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1. - Soluções em Geoprocessamento Distribuidor autorizado da MicroImages Visite nosso site ! www.latitude23.com.br

2. 5. Mosaicar imagens de satélite Centenas de imagens de satélites e fotos aéreas podem ser mosaicadas, ou seja, juntadas em uma imagem só. 2 imagens separadas Mosaico (= 1 imagem) O módulo Mosaicar Imagens mostra em passos sucessivos como mosaicar 2 imagens de satélite.

3. 5. Mosaicar imagens de satélite Clique em “Imagem” > “Mosaicagem Automática...”.

4. 5. Mosaicar imagens de satélite Clique no ícone “Adicionar...” .

5. 5. Mosaicar imagens de satélite Clique no ícone “Adicionar...” . Primeiro, navegue até o arquivo de projeto “Treinamento Processar Imagens.rvc” e entre nele, clicando 2x. Selecione com a tecla “Ctrl” os 2 rasters destacados. A seguir, clique no ícone “Adicionar” .

6. 5. Mosaicar imagens de satélite Clique no ícone “Adicionar...” . Os 2 rasters foram adicionados à área de seleção. A seguir, clique em “OK” .

7. 5. Mosaicar imagens de satélite Escolhe a área a ser mosaicada: Extensões em Total: toda área das imagens será mosaicada. Definido pelo Usuário: o usuário define manualmente a área a ser mosaicada. Limitar à Região: uma região delimita a área a ser mosaicada. Concordar com Referência: um raster delimita a área a ser mosaicada Escolhe “Extensões em Total” e avance para o próximo slide. Clique na aba “Extensões”.

8. 5. Mosaicar imagens de satélite Escolhe o formato de saída do mosaico: Raster padrão de TNT: o mosaico é salvo no formato interno padrão de TNTmips. Raster de Tiles: o mosaico é salvo no formato interno para publicação na web. Escolhe a seguir o tipo de raster: 24-bit RGB composto 16-bit RGB composto Clique na aba “Saída”. • Escolhe entre 5 maneiras de compactar o mosaico. • Descompactado: o valor das celas é estritamente mantido sem nenhuma compactação • Padrão sem Perda / Huffman / JPEG2000 Sem Perda: o valor das celas é estritamente mantido e permite processamento analítico do mosaico. • JPEG2000 Qualidade Máxima: compressão com perda mínima para finalidade de visualização. • JPEG200 Usuário-Definido: compressão com perda variável para finalidade de visualização. • JPEG: como JPEG2000, porém com menor compactação. • Recomenda-se usar JPEG2000 por ter maior compactação. • Escolhe entre 4 maneiras de definir a velocidade de visualização dos rasters reamostrados. • Automático: o processo cria pirâmides no modo “ tirar amostras” ou “média” conforme recomendação (veja item 2 e 3). • Tirar Amostras: o processo cria pirâmides para uma visualização mais rápida e é indicado para rasters classificados. • Média: o processo cria pirâmides para uma visualização mais rápida e é indicado para todos os outros tipos de rasters. • Nenhum: o processo não cria pirâmides e resulta em uma visualização mais lenta dos rasters reamostrados. • Por fim, aceite a configuração sugerida dos atributos de saída e avance para o próximo slide.

9. 5. Mosaicar imagens de satélite Primeiro Escolhe o método de reamostragem: Vizinho mais Próximo: o método é adequado para imagens destinadas para análises quantitativas como classificações, porque o valor numérico original da cela é preservada. Bilinear: o método minimiza “aliasing”, porém produz “blurring”. Bicúbico / Lanczos: os métodos minimizam “aliasing” e “blurring”, porém pode produzir “edge halos” em imagens com alterações abruptas de valores numéricos de celas. Para maiores informações sobre reamostragem, veja tutorial “Reamostrar e Reprojetar Imagens de Satélite”. Último Mínimo Máximo Escolhe o método de definir o valor de cela na área de sobreposição: Primeiro: As celas terão os valores do primeiro raster Último: As celas terão os valores do último raster Mínimo: As celas terão os valores mínimos dos rasters sobrepostos. Máximo: As celas terão os valores máximos dos rasters sobrepostos. Menos Extremo: As celas terão os valores menos extremos. Veja as diferenças dos critérios no detalhe (retângulo em vermelho) a direita: “Primeiro” criou o melhor resultado. Não recomenda-se usar “Mínimo”, “Máximo” e “Menos Extremo” por poder produzir áreas sobrepostas não focalizadas. Menos Extremo

10. 5. Mosaicar imagens de satélite Escolhe o método de definir o valor zero: Automático: O mosaico terá o valor zero igual dos rasters de entrada. Zero: O valor “0,0,0” (=preto) será o valor zero. Mais Extremo: O valor mais extremo será o valor zero. Mínimo: O valor mínimo será o valor zero Máximo: O valor máximo será o valor zero Recomenda-se usar “Automático”se os rasters de entrada já possuem valor zero ou usar “Zero”, se os rasters ainda não possuem um valor zero. O restante das opções é para aplicações específicas. A “Faixa Válida” permite restringir a faixa de valores das celas dos rasters de entrada. Escolhe o buffer da área de corte. Recomenda-se acrescentar 2 celas nas extremidades do mosaico para evitar “buracos” nas extremidades em futuras operações com vetores como extrair e transferir. • Escolhe o método de preencher espaços vazios (se existem) entre os rasters de entrada: • Largura: Define até que largura do espaço vazio entre os rasters será aplicada o preenchimento. • Distância Inversa: O valor das celas do preenchimento é calculado por meio da distância inversa. • Invertido ao Quadrado: O valor das celas do preenchimento é calculado por meio do valor invertido ao quadrado. • Por fim, aceite a configuração sugerida dos parâmetros e avance para o próximo slide.

11. 5. Mosaicar imagens de satélite Clique no ícone “Executar...” para executar o processo.

12. 5. Mosaicar imagens de satélite Primeiro, navegue até o arquivo de projeto “Treinamento Processar Imagens.rvc” e entre nele, clicando 2x. Digite o nome sugerido para o mosaico. A seguir, clique em “OK” .

13. 5. Mosaicar imagens de satélite PARABENS! Você criou um mosaico de 2 imagens de satélite. Clique no “X” para encerrar o processo.

14. Soluções em Geoprocessamento Parabéns! Você concluiu o tutorial com sucesso. Continue com o próximo módulo do tutorial. Visite nosso site para conhecer toda a série de tutoriais da Latitude 23: http://latitude23.com.br/tntmips-treinamento-cursos/ Distribuidor autorizado da MicroImages