CENTENO SR II

Análise multitemporal: Pré-Processamento

Estas duas imagens cobrem a mesma área em datas diferentes, no vermelho.
Os valores mínimos e máximos são

imagem 1:[ 5211 - 26631]

imagem 2:[5157 - 31299 ]
Poderia calcular os parâmetros de uma transformação linear de contraste para ajustar as imagens de forma que a faixa de variação dos valores digitais seja a mesma? imagem 2_ajustada = a * (imagem 2) + b

A comparação de duas imagens de datas diferentes, e eventualmente de sensores diferentes, requer que as imagens sejam dispostas em um referencial geométrico e radiométrico compatível. Para isto, são necessárias etapas de pré-processamento como:

A Correção Geométrica das imagens garante que elas possam ser superpostas e que um pixel na posição (linha/coluna) de uma delas tenha a mesma posição nas outras datas. Isto permite fazer comparação direta aplicando álgebra de imagens ou operações lógicas. O processo de correção imagem imagem foi discutido no módulo de fusão de imagens.

A Correção Radiométrica (ou normalização): tem por finalidade garantir que as diferenças entre imagens representem diferenças na cobertura do solo e não diferenças ambientais como condições atmosféricas ou umidade do solo, ou diferenças no sensor.

Existem vários métodos de normalização radiométrica, como:

Correção rígida com base na modelagem do meio ambiente: Este processo é mais detalhado e consiste em modelar as variações que a radiação eletromagnética sofreu durante o processo de tomada da imagem. Para isto, é necessário aplicar um método de corr3ção do efeito atmosférico e depois transformar os dados digitais a valores de radiância, base nas informações do cabeçalho da imagem que incluem a data Juliana (dia do ano), posição do sensor, posição do sol, etc. Programas comerciais, como o ENVI, possuem módulos próprios para esta finalidade.
Ajustes imagem x imagem (empírico):
Os métodos empíricos ajustam a faixa de variação de uma imagem à faixa de variação de uma imagem de referência. Por exemplo, tomando a primeira data como referência, o contraste da segunda imagem é ajustado para que suas áreas escuras tenham valores próximos daqueles observados na imagem de referência e o mesmo ocorra com as áreas claras.
Tarefa: Usando o Multispec e este conjunto de imagens:
Determine os valores mínimo e máximo em cada banda;
Determine os coeficientes da transformação linear de contraste para ajustar a segunda imagem à primeira
Aplique esta correção à segunda imagem.
Leia os valores digitais do mesmo pixel nas imagens. São parecidos?

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Jorge Centeno: centeno@ufpr.br