Digital de Imagens • Cada célula tem sua localização definida em um sistema de coordenadas (x,y); • Cada célula possui um atributo numérico “z” que é o nível de cinza (DN – digital number); • O DN de uma célula representa a intensidade de energia eletromagnética (refletida ou emitida) medida pelo sensor;

19. Processamento Digital de Imagens • O sistema visual humano não é muito sensível a variações de intensidade (no máximo 30 diferentes tons de cinza); • O computador consegue diferenciar qualquer quantidade de níveis de cinza: • imagens de 8 bits – 28=256 níveis de cinza, • imagens de 10 bits – 210=1024 níveis de cinza, etc.

20. Etapas - PDI

21. Etapas - PDI Pré-Processamento Refere-se ao processamento inicial de dados brutos para calibração radiométrica da imagem, correção de distorções geométricas e remoção de ruído.

22. Etapas - PDI Realce Visa melhorar a qualidade da imagem, permitindo uma melhor discriminação dos objetos presentes na imagem. As técnicas de realce mais comuns em PDI são: realce de contraste, filtragem, operação aritmética, transformação IHS e componentes principais.

23. Etapas - PDI Classificação Na classificação são atribuídas classes aos objetos presentes na imagem. “ Classificação é o processo de extração de informação em imagens para reconhecer padrões e objetos homogêneos e são utilizados em Sensoriamento Remoto para mapear áreas da superfície terrestre que correspondem aos temas de interesse.”

24. Cena 214/065 do sensor TM LANDSAT 5 (1989) Composição Colorida RGB (Bandas 4,5 e 2) Campina Grande - PB Composição Colorida RGB com realce linear (Bandas 4,5 e 2)

25. Cena 214/065 do sensor TM LANDSAT 7 (24/07/2000) Composição Colorida RGB com realce linear (Bandas 5,4 e 3) Campina Grande - PB Classificação de Padrões

26. Imagens Coloridas • As imagens obtidas por sensores eletrônicos, em diferentes canais, são individualmente produzidas em preto e branco; • As imagens coloridas são obtidas a partir da combinação das bandas 3 a 3, como por exemplo, banda 1, banda 2 e banda 3, ou, banda 2, banda 3 e banda 4. Ao negativo de cada banda é atribuída uma cor: azul, verde e vermelho. • Ao projetar e sobrepor essas imagens, através de filtros coloridos, azul, verde e vermelho (cores primárias) é possível gerar imagens coloridas;

27. Composição colorida da imagem TM/Landsat-5 de 17 de junho de 1984 Imagens Coloridas • A cor de um objeto vai depender da quantidade de energia por ele refletida, da mistura das cores e da associação das cores com as imagens. A área destacada, contem uma vegetação com um alto índice de massa foliar, está representada pela cor verde escura

28. Canal 3 Canal 4 Canal 5 Composição Colorida 543 (RGB)

29. Canal 3 Canal 4 Canal 5 Composição Colorida 345 (BRG)

30. Imagens Coloridas • Se um objeto é claro somente em uma das imagens originais, na imagem colorida ele é representado pela cor que foi associada a essa imagem original • Se um objeto aparece claro em duas das imagens originais sua cor na imagem colorida vai ser a resultante da mistura entre as duas cores que forem associadas às imagens originais; • Os exemplos 1 e 2 são as composições mais utilizadas. Nelas a cor dos objetos, em geral é falsa;

31. Imagens Coloridas • A partir de imagens do visível, por exemplo, é possível gerar uma imagem colorida natural, desde que elas sejam associadas às respectivas cores: • Canal 1 – faixa da luz azul do espectro visível associamos a cor azul • Canal 2 – faixa da luz verde do espectro visível associamos a cor verde • Canal 3 – faixa da cor vermelha do espectro visível associamos a cor vermelha

32. Canal 1 Canal 2 Canal 3 Composição Colorida 321 (RGB) (falsa cor)