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)

RNIR

RNIRNDVI

NDVI = índice de vegetação da diferença normalizada;

NIR =valor numérico do pixel na banda do infravermelho-próximo;

R = valor numérico do pixel na banda do vermelho.

Razão entre o vermelho e o infravermelho-próximo (RICHARDSON & WIEGAND, 1977)

NIR

RRNIR

Razão entre o verde e o infravermelho-próximo (BAUSCH & DUKE, 1996)

NIR

GGNIR

Índice de vegetação da resistência atmosférica (KAUFMAN & TANRÉ, 1992)

R)RB(NIR

R)RB(NIRARVI

ARVI =índice de vegetação da resistência atmosférica;

B = valor numérico do pixel na banda do azul;

= efeito do aerossol.

Podemos usar =1 na falta de um modelo para o efeito de aerossol, segundo proposto por RONDEAUX et al. (1996).

Índice de vegetação ajustado do solo (HUETE, 1988)

)L1(LRNIR

RNIRSAVI

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).

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.

GNIR

GNIRGNDVI

Aquisição de imagens aéreas Sensor orbital Aeronaves

Câmera Multiespectral-Redlake

RGB: red-green-blue CIR: red-green-near-infrared

Adquire duas imagens simultaneamente:

1) Colorida RGB

2) Falsa cor infravermelho

MS 4100 Duncantech

Câmera colorida com 3-CCD

AZUL:460  45 nm VERDE: 540 40 nm VERMELHO: 660 40 nm INFRAVERMELHO-PRÓXIMO: 800 65

nm

Tamanhos de CCD nas Câmeras

a - mm

b - mm

c - mm

1/4” 2,4 3,2 4

1/3” 3,6 4,8 6

1/2” 4,8 6,4 8

2/3” 6,6 8,8 11

1 9,6 12,8 16

ca

b

Imagens adquiridas com 3-CCD

VERMELHO-VERDE-AZUL VERMELHO-VERDE-

INFRAVERMELHO

Extração de índices das imagens

NDVI RNIR GNIR ARVI SAVI GNDVI

Imagem RGB VE-VD-AZ

Imagem CIR IVP

ÍNDICES

Separação de bandas da imagem

Construção de um algoritmo para separar bandas de imagens digitais usando a linguagem computacional de alto nível do Matlab.

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.

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);

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’

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’

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

Geração de índices NDVI: índice de vegetação da

diferença normalizada

ndvi=(nir-r)./(nir+r);

RNIR

RNIRNDVI

ndvi é a imagem índice, isto é, a variação da reflectância do dossel representada pelo NDVI.

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

minmax

min255rr

rrs