Process Digital Suavizacao

8/6/2019 Process Digital Suavizacao

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PROCESSAMENTO DIGITAL BSICODE IMAGENS DE SENSORES

REMOTOS PTICOS PARA USO EMMAPEAMENTO GEOLGICO

Programa ENVI@

TUTORIAL

DISERE/2005

Mnica Mazzini Perrotta

[email protected]


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Processamento digital bsico de imagens de sensores remotos pticos para uso em mapeamento geolgico

NDICEI. PR - PROCESSAMENTO E VISUALIZAO DE IMAGENS 1

Preliminares 2

1. Abrir imagens 22. Visualizar as imagens 2

3. Criar uma imagem no formato ENVI com todas as bandasde cada cena escolhendo-se a resoluo e a projeo desejada 2

4. Fechar as bandas que no sero mais utilizadas 3

5. Mosaico de imagens 3

6. Recorte da imagem na rea de interesse 6

7. Edio do cabealho da imagem 7

8. Estatsticas da imagem: Histogramas 88.1. Histogramas Grficos 9

8.2 Histogramas Textuais 9

9. Correo Atmosfrica 11

9.1. Com base em corpos dgua ou sombras absolutas 12

9.2. Mtodo da quebra do histograma 15

9.3. Aplicao da correo atmosfrica 16

10. Preparao da banda pancromtica do LANDSAT comresoluo de 14,25 m 18

II. REALCES NO DOMNIO ESPECTRAL 19

11. Ampliaes de contraste 19

12. Composies coloridas 20

13. Bibliotecas Espectrais 21

13.1. Visualizao de bibliotecas espectrais 21

13.2. Reamostragem de bibliotecas espectrais 21

14. Razo de bandas 23

15. Transformaes do tipo IHS 25

16. Realce por decorrelao 28

17. Realce por saturao 29

18. Contraste Fotogrfico 29

19. Anlise de Principais Componentes (APC) 29

20. Gerao de imagem ASTER semelhante

pancromtica LANDSAT, de resoluo espacial de 15 m 32

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Diviso de Sensoriamento Remoto


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III. REALCES NO DOMNIO ESPACIAL 35

21. Filtros 35

21.1. Filtragens de suavizao 35

21.2. Filtragens de realce de bordas 3621.3. Filtragens direcionais 36

22. Incremento na resoluo dos produtos coloridosatravs da fuso com bandas de maior resoluo 36

22.1. Escolha da composio colorida e sua filtragematravs de filtro laplaciano, com adio de 90 %da banda original, para aumento da definio da imagem 36

22.2. Fuso de imagens 37

23. Modelagem Topogrfica Sombreamento de relevo 38

24. Visualizao 3D 39

25. Algumassugestes dereferncias bibliogrficas para consulta 40

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PROCESSAMENTO DIGITAL BSICO DE IMAGENS DE SENSORES

REMOTOS PTICOS PARA USO EM MAPEAMENTO GEOLGICO

Programa ENVI@

I. PR - PROCESSAMENTO E VISUALIZAO DE IMAGENS

Neste manual sero utilizadas, a ttulo de exemplo, uma cena LANDSAT ETM+obtida gratuitamente atravs do Global Land Cover Facility(http://glcfapp.umiacs.umd.edu/index.shtml) e duas cenas ASTER dentro da mesmarea, mas os procedimentos aqui descritos podem ser adaptados para qualquer tipo deimagem de sensor ptico disponvel.

O roteiro pode ser seguido, acompanhando-se as sugestes sublinhadas, com asimagens fornecidas para treinamento que se encontram no diretrio\DADOS_PROCESSAMENTO DIGITAL nos seguintes subdiretrios:LANDSAT:

Conjunto de bandas do visvel, infravermelho prximo e infravermelho de ondas curtas numarquivo compactado (LANDSAT.zip): p222r68_7t20010625_nn1.tif

p222r68_7t20010625_nn2.tifp222r68_7t20010625_nn3.tifp222r68_7t20010625_nn4.tifp222r68_7t20010625_nn5.tifp222r68_7t20010625_nn7.tif

Banda pancromtica: p222r68_7p20010625_nn8.tif

ASTER:Duas imagens com resoluo espacial de 30 m e espectral de 9 bandas j preparadas paraeste treinamento (vide Guia de referncia rpida - PR-PROCESSAMENTO DE IMAGENSDO SENSOR ASTER NO SOFTWARE ENVI): Aster_norte.img

Aster_sul.img

Uma imagem da rea de trabalho com resoluo espacial de 15 m e espectral de 3 bandas(VNIR): Aster_VNIR_estudo.img

DEM:

Modelo digital de terreno SRTM (Shuttle Radar Topographic Mission) da rea de estudo:DEM_estudo.img

Alternativo:Uma imagem Aster com 3 bandas para uso no exerccio 24: Aster_alternativo_423.imgModelo digital de terreno SRTM (Shuttle Radar Topographic Mission) para uso no exerccio24: DEM_alternativo.img

Utilitrios:

Planilha para clculo do Optimum Index Factor: calcula_OIF.xlsArquivos com tabelas constando o nome dasimagens de entrada e as geradas para acom-panhamento deste tutorial: LANDSAT_geradas.pdf

ASTER_geradas.pdf

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Preliminares No ENVI: File > Preferences > Default directories > Selecionar como

diretrios de dados e de sada(data directorye output directory)o diretrio detrabalho. Salvar a nova configurao.

Ateno: Ao final de cada sesso de trabalho para na prxima seo retomarde onde parou > File > Save Session to Script > escolher um nome para asesso. No incio de uma nova sesso> File > Restore Startup Script.

1. Abrir imagens

File > Open image file> Input file escolher as cenas a serem trabalhadas:(diretrioLANDSAT:p222r68_7t20010625_nn1.tif, p222r68_7t20010625_nn2.tif,p222r68_7t20010625_nn3.tif, p222r68_7t20010625_nn4.tif,p222r68_7t20010625_nn5.tif, p222r68_7t20010625_nn7.tif) > ok

Observao: As cenas, obtidas atravs de vrias fontes, podem ter vrios formatos. O ENVI

pode abrir vrios formatos de arquivo, explore o menu File > Open External File, e encontre,se necessrio o melhor caminho para abrir suas cenas.

2. Visualizar as imagens

Available bands list > gray scale (escolher as vrias bandas uma de cadavez). So abertas 3 janelas de display: Scroll, onde se visualiza toda aimagem; Image, onde se visualiza a rea delimitada na janela Scroll com umretngulo vermelho;Zoom, onde se visualiza a rea delimitada na janela Imagecom um retngulo vermelho.

Available bands list > RGB (escolher vrios tripletes de bandas).

Se a caixa de dilogo Available Bands List estiver fechada para acess-la:MenuWindow > Available Bands List. Observar e experimentar outras opesdo MenuWindow.

3. Criar uma imagem no formato ENVI com todas as bandas de cada cenaescolhendo-se a resoluo e a projeo desejada

Observaes:a. comum que as bandas de uma mesma cena venham em arquivos separados (como por

exemplo as imagens LANDSAT obtidas no Global Land Cover Facility), sendo bastanteconveniente para o processamento que elas estejam no mesmo arquivo, facilitando cortesde reas de interesse, mosaicos, etc.

b. No caso de imagens do sensor ASTER as bandas vm num arquivo nico, mas comdiferentes resolues espaciais, que devem ser reamostradas, para que o processamentodigital envolva todas as bandas desejadas. Refira-se ao manual Pr-processamento deimagens do sensor ASTER no software ENVI, para maiores explicaes.

c. A escolha da resoluo depende da imagem original e da escala de trabalho.d. Normalmente as imagens j vm georreferenciadas, no sistema UTM de projeo, e datum

de referncia WGS-84. Mantenha este sistema e datum para compatibilizao com omosaico Geocover 2000. Refira-se ao manual Registro de imagens com relao aoMosaico Geocover2000.

e. Procure definir uma extenso de sua preferncia (img, dat, etc) para as imagens geradasno ENVI(como default elas no tem extenso, apenas o arquivo de cabealho da imagem, gerado automaticamente com a extenso .hdr).

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Basic tools > layer stacking > Import files > Input file (todas as bandascarregadas no item 1) > Reorder Files (para colocar as bandas na ordemcorreta de numerao) >na janelaReorder files, com o boto da esquerda domouse pressionado arraste a banda para a posio desejada> Na projeo desada, aceitar UTM, o datum WGS84, a zona e corrija o hemisfrio, se

necessrio>No tamanho do pixel de sada aceite 28,5 m ou digite a resoluodesejada> Output fileescolher um nome de sada(landsat.img)(Figura 1).

4. Fechar as bandas que no sero mais utilizadas

Na caixa de dilogo Available bands list > clicar no ttulo da banda a serfechada, com o boto da direita domouse> close selected file.

Figura 1

5. Mosaico de imagens

Observao: O mosaico de vrias cenas que compem a rea de trabalho d bons resultados

quando as cenas mosaicadas so de mesma data e rbita, caso contrrio variaes nascondies climticas podem gerar imagens com caractersticas espectrais diversas e mosaicos

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heterogneos, com alterao dos dados espectrais originais. Neste caso, para melhoresresultados na interpretao, o processamento de cada cena deve ser feito independentemente.

File > Open file > Input file escolher as cenas adjacentes a seremtrabalhadas(Aster_norte.img, Aster_sul.img)

Basic tools > Mosaicking > Georeferenced >Na caixa de dilogoMap BasedMosaic > Import > Import Files and edit properties > Na caixaMosaic InputFiles > selecionar as imagens a serem mosaicadas (Aster_norte.img,Aster_sul.img)> ok

Figura 2

Na caixa de edio das imagens de entrada(figura 2):

em Data Value to Ignore > Preencha com 0, caso as imagens a seremmosaicadas tenham uma rea de contorno sem dados.

emFeathering Distance> Escolha uma quantidade de pixels (~20)que seromisturados entre as duas imagens, esta opo deve ser usada principalmentequando o mosaico inclui imagens de rbitas adjacentes, ou de mesma rbitamas de datas distintas.

em Mosaic Display escolha gray scale ou RGB pressionando o boto ,escolhendo em seguida as bandas que deseja visualizar.

emColor balancing: -escolhaNopara cenas de mesma rbita e data.-escolhaFixedpara a cena que no ser balanceada-escolha Adjust para as cenas que serobalanceadas com base no histograma da cenafixada.

Na janela do mosaico, pressionando-se o boto da direita do mouse sobre ottulo da imagem pode-se reposicion-la (procurar manter acima a cena demelhor qualidade), remov-la ou reeditar os parmetros de entrada (figura 3).

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Ainda na janela do mosaico, em File > Apply > preencher os parmetros dacaixa de dilogoMosaic Parameters(figura 4). Caso emcolor balancetenha-se optado porfixeadjust, esta caixa ter na sua poro inferior a opoColorBalance using, em que se pode escolher entre stats from overlapping

regionsoustats from complete file, pressionando-se o boto (figuras 5 e

6) > Output fileescolher um nome de sada(Aster.img).

Figura 3

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Figura 4



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Figura 5

Figura 6

6. Recorte da imagem na rea de interesse

Basic tools > Resize Data (Spatial/Spectral) > Na caixa de dilogo Resize

Data Input file > escolha a imagem que vai ser cortada e pressione o botospatial subset> Na caixa de dilogoSelect Spatial SubsetemSubset Usingpressione Map > defina as coordenadas (podem ser em utm ou geogrficas,

para optar entre elas clique no boto ). Observe que devem ser estabelecidasas coordenadas do canto superior esquerdo e canto inferior direito (figura 7) >ok > ok > Na caixa de dilogo Resize Data Parameters em Enter OutputFilenamedefina um nome para a imagem cortada(Aster_estudo.img) > ok(Na Figura 7esto preenchidas as coordenadas utilizadas para a produo daimagem Aster_estudo.img).

Figura 7

Para cortar a imagem LANDSAT na mesma rea experimente o seguinteprocedimento:

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Basic tools > Resize Data (Spatial/Spectral) > Na caixa de dilogo ResizeData Input file> escolha a imagem LANDSAT.img > pressione o botospatialsubset > Na caixa de dilogo Select Spatial Subset em Subset Usingpressione File > Na caixa de dilogo Subset by file input file selecione aimagemAster_estudo.img> ok > ok > ok > Na caixa de dilogoResize Data

Parameters em Enter Output Filename defina um nome para a imagemcortada(Landsat_estudo.img) > ok

7. Edio do cabealho da imagem

Observao: O ENVI cria para cada imagem produzida um arquivo cabealho de extenso.hdr, que pode ser visualizado e editado, por exemplo para se certificar das coordenadaslimtrofes da imagem, completar dados tais como valor do comprimento de onda de cadabanda, ou mudar o nome das bandas, o que pode ser muito til, j que os nomes de bandasproduzidos incluem todos os procedimentos percorridos para alcan-la, e podem ser muitoextensos e pouco prticos. Estas informaes podem ser copiadas para um campo especficopara observaes.

File > Edit ENVI Header >Na caixa de dilogoEdit ENVI Header input file >Escolher a imagem que quer editar o cabealho (landsat_estudo.img).Alternativamente, na caixaAvailable bands listclicar com o boto da direita domouse sobre o ttulo da imagem cujo cabealho quer editar, aparecer a opoEdit Header.Na caixa de dilogoHeader Info, um espao em branco, que j contm a ltimaoperao realizada na produo da imagem pode ser complementado com asinformaes desejadas (figura 8).

Figura 8

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Clicando emEdit Attributesencontra-se uma lista de informaes da imagemque podem ser lidas e editadas. Para simplificao do nome da banda: Bandnames... >Edit o nome de cada banda> ok > ok.

Uma informao til em vrios processamentos o comprimento de onda mdio decada banda:

Edit Attributes > Wavelenghts >Preencher conforme as tabelas abaixo:

BandaLANDSAT

Comprimentode Onda

1 0.485

2 0.560

3 0.665

4 0.830

5 1.6507 2.215

BandaASTER

Comprimentode Onda

1 0.556

2 0.661

3 0.807

4 1.6565 2.167

6 2.209

7 2.262

8 2.336

9 2.400

8. Estatsticas da imagem: Histogramas

Representam graficamente a freqncia de ocorrncia de pixels no intervalo denveis de cinza da cena. Fornece a informao de quantos pixels ou qual aproporo de pixelsque na imagem possuem um determinado valor de NC (Nvelde Cinza). So apresentados, no geral, na forma normalizada.O espalhamento dos valores de NC no histograma d a medida do contraste daimagem.Associam-se ao histograma da imagem parmetros estatsticos tais como mdia,mediana, desvio padro e varincia da distribuio da populao de nveis de cinza.

Preliminares: File > Preferences > Display defaults > Display default stretch> % linear > 0,0 >gravar a nova configurao no arquivodefault.

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Observao: Este procedimento recomendado para que seja possvel a visualizao daimagem original, sem qualquer tipo de ampliao de contraste, de forma a facilitar oentendimento do resultado das manipulaes nos histogramas.

8.1. Histogramas Grficos

Available Bands List > Carregar a banda 1 da imagem aberta(Landsat_estudo.img). Nas funes do display > Enhance > Interactive Stretching > Histogram

Source > band(observar o histograma figura 9).

Figura 9

Repetir para as demais bandas e comparar os histogramas e as imagens,tentando perceber a correspondncia entre a forma do histograma e a imagem.Observe que para os histogramas (no geral de forma gaussiana) mais

espalhados, que refletem maior desvio padro dos dados, as imagensapresentam originalmente mais contraste. Conforme o nvel de cinza (NC) emque se encontra a mdia da distribuio, pode-se notar que a imagem maisescura (NC baixo) ou mais clara (NC alto).

8.2. Histogramas textuais

Basic tools > Statistics > Compute Statistics > Input file arquivocarregado > preencher os parmetros da caixa de dilogo conforme a figura 10(com o nome e caminho da imagem que estiver sendo utilizada)(landsat_estudo.img).

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Na tela dos resultados estatsticos, a parte superior de visualizao grfica,clicando-se o boto Select Plot e selecionando-se o grfico de cada banda



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estes vo sendo desenhados na tela. Pressionando o boto da direita do mousesobre o grfico selecione a opo plot key para visualizao do nome dasbandas mostradas no grfico (figura 11).

Figura 10

Pressionando o boto Select Stat selecionar o histograma textual de cadabanda. No exemplo abaixo foi extrado um fragmento do histograma textual dabanda 4 da imagem Landsat_estudo. A primeira coluna traz o DN (DigitalNumber), Nmero Digital ou Nvel de Cinza (NC), que em formatos do tipo bytecom 8 bits pode variar de 0 a 255. A segunda coluna traz o nmero de pontos oupixels da imagem que tm aquele NC. A terceira coluna traz o nmero de pontosacumulados at aquele NC. A quarta coluna traz a porcentagem de pixels daimagem naquele NC. E a quinta coluna traz a porcentagem acumulada at

aquele NC.DN Npts Total Percent Acc Pct8 2 2 0.0000 0.00009 5 7 0.0001 0.000110 11 18 0.0002 0.000411 44 62 0.0009 0.001212 92 154 0.0018 0.003013 334 488 0.0066 0.009614 885 1373 0.0174 0.027015 037 2410 0.0204 0.047516 1111 3521 0.0219 0.069317 1294 4815 0.0255 0.0948

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Figura 11

Explorar os resultados de todas as bandas.

9. Correo Atmosfrica

O tipo de correo atmosfrica descrito a seguir comumente aplicado em imagensLANDSAT. Trata-se de uma correo de distores espectrais causadas peloespalhamento da radiao eletromagntica devido a sua interao com aatmosfera. No geral o efeito mais importante devido ao espalhamento atmosfricoque causa adio de valores resposta original. Sua magnitude inversamenteproporcional ao comprimento de onda de forma que os comprimentos de onda mais

curtos so mais afetados. Neste mtodo so escolhidos valores de NC a seremsubtrados de cada banda.

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9.1. Com base em corpos dgua ou sombras absolutas (levando-se emconsiderao que se no houvesse influncia da atmosfera os pixelsrelativosa gua lmpida ou sombras perfeitas teriam valor 0).

Carregar a banda 7 da imagem landsat_estudo.img no display (grayscale).Teoricamente a banda 7 (no infravermelho de ondas curtas) sofre a menorinfluncia da atmosfera no conjunto de bandas LANDSAT, alm decorresponder regio do espectro eletromagntico onde h importante feioespectral de absoro da gua.

Verificar se existem corpos dgua lmpida ou sombras absolutas.

Verificar os valores DN destas feies na banda 7. Estes valores devem serbaixos:

a. Na janela de imagem, Menu tools > cursor location/value (figura 12),pode-se verificar o valor e posio de cada pixel na imagem, encontrando-seos valores mais baixos.

A curva espectral de cada pixelpode ser visualizada da seguinte forma: MenuTools > Profiles > Z profile (Spectrum).Na janela aberta pode-se

verificar os valores daquele pixel em todas as bandas, passeando-se sobreo grfico com o boto da esquerda do mouse pressionado (figura 13).Estes valores devem estar prximos dos valores procurados para asubtrao em cada banda.

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Figura 12



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Figura 13

b. Desenhando-se uma regio de interesse (ROI region of interest) sobre ocorpo dgua:

Na janela de imagem: MenuTools > Region of Interest > ROI tool(figura14). Vai ser aberta uma caixa de dilogo para a manipulao das reas deinteresse. Nesta caixa, no menuROI_type, marquepolygon(figura 15), eselecione zoom como a janela que vai ser desenhada. Desenhe umpolgono sobre o corpo dgua com sucessivos cliques com o boto daesquerda do mouse. Terminada a rea, clique 2 vezes com o boto dadireita para fechamento do polgono (figura 16). Vrias reas podem serdelimitadas desta forma.

Pressionando o boto Stats da janela de ROI (figura 16), calcular asestatsticas da rea de interesse de forma a conhecer os valores destespixels nas demais bandas, para a escolha do NC que deve ser subtradodos pixels de cada uma delas. Na figura 17 mostra-se o resultado daestatstica dos pixels da regio de interesse delimitada. Nota-se que osvalores a serem subtrados de cada banda estariam por volta de: banda 1 51, banda 2 33, banda 3 23, banda 4 14, banda 5 10 e banda 9 9;considerando-se a mdia calculada. Estes valores so razoveis, j que os

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desvios padres so baixos. Por outro lado, na banda 7 os pixelsselecionados vo at o valor 13, com mdia de 9, que pode serconsiderado alto, j que pode representar, em parte, pixelsde gua compartculas em suspenso. Assim, antes da deciso dos valores a seremexcludos, avalie o histograma total da imagem, aplicando-se o mtodo da

quebra do histograma, descrito a seguir.

Figura 14

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Figura 15

Figura 16

9.2. Mtodo da quebra do histograma

Carregar o arquivo de estatsticas da imagem a ser analisada(landsat_etudo.img: landsat_estudo.sta), preparado no item 8. Verificar ohistograma textual da banda 7 e procure a quebra do histograma, isto ,aquele valor de pixel (NC) em que aps uma variao de nmero de pixelsirregular, segundo o NC, inicia-se uma variao coerente, depois de um

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incremento relativamente brusco no nmero de pixels (figura 18). No caso daimagem landsat_estudo, este DN corresponderia a 6, que ser o valor a sersubtrado da banda 7.

Figura 17

Verificar o histograma textual de cada banda e procurar um valor para corteque no exceda muito os 238 pixels (acumulados) encontrados na banda 7para se tornarem 0.

Verificar os resultados e escolher o valor que deve ser subtrado de cadabanda para realizar a correo atmosfrica.

9.3. Aplicao da correo atmosfrica

Basic Tools > Preprocessing > Generic Purpose Utilities > Dark subtract >User Value(figura 19)(Preencher com os valores definidos para cada banda)> Output file escolher um nome pra a imagem criada(Landsat_estudo_ca.img).

B1: 47 B4: 12B2: 31 B5: 6B3: 22 B7: 6

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Figura 18

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Figura 19

Calcular a estatstica do novo conjunto e carregar as bandas da imagem

produzida analisando-se os histogramas.

Repita o procedimento para a imagem ASTER (Aster_estudo.img), utilizandocomo base a banda 8.

10. Preparao da banda pancromtica do LANDSAT com resoluo de 14,25 m

Esta banda ser utilizada mais adiante para refinamento de composies coloridas.

Carregar o arquivo correspondente banda 8 (pancromtica) do sensorLANDSAT ETM+ (p222r68_7p20010625_nn8.tif)

Cortar a imagem conforme as coordenadas da imagem LANDSAT que vemsendo utilizada (Landsat_estudo.img): Basic tools > Resize Data(Spatial/Spectral) >Na caixa de dilogoResize Data Input file >escolha aimagem que vai ser cortada (p222r68_7p20010625_nn8.tif) e pressione obotospatial subset >Na caixa de dilogoSelect Spatial Subset em SubsetUsing pressione File > escolher a imagem que servir como base para orecorte (Landsat_estudo.img) > ok > ok > Na caixa de dilogo Resize DataParametersemEnter Output Filename defina um nome para a imagemcortada(B8_TM_estudo.img)> ok

Fazer uma correo atmosfrica da imagem, atravs do mtodo da quebra dohistograma (item 9.2). Output Filename defina um nome para a imagem

cortada(B8_TM_estudo_ca.img)> ok

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inferior e 98% do extremo superior, como no exemplo da figura 20, em que foiaplicado um contraste tipo gaussiano).

Figura 20

12. Composies coloridas

Sintetizam numa nica imagem a informao contida em trs bandas escolhidaspara constituir o triplete. As bandas so atribudas respectivamente aos canais RGB(vermelho, verde e azul). Realces de contraste nas bandas individuais devem serprocedidos, como por exemplo uma normalizao para que uma banda no sesobressaia s outras.

Um mtodo objetivo de escolha do triplete visualmente melhor o clculo do OIF(Optimum Index Factor), segundo a frmula:

OIFxyz = (Dpx+ Dpy+ Dpz)/ (Ccxy+Ccxz+Ccyz)

em que:Dpn o desvio padro de cada banda do triplete avaliado, quanto mais alto estevalor maior o contraste.Ccxy o coeficiente de correlao entre as bandas duas a duas, quanto menor ocoeficiente de correlao entre as bandas, menor a redundncia de informao.

Quanto maior o OIF, visualmente melhor e mais tonalmente variada deve ser acomposio colorida, com a possibilidade de maior discriminao de alvos.

Estes dados podem ser encontrados no relatrio estatstico da imagem. umclculo que, apesar de til, no pode substituir a visualizao de vriaspossibilidades de composies coloridas para que se escolha a ou as que melhorse adaptem ao problema geolgico a ser resolvido. No diretrio Utilitrios, em anexoa este manual encontra-se uma planilha Excel (calcula_OIF.xls) que calcula os OIFdos tripletes possveis, tanto para o ASTER como para o LANDSAT.

Carregar diferentes composies nos canais RGB.

Experimente diferentes funes do display, disponveis nos menus da janela deimagem:

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Enhance:Realce automtico a partir das diversas janelas.Enhance > filterInteractive Stretching(observar que cada banda pode ter seu contraste

manipulado individualmente, utilize a estatsticada banda)

Tools: Link(liga dois displays com imagens de mesma dimenso ecoordenadas)

ProfilesColor mappingCursor Location/ValueAnimation2D Scatter plots

Pressionando o boto direito do mouse sobre a janela de imagem observar asdiversas funes disponveis.

Ao final destes procedimentos escolha um triplete com realce adequado e grave-o como um grupo de display: Na janela de imagem: File > Save as displaygroup >(p.ex. ASTER413.grp ou LANDSAT453.grp)

13. Bibliotecas Espectrais

Bibliotecas espectrais de minerais e rochas, incorporadas no ENVI, so muito teisna seleo de bandas para tripletes, considerando-se as feies de reflexo eabsoro no espectro eletromagntico caractersticas de cada alvo investigado.

13.1. Visualizao de bibliotecas espectrais

Spectral > Spectral Libraries > Spectral Library Viewer > Spectral Library

Input File: Open Spec Lib: Abrir do diretrio jhu_lib o arquivo veg.sli e dodiretrio jpl_lib o arquivo jpl1.sli.

Selecionar a biblioteca jpl1.sli e clicar no nome de alguns minerais para versuas curvas espectrais de laboratrio. Faa o mesmo com a biblioteca devegetao.

Fechar as janelas de plotagem de grficos. Selecionar da biblioteca jpl1.sli osminerais gibsita e caolinita. Da biblioteca de vegetao selecionar grama.

Com o mouse da direita sobre cada grfico clicar emplot key.

Trocar a cor das curvas como na figura 21: na janela de plotagem, menuedit >

data parameters, clicar na caixinha de cor com o mouse da direita e escolheras cores a partir das listas. No menuedit > plot parameterstrocar as cores dobackground para branco e foreground para preto.

Com o boto esquerdo do mouse pressionado, arrastar o nome Grass da janela de plotagem da vegetao para o grfico dos minerais. Comparar ascurvas (figura 22).

13.2. Reamostragem de bibliotecas espectrais

Incluir outros minerais de interesse no grfico de curvas espectrais.

Excluir a curva da vegetao clicando com o boto da direita do mouse sobreo nomegrass > remove.

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Gravar a janela de plotagem de minerais como uma nova biblioteca espectral:No menufileda janela de plotagem:save plot as > Spectral library > Selectall itens > ok > Output Spectral libraryMinerais_treinamento.sli > ok

Spectral > Spectral Libraries > Spectral Library Resampling > SpectralResampling input file > minerais_treinamento.sli >em spectral resamplingparameters pressionar Pre-defined filter function > Escolha o sensor queest trabalhando (ASTER ou LANDSAT) > Output filename d um nomepara o novo arquivo: minerais_treinamento_ASTER.sli ouminerais_treinamento_TM.sli > ok

Repetir a reamostragem da biblioteca de vegetao > Output filenamevegetao_treinamento_ASTER (ou TM).sli

Figura 21

Figura 22 Figura 23

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Visualizar as bibliotecas mineral e vegetal produzidas. Arrastar a curva davegetao para a janela dos minerais. Para melhor visualizao no menuoptionsda janela de plotagem> stack plots(figura 23). Observar as feiesde absoro e reflexo dos diferentes materiais, montando tabelas como osexemplos abaixo, tentando evidenciar as feies de absoro e reflexo mais

importantes.

Banda ASTER Absoro Reflexo

1 caolinita

2 vegetao gibsita

3 vegetao, gibsita

4 caolinita, montmorillonita

5 caolinita montmorillonita


7 gibsita caolinita, montmorillonita

8 gibsita9 caolinita, montmorillonita gibsita

mineral absoro banda ASTER reflexo banda ASTER

caolinita 1, 5, 6, 9 4, 7,

gibsita 7 2, 3, 8

montmorillonita 6, 9 4, 5, 7

vegetao 1, 2 3

Banda TM5ou 7 Absoro Reflexo

1 vegetao, caolinita, montmorillonita,gibsita

2 vegetao

3 vegetao gibsita

4 vegetao, caolinita, gibsita,montmorilonita


7 caolinita, montmorillonita, gibsita

mineral absoro banda TM5 ou 7 reflexo banda TM5 ou 7

caolinita 1, 7 4, 5

gibsita 1, 7 3, 4

montmorillonita 1, 7 4, 5

vegetao 1, 3 2, 4

14. Razo de bandas

Mais utilizada das operaes aritmticas. Para sua aplicao absolutamentenecessria a correo atmosfrica das bandas. capaz de realar intensamente asdiferenas espectrais de um par de bandas. Elimina o efeito do sombreamento

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relativo topografia e tem a vantagem de englobar em um triplete a informao devrias bandas. Tabelas como as do item 13 so teis na definio dos pares aserem divididos. As bandas de maior contraste no geral ficam no numerador.Algumas razes clssicas:TM4/TM1: realce da variao vegetal

TM3/TM1: realce de materiais de xidos de ferro.TM5/TM7: realce de hidroxilas.Observando as tabelas acima, e refletindo sobre a abundncia dos minerais,escolher algumas razes entre bandas para realar os materiais estudados.

Sugestes ASTER:xidos > 2/7vegetao > 3/2minerais hidratados > 4/6

Sugestes LANDSAT:xidos > 3/1

vegetao > 4/2minerais hidratados > 5/7

Transform > band ratios>escolher os pares de bandas, quantos quiser>Output fileescolher um nome para a imagem produzida(razoes_ASTER.img ou razoes_LANDSAT.img) (figura 24).

carregar as diferentes bandas produzidas em gray scale e depois composiescoloridas de trs das novas bandas.

Figura 24

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15. Transformaes do tipo IHS

Transformao de um triplete atribudo ao espao RGB ao espao IHS (Intensity-intensidade, Hue-matiz, Saturation-saturao), alternativo a representao dascores. Segue-se a ampliao do contraste dos canais produzidos e retorno aoespao RGB.

Color transforms > RGB to HSV > escolher as bandas que vo sertransformadas (triplete escolhido no item 12 figura 25), ou, de preferncia,carregue o triplete escolhido, com ampliao de contraste, no display e escolhadisplay para a transformao> Output file escolher um nome para a imagemproduzida (por ex. AST_413_RGB_HSV.img)

Calcular a estatstica da nova imagem.

Carregar as bandas, individualmente, avaliar os histogramas de cada uma, notaro intervalo possvel de valores (0-360 para o canal H, 0-1 para o canal S, 0-1para o canal V), fazer uma ampliao de contraste (gaussiana neste caso tem

dado melhores resultados) cortando dos extremos dos histogramas os valorespouco representativos, mas preservar este intervalo.

Basic tools > stretch data > escolher a imagem HSV > spectral subset >escolher um canal de cada vez (figura 26) > fazer o stretch segundo os valoresescolhidos com base nos histogramas de cada canal (figuras 27, 28 e 29): >Output fileAST_413_H.img

AST_413_S.imgAST_413_V.img

Figura 25

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Figura 26

Figura 27

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Figura 28

Figura 29

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Retorno ao espao RGB: Color transforms > HSV to RGB > Atribuir aos

canais HSV as bandas com ampliao de contraste (figura 30) > Output file

AST_413_HSV_RGB.img >carregar a nova composio obtida e comparar coma original.



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Repetir para o triplete LANDSAT escolhido (p. ex. 453).

Figura 30

Observao: Fuso de imagensUma aplicao importante da transformao IHS na fuso de imagens. No geral atribui-se aocanal intensidade uma imagem de resoluo espacial maior. Exemplos:- Combinao de bandas espectrais com banda pancromtica.- Combinao de componentes de cor de um mapa com um modelo digital de terreno (MDT).- Integrao de imagens aerogeofsicas com imagens de sensores remotos.

16. Realce por decorrelao

Visa o realce da distribuio de cores, atravs da eliminao da correlao entrebandas.Ela aplicada a tripletes de bandas e segue os passos na Anlise de PrincipaisComponentes (ver item 19), at que as imagens produzidas tenham seu contraste

ampliado. Estas so, em seguida, rotacionadas inversamente s PCs, produzindouma composio colorida semelhante original mas com intervalos de cor maiores,e portanto mais contrastadas.

Carregar o grupo de display gravado no item 12 (p. ex. AST413.grp).

Transform > Decorrelation Stretch >escolher o display onde est carregado ogrupo>Output fileAST_413_DS.img

Carregar a nova composio e ampliar o contraste.

Repetir para o triplete LANDSAT escolhido (p. ex. Landsat453.grp).

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Figura 31

17. Realce por saturao

Semelhante transformao IHS, produz na volta ao espao RGB apenas umaampliao de contraste do tipo gaussiana no canal da Saturao.

Carregar o grupo de display gravado no item 12 (p. ex. AST413.grp).

Transform > Saturation Stretch >escolher o display onde est carregado ogrupo>Output fileAST_413_SS.img

Carregar a nova composio e ampliar o contraste.

Repetir para o triplete LANDSAT escolhido (p. ex. Landsat453.grp).

18. Contraste FotogrficoA partir das bandas do visvel produz uma imagem semelhante a que seria vistapelo olho humano. mais adequado aplicar o realce fotogrfico em imagensLANDSAT que tem as bandas 1, 2 e 3 na regio do visvel do espectroeletromagntico, nos comprimentos de onda correspondentes ao azul, verde evermelho. Estas sero as bandas utilizadas neste tipo de processamento. Casoqueira empreg-lo em imagens ASTER utilize as bandas 1 e 2, atribuindo a 2 aocanal do vermelho e repetindo a banda 1 (do verde) nos canais G e B. Note queclicando com o boto da direita do mouse sobre o nome de uma imagem noAvailable bands list, existe a opo de carregar uma composio do tipo True Color.

Mas para isso no cabealho da imagem deve ter a informao dos comprimentos deonda das bandas (ver item 7).

Carregar no display as bandas 1, 2 e 3 do LANDSAT na forma R=3, G=2, B=1

Transform > Photographic Stretch >escolher o display carregado acima >Output fileTM_321_PS.img

Carregar a nova composio sem ampliar o contraste.

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19. Anlise de Principais componentes (APC)

Determina a extenso da correlao (redundncia de informao) entre as n bandas

de uma cena e remove esta correlao produzindo n bandas sem correlao.Baseia-se no clculo estatstico de alguns parmetros das imagens, tais como avarincia, que representa a medida do contraste de cada banda espectral e a



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covarincia entre cada par de bandas, que descreve o quanto duas bandas socorrelacionadas entre si. Esta ltima pode ser expressa em termos de coeficiente decorrelao. Caractersticas gerais do novo conjunto: a PC1 ir conter a informaoque comum a todas as bandas (concentra o albedo, por exemplo, e feies de luze sombra, sendo bastante til para interpretao estrutural), a PC2 ir conter a

feio espectral mais significante do conjunto e assim sucessivamente, de formaque as ltimas iro conter as feies espectrais menos significativas e rudos. Deveser procedida nas bandas originais, sem correo atmosfrica. Estima-se que comoo efeito atmosfrico varivel de banda para banda, conforme a faixa do espectroem que se situa, este ficar restrito s ltimas componentes principais. umprocessamento bastante til no tratamento de imagens de sensores hiperespectrais,que contm centenas de bandas.Como, no geral, a informao espectral contida num conjunto de bandas bastanteredundante, normalmente, no caso de sensores multiespectrais como o LANDSAT eASTER, as 3 ou 4 primeiras componentes principais resumem mais de 90% de todaa informao contida na cena. Nas estatsticas da imagem calculadas na

transformao por principais componentes, dois conjuntos de dimenses devem seravaliadas, os auto-valores, que mostram o quanto cada nova banda produzidacontm da informao total, e os auto-vetores, uma matriz que mostra acontribuio de cada banda original em cada componente produzida. Este valor quevaria em termos absolutos entre 0 e 1 (zero para nenhuma contribuio e 1 paracontribuio total) pode ser positivo ou negativo, caso a banda esteja representadade forma negativa, isto , valores de NC baixos contribuem como altos e vice-versa.Uma desvantagem das novas bandas geradas na Anlise de PrincipaisComponentes a perda da noo do que cada uma representa individualmente doponto de vista espectral, isto , qual a poro do espectro eletromagntico que estrepresentando.

Para entender o conceito de correlao entre bandas:

Carregar uma composio colorida da imagem original no display. No menuTools da janela de imagem > 2D Scatter plots > Escolha duas a duas asbandas para serem plotadas num grfico xy. Note como uma banda plota comrelao a outra. Quanto maior a correlao entre elas mais o grfico vai seaproximar de uma reta, isto , dado um valor de DN de uma possvel preverqual ser o valor ou intervalo de valores da outra. No geral a forma do grficoser uma elipse. Quanto mais circular a forma da distribuio da nuvem depontos, menor a correlao entre as bandas.

Depois de proceder com a Anlise de Principais Componentes repita o mesmoprocedimento para avaliar a correlao entre as novas bandas produzidas.

Procedimento da Anlise de Principais Componentes:

Transform > Forward PC rotation>Compute Statistics and Rotate> Input file(Landsat_estudo.img) > Output statistics filename (PC_TM.sta) > Calculateusing: Covariance matrix ou Correlation Matrix(utilizar a matriz de correlaocaso o intervalo dos dados varie muito entre as bandas de forma que umanormalizao seja necessria)> Output filenamePC_TM.img (Output datatype: floating point)(figura 32).

Analisar os resultados estatsticos (autovalores, matriz de correlao, autovetores)

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Analisar os grficos estatsticos

Carregar as bandas individualmente no display em escala de cinza. Observecomo a quantidade de informao varia, diminuindo em direo s componentesmais altas.

Carregar diferentes composies coloridas RGB no display, e ampliar ocontraste. Escolher um triplete adequado e salvar como grupo de display (saveas display groupno menu file da janela de imagem).

Repetir para a imagem do sensor ASTER gerando a imagemPC_AST.img.

Figura 32

Alternativa APC (gerao de arquivos no formato byte):

Transform > Forward PC rotation > Compute Statistics and Rotate > InputfileLandsat_estudo.img > Output statistics filename PC_TM_byte.sta> Calculate using: Covariance matrix > Output filenamePC_TM_byte.img(Output data type: byte).

Carregar as PCs no display e observar os histogramas destas bandas,verificando-se que neste tipo de resultado uma ampliao de contraste comnormalizao j produzida automaticamente. O produto gerado distinto doanterior com maior realce entre as diferenas espectrais entre os alvos. Casogoste do resultado grave tambm um grupo de display.

Repetir para a imagem do sensor ASTER gerando a imagemPC_AST_byte.img.

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20. Gerao de imagem ASTER semelhante pancromtica LANDSAT, deresoluo espacial de 15 m

Neste procedimento sero utilizadas duas tcnicas combinadas para se produziruma imagem ASTER de alta resoluo espacial com apenas uma banda. Estabanda ser utilizada mais adiante para refinamento de composies coloridas e nasfiltragens. Carregar a imagem ASTER com 3 bandas do VNIR na sua resoluo original (15

m) Aster_VNIR_estudo.img.

Processar uma APC de suas bandas: Transform > Forward PC rotation >Compute Statistics and Rotate > Input file(Aster_VNIR_estudo.img) > Outputstatistics filename (PC_AST_VNIR.sta) > Calculate using: Covariancematrix> Output filenamePC_AST_VNIR.img (Output data type: floatingpoint)

Somar as duas primeiras componentes geradas:Basic tools > Band maths >

na caixa de dilogoBand MathprencherEnter an Expressioncomo na figura33>Pressionar o botoAdd to list > OK >definir as bandas a serem somadas> Output filename AST_VNIR_PC1_mais_PC2.img (figura 34).

Ampliar o contraste da imagem produzida: Na janela de imagem, menuEnhance > Interactive Stretching > Na caixa de dilogo do InteractiveStretching Menu:Histogram_Source > band >cortar 1% em cada extremo dohistograma (figura 35) > Menu Stretch_Type > Gaussian > Na janela daimagem MenuFile > Save image as > Image File >Preecher a caixa de dilogoconforme a figura 36 > Output filename AST_VNIR_PC1_mais_PC2_agc.img.

Para visualizar a diferena na resoluo espacial desta imagem com as demais,trabalhadas anteriormente, carregue em displays diferentes esta e algumabanda, como por exemplo a PC1da imagem PC_AST.img. Faa um link dedisplays: na janela de imagem menuTools > Link > Geographic Link(pois asdimenses das imagens a serem ligadas so diferentes) >escolher os displays aserem ligados pressionando se os botes on/off e posicionando-se em On paracada banda a ser ligada (figura 37).

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Figura 33



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Figura 34

Figura 35

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Figura 36

Figura 37

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III. REALCES NO DOMNIO ESPACIAL

21. Filtros

Filtros podem ser entendidos como janelas mveis de matrizes quadradas dedimenses variveis que caminham sobre a imagem original, a passos de um pixelna direo das linhas (at o final de cada uma) e colunas, modificando-a, pois acada passo, conforme a operao feita no seu interior (mdia, mediana, etc),modificam o pixelcentral da janela correspondente na imagem original (figura 38).

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x1 x2 x3

x4 x5 x6

x7 x8 x9

Imagem de entrada Imagem de sada

A B

MJanela ou mscara

Crsta 1992

Figura 38

So trs os principais tipos de filtro:Filtros de passa-baixa ou suavizao- eliminam as altas freqncias da imagem,muitas vezes relacionadas a rudos ou falhas na imagem, so muito usados nasuavizao de modelos digitais de terreno construdos a partir de dados vetoriais.Exemplos de filtros de suavizao: filtros de mdia, de mdia ponderada, de moda, demediana.

Filtros de passa-alta ou realce de bordas eliminam as feies de baixa freqncia,

realam as diferenas bruscas entre alvos. (Exemplo de filtros de realce de bordas:filtro laplaciano, filtro de Sobel, filtro de Roberts).

Filtros direcionais so filtros de passa-alta que realam direes pr-determinadas.

21.1. Filtragens de suavizao

Filter > convolutions and morphology > convolutions >escolha um de cadavez os filtros de passa baixa(Low Pass, Gaussian Low Pass, Median) >aceiteas configuraes default de tamanho do Kernel (janela) e porcentagem decontribuio da imagem original(image add back) > quick apply >escolher aimagem b8_Landsat_estudo_ca.img para aplicao > observar o resultado

fazendo link entre displays da imagem original e da filtrada.

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Variar o tamanho da janela do filtro (Kernel Size:- 5X5, 7X7, etc) >quick apply>observar os resultados e notar a diferena entre eles.

Variar a porcentagem de contribuio da imagem filtrada (image add back).Esta opo pode ser muito til, por exemplo para aumento na definio daimagem usando-se um filtro de passa alta, no geral Laplaciano adicionado deuma porcentagem entre 80 e 90% da imagem original.

Para mudar a banda atribuda ao quick apply > Na caixa de dilogoConvolution and Morphology >MenuOptions > Change Quick-Apply InputBand.

21.2. Filtragens de realce de bordas

Filter > convolutions and morphology > convolutions >escolha um de cadavez os filtros de passa alta (High Pass, Laplacian, Gaussian high Pass,Sobel, Roberts) > aceite as configuraes default de tamanho do Kernel(janela) eporcentagem de contribuio da imagem original(image add back) >

quick apply >escolher a imagemb8_Landsat_estudo_ca.img para aplicao>observar o resultado fazendo link entre displays da imagem original e da filtrada.

Aplicar novamente o filtro Laplaciano com 90% de contribuio da imagemoriginal.

Comparar os resultados.

21.3. Filtragens direcionais

Filter > convolutions and morphology > convolutions > directional >Escolher o ngulo do filtro que, no caso de realce de direes NE/SW e NW/SE,

deve ser perpendicular direo que vai ser realada. J no caso das direesNS e EW, ou muito prximas a elas, a direo do filtro paralela direo daestrutura a ser realada > Quick Apply > Escolher a banda a ser filtrada >b8_Landsat_estudo_ca.img.

22. Incremento na resoluo dos produtos coloridos atravs da fuso combandas de maior resoluo

22.1. Escolha da composio colorida e sua filtragem atravs de filtrolaplaciano, com adio de 90 % da banda original, para aumento dadefinio da imagem

Escolher um triplete(p. ex. R=PC1, B= PC2, B= PC3 da imagem PC_Aster.img). Aplicar um filtro laplaciano com 90% de contribuio da imagem original:Filter >

convolutions and morphology > convolutions > Laplacian > Image Addback (0-100%) > 90 (figura 39) > Apply to file > PC_Aster.img > SpectralSubset > Escolher apenas as bandas 1, 2 e 3 (figura 40) > ok > OutputfilenamePC_ASTER_LP_90.img.

Carregar o triplete no display e dar um contraste adequado.

Gravar como novo arquivo de imagem: Na janela de imagem MenuFile > SaveImage as > Image File >PC_ASTER_LP_90_agc.img (este nome foiescolhidopois foi aplicada ampliao gaussiana de contraste ao triplete). Alternativamenteno grave a imagem mas deixe-a carregada no display para a aplicao dafuso.

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Figura 39

Figura 40

22.2. Fuso de imagens

Transform > Image Sharpening > HSV > Em select input RGB escolher aimagem gravada no item anterior ou o display em que est carregada>Emhighresolution input file escolha AST_VNIR_PC1_mais_PC2_agc.img > OutputfilenameAST_AR.img

Repita com um triplete qualquer escolhido das imagens LANDSAT, utilizando-sea imagemb8_Landsat_estudo_ca.img como imagem de alta resoluo>OutputfilenameLANDSAT_AR.img.

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23. Modelagem Topogrfica Sombreamento de relevo

Para se produzir uma sensao de sombreamento de relevo, a partir de um ModeloDigital de Terreno, simula-se uma iluminao artificial, o que nada mais do que aaplicao de um filtro digital. Este filtro vai ter sua configurao conforme adefinio, pelo usurio, dos ngulos de elevao e azimute da iluminao artificial.

Topographic > Topographic Modelling >na caixa de dilogo topo model>Input File > DEM_estudo.img > ok > Na caixa de parmetros Topo ModelParameters selecionar Shaded Relief (existem vrias opes de modelagemtopogrfica que podem tambm ser utilizadas, tais como declividade, aspecto eparmetros de convexidade do relevo) >manter oTopographic Kernel Sizeem3 (experimente depois as outras opes de tamanhoda janela de filtragem, noteque kernel maior funciona como um filtro de suavizao) > Para escolha daelevao da iluminao lembre-se que quanto mais baixo o valor maissombreamento e para a escolha do azimute estime um ngulo perpendicular estruturao regional, ou perpendicular a alguma direo estrutural que queira

investigar (no exemplo figura 41 - foi utilizada uma elevao de 45o e azimutede 315o) >ok> Output filenamerel_somb_45_315.img.

Figura 41

Repita o procedimento com a imagemDEM_alternativo.img

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24. Visualizao 3D

Carregar no diplay uma boa composio colorida > Por exemplo a composiocolorida RGB da imagem Aster_alternativo_423.img > na janela de imagemMenu tools > 3D SurfaceView > Em associated DEM file escolher

DEM_alternativo.img > ok > Preencha a caixa de parmetros como abaixo >ok>Quando a imagem for carregada experimentar as ferramentas e opes devisualizao e movimentao constantes no menuOptions>Surface Controls,Motion Controls, etc (figura 42).

Figura 42

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25. Algumassugestes dereferncias bibliogrficas para consulta

CRSTA, P. 1992. Processamento digital de imagens de sensoriamento remoto.IG/UNICAMP. 170 p.

INPE, on line. Introduo ao sensoriamento Remoto. INPE.

http://www.dpi.inpe.br/spring/teoria/index.htmlMATHER, P.M. 1994. Computer processing of remotely-sensed images. An

Introduction. John Wiley & Sons, London, 352 p.

MOREIRA, M.A. 2003. Fundamentos do Sensoriamento Remoto e metodologias deaplicaes. UFV, 307 p.

PARADELLA, W.R. 1990. Introduo ao processamento digital de imagens desensores remotos aplicado a geologia. INPE Publicao 5023-RPE/616. 45 p.

Research Systems International. 2003. ENVI - The environment for VisualizingImages. Users Guide, 1084 p. Disponvel na forma digital.

SABINS, F. 1987. Remote sensing: Principles and interpretation. W.H. Freeman &Co. New York, 449 p.

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