Sensoriamento Remoto Prática no ENVI - Flávia Feitosa · Sensoriamento Remoto Prática no ENVI Flávia da Fonseca Feitosa Disciplina PGT 035 – Geoprocessamento Aplicado ao Planejamento

Sensoriamento RemotoPrática no ENVI

Flávia da Fonseca FeitosaDisciplina PGT 035 – Geoprocessamento Aplicado ao Planejamento e Gestão do Território

Aula disponível em: https://flaviafeitosa.wordpress.com/talksteaching/geopgt/

Julho de 2015

Roteiro da AtividadeRealizar uma comparação multitemporal entre a cobertura de vegetação em SBC no período de 2004 e 2014 (1:100.000), utilizando imagens Landsat 5 e 8. Para isso aprenderemos:

PARTE I Baixar imagens Landsat gratuitamente (geoportal NASA).

Interface de visualização do ENVI.

Fazer Stack de bandas.

Composições coloridas.

PARTE II Classificação de imagens.

Imagens Landsat Gratuitas: Portal EarthExplorer

Earth Explorer

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Earth Explorer

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Roteiro da Atividade Prática

Trabalharemos com imagens de duas datas:

08/09/2004 Landsat 5, sensor MSS (Multispectral Scanner)

03/08/2014 Landsat 8, sensor OLI (Operational Land Imager)

1. Entre no software Envi;

2. Abra todos os arquivos .tifs da pasta “03_08_2014_LANDSAT_8”.

Relembrando: Landsat 8

http://landsat.usgs.gov/tools_viewer.php

Interface do ENVI

Percebam:

1. Que cada banda é um arquivo Tif em separado;

2. Que além das bandas que esperávamos, B1, B2...., O primeiro arquivo é o BAQ. É uma Quality Assessment Band. Para cada pixel, há informações de cobertura de nuvem, neve, sombreamento, só que é necessário processamento específico para isso. Vamos fechar esta banda. Assim como as bandas do Termal e a pancromática. Faremos isso daqui a pouco, vamos primeiro olhar nossas bandas.

1. Olhem a escala de visualização da imagem.

2. Agora na área do Layer Manager à esquerda, arraste o arquivo da banda 4 para o topo da lista.

3. Aliás esta banda corresponde a qual fração do espectro magnético?



3. Aliás este banda corresponde a qual fração do espectro magnético?

4. Clique com o botão direito sobre a banda 4 e em seguida na opção Zoom to Layer Full Resolution.



3. Aliás este banda corresponde a qual fração do espectro magnético?

4. Clique com o botão direito sobre a banda 4 e em seguida na opção Zoom to Layer Full Resolution.

5. Perceba que a escala mudou.

1. Repita os procedimentos anteriores para todas as bandas exceto para BQA .

2. Vocês terão 10 minutos para a tarefa. E então Respondam:

A. Para qual conjunto de bandas há variação de escala?

B. Qual característica das imagens está controlando esta variação?

C. O que o comando Zoom to Layer Full Resolution faz?

• Nosso objetivo final é identificar classes de cobertura do solo nas duas datas indicadas no início do exercício, para uma escala de 1:100.000

• Que bandas vocês acham que poderiam ser descartadas?

• Para descartar as bandas precisaremos ligar o Data Manager.

• No Data Manager podemos, abrir, fechar arquivos, ver informações sobre eles (metadados) e fazer composições coloridas de imagens.

• Nosso objetivo final é identificar classes de cobertura do solo nas duas datas indicadas no início do exercício, para uma escala de 1:100.000

• Que bandas vocês acham que poderiam ser descartadas?

• Para descartar as bandas precisaremos ligar o Data Manager.

• No Data Manager podemos, abrir, fechar arquivos, ver informações sobre eles (metadados) e fazer composições coloridas de imagens.

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• Para fechar um arquivo basta selecionar ele no Data Manager clicar com o botão direito nele e em seguida na opção Close File.

• Feche as bandas BAQ, banda 8, 9, 10 e 11.

• Faça uma composição colorida cor verdadeira.

• Qual a combinação de bandas Landsat 8 necessária para isso na sequencia RGB?

• Para a composição clique no quadrado vermelho no Data Manager e em seguida na banda que deseja aplicar a cor vermelha, em seguida clique na banda que deseja aplicar a cor verde e depois a azul. Por último aperte o botão Load Data.

• O software não permite fazer composições coloridas a partir de arquivos avulsos.

• Assim teremos que consolidar todas as bandas iremos utilizar em um único arquivo TIFF.

• O software não permite fazer composições coloridas a partir de arquivos avulsos.

• Assim teremos que consolidar todas as bandas iremos utilizar em um único arquivo TIFF.

• O comando que faz isso é o Layer Stacking.

• No Toolbox à direita escreva Layer Stacking, para acessar o comando.

• Antes de realizar o Stack de Layers, vamos importar o arquivo vetorial com os limites do município de SBC

• Por quê? Porque vamos aproveitar o “Layer Stacking” para recortar nossa imagem e manter apenas nossa área de estudo.

• Após importar o arquivo vetorial, dê um duplo clique sobre o comando Layer Stacking.




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• Selecione todos os layers.

• Vamos aproveitar para já recortar nossa imagem para nossa área de interesse que é SBC., Clique em Spatial Subset.

• Na caixa de diálogos Select Spatial Subset clique no botão ROI/EFV e selecione o layer do limite municipal de SBC

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• Selecione todos os layers.

• Vamos aproveitar para já recortar nossa imagem para nossa área de interesse que é SBC., Clique em Spatial Subset.

• Na caixa de diálogos Select Spatial Subset clique no botão ROI/EFV e selecione o layer do limite municipal de SBC

• Clique em “OK”

• Na caixa Select Spatial Subset Veja que a quantidade de Samples (colunas) e Lines (linhas) da imagem se modificou.

• Em seguida clique em OK.

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• Na caixa de diálogos Layer Stacking Input file, clique em ok.

• Na caixa de diálogos Layer Stacking Parameters verifique na área Selected Files for Layer Stacking se as bandas estão em ordem crescente, caso não estejam clique no botão Reorder Files...

• Para trocar a ordem basta clicar no arquivo e arrastá-lo para o local escolhido.

• Em “Enter Output Filename”, selecione diretório e nome do arquivo de saída.

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• Abra o Data Manager para ver o resultado.

• Faça uma composição colorida cor verdadeira e Faça um Zoom to Layer Extent;

• No Layer Manager desligue as outras bandas.

• Vamos abrir o vetor com o limite de SBC. No Data Manager, clique no botão de abrir arquivos, selecione arquivos do tipo shapefile, e abra o arquivo com o limite municipal.

• Abra o Data Manager para ver o resultado.

• Faça uma composição colorida cor verdadeira e Faça um Zoom to Layer Extent;

• No Layer Manager desligue as outras bandas.

• Vamos abrir o vetor com o limite de SBC. No Data Manager, clique no botão de abrir arquivos, selecione arquivos do tipo shapefile, e abra o arquivo com o limite municipal.

• O Envi salva seus arquivos de forma padrão em formato HDR, que é um formato de dados matricial, popular para imagens.

• O QGIS abre este tipo de arquivo mas o ArcGIs e outros software não, portanto é aconselhável converter para tif, formato que é aberto em qualquer software.

• Para tanto, vá ao menu File, Save as...

• O Envi salva seus arquivos de forma padrão em formato HDR, que é um formato de dados matricial, popular para imagens.

• O QGIS abre este tipo de arquivo mas o ArcGIs e outros software não, portanto é aconselhável converter para tif, formato que é aberto em qualquer software.

• Para tanto, selecione o arquiv0o que reúne todas as bandas, vá ao menu File, Save as... > Save As... (ENVI, NITF, TIFF, DTED)

• Vamos arrumar nosso dados. Vá até o Data Manager e feche todos os arquivos abertos;

• Abra a Imagem LANDASAT 8 em formato TIFF que você salvou;

• Abra a imagem LANDSAT5.tif na pasta DADOS\ORIGINAIS\08_09_2014_LANDSAT_5;

• Abra o arquivo shapefile com o limite municipal de SBC.

• Faça composições coloridas cor verdadeira com cada uma das imagens usando o Data Manager.

• A imagem Landsat5 ficará escura, para melhorar o seu contraste vá na ferramenta de contraste rápido e mude para Optimized Linear

• Coloque a imagem Landsat8 por cima no Layer Manager e em seguida a Imagem Landsat5, basta arrastá-las.

• Vamos testar alguns comandos de visualização para checar o georreferenciamento das imagens.

• Coloque a imagem Landsat8 por cima no Layer Manager e em seguida a Imagem Landsat5, basta arrastá-las.

• Vamos testar alguns comandos de visualização para checar o georreferenciamento das imagens.

• Dê um zoom na escala 1: 50.000.

Portal

View Blend View Flicker

View Swipe

• Dê um pan e puxe a imagem um pouco para cima para ver a área dos reservatórios.

• Apresente a banda do infravermelho próximo de cada uma das imagens Landsat, aliás qual é o número desta banda em cada uma das imagens?

• Ligue o View Swipe agora é possível ver que há um bom “casamento” entre as imagens.

• Vamos visualizar a mesma imagem em janelas distintas com composições diferentes;

• Primeiro vá no Menu Views, Two Vertical Views para dividir a atual View em duas janelas verticais.



• Testem todas as opções, depois volte para Two Vertical Views.

• Perceba que o Layer Manager foi aberta uma Nova View.

• Quando você clica dentro em um das Views, a View correspondente no Layer Manager fica selecionada.



• Testem todas as opções, depois volte para Two Vertical Views.

• Perceba que o Layer Manager foi aberta uma Nova View.

• Quando você clica dentro em um das Views, a View correspondente no Layer Manager fica selecionada.

• Selecione a View da Esquerda e faça uma composição colorida cor verdadeira com a imagem Landsat8;

• Selecione a View da Direita e faça uma composição colorida com as bandas do infravermelho próximo, vermelho e verde, padrão RGB. Diga a numeração.

• Perceba que as imagens não estão apontando para a mesma área, para que isso ocorra utilizaremos o comando Geo Link Views (Menu, Views, Geo Link Views)



• Perceba que as imagens não estão apontando para a mesma área, para que isso ocorra utilizaremos o comando Geo Link Views (Menu, Views, Geo Link Views).

• Clique em Link All, e deixe a janela da Direita como principal.



• Perceba que as imagens não estão apontando para a mesma área, para que isso ocorra utilizaremos o comando Geo Link Views (Menu, Views, Geo Link Views).

• Clique em Link All, e deixe a janela da Direita como principal.

Teste a Ferramenta Fly para navegar na imagem, sempre na janela da direita e veja que a janela da esquerda acompanhará os movimentos.

Utilize também os comandos de zoom: (Fixed Zoom in), (Fixed Zoom out), (Zoom to Full Extent) e (Zoom)

• Divida a tela em Quatro Views. Faça as composições abaixo, visualize com um zoom em 1:100.000 e link todas as janelas deixando a janela do canto superior esquerdo como principal. Composições: 432, 543, 654, 564

• Navegue com diferentes zooms e observe a variação de cor dos diferentes alvos.

• Qual a melhor composição para distinguir vegetação de área construída?

• Qual a melhor composição para ver diferenças de composição na água?

• Qual a melhor composição para ver diferenças de tipos de vegetação?

• Qual a melhor composição para observar diferenças em porcentagem de solo exposto?

• Divida a tela em Quatro Views.

• Faça as composições abaixo, visualize com um zoom em 1:100.000 e link todas as janelas deixando a janela do canto superior esquerdo como principal.

• Vamos navegar em alguns pontos.

• Deixe ativado o View com a composição colorida cor verdadeira. Vá ao Data Manager e abra o arquivo Pontos.anz. É um arquivo de anotação indicando três pontos da imagem onde iremos. Carregue-o .

• Clique sobre o nome dele no Layer Manager e dê um Zoom Extent to layer;

• Vá até a ferramenta Go to, copie as coordenadas do Ponto 1 e cole no espaço em branco do comando. Aperte enter.

• Em seguida Clique no comando Crosshairs

• Ponto 1 23°47'15.75"S,46°25'32.90"W

• Ponto 2 23°46'22.96"S,46°31'55.55"W

• Ponto 3 23°41'10.38"S,46°29'15.20"W

• Vá até a ferramenta Go to, copie as coordenadas do Ponto 1 e cole no espaço em branco do comando. Aperte enter.

• Em seguida Clique no comando Crosshairs , dê um som na área marcada pelo cursor.

• Ponto 1 23°47'15.75"S,46°25'32.90"W

• Ponto 2 23°46'22.96"S,46°31'55.55"W

• Ponto 3 23°41'10.38"S,46°29'15.20"W

• Desligue a camada de anotação e coloque o zoom escala para 1:60.000 em todas as janelas.

• Trata-se de uma área alagada, perceba que cada uma das composições revela diferentes informações sobre a área.

• Repita os passos do exercício anterior e vá ao ponto 2. Só que agora visualize na escala 1:250.000.

• Em qual das composições percebe-se melhor a diferença de composição entre as águas á direita e a esquerda da ponte. Qual o motivo da composição escolhida ser melhor?

• Ponto 2 23°46'22.96"S,46°31'55.55"W

• Ponto 3 23°41'10.38"S,46°29'15.20"W

• Repita os passos do exercício anterior e vá ao ponto 3. Só que agora visualize na escala 1:50.000. Desligue a camada de anotações.

• Ponto 3 23°41'10.38"S,46°29'15.20"W

• O que é este alvo que aparentemente na composição colorida cor verdadeira, parece vegetação?

• Como você descobriu ? Que elementos de Fotointerpretação você utilizou para isso?

Parte IIClassificação de Imagens

1. Iremos Classificar a Imagem Landsat_8 utilizando dois métodos, um não-supervisionado e outro supervisionado.

2. Feche todos os arquivos exceto a imagem Landsat_8.

3. Faremos primeiro uma classificação não-supervisionada utilizando o algoritmo ISODATA. Para isso usaremos a ferramenta Classification Workflow do Toolbox.

Classificação de Imagens

1. Selecione o Arquivo a ser classificado, a imagem LANDSAT8. Em seguida aperte o botão Next.

Classificação de Imagens

1. Selecione a opção No Traning Data, pois será uma classificação não-supervisionada e aperte o botão Next.

Classificação não-supervisionada

1. Selecione o número de classes para 8, queremos 4 no final. Urbano/solo exposto, água, vegetação, vegetação em área inundada. Entretanto colocamos mais classes para depois agrupá-las. Se colocamos o numero justo corremos o risco do classificador misturar as classes.

2. Clique na aba Advanced.

1. Perceba que podemos alterar o número de Iterações do algoritmo e que também pode-se alterar a porcentagem de pixels que se alteram quando uma nova iteração ocorre.

2. Deixe os valores padrões e aperte o Next. Em uma operação real testamos mudanças nestes parâmetros.

1. Na janela de Cleanup é realizada uma operação de generalização cartográfica, onde é passado um filtro ( Smooth kernel Size) e polígonos formados por menos de um número determinado de pixels são agregados a classe vizinha ( Aggregate Minimum Size).

2. Deixe os valores padrões. Marque a opção Preview. Em seguida aperte o botão Next.

1. Salve o resultado em sua pasta output, com o nome n_sup_01.

2. Clique na Aba, Additional Export.

1. Salve o resultado em sua pasta output, com o nome n_sup_01_estatistica.

2. Clique em Finish.

1. Percebam que o software retorna o resultado em dois formatos de dados; uma imagem classificada e um shapefile, vetor.

1. Vamos mudar as cores das classes para poder melhor visualizá-las.

2. Clique com o botão direito em cima do resultado da classificação e depois em Raster Color Slice.

1. Vamos mudar as cores das classes para poder melhor visualizá-las.

2. Clique na opção Restore Color Slices from File...

3. Carregue o arquivo cores-class.dsr na pasta paleta cores.

1

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1. Confirme.

1. Vamos combinar as classes.

2. Primeiro vamos analisa-las. Ligue e desligue as classes veja o tipo de cobertura entre elas e anote a relação entre as classes definidas pelo classificador e as classes que tínhamos como objetivo.



Classe original

Classe final

1 Água

2

3

4

5

6

7

8



Classe original

Classe final

1 Água

2

3

4

5

6

7 Urbana

8 Urbana



Classe original

Classe final

1 Água

2 Veg

3 Veg

4 Veg

5 Veg

6

7 Urbana

8 Urbana



Classe original

Classe final

1 Água

2 Veg

3 Veg

4 Veg

5 Veg

6 Urbana

7 Urbana

8 Urbana



3. Vamos utilizar o comando Combine classes,, no parte de Post Classification no Toolbox

Classe original

Classe final

1 Água

2 Veg

3 Veg

4 Veg

5 Veg

6 Urbana

7 Urbana

8 Urbana


2. Na caixa de diálogos Combine Classes Parameters Faça as combinaçõo de classes de entrada ( input class) e classes de saída (output class) segundo a tabela ao lado.

3. Salve em sua pasta de output de dados com o nome n_sup_02

Input classes

Outputclasses

Nome da

Classe final

1 1 Água

2 2 Veg

3 2 Veg

4 2 Veg

5 2 Veg

6 3 Urbana

7 3 Urbana

8 3 Urbana

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1. Você poderá salvar o resultado em Vetor se quiser no comando Classification to Vector.

1. Você poderá salvar o resultado em Vetor se quiser no comando Classification to Vector.

2. Salve com o mesmo nome da Classificação.

1 2

1. Vetor sobreposto ao Raster.

Classificação supervisionada1. Deixe apenas aberto o Arquivo da imagem LANDSAT8 original e a classificação final em formato imagem. Feche o restante dos arquivos.

2. Entre no comando de assistente de classificação, Classification Workflow. Na caixa de Classification, clique em Browse para selecionar o arquivo.

3. Na Caixa Select Input File, Selecione todas as bandas do Arquivo LANDSAT8. Entretanto verifique que é possível selecionar apenas algumas bandas apertando a tecla Ctrl do teclado, enquanto se seleciona as bandas.

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1. Selecione a opção Use Training Data.

1. Adicione as Classes , conforme especificação Abaixo.

2. Agora vamos coletar amostras de treinamento.

1. Agora vamos coletar amostras de treinamento.

2. Selecione a Classe Água. E em seguida dê um zoom em um dos lagos das represas. Desenhe retângulos dentro das áreas, Como na figura. Faça isso em pontos diferentes na imagem, para garantir que a amostra de água represente todos os tipos de pixels de água desta cena.

1. Vamos Carregar um arquivo de amostras previamente estabelecido. Vá em Load Taining Data Set e carregue o arquivo amostras-treinamento.shp, dentro da pasta amostras.

1. Verifique se o Algoritmo selecionado é o MAXVER (Maximum Likelihood) e aperte o Next.

1. Verifique se o Algoritmo selecionado é o MAXVER (Maximum Likelihood) e aperte o Next.

1. Em Cleanup, deixe as opções padrões e aperte Next.

1. Exporte com o nome supervisionada. Tanto o Raster quanto o Vetor.

1. Exporte com o nome supervisionada. Tanto o Raster quanto o Vetor.

1. Vamos comparar os resultados das duas classificações.

2. Clique com o botão direito em cima da imagem supervisionada e em seguida na opção Raster Color Slices...



3. Clique em Change Color Table..

4. Em seguida escolha a opção Graphics Colors.

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3. Clique em Change Color Table..

4. Em seguida escolha a opção Graphics Colors.

1. Faça a mesma sequencia de procedimentos para a imagem não-supervisionada.

2. Sopreponha as duas e a imagem Landasat, utilize a transparência para comparar os resultados.

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