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ÍNDICES ESPECTRAIS

ÍNDICES ESPECTRAIS. Um índice espectral é o resultado de operações matemáticas entre valores numéricos de pixels das bandas de uma imagem. Índice de vegetação da diferença normalizada (ROUSE et al., 1974). Razão entre o vermelho e o infravermelho-próximo (RICHARDSON & WIEGAND, 1977).

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ÍNDICES ESPECTRAIS

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Presentation Transcript

  1. ÍNDICES ESPECTRAIS • Um índice espectral é o resultado de operações matemáticas entre valores numéricos de pixels das bandas de uma imagem.

  2. Índice de vegetação da diferença normalizada (ROUSE et al., 1974)

  3. Razão entre o vermelho e o infravermelho-próximo (RICHARDSON & WIEGAND, 1977) Razão entre o verde e o infravermelho-próximo (BAUSCH & DUKE, 1996)

  4. Índice de vegetação da resistência atmosférica (KAUFMAN & TANRÉ, 1992) Podemos usar =1 na falta de um modelo para o efeito de aerossol, segundo proposto por RONDEAUX et al. (1996).

  5. Índice de vegetação ajustado do solo (HUETE, 1988) L = constante para ajustamento do efeito do solo sobre a reflectância do dossel. O valor da constante L é função do índice de área foliar. Podemos usar um índice de área foliar médio (L=0,5).

  6. Índice de vegetação da diferença normalizada do verde (GITELSON et al., 1996) • A reflectância do dossel da cultura em cada banda é representada pela média dos valores numéricos dos pixels da respectiva banda da imagem.

  7. Aquisição de imagens aéreas • Sensor orbital • Aeronaves

  8. Câmera Multiespectral-Redlake MS 4100 Duncantech • RGB: red-green-blue • CIR: red-green-near-infrared Adquire duas imagens simultaneamente: 1) Colorida RGB 2) Falsa cor infravermelho

  9. Câmera colorida com 3-CCD • AZUL:460  45 nm • VERDE: 540  40 nm • VERMELHO: 660  40 nm • INFRAVERMELHO-PRÓXIMO: 800  65 nm

  10. Tamanhos de CCD nas Câmeras c a b

  11. Imagens adquiridas com 3-CCD VERMELHO-VERDE-AZUL VERMELHO-VERDE-INFRAVERMELHO

  12. Extração de índices das imagens NDVI RNIR GNIR ARVI SAVI GNDVI Imagem RGB VE-VD-AZ ÍNDICES Imagem CIR IVP

  13. Separação de bandas da imagem • Construção de um algoritmo para separar bandas de imagens digitais usando a linguagem computacional de alto nível do Matlab.

  14. Cada banda da imagem é uma matriz (LxCxD) • Quando o programa carrega a imagem para a memória o arquivo é transformado em uma matriz de dimensão três: • L = número de linhas da matriz; • C = número de colunas da matriz; • D = valores dos pixels das bandas da imagem.

  15. Exemplo para um pixel de cor branca localizado na L=100; C=50; vermelho • Banda 1: 100x50x255 • Banda 2: 100x50x255 • Banda 3: 100x50x255 Representação no MATLAB • red=im(:,:,1); • green=im(:,:,2); • blue=im(:,:,3);

  16. Comandos do Toolbox Image processing • Pacote de processamento de imagens imread: lê imagens não georreferenciadas. Exemplo: im = imread('milho3 506 - RGB.tif'); im1= imread(‘milho3 506 - CIR.tif’); im é a variável de memória para a matriz da imagem ‘milho3 506 - RGB.tif’

  17. Visualização de imagens • imshow: visualização de imagens. • Exemplo: imshow(im); • visualiza a imagem brasilia.jpg. A variável ‘im’ foi atribuída a imagem ‘milho3 506 - RGB.tif’

  18. Separação das bandas RGB e IR da imagem • r=im(:,:,1); todas as linhas, todas as colunas, da banda 1 • g=im(:,:,2); todas as linhas, todas as colunas, da banda 2 • b=im(:,:,3); todas as linhas, todas as colunas, da banda 3 • nir=im1(:,:,3); todas as linhas, todas as colunas, da banda 1

  19. Geração de índices • NDVI: índice de vegetação da diferença normalizada • ndvi=(nir-r)./(nir+r); • ndvi é a imagem índice, isto é, a variação da reflectância do dossel representada pelo NDVI.

  20. Auto-escala da imagem • rmax=max(ndvi(:)); rmin=min(ndvi(:)); • s=255.*(ndvi-rmin)./(rmax-rmin);:

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