Transforma es de vari veis
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Transformações de variáveis. As transformações das bandas podem ser usadas para obter informação quantitativa sobre a imagem e reduzir a dimensionalidade dos dados. Principais tipos de transformações. Transformações não lineares: Exemplo: Índices de vegetação Transformações lineares:

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Transformações de variáveis

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Transformações de variáveis

As transformações das bandas podem ser usadas para obter informação quantitativa sobre a imagem e reduzir a dimensionalidade dos dados


Principais tipos de transformações

  • Transformações não lineares:

    • Exemplo: Índices de vegetação

  • Transformações lineares:

    • Exemplos: componentes principais, transformação de Kauth-Thomas


Índices de vegetação

  • Exemplos:

    • Quociente simples: NDivp(i)/NDv(i)

    • Normalized Difference Vegetation Index

      NDVI=( NDivp - NDv)/ ( NDivp + NDv).


Índice NDVI

  • Este índice toma valores entre –1 e 1.

  • Chuvieco (2000) sugere que um coberto vegetal corresponde a NDVI>0.1 e que vegetação densa corresponde a NDVI>0.5


Exemplo: imagem Landsat-TM, Castanheira de Pera


  • 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 sos efeitos da variação da geometria de iluminação).

ND’ – número digital (com correcção radiométrica)

r - reflectância


Efeito do relevo nas bandas de satélite: exemplo

Composição colorida

Modelo digital do terreno


Exemplo: imagem Landsat-TM

Ocupação agrícola e

florestal

NDVI > 0.5


Componentes principais

  • Redução da dimensionalidade

  • Possivelmente relacionadas com características quantitativas do coberto

    • Exemplo:

      • Brilho da imagem na região do visível

      • Quantidade de vegetação verde


Decomposição da matriz de variância-covariância ou da matriz de correlação


Transformação linear das variáveis


Exemplo: matriz de variância-covariância e matriz de correlação

para 3 bandas SPOT-XS


Exemplo: 3 bandas SPOT-XS. Percentagem da variância explicada por cada componente e vectores próprios da matriz de variância-covariância


Projecção dos dados sobre a

segunda componente: associado à vegetação

Terceira

componente


Projecções sobre as últimas componentes: associado a “ruído” nas imagens


Transformação de Kauth-Thomas

Coeficientes para Landsat-TM


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