Visite nosso site ! latitude23.br

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

3. Classificação supervisionada de Imagens Imagens de satélites e fotos aéreas mostram o comportamento espectral de diferentes objetos da superfície terrestre e da atmosfera. Os diferentes espectros dos alvos terrestres permitem “classificar” uma imagem de satélite / foto aérea. O módulo Classificação supervisionada de Imagens mostra em passos sucessivos a elaboração de uma classificação supervisionada de uso de terra por meio de uma imagem de satélite.

3. Classificação supervisionada de Imagens Clique em “Imagem” > “Interpretar” > Classificação Automática” para iniciar a classificação de imagens.

3. Classificação supervisionada de Imagens Clique em “Rasters” para carregar as bandas a serem usadas na classificação.

3. Classificação supervisionada de Imagens Navegue até o arquivo de projeto “Classificação de Imagens.rvc” e entra nele, clicando 2x. Selecione as 4 bandas sugeridas com a tecla “Shift”. A seguir, clique no ícone “Adicionar” para transferir as bandas para a área de seleção.

3. Classificação supervisionada de Imagens A seguir, clique em “OK”.

3. Classificação supervisionada de Imagens Clique em “Máscara...” para carregar a máscara anteriormente criada.

3. Classificação supervisionada de Imagens Navegue até o arquivo de projeto “Classificação de Imagens.rvc” e entra nele, clicando 2x. Selecione a máscara. A seguir, clique em “OK”.

3. Classificação supervisionada de Imagens Ative “Análise” e “Saída”. As celas dentro da máscara terão o valor “0” (preto). Clique em “Dados de Treinamento...” para carregar o jogo de treinamento anteriormente criado.

3. Classificação supervisionada de Imagens Navegue até o arquivo de projeto “Classificação de Imagens.rvc” e entra nele, clicando 2x. Selecione o jogo de treinamento. A seguir, clique em “OK”.

3. Classificação supervisionada de Imagens “Probabilidade Apriori” permite estabelecer a probabilidade de ocorrência para cada atributo para aprimorar a classificação. “Porcentagem Mínima de Probabilidade” permite estabelecer o grau de semelhança espectral entre uma determinada cela e uma classe do jogo de treinamento para que a cela seja associada a uma classe. Celas, que não atingem o nível suficiente de semelhança (em %) serão classificadas com valor “0” (preto).

3. Classificação supervisionada de Imagens A seguir, clique em “Arquivo” > “Executar...” para executar a classificação. Primeiramente, digite o valor “80”.

3. Classificação supervisionada de Imagens A classificação criará 2 produtos. A classificação em si (“Classe”) e um raster (“Distância”), que mede o nível de associação de cada cela à classe. Clique em “Nome Automático...” para aceitar os nomes sugeridos.

3. Classificação supervisionada de Imagens A seguir, clique em “OK” para salvar a classificação.

3. Classificação supervisionada de Imagens Observe a classificação. No próximo módulo do tutorial, vamos analisar e interpretar a classificação.

3. Classificação supervisionada de Imagens Clique nas cores para modificar as cores das classes conforme sugerido.

3. Classificação supervisionada de Imagens A seguir, clique em “Pre de Buraco” (=Preenchimento de Buraco) com tamanho de kernel “3x3”. Celas individuais discrepantes serão reclassificadas e associadas à classe predominante em volta da cela. O maior o kernel (3x3, 5x5 etc), o maior a geralização e reclassificação de celas discrepantes.

3. Classificação supervisionada de Imagens PARABENS! Você criou uma classificação de uso de terra por meio de uma imagem de satélite. Clique em “Arquivo”> “Sair” para encerrar o processo. Parte das celas discrepantes foram reclassificadas.

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

Visite nosso site ! latitude23.br