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Guia do ENVI em Português

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Índice

A: Conceitos Básicos do Sensoriamento Remoto1.Bases físicas do sensoriamento remoto ............................................................................... 1

1.1. O espectro electromagnético ............................................................................... 21.2. Influência atmosférica ............................................................................................ 21.3.Caraterísticas espectrais de alvos selecionados ...................................................... 2

1.3.1.Característica de reflexão e espectro de vegetação ............................ 31.3.2. Refletividade de solos ............................................................................... 4 1.3.3. Refletividade de minerais e rochas ...................................................... 51.3.4. Refletividade de áreas urbanas .................................................................. 5

2. Resolução das imagens de sensoriamento remoto ...................................................... 62.1. Resolução especial ............................................................................................ 62.2. Resolução espectral ............................................................................................ 62.3. Resolução radiométrica ............................................................................................ 6

3. Sistemas de satelites ......................................................................................................... 73.1. LANDSAT ..................................................................................................................... 83.2. SPOT ................................................................................................................... 113.3. KVR-1000 ................................................................................................................... 153.4. IKONOS ................................................................................................................... 153.5. SATÉLITE TERRA ....................................................................................................... 15

3.5.1. MODIS ....................................................................................................... 163.5.2. MISR ....................................................................................................... 183.5.3. ASTER ....................................................................................................... 193.5.4. CERES ....................................................................................................... 203.5.5. MOPPIT ....................................................................................................... 21

3.6 SATÉLITE AQUA ....................................................................................................... 223.7. QUICKBIRD ....................................................................................................... 233.8. ENVISAT ....................................................................................................... 233.9. CBERS ....................................................................................................... 243.10.EO–1 –EarthObserving 1 .......................................................................................... 24

3.10.1. ALI – Advanced Land Imager ................................................................ 263.10.2. AC – Atmospheric Corrector ................................................................ 273.10.3. Hyperion .......................................................................................... 28

B: Começar a trabalhar com o ENVI1. O sistema de menu ......................................................................................................... 1

1.1. Menu principal ......................................................................................................... 11.2. Menu da janela gráfica (menu do display) .................................................................. 2

2. Conceitos de visualização ......................................................................................................... 32.1. Lista das bandas disponíveis ............................................................................... 32.2. Janela principal ......................................................................................................... 42.3. Janela global (Scroll Window) ............................................................................... 42.4. Janela de imagem ampliada (Zoom window) ...................................................... 52.5. Carregar janelas adicionais ("Display controls") ...................................................... 6

2.5.1. "Abrir Display Novo" ............................................................................... 62.5.2. "Iniciar Nova Janela de Vetor" .................................................................. 62.5.3. "Iniciar Nova Janela de Projeto" .................................................................. 6

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2.6. "Link Displays" ......................................................................................................... 72.7. “Geographic Link” ......................................................................................................... 72.8. Trabalhar com Tabelas de Cores ............................................................................... 82.9. Aumento de contraste (Realce) ............................................................................... 9

2.9.1. Realces de contraste padronizados .................................................... 102.9.2. Aumento de contraste interativo ................................................................ 10

2.10. ENVI Queue Manager .......................................................................................... 152.11. Restaurando displays .......................................................................................... 162.12. Salvando sessão para “Script” ............................................................................. 16

3. Importar Dados do Sensoriamento Remoto ................................................................ 173.1. Carregar imagens no formato ENVI ................................................................ 163.2. Abrir imagens em outros formatos ............................................................................. 173.3. Abrir arquivo vetorial .......................................................................................... 193.4. Lista de vetores disponíveis ............................................................................. 203.5. Conversão de arquivos vetoriais ............................................................................. 203.6. Gerenciador de Arquivos Georreferenciados (GeoBrowser) .......................... 20

4.Análise de Dados ................................................................................................................... 224.1. Perfil de conjunto de pixels da imagem ................................................................ 224.2. Dispersograma ...................................................................................................... 23

4.2.1. Dispersograma bidimensional ................................................................ 234.2.2. Visualizador N-Dimensional ................................................................ 25

4.3. Análise e plotagem de espectro ............................................................................. 25

5. Editando cabeçalhos no ENVI .......................................................................................... 26

6. A janela “Select Spatial Subset” .......................................................................................... 27

6. A janela “Select Spatial Subset” .......................................................................................... 27

C: Ferramentas Gerais1. Região de interesse ......................................................................................................... 1

1.1. Definição de uma região de ............................................................................... 11.2. Valores limiares de imagem para as regiões de interesse ......................................... 31.3. Geração de Relatórios das ROIs ............................................................................... 41.4. Exportando ROI’s para EVF ............................................................................... 4

2. Examinar estatísticas ......................................................................................................... 52.1. Computar estatísticas ............................................................................................ 52.2. Parâmetros do cálculo de estatísticas .................................................................. 52.3. Visualizar arquivo de estatísticas ............................................................................... 5

3. Máscara .................................................................................................................................. 53.1. Criação da máscara ............................................................................................ 63.2. Aplicação da máscara ............................................................................................ 7

4. Operações Matemáticas ......................................................................................................... 74.1. Matemática de bandas ............................................................................................ 94.2. Matemática Espectral ............................................................................................ 9

5. Reamostragem Espectral ......................................................................................................... 9

6. Subset de Imagens via ROI´s .......................................................................................... 10

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7. Rotacionando e Girando Imagens .......................................................................................... 10

8. Outras Ferramentas ....................................................................................................... 118.1. Menu “Ferramentas de Calibração” ................................................................ 118.2. Substituir linhas com defeito ............................................................................. 11

9. Novo Menu para Detecção de Mudanças ............................................................................. 129.1 Ferramenta para Computar Mapa de Diferenças .................................................... 129.2 Usando a Ferramenta para Computação de Mapa de Diferenças .......................... 139.3 Ferramenta para Efetuar Estatísitica de Detecção de Mudanças .......................... 149.4 Usando a Ferramenta para Estatística de Detecção de Mudanças .......................... 149.5 Funções Adicionais da Tabela Estatística de Detecção de Mudanças ............. 16

D: Registro, Correção Geométrica e Mosaico1. Registro e Georreferenciamento de Imagens .................................................................. 2

1.1. Imagem para mapa ............................................................................................ 21.2. Imagem para imagem ............................................................................................ 51.3. Opções para transformação e reamostragem ...................................................... 71.4. Dicas para agilizar o georreferenciamento de imagens ......................................... 8

1.4.1. Usando para o registro uma outra imagem georreferenciada ............... 81.4.2. Usando para o registro uma base vetorial ......................................... 8

2. Mosaicos .................................................................................................................................. 92.1. Mosaicos baseados em pixels ............................................................................. 102.2. Mosaicos baseados em imagens georreferenciadas ....................................... 122.3. Aplicando o mosaico .......................................................................................... 132.4. Ajuste de Histogramas ......................................................................................... 14

3. Ortorretificação (ou Ortocorreção) .......................................................................................... 153.1. Ortorretificação de fotografias aéreas ................................................................ 15

3.1.1. Criar orientação interna ............................................................................. 153.1.2. Criar orientação externa ............................................................................. 153.1.3. Ortorretificando Aerofotos ................................................................ 16

3.2. Novos recursos para a ortorretificação de imagens .................................................... 173.3. Ortirretificando Imagens IKONOS ............................................................................. 173.4. Examinado o resultado da ortorretificação ................................................................ 193.5. Ortorretificando Imagem QuickBird ............................................................................. 19

4. Outras funções do menu Mapa .......................................................................................... 204.1. Conversor de coordenadas ............................................................................. 204.2. Definindo a projeção cartográfica ............................................................................. 204.3. Conversão de coordenadas em arquivo ASCII .................................................... 21

5. Para Entender Melhor: Correção Geométrica ................................................................ 215.1. Transformações Polinomiais ............................................................................. 21

5.1.1. Transformação polinomial de 1ªordem .................................................... 215.1.2. Equações polinomiais ............................................................................. 225.2. Métodos de Resampling ............................................................................. 225.2.1. Alocação de vizinho mais próximo ("nearest neighbor") .......................... 225.2.2. Interpolação bilinear ............................................................................. 235.2.3. Convolução cúbica ("cubic convolution") .................................................... 23

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6. Para Entender Melhor: Projeções cartográficas ................................................................ 236.1. Projeção azimutal ....................................................................................................... 23

6.1.1. Projeção estereográfica polar universal .................................................... 236.2. Projeção eqüidistante azimutal ............................................................................. 24

6.2.1. Projeção cilíndrica ............................................................................. 246.2.2. Projeção cilíndrica conforme de Lambert .................................................... 246.2.3. Projeção cilíndrica de espaçamento igual ....................................... 246.2.4. Projeção cilíndrica equivalente ................................................................ 246.2.5. Projeção cilíndrica estereográfica .................................................... 25

6.3. Projeção UTM ("Universal Transverse Mercator") .................................................... 256.3.1. Zonas de UTM .......................................................................................... 256.3.2. UTM Grid Zones .......................................................................................... 26

6.4. Projeção cônica ....................................................................................................... 276.4.1. Projeção cônica conforme de Lambert .................................................... 276.4.2. Projeção cônica eqüidistante ................................................................ 286.4.3. Projeção cônica equivalente de Albers .................................................... 28

E: Transformações1. Razão de Bandas ..................................................................................................................... 1

2. Transformação por principais componentes .................................................................. 52.1. Transformação direta ............................................................................................ 52.2. Transformação inversa ............................................................................................ 6

3. Rotação MNF (MNF Rotation) ............................................................................................ 6

4. Merge de Imagens (Fusão) ......................................................................................................... 64.1. Fusão pancromática / Multiespectral por IHS ...................................................... 64.2. Fusão Pancromática/Multi-Espectral pelo Método de brovey (Color Normalized) ... 7

5. Realce por decorrelação ......................................................................................................... 75.1. A caixa de diálogo de entrada de dados .................................................................. 85.2. A caixa de diálogo de entrada de bandas .................................................................. 85.3. A caixa de diálogo de parâmetros de decorrelação ...................................................... 9

6. Realce de saturação ......................................................................................................... 9

7. Transformação de cores RGB – HSV – RGB ................................................................ 107.1. Transformação RGB – HSV ............................................................................. 107.2. Transformação HSV – RGB ............................................................................. 10

8. Para Entender Melhor: O sistema de cores ................................................................ 108.1 Espaço de cores RGB .......................................................................................... 118.2. Espaço dos atributos de cor (matiz, saturação e brilho) ....................................... 13

8.2.1. Modelo de cores HSV (hexacônico) .................................................... 148.2.2. Modelo de cores HSV de Harrington (1987) ....................................... 148.2.3. Modelo de cores HLS ............................................................................. 158.2.4. Modelo de cores IHS ............................................................................. 168.2.5. Modelo L*u*v* da CIE ............................................................................. 178.2.6. Modelo de IHS da CIE ............................................................................. 188.2.7. Modelo de IHS de Pratt (1991) ................................................................ 19

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F: Classificação1. Classificação não-supervisionada ............................................................................................ 1

1.1.Isodata ..................................................................................................................... 11.2. K-Means ..................................................................................................................... 2

2. Classificações supervisionadas ............................................................................................ 32.1. Método do paralelepípedo ............................................................................................ 52.2. Método da distância mínima ............................................................................... 82.3. Método da máxima verossimilhança (Maxver) ...................................................... 82.4. Mapeador de ângulo espectral ("Spectral Angle Mapper", SAM) ............................ 92.5. Classificação por distância de Mahalanobis .................................................... 11

3. Visualizador N-Dimensional ("N-dimensional Visualizer") .................................................... 11

4. Comparação dos resultados das classificações ................................................................ 134.1. Matriz de Confusão ou de Erros (Confusion Matrix ou Error Matrix) ......................... 15

5. ClassEdit ................................................................................................................................ 19

6. Homogenização do resultado de classificação ................................................................ 24

7. Classificação supervisionada usando rede neural .................................................... 267.1. Aplicando classificação com rede neural ................................................................ 277.2. Executando a classificação “Neural Net” ................................................................ 27

8. Classificação por árvore de decisão ............................................................................. 298.1. Criando uma nova árvore de decisão ................................................................ 298.2. Executando uma nova árvore de decisão ................................................................ 31

G: Filtros1. Filtros de convolução ......................................................................................................... 1

1.1. Filtro passa-altas ("high pass") ............................................................................... 21.2. Filtro passa-baixas - filtro média ("low pass") ...................................................... 31.3. Filtro laplaciano (passa-altas) ............................................................................... 31.4. Filtro direcional (passa-altas) ............................................................................... 31.5. Filtro gaussiano ......................................................................................................... 41.6. Filtro mediana (passa-baixas) ............................................................................... 41.7. Filtro Sobel (passa-altas e direcional) .................................................................. 41.8. Filtro Roberts (passa-altas e direcional) .................................................................. 4

2. Filtros morfológicos ......................................................................................................... 52.1. Dilatação ("Dilate") ............................................................................................ 52.2. Erosão ("Erode") ......................................................................................................... 52.3. Abertura ("Opening") ............................................................................................ 52.4. Fechamento ("Closing") ............................................................................................ 5

3. Filtros de textura ..................................................................................................................... 63.1. Aplicando o filtro “Occurrence Measures” .................................................................. 63.2. Aplicando o filtro “Co-Occurrences Measures” ...................................................... 7

4. Filtro FFT (Transformada de Fourier) ............................................................................... 84.1. FFT Adiante ......................................................................................................... 8

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4.2. Definição de filtro e remoção manual das altas freqüencias ......................................... 94.2.1. Circular pass/cut ............................................................................. 114.2.2. Band pass/cut .......................................................................................... 124.2.3. User Defined pass/cut ............................................................................. 124.2.4. Resultados .......................................................................................... 12

4.3. FFT Inversa ....................................................................................................... 13

H: Visualização e Análise de Dados Vetoriais1. Utilização e aplicação de dados vetoriais ............................................................................... 1

1.1.Começando a trabalhar com dados vetoriais ...................................................... 11.2. Trabalhando com dados vetoriais agregados a dados raster ............................ 61.3. Transformação de dados vetoriais para ROIs ...................................................... 81.4. Transformação de dados raster em vetoriais ...................................................... 9

2. Usando o menu Vetor ....................................................................................................... 102.1. Criando novo plano vetorial ............................................................................. 10

2.1.1. Criando Layers através de um layer já existente em um arquivo ............. 102.1.2. Criando layers usando uma imagem raster ....................................... 112.1.3. Criando uma nova camada através dos parâmetros definidos pelo usuário 11

2.2. Carregar limites de continentes, rios ................................................................ 122.3. Conversão Raster para Vetor ............................................................................. 132.4. Classificação para Vetor .......................................................................................... 132.5. Gradear Pontos Irregulares ............................................................................. 142.6. Converter ROIs para um arquivo DXF ................................................................ 142.7. Convertendo ANN para DXF ............................................................................. 142.8. Convertendo EVF para DXF ............................................................................. 14

3. Para Saber Mais: Dados vetoriais e "raster" ................................................................ 14

I: Sensores Específicos1. Processamento de Imagens Aster ............................................................................................ 1

1.1. Processando a imagem Aster ............................................................................... 21.1.1. Imagem Aster 1B ............................................................................... 31.1.2. Imagem Aster 1A ............................................................................... 6

1.2. Para saber mais: Imagens Aster ............................................................................... 81.2.1 As ondas no infravermelho .................................................................. 9

2. Processamento de Imagens MODIS ............................................................................. 132.1. Introdução ................................................................................................................... 132.2. Carregando as imagens MODIS 1Km ................................................................ 142.3. Georreferenciando as imagens MODIS com resolução de 1Km .......................... 15

2.3.1. Georreferenciando autom. as outras imagens do mesmo arquivo ..............192.4. Carregando as imagens MODIS na resolução de 500m e 250m .......................... 21

2.4.1. Georreferenciando autom. as imagens MODIS de 500 e de 250 m ........... 22

3. Processamento de Imagens NOAA ............................................................................. 243.1. Um pouco sobre o NOAA .......................................................................................... 243.2. Sensor AVHRR ....................................................................................................... 24

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3.3. Carregando as imagens AVHRR no display .................................................... 263.4. Georreferenciando as imagens AVHRR ................................................................ 27

3.4.1. Problemas que podem ocorrer no georref. de imagens AVHRR ............. 283.5. Construindo GLT’s e mais algumas dicas adicionais ....................................... 293.6. Outras ferramentas para imagens NOAA ................................................................ 31

3.6.1. Visualizar Cabeçalho de imagens NOAA .................................................... 313.6.2. Calibrando Dados ............................................................................. 323.6.3. Calculando temperaturas da superfície do mar ....................................... 32

J: Ferramentas Topográficas ........................................................................................... 11. Abrir Arquivo Topográfico ......................................................................................................... 2

2. Modelagem Topográfica ......................................................................................................... 2

3. Classificar Características Topográficas ............................................................................... 3

4. Criar Visualização “Hill Shade” ............................................................................................ 44.1. Criar Visualização Hill Shade através das cores do display ......................................... 44.2. Criar Visualização Hill Shade através da tabela de cores do ENVI. ............................ 5

5. Substituir Valores Incorretos ............................................................................................ 6

6. Gradear Pontos Irregulares ............................................................................................ 7

7. Visualização Interativa 3D ......................................................................................................... 87.1. Funções do mouse no display de visualização 3D .................................................... 107.2. Valor / Localização do cursor ............................................................................. 107.3. Modos de funcionamento do 3D Surface View Motion Controls .......................... 10

7.3.1. Modo “User Defined” ............................................................................. 107.3.2. Modo “Annotation” ............................................................................. 117.3.3. Sobreposição de camadas vetoriais .................................................... 13

7.4. Tipos de representação de DEM ............................................................................. 137.5. Menu “Options” ....................................................................................................... 14

7.5.1. Resetando a visualização 3D ................................................................ 147.5.2. Visão Panorâmica ............................................................................. 147.5.3. Criando animação das cenas salvas .................................................... 167.5.4. Mudando o exagero vertical do DEM .................................................... 167.5.5. Mudando a cor de fundo da visão 3D .................................................... 177.5.6. Interpolador de pixels ............................................................................. 177.5.7. Dando sequência a animação ................................................................ 177.6.1. Salvando e restaurando as cenas (Paths) ....................................... 177.6.2. Salvando e imprimindo o display da visualização 3D .......................... 187.6.3. Salvando a animação no formato MPEG .................................................... 18

8. Geração de MDT a partir de arquivos .dxf ou .evf ................................................................ 18

K: Tratamento de Dados de Radar 1. Ambiente para tratamento de dados de Radar .................................................................. 1

1.1. Visualizar cabeçalho e arquivo de imagem SIR-C ...................................................... 21.2. Redução de ruído Speckle ............................................................................................ 3

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1.3. Slant Range para Ground Range ............................................................................... 51.4. Visualização das Assinaturas de Polarizações ...................................................... 61.5. Realçando a imagem radar ............................................................................... 7

2. Para Saber Mais: Imageamento por RADAR .................................................................. 92.1. Aquisição SAR ....................................................................................................... 102.2. Distorções da imagem adquirida ............................................................................. 102.3. Imagem Complexa 12

3. Aplicações ................................................................................................................................ 14

L: Tratamento de Dados Hiperespectrais1. Diversas Calibrações ......................................................................................................... 1

1.1. Calibração ATREM ............................................................................................ 11.2. Calibração normalizada ("Flat Field") .................................................................. 11.3. Calibração pela reflectância média relativa interna (IAAR) ........................................ 21.4. Calibração por linha empírica ("empirical line") ...................................................... 21.5. Transformação "EFFORT" ............................................................................................ 3

2. Uso da biblioteca espectral ............................................................................................ 32.1. Criação de biblioteca espectral ............................................................................... 5

3. Decomposição espectral ("Spectral Unmixing") .................................................................. 73.1. Transformação MNF ("minimum noise fraction") ...................................................... 73.2. Resultados da decomposição espectral .................................................................. 83.3. Índice de pureza de pixel ("pixel purity index") ...................................................... 9

4. Spectral Feature Fitting (SFF) e Análise ............................................................................. 114.1. Remoção de contínuo (Continuum Removal) .................................................... 114.2. Ajuste de feição espectral (Spectral Feature Fitting) ....................................... 124.3. Cálculo de Imagens de Escala e RMS ................................................................ 134.4. Razões das Imagens de Ajuste de feição espectral ("Fit Images") .......................... 14

5. Assistente de classificação espectral ............................................................................. 14

M: Produção de Carta – Imagem1. Grade de Coordenadas ......................................................................................................... 1

2. Composição de mapa e anotações ............................................................................... 32.1 O Menu "Object" ......................................................................................................... 4

3. Gerando Mapas rapidamente ............................................................................................ 5

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A - Conceitos Básicos do Sensoriamento Remoto

1.Bases físicas do sensoriamento remotoO sensoriamento remoto é definido por Lillesand & Kiefer (1987) como “ ... a ciência e artede receber informações sobre um objeto, uma área ou fenômeno pela análise dos dadosobtidos de uma maneira tal que não haja contato direto com este objeto, esta área ou estefenômeno“. Para se obter estas informações, usa-se um meio que, neste caso, é aradiação eletromagnética, supondo que esta possa chegar diretamente ao sensor. Isto, noentanto, não é possível em todas partes do espectro eletromagnético, porque atransmissividade atmosférica é variável para os diversos comprimentos de onda.

1.1. O espectro electromagnético

A radiação eletromagnética propaga-se, no vácuo, a uma velocidade de 300000 m/s. Aintensidade da radiação varia senoidalmente e está correlacionada diretamente com ocomprimento de onda e a freqüência. O comprimento de onda (λλλλ) é definido peladistância média entre dois pontos semelhantes da onda, como, por exemplo, doismínimos ou dois máximos. A freqüência (f) é o valor recíproco do período dasondulações, ou seja, do intervalo de tempo entre dois pontos consecutivos de mesmaintensidade. A fonte principal de radiação natural é o Sol, que emite, a uma temperaturade cerca de 6000 K, grandes quantidades de energia em um espectro contínuo.

Figura A-1: O espectro electromagnético, a transmissividade atmosférica eos comprimentos de onda usados em sensoriamento remoto

(Fonte: Kronberg, 1984, p. 4).

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No que se refere às técnicas de sensoriamento remoto por sistemas passivos, a faixa doespectro mais utilizada estende-se do ultravioleta (UV) até o infravermelho afastado (FIR,“far infra red”). A intensidade máxima da radiação solar corresponde a λ = 0,47 µm, apartir do qual a diminuição energética na direção do UV se passa mais rápido, enquanto adiminuição na direção do FIR é marcada por uma curva irregular (Figura A-1).

A radiação natural forma uma espectro contínuo, que contém comprimentos de ondas demilésimos de nanômetros até dezenas de quilômetros. As técnicas de sensoriamentoremoto por sistemas passivos, contudo, utilizam somente o intervalo de 0,2 até 12,5 µm,dividido em bandas espectrais.

A banda espectral do visível (VIS) representa só um pequeno intervalo entre 0,4 µm e 0,7µm, seguida pelo infravermelho (infrared, IR), que chega até 1000 µm. O IR pode serdividido entre infravermelho próximo ou reflexivo (“near infrared”, NIR), de 0,7 µm a 3 µme o infravermelho afastado ou emissivo (“far infrared”, FIR), de 3 µm a 1000 µm. O NIRcomporta-se como a luz visível, porque também é provocado pela reflexão solar;enquanto o FIR é caracterizado pela radiação térmica reemitida pela Terra.

1.2. Influência atmosférica

Durante o seu caminho através da atmosfera, a radiação solar é atenuada pelos gases eaerossóis que a compõem. Alguns gases (oxigênio, ozônio, vapor d’água, gás carbônico)absorvem a energia eletromagnética em determinadas bandas do espectro, de maneiraque a atmosfera é intransmissível à radiação nestas bandas (Tabela 1).

Tabela 1. Bandas de absorção da atmosfera terrestre (Fonte: Lillesand & Kiefer, 1979, p. 390).Gás Bandas de absorção

O2 (oxigênio) 0 - 0,3 µmO3 (ozônio) 5,0 - 9,5 µm

H2O (vapor d’água) 0,7 - 0,8 µm, 3,3 µm, 5,5 - 7,5 µm, 11,9 µmCO2 (gás carbônico) 2,7 - 2,9 µm, 4,1 – 4,2 µm, 9,4 µm, 12,6 µm, 14,0 µm

O grau de transmissão, ou transmissividade, representa a capacidade das ondaseletromagnéticas em penetrarem a atmosfera. As faixas de comprimento de onda para asquais a atmosfera parece transmissível são definidas como janelas atmosféricas. Elas têmgrande importância, porque possibilitam a reflexão da radiação pela Terra e podem seraproveitadas pelos sistemas sensores passivos. Além de toda a banda do visível, asjanelas mais importantes localizam-se no IR: são os intervalos entre 0,7 e 2,5 µm, de 3,5até 4,0 µm e de 8,0 até 12,0 µm.

1.3. Caraterísticas espectrais de alvos selecionados

A determinação da natureza dos alvos pelos métodos de sensoriamento remoto ébaseada no fato de que diferentes materiais são caracterizados por reflectâncias própriasem cada banda do espectro. A reflectância, ou fator de reflexão, é proporcional à razão

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da radiação refletida pela radiação incidente. Quando as respostas espectrais de váriosmateriais são conhecidas, as propriedades de alvos desconhecidos podem serdeterminadas pela comparação das respostas espectrais desses alvos com os dados dereferência.

1.3.1. Característica de reflexão e espectrode vegetação

A determinação e a diferenciação da vegetaçãopelos métodos de sensoriamento remoto épossível no intervalo de 0,4 até 2,5 µm, poisneste intervalo as folhas são caracterizadas porcomportamentos específicos de reflexão,absorção e transmissão. A Figura A-2apresenta o comportamento típico de uma folhaverde.No VIS, o comportamento da reflexão édeterminado pela clorofila, cuja absorçãoencontra-se no intervalo da luz azul (0,4 - 0,5µm) e da luz vermelha (0,6 - 0,7 µm); enquantoreflete no intervalo da luz verde (0,5 - 0,6 µm).A radiação incidente atravessa, quase semperda, a cutícula e a epiderme, onde asradiações correspondentes ao vermelho e aoazul são absorvidas pelos pigmentos domesófilo, assim como pelos carotenóides,xantófilas, e antocianidas, que causam umareflexão característica baixa nos comprimentosde onda supracitados. As clorofilas A e Bregulam o comportamento espectral davegetação e o fazem de maneira maissignificativa em comparação com outrospigmentos. A clorofila absorve a luz verde sóem pequena quantidade, por isso areflectância é maior no intervalo da luz verde,o que é responsável pela cor verde dasfolhas para a visão humana.

No NIR (0,7 - 1,3 µm), dependendo do tipo de planta, a radiação é refletida em umaproporção de 30 a 70% dos raios incidentes, ainda que as superfícies das folhas e ospigmentos sejam transparentes para esses comprimentos de onda. Todavia, os sistemaspigmentais das plantas perdem a capacidade de absorver fótons nesse espectro, que écaracterizado por uma subida acentuada da curva de reflexão. O mínimo de reflexãoneste comprimento de onda é causado pela mudança do índice de refração nas áreasfrontais de ar/célula do mesófilo.

Nos comprimentos de ondas acima de 1,3 µm, o conteúdo de água das folhas influencia ainteração com a radiação. A água dentro da folha absorve especialmente nas bandas em

Figura A-2: Refletividade espectral de umafolha verde e a capacidade de absorção de

água e refletividade, absorvidade etransmissividade numa folha verde para a

radiação no VIS e NIR (à direita)

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torno de 1,45 µm e 1,96 µm. Esta influência aumenta com o conteúdo de água. Uma folhaverde caracteriza-se, nestas bandas, pela reflexão semelhante a de uma película deágua. Por isso, estes comprimentos de onda, prestam-se à determinação do conteúdohídrico das folhas. Folhas com conteúdo hídrico reduzido são caracterizadas por umamaior reflexão. A curva espectral depende do tipo de planta e, mais ainda, altera-se emfunção da estrutura e da organização celular.

1.3.2. Refletividade de solos

As curvas espectrais dos solos sem vegetaçãoapresentam, no intervalo espectral correspondente aoazul, valores de reflexão baixos, os quais aumentamcontinuamente em direção da luz vermelha, do NIR e doMIR (“mid infrared”). Por isso, as características desolos puros podem ser analisadas nestas bandas. Osparâmetros constantes, como tipo de mineral,granulação e conteúdo de material orgânico, assimcomo os parâmetros variáveis, como umidade do solo erugosidade de superfície, influenciam a respostaespectral. Deve-se ressaltar a existência de elevadacorrelação entre os parâmetros constantes e osvariáveis.

Os óxidos e os hidróxidos de ferro reduzem a reflexãona banda do azul e aumentam no intervalo espectral doverde ao NIR. Os valores de reflexão da hematitadiferem dessa regra: a reflexão diminui no NIR eespecialmente no MIR (Figura A-3).

Uma grande parte das substâncias orgânicas reduz arefletividade dos solos, especialmente noscomprimentos de onda acima de 0,6 µm.

Uma alta umidade do solo é caracterizada, em todosos comprimentos de onda, por valores baixos dereflexão, pois o índice de refração nas áreas frontais dainterface água/partícula é menor que o índice derefração nessas áreas em solos secos. Em aerofotos eimagens de satélite, os solos úmidos são caracterizadospor tons de cinza mais escuros, o que significa umarefletividade menor.

No entender de Wittje (1979), as faixas de absorção daágua (1,4 µm e 1,9 µm) servem para determinar aquantidade de água no solo. As bandas de absorção da água nas curvas espectrais dossolos úmidos são diferentes daquelas nas curvas dos mesmos solos no estado seco(Figura A-4).

Figura A-3: Refletividade de umsolo Chernozêmico (em cima), um

solo Argila (no centro) e um soloLaterítico (abaixo) no VIS e NIR

em função da umidade(Fonte:Kronberg. 1984, p.38;

Condit, 1970)

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1.3.3. Refletividade de minerais e rochas

As rochas apresentam comportamentos espectrais semelhantes aos dos solos, o que nãosurpreende, uma vez que estes são produtos de alterações daquelas. Um dos elementosde maior diferenciação entre as curvas de rochas e de solos é a presença de matériaorgânica nestes. A Tabela 2 apresenta as faixas espectrais utilizadas na detecção dapresença de óxidos de ferro ou argila em função de suas correspondentes bandas deabsorção.

Tabela 2 Regiões do espectro mais adequadas ao estudo de propriedades de minerais e rochas.

Região do espectro Aplicação

0,44 - 0,55 µm Detecção de ferro: várias bandas de absorção de óxido de ferro0,80 - 1,00 µm Detecção de Fe3+ (0,92 µm) e Fe2+ (1,0 µm)

1,60 µm Identificação de zonas de alteração hidrotermal ricas em argila2,17 µm Detecção de minerais de argila2,20 µm Detecção de minerais de argila2,74 µm Detecção de minerais com hidroxila

1.3.4. Refletividade de áreas urbanas

As áreas urbanas são caracterizadas por uma aparência heterogênea, causada pelo fatode a variação interna dessas áreas ser muito grande, devido à sua própria natureza. Asáreas residenciais, por exemplo, são formadas por materiais variados, tais como concreto,asfalto vidro, ferro e vegetação. Há que se considerar, ainda, a influência das sombras

Figura A-4: Refletividade de um solo argiloso (a esquerda) e um solo deareia (a direita) no VIS, NIR e MIR em dependência da umidade (Fonte:

Kronberg, 1984, p. 50; Lowe, 1969).

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causadas por edificações altas. Por isso, a refletividade de cidades só pode ser descritade uma forma generalizada.A refletividade é influenciada pelas formas, materiais e tipos de cobertura diferentes. Adetecção de áreas urbanizadas representa um fator limitante para aplicação declassificações automáticas, pois a informação espectral pode ser parecida com a de solospuros ou de áreas agrícolas, os quais são caracterizados por um aumento regular dareflexão no intervalo do UV até o NIR. O aumento de reflexão causado pelas áreasurbanas não parece tão regular como aquele provocado pela vegetação ou pelos solos.

2. Resolução das imagens de sensoriamento remoto

Em sensoriamento remoto o termo resolução desdobra-se em três categoriasindependentes: a resolução espacial, a resolução espectral e a resolução radiométrica.

2.1. Resolução espacial

A resolução espacial é determinada pela capacidade do detector em distingüir objetos nasuperfície terrestre. Em geral, a resolução espacial de um detector é expressa em termosdo seu campo instantâneo de visada ou IFOV (“instantaneous field of view”). O IFOVdefine a área do terreno focalizada a uma dada altitude pelo instrumento sensor. De umaforma simplificada, o IFOV representa o tamanho do pixel. A resolução geométrica de umdetector é determinada pela resolução do ângulo sólido do IFOV, em mrad (milirad), epela altitude do sistema sensor que é expressa em metros na superfície terreno. Comoexemplo, um IFOV de 1 mrad (1 mrad = 0,057°) significa que o elemento de terrenoabrangido pelo detector, numa altitude nadir de 1000 m, tem o tamanho de 1 m.

2.2. Resolução espectral

A resolução espectral é um conceito inerente às imagens multi-espectrais desensoriamento remoto. É definida pelo número de bandas espectrais de um sistemasensor e pela amplitude do intervalo de comprimento de onda de cada banda. O sistemaóptico (espelhos e lentes) decide em que partes do espectro o sensor será capaz dereceber a radiação refletida ou emitida pela superfície terrestre e o tipo do detector éresponsável pela sensibilidade e pelo intervalo espectral de cada banda. A quantizaçãodas medidas radiométricas torna-se possível quando o sensor carrega dados dereferência internos e calibrados.

2.3. Resolução radiométrica

A resolução radiométrica é dada pelo número de valores digitais representando níveis decinza, usados para expressar os dados coletados pelo sensor. Quanto maior o número devalores, maior é a resolução radiométrica. A Figura A-5 mostra a comparação entre duasimagens. Uma de 2 níveis de cinza (1 bit) e outra com 32 níveis de cinza (5 bits).

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O número de níveis de cinza é comumente expresso em função do número de dígitosbinários (bits) necessários para armazenar, em forma digital, o valor do nível máximo. Ovalor em bits é sempre uma potência de 2. Assim, 5 bits significam 25 = 32 níveis de cinza.

Os satélites LANDSAT e SPOT têm resolução radiométrica de 8 bits, o que significa oregistro de imagens em 256 níveis de cinza.

3. Sistemas de satélites

As radiações do espectro visível e do infravermelho próximo podem ser registradas pelossistemas passivos do sensoriamento remoto com métodos fotográficos, de TV e devarredura ("scanners"). Esses sistemas registram a radiação eletromagnética que érefletida ou emitida pelos alvos terrestres. Enquanto os métodos fotográficos e de TV sãolimitados ao intervalo de 0,4 a 0,9 µm, a técnica de varredura permite o registro deimagens nos comprimentos de onda do ultravioleta até o infravermelho térmico (0,3 - 14,0µm).

A radiação refletida e/ou emitida pela superfície terrestre atravessa o sistema óptico do"scanner" e é focalizada sobre os detectores. Estes transformam a radiação em sinaiselétricos que são gravados em fita magnética. Um "scanner" multiespectral pode gravarsinais provenientes de vários intervalos de comprimento de onda. A Tabela 3 mostraalguns dos satélites de observação terrestre, dos primeiros lançamentos até os atuais.

Figura A-5: Comparação daresolução radiométrica de uma

imagem com 1 bit (a esquerda) e amesma imagem com uma

resolução radiométrica de 5 bits(Fonte: Crósta, 1993, p. 27).

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3.1 LANDSAT

LANDSAT 1, 2 e 3

O primeiro satélite da série LANDSAT, antigamente ERTS (Earth Resource TechnologySatellite), foi lançado em julho de 1972 para experiências em processamento de imagensde satélites e, especialmente, para interpretação das informações multiespectrais sobreaspectos agrícolas, florestais, oceanográficos e geológicos. A escolha das bandas e daresolução espacial foi feita em função das exigências multidisciplinares.

Tabela 3 Lista de alguns satélites de observação terrestre operacionais (Fonte: Bodechtel,).

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O sensor Multispectral Scanner (MSS) dos satélites LANDSAT 1 a 3 registraram, até1983, mais de 1,3 milhões de imagens. Cada imagem cobre uma área de 185 a 185 km,em 3 ou 4 bandas diferentes (Figura A-6).

No LANDSAT 3 foi instalado mais um canal na faixa do infra vermelho térmico (TIR), quepossui uma resolução espacial de 240 m em nadir.

A configuração da órbita dos satélites LANDSAT 1, 2 e 3 foi estabelecida de tal modo quea cada 18 dias eles passassem sobre uma mesma região da superfície terrestre (FiguraA-7). O ângulo de inclinação da órbita do satélite em relação ao plano do equador de 99º11’ fazia com que descrevesse uma órbita quase polar em torno da Terra, garantindo oimageamento entre as latitudes de 81º N e S.

Esta inclinação também garantia que a órbita fosse heliossíncrona. A altitude da órbita erade 917 km e sua duração era de 101 min.

Outra característica importante é que o plano de órbita desloca-se em torno da Terra àmesma velocidade do deslocamento da Terra em relação ao Sol. Desta forma, cada vez

Figura A-6: Esquema defuncionamento do sensor MSS(Fonte: NASA LANDSAT DataHandbook).

Figura A-7: As órbitas diárias dossatélites LANDSAT 1,2 e 3.

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que o satélite cruza o equador em órbita descendente, o faz no mesmo horário local,durante todo o ano. O horário médio de passagem dos satélites da série LANDSAT 1 a 3pelo equador é 9:30 h, variando conforme a longitude.

LANDSAT 4 e 5

O LANDSAT 4 foi lançado em julho de 1982 e faz parte da segunda geração dos sistemaspassivos de alta resolução. Em fevereiro de 1983 o canal de transferência dos dadosdeixou de ser usado. Por isso, o LANDSAT 4 foi substituído pelo idêntico LANDSAT 5,que foi lançado em 1º de março de 1984 e continua sendo operacional até hoje. Emsetembro 1994, a NASA lançou o LANDSAT 6, mas o satélite caiu e nunca entrou emfase operacional. O lançamento do LANDSAT 7 foi em 1999.

Os LANDSAT 4 e 5 são dotados com dois sistemas de "scanners": o antigo MSS, parafazer comparações das imagens dos LANDSAT 1 a 3 e um "scanner" mais desenvolvido,o Thematic Mapper (TM) (Figura A-8).

Em comparação com o MSS, o TM é caracterizado por uma resolução espacial de 30 m ede 120 m, no canal térmico (no MSS, 80 m e 240m) e um intervalo menor entre seuscanais. O LANDSAT 5 tem uma órbita quase polar e heliossíncrona, numa altitude médiade 705,3 km e uma inclinação de 98,2º. Para percorrer uma órbita, o LANDSAT 5 precisa

Figura A-8: Esquema deaquisição de imagens dosensor LANDSAT TM.

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de 99 minutos, o que significa que faz, em um dia, 14,5 órbitas. Em 16 dias, o LANDSAT5 cobre toda a Terra. A passagem pelo equador ocorre às 9:45 h (hora local). Suasimagens apresentam uma resolução radiométrica de 8 bits (256 níveis de cinza).

Landsat 7Em 1999 foi lançado o Landsat 7 , um satélite que não só substitui o Landsat 5 já no finalda vida útil dele, mas que trouxe uma série de benefícios adicionais com a substituição doscanner TM pelo ETM+ ?Enhanced Thematic Plus? .

• Gravação da banda 6 (infra-vermelho termal) em duas bandas, com ganho alto eganho baixo (resolução espacial 60 m)

• Nova banda pancromática com 15 metros de resolução espacial no espectro de[0.52 – 0.90 µm], sincronizada às bandas multi-espectrais

• Maior precisão radiométrica absoluta• Geometria de imageamento melhorada significativamente, permitindo um

georreferenciamento aproximado apenas com os dados efeméricos com precisãode ~ 100 a 200 metros.

As demais características como cobertura total e órbitas são quase idênticas com as doLandsat 5 (inclusive as faixas de comprimento de onda nos canais multi-espectrais),permitindo a fácil integração de dados Landsat 7 com dados dos satélites anteriores.

3.2. SPOT

O CNES (Centre National d’Etudes Spatiales)desenvolveu o satélite SPOT e o lançou em fevereirode 1986. O SPOT transporta dois instrumentossensores: o sensor multiespectral HRV (HighResolution Visible) e o sensor pancromático (PAN).O HRV registra imagens em 3 bandas espectrais(0,50 - 0,59 µm; 0,61 - 0,68 µm; 0,79 - 0,89 µm), comresolução espacial de 20 m; enquanto o sensorpancromático registra imagens em uma banda queabrange todo espectro visível (0,40 - 0,73 µm), comresolução espacial de 10 m. A altitude da órbita variaentre 815 e 829 km com uma inclinação de 98,7º.A duração da órbita é de 101 minutos, o que resulta em 14,25 órbitas por dia. Apassagem do satélite pelo equador ocorre às 10:30 h (hora local) numa órbitadescendente (Figura A-9).O sensor pancromático utiliza 3000 detectores para cada linhade varredura e o sensor multiespectral, 6000 detetores (Kronberg, 1995). Uma limitaçãocrítica na operacionalidade dos satélites de sensoriamento remoto é a baixa freqüênciade passagens. No entanto, o SPOT possibilitou o aumento na frequência deimageamento de 26 para 5 dias, já que foi implementada a capacidade de movimentaçãodo espelho de varredura (Figura A-10).

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Figura A-10: A taxa de repetição dosistema SPOT HRV (Fonte:Kronberg,1985, p.143).

Figura A-11: Funcionamento do espelho variável (à esquerda acima) eas faixas possíveis de imageamento

(esquerda abaixo e à direita)(Fonte: Kronberg,. 1985, p. 143

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A partir do centro de controle terrestre, a posição do espelho de varredura pode sermudada em um ângulo de até 27º; nos dois sentidos. Assim, o SPOT possibilita que seobserve uma faixa de terreno com largura de 475 km e diminua, com esta função, afreqüência de imageamento de 26 para 5 dias (Figura A-11).A largura de faixa imageada varia de 60 km, na visada nadir por uma das câmaras HRV, a80 km, numa visada inclinada em 27º;. Outra importante possibilidade de aplicação davisada oblíqua é a aquisição de pares estereoscópicos (Figura A-12).

O satélite SPOT HRV possui vários subsistemas com as seguintes funções:1. controle da órbita

2. estabilização em três eixos

3. suprimento de energia

4. manutenção das funções de telemetria e transmissão

5. recepção de comandos

6. monitoramento e programação da carga útil através de um computador de bordocom memória armazenável, controlada pela estação terrestre

Figura A-12: Aquisição de paresestereoscópicos. (Fonte:Kronberg,. 1985, p.143

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3.2.1 SPOT 5

Em 2002, a francesa CNES lançou o SPOT 5, para satisfazer ainda mais os usuários nasaplicações de cartografia, telecomunicações, planejamento urbano, defesa, agricultura,etc. , também imageando em 4 bandas espectrais.

As imagens do SPOT 5 vem com maior resolução, dado que o sensor possui agora umnovo instrumento, o HRG (High-Resolution Geometric), que possibilita imagens de maiorresolução na banda pancromática (5 metros) e no modo "supermode" (2,5 metros).

Características técnicas do sensor SPOT 5:

• Peso de 3.000 Kg

• Órbita na altitude de 832 km

• Precisão de localização da órbita e então dos produtos corrigidossistematicamente de 50 m, graças a um sensor de estrela a bordo do SPOT 5(contra 350 m anteriomente)

• Memória "Solid State" de 90 Gb.

• Downlink para as estações de 2 canais de 50 Mbps, garantido a transmissão de 5canais de imageamento simultâneamente (2 Instrumentos HRS, 2 InstrumentosHRG e Vegetação).

• 2 Instrumentos HRG (High-Resolution Geometric) que imageiam com 5 m deresolução em Pancromático e 2.5 metros em "supermode". Cada um dos doisinstrumentos recobre uma faixa de 60 Km no solo, dentro de um corredor potencialde visibilidade de ± 420 km. Da mesma forma que os sensores dos antecessoresdo SPOT 5, os instrumentos HRG podem imagear igualmente em modomultiespectral em 4 bandas (faixa espectral da luz verde, vermelho, infravermelhopróximo e infravermelho médio).

• 2 instrumentos HRS (High-Resolution Stereoscopic) que fornecerão coberturaestereoscópica de amplas regiões, adquiridas pelos 2 telescópios que formam oconjunto, sendo um delescom com visada dianteira e outro com visada traseira, ecapazes de fornecer dados em esteresocopia adquiridos numa mesma órbita aalguns segundos de intervalo somente, e que uma vez processados, resultarão emModelos Numéricos de Terreno de 10 m de precisão altimétrica, servindo ainúmeras e novas aplicações que exigem precisão altimétrica, tal como cartografia,base de dados militares e civis, telecomunicações (telefonia celular em particular),simuladores de vôo e sistemas de aproximação aeroportuaria e para Sistemas deInformação Geográfica. O Instrumento HRS foi desenvolvido no quadro de umaparceria inovadora entre o CNES, ASTRIUM e a própria SPOT IMAGE.

• 5 m e 2.5 m de resolução em P&B no modo Pancromático, contra 10manteriormente.

• 10 m de resolução em bandas multiespectrais contra 20 m anteriormente.

• Cobertura de 60 km x 60 km ou 60 km x 120 km quando os 2 instrumentos HRGserão usados simultaneamente.

• Precisão absoluta de localização melhor que 50m sem uso de pontos de controle.

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3.3. KVR-1000

A câmara de aerolevantamento KVR-1000 é instalada nas plataformas dos satélitesrussos da série KOSMOS, que giram a uma altitude de 220 km em torno Terra. Cadaimagem cobre uma área de 40 por 40 km. As imagens registradas pelo KVR apresentamuma resolução de 2m e são das mais detalhadas que podem ser utilizadas no meio civil.Elas podem ser ampliadas até a escala 1:10.000 e são muito úteis para aplicações deplanejamento urbano. Normalmente, o distribuidor russo, a companhia SOVINFORMSPUTNIK, fornece estas imagens na forma de cópias fotográficas, que podem sertransferidas para a forma digital por meio de um "scanner".

3.4. IKONOS

IKONOS, lançado em setembro de 1999, é o primeiro satélite com imagens de altaresolução (em formato digital) comercialmente disponíveis. Com a sua órbita numaaltitude de 680 km o tempo de revista é de aproximadamente 3 dias para imagenspancromáticas, e 1,5 dias para multi-espectrais, e as imagens são disponíveis em faixasde 11km x 100 km até 11km x 1000 km . As resoluções de 1 m na banda pancromática(entre 0.45 e 0.90 µm) e 4 m nas quatro bandas multi-espectrais ([0.45 – 0.52], [0.52 –0.60], [0.63 – 0.69], [0.76 – 0.90]) abrem um leque de aplicações até então só viáveis comaerofotos. Com o lançamento previsto de vários outros sensores comerciais do mesmotipo nos próximos meses espera-se também uma redução significativa do ainda alto custodeste tipo de imagens.

3.5. SATÉLITE TERRA

O lançamento do satélite TERRA (formalmente conhecido como EOS-AM) marca uma novaera do monitoramento da atmosfera, oceanos e continentes da Terra fornecendo observaçõesglobais e esclarecimentos científicos da mudança da cobertura do solo, produtividade global,variação e mudança do clima, riscos naturais e o ozônio da atmosfera.

O TERRA opera numa órbita polar e síncrona com o Sol com uma inclinação deaproximadamente 98,2 graus, com período orbital de 98,88 minutos e hora do cruzamento nadescendente às 10:30 am. A altitude média é de 705 Km e a velocidade no solo é 6,7 km/seg.A distância entre órbitas adjacentes é de 172 km e o ciclo de recorrência é de 16 dias noequador (233 órbitas).

Os cinco instrumentos do TERRA servirão para os seguintes propósitos:

• Fornecem medidas globais de cada estação climática do sistema da Terra, incluindofunções críticas como produtividade biológica do solo e oceanos, neve e gelo,temperatura da superfície, nuvens, vapor d'água e cobertura do solo;

• Aperfeiçoam nossa habilidade de detectar impactos humanos no sistema da Terra eno clima, identificam o impacto da atividade humana no clima e prevê mudanças noclima utilizando as novas observações globais;

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• Ajudam a desenvolver tecnologias para prever desastres, caracterização, redução deriscos de grandes incêndios, vulcões, enchentes e secas;

• Disponibilizam monitoramento a ongo prazo da mudança do clima global e doambiente.

Veremos agora instrumentos do satélite TERRA:

3.5.1. MODIS

MODIS (Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer) é um dos cinco instrumentos dosatélite TERRA. O MODIS visualiza toda a superfície da Terra a cada 1-2 dias, com umavarredura de 2.330 km (swath), adquirindo dados em 36 bandas espectrais distintas.Consequentemente, MODIS aperfeiçoa muito o patrimônio do NOAA Radiômetro Avançadode Alta Resolução (AVHRR) e rastreia um amplo conjunto de sinais vitais da Terra melhor doque qualquer outro sensor no TERRA.

Por exemplo, o sensor mede o percentual da superfície dos planetas que estão cobertas pornuvens quase todos os dias. Esta ampla cobertura espacial irá permitir que o sensor MODIS,juntamente com MISR e CERES, determinem o impacto das nuvens e aerosóis no orçamentode energia da Terra. O sensor possui um canal inovador (centralizado em 1,375 microns)para detecção de nuvens do tipo cirrus (principalmente as mais "leves"), as quais acredita-seque contribuam para o aquecimento por refração de calor emitido pela superfície.

Reciprocamente, acúmulos de nuvens e aerossóis são considerados a possuírem um efeitorefrescante na superfície da Terra por reflectância e absorção da luz do Sol. Este efeito noclima irá provar algo significativo nesta longa corrida? MODIS, juntamente com MISR eCERES, irá nos ajudar a responder esta questão.

MODIS avalia:

• Temperatura da superfície (solo e oceano) e detecção de incêndio;

• Cor do oceano (sedimento, fitoplancton);

• Mapas da vegetação global e detecção de mudanças;

• Características da nuvem;

• Concentrações de aerossóis e propriedades;

Figura A-14: Mapa da órbita dosatélite Terra.

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MODIS é ideal para monitoramento de mudanças em larga escala na biosfera e iráconstituir novas introspecções no funcionamento do ciclo global do carbono. Enquantonenhum sensor de satélite pode medir diretamente as concentrações de dióxido decarbono na atmosfera, MODIS pode medir a atividade fotossintética do solo e plantasmarinhas (fitoplancto) para fornecer melhores estimativas de quanto está sendoabsorvido e utilizado na produção das plantas. As medidas de temperatura da superfície,em conjunto com as medidas da biosfera (ambos pelo MODIS) estão ajudando cientistasa rastrear as origens e ocorrências de locais com concentração mínima de dióxido decarbono em relação a mudanças do clima. Quase todos os dias, pelo globo inteiro, ossensores monitoram as mudanças no uso do solo, desta forma complementando eestendendo a herança no mapeamento deixada pelo satélite Landsat. MODIS permitetambém mapear a área estendida por neve e gelo trazidos por uma tempestade deinverno e/ou temperaturas frias. O sensor observa as "ondas verdes" que vasculhamatravés de continentes quando o inverno passa para primavera e a vegetação floresce.Isto detecta onde e quando desastres estão por ocorrer, como erupções vulcânicas,enchentes, tempestades severas, secas e incêndios, e irá esperançosamente salvarpessoas a escaparem destes acontecimentos. As bandas do MODIS são particularmentesensitivas a incêndios. Elas podem distinguir chamas de brasas e fornecer estimativasmelhores de uma quantidade de aerosóis e gases de fogo dispersos na atmosfera.

Figura A-15: Essaimagem true-color doMODIS foi adquiridaem 19/10/2000 sobre aregião Central doBrasil suficientementegrande para mostrar adiversidade da superfície

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MODIS detecta mudanças na população de fitoplancto do pacífico que devem sinalizar ofamoso El Niño/La Niña bem antes da sua chegada. Juntando a temperatura da superfíciedo mar e as medidas das cores do oceano, MODIS irá observar os impactos que o ElNiño e La Niña exercem nas plantas marinhas microscópicas.

3.5.2. MISR

A maioria dos instrumentos de satélite observam apenas abaixo do mesmo, ou a cerca dotopo do planeta. Para entender completamente o clima da Terra e determinar como eledeve estar mudando, nós precisamos saber a quantia de luz do Sol que é dispersa emdireções diferentes em condições naturais. MISR (Multi-angle Imaging Spectro-Radiometer) é um novo tipo de instrumento desenvolvido para suprir a necessidade -visualizar a Terra com câmeras direcionadas para nove ângulos diferentes. Uma câmeraestá direcionada voltada para nadir, e as outras fornecem visões de ângulos anteriores eposteriores na superfície da Terra de 26.1, 45.6, 60.0 e 70.5 graus. Como o instrumentosobrevoa por cima, cada região da superfície da Terra são sucessivamente capturadaspara imagens pelas nove câmeras em cada um dos quatro comprimentos de onda (azul,verde, vermelho e infravermelho próximo). Para aperfeiçoar nossa compreensão dodestino da luz do Sol no ambiente da Terra, os dados do MISR podem distinguirdiferentes tipos de nuvens, partículas aerossol e superfícies. MISR monitoramensalmente, sazonalmente e a longo prazo fornecendo:

• a quantidade e o tipo de partículas de aerossol da atmosfera, incluindo aquelasformadas por fontes naturais e por atividades humanas;

• a quantidade, os tipos e altura das nuvens;

• a distribuição da cobertura da superfície do solo, incluindo a estrutura da cobertura davegetação.

Estes dados serão utilizados para investigar a influência do aerossol, nuvens epropriedades da superfície no orçamento da radiação refletida e o clima. Exemplosespaciais são adquiridos a cada 275 m. Num período de 7 minutos, numa imensa fileirade 360 km da Terra são visualizadas em nove ângulos. Tem-se prestado uma atençãoespecial para o fornecimento da calibração radiométrica relativa e com precisão absolutautilizando um equipamento a bordo que consiste de uma placa difusora do Sol e diversostipos de fotodióides. Para complementar o esforço da calibração a bordo, um programa devalidação das medidas envolve instrumentos de campo como o PARABOLA III, queautomaticamente faz o scan do céu e terra em muitos ângulos, e uma câmera satélitemulti-ângular (AirMISR). Uma cobertura global pelo MISR baseado no espaço é adquiridaa cada 9 dias no equador. O tempo de vida nominal da missão é de 6 anos.

Figura A-16: Foto doMODIS

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3.5.3. ASTER

ASTER (Advanced Spacebone Thermal Emission and Reflection Radiometer) obtémimagens de alta resolução (15 a 90 m) da Terra nas regiões dos espectros visíveis, near-infrared (VNIR), shortwave-infrared (SWIR) e thermal infrared (TIR).

O ASTER é constituído de três subsistemas de telescópio distintos: VNIR, SWIR e TIR.Possui alta resolução espacial, espectral e radiométrica, radiômetro de imagens de 14 bandas.Separação espectral é completada através de filtros de passagem de banda discretos edicróicos. Cada sub-sistema opera numa região espectral diferente, possuem seu própriotelescópio(s).O instrumento ASTER opera por um tempo limitado em partes do dia e noitede uma órbita. A configuração completa (todas as bandas em stereo plus) coleta dadosnuma média de 8 minutos por órbita. Configuração reduzida (bandas limitadas, ganhosdiferentes, etc) pode ser implementada como solicitação por investigadores.

O ASTER é o instrumento de resolução espacial mais alta do satélite EOS AM-1 e o único quenão adquire dados continuamente. Os produtos de dados do ASTER incluem:

• radiações e reflexões espectrais da superfície da Terra;

• temperatura da superfície e emissividades;

• mapas digitais de elevação de imagens stereo;

• mapas da vegetação e da composição da superfície;

• consequência das nuvens, gelo do mar e gelo polar;

• observação de desastres naturais (vulcões, etc).

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3.5.4. CERES

CERES (Clouds and the Earth's Radiant Energy System) é constituído de doisradiômetrospara scanear bandas largas que irá medir o balanço da radiação da Terra e fornecerestimativas das propriedades das nuvens para avaliar seu papel nos fluxos radioativos dasuperfície até o topo da atmosfera.CERES é um radômetro escaneador de banda larga com precisão e exatidão de medidasradiométricas extremamente altas. O satélite EOS AM-1 carrega dois instrumentosidênticos: um opera em modo scan cross-track e outro em modo scan biaxial. O modocross-track continua as medições da missão Earth Radiation Budget Experiment (ERBE)como também da missão Tropical Rainfall Measuring Mission (TRMM), enquanto modoscan biaxial fornece novas informações do fluxo angular que prova a exatidão dosmodelos angulares utilizados para derivar o balanço da radiação da Terra.Os dois scanners CERES operam continuamente nas porções do dia e noite de umaórbita. No modo de scan cross-track a calibração ocorre a cada duas semanas. No modode scan biaxial a calibração também ocorre a cada duas semanas e os scans curtos paraevitar o Sol ocorrem duas vezes por órbita.

Figura A – 17: Bandas Espectrais do Aster

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Os dados do CERES são utilizados para:

• estudar o "amadurecimento" da radiação das nuvens e retornos;

• desenvolver uma base de observação dos fluxos radioativos do céu limpo;

• determinar a entrada de radiação para atmosfera e modelos energéticosoceânicos;

• validar modelos gerais de circulação;

• aumentar o alcance estendido numérico das previsões do tempo.

3.5.5. MOPPIT

MOPITT (Measurements Of Pollution In The Troposphere)é um instrumento desenvolvido para melhorar nossoconhecimento da baixa atmosfera e observarespecialmente como ela interage com a terra e a biosferaoceânica. O foco específico está na distribuição,transporte, fontes e na distribuição do monóxido decarbono e metano na troposfera. MOPITT é um scannerradiômetro empregando um espectroscópio da correlaçãode gás para medir e radiação infra-vermelha refletida eabsorver três bandas de monóxido de carbono e metano.O instrumento modula a amostra da densidade do gás pelamudança do comprimento ou da pressão da amostra dogás no curso óptico do instrumento.

O MOPITT tem uma resolução espacial de 22Km em nadir e uma fileira larga de 640Km.MOPITT opera continuamente, fornecendo dados científicos em porções do dia e noite deuma órbita.Calibragem, usando à bordo corpos pretos e uma visão espacial, ocorrendo a cada scannormal. Uma longa calibração ocorre mensalmente e fornece uma calibração numatemperatura elevada dos corpos pretos.

Figura A – 18: Sensor MOPITT

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Os dados do MOPITT serão utilizados para:

• medir e modelar a concentração do monóxido de carbono e metano na troposfera;• obter contorno do monóxido de carbono com resolução de 22 Km na horizontal e3Km na vertical, com uma precisão de 10% ;• medir a coluna de metano na troposfera com resolução de 22 Km e uma precisãomelhor do que 10%;• gerar mapas globais da distribuição de monóxido de carbono e metano, e fornecero aumento do conhecimento da troposfera química;

3.6. SATÉLITE AQUA

O foco do projeto Aqua (formalmente conhecido como EOS-PM) é o estudo multi-disciplinar dos processos inter-relacionados da Terra (atmosfera, oceanos e superfície dosolo) e seus relacionamentos com as mudanças do sistemada Terra.

A acentuada pesquisa das mudanças globais com os dadosdo instrumento Aqua inclui: temperatura da atmosfera eperfil da umidade, nuvens, precipitação e balanço radioativo;neve terrestre e gelo oceânico; temperatura da superfície domar e produção do oceano; umidade do terreno; emelhoramento da previsão numérica do tempo.

Estatísticas:

• Peso: 6.468 libras;

• Força: 4.444 watts na média orbital;

• Tamanho: 260 polegadas de comprimento e 102 polegadas dediâmetro;

• Objetivo do tempo de vida da missão: 6 anos;

Órbita:

• Polar e síncrona com o Sol;

• Altitude: 705 km nominais;

• Inclinação: 98,2 +/- 0,1 graus;

• Nodo ascendente: 13:30 +/- 15 minutos;

• Período: 98,8 minutos;

Figura A – 19: Satélite Aqua

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Uma propriedade interessante do AQUA é que ele passa no Equador 6 horas depois doTERRA. E possui os mesmos instrumentos MODIS e CERES, do TERRA. AQUA possui,ainda, os instrumentos AMSR/E - Advanced Microwave Scanning Radiometer-EOS , AMSU -Advanced Microwave Sounding Unit , AIRS - Atmospheric Infrared Sounder e o HSB -Humidity Sounder for Brazil , que é um instrumento brasileiro , um sensor de umidade aplicadoà previsão do tempo, sendo o HSB concebido de um acordo entre a Agência EspacialBrasileira e a NASA. Com o HSB, vai ser permitido ter previsões de tempo mais precisas,dado que o hemisfério sul é coberto por oceanos, dificultando análises precisas.

3.7. QUICKBIRD

Este sensor, lançado recentemente pela empresa Digital Globe, é o que produz as imagens demais alta resolução em âmbito civil, tendo uma resolução de 61 centímetros na bandapancromática e de 2,44 metros na multiespectral. Ele também é composto de 4 bandasespectrais, sendo uma que opera no Infravermelho. Abaixo, algumas características dosensor:

3.8. ENVISAT

O ENVISAT é um satélite europeu que é usado principalmente para aplicações ambientais. Éconsiderado o maior satélite de observação ambiental já feito na Europa. A bordo dele,existem dez instrumentos científicos que auxiliam na detecção de índices de poluição nosoceanos e em Terra, mudanças climáticas, análise de calotas polares, detecção de rastro depetróleo por navios petroleiros, etc. Os dez instrumentos são:

• ASAR (Advanced Synthetic-Aperture Radar)

• MERIS (Medium-Resolution Imaging Spectrometer)

• AATSR (Advanced Along -Track Scanning Radiometer)

• RA-2 (Radar Altimeter 2) que consiste de:

� 4a MWR (Microwave Radiometer)

� 4b DORIS (Doppler Orbitography and Radio-positioningIntegrated by Satellite)

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� 4c LRR (Laser Retro Reflector)

• MIPAS (Michelson Interferometic Passive Atmospheric Sounder)

• GOMOS (Global Ozone Monitoring by Occultation of Stars)

• SCIAMACHY (Scanning Imaging Absorption Spectrometer forAtmospheric Cartography)

3.9. CBERS

O CBERS é o primeiro satélite de produção brasileira que está em órbita. Foi lançado em1999, e o projeto é em parceria com a China.

Característica singular do CBERS é sua carga útil de múltiplos sensores, com resoluçõesespaciais e freqüências de observação variadas. Os três sensores imageadores a bordo sãoo imageador de visada larga (WFI), a câmara CCD de alta resolução e o varredormultiespectral infravermelho (IR-MSS). O WFI tem uma visada de 900 km no solo, que dáuma visão sinótica com resolução espacial de 260 m e cobre o planeta em menos de 5 dias.Já os sensores CCD de alta resolução e IR-MSS fornecem informações mais detalhadas emuma visada mais estreita, de 120 km. A câmara CCD de alta resolução tem a capacidadeadicional de apontamento lateral de ±32º, que dá frequência de observações aumentada ouvisão estereoscópica para uma dada região. Os dados de múltiplos sensores sãoespecialmente interessantes para acompanhar ecossistemas que requerem altarepetitividade. Veja abaixo algumas características do módulo CCD de alta resolução:

3.9.1 CBERS 2

O CBERS-2 : O segundo satélite desenvolvido em conjunto com a China é tecnicamenteidêntico ao CBERS-1. O CBERS-2 foi lançado com sucesso no dia 21 de outubro de 2003,partindo do Centro de Lançamento de Taiyuan, na China. O horário do lançamento foi às11:16h (horário de Pequim), o que corresponde a 1:16h em Brasília.

O CBERS-2 foi integrado e testado no Laboratório de Integração e Testes do INPE.

Vantagem: O CBERS 2 fornece imagens de alta qualidade, gratuitamente, pela internetatravés do catálogo de imagens do INPE. Acesse o link abaixo e selecione a sua imagem:

http://www.obt.inpe.br/catalogo/

Dados do CBERS extraídos diretamente do setor de geração de imagens(DGI).

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3.10. EO – 1 – Earth Observing 1

Três revolucionários instrumentos de imageamento do solono EO-1 coletam cenas multiespectrais e hiperespectraissobre o curso desta missão em coordenação com oEnhaced Thematic Mapper (ETM+) no Landsat 7.Utilizando tecnologias com materiais leves, arraysdetectores integrados de alta performance eespectômetros de precisão são demonstrados nestesinstrumentos.

Uma ou duas vezes ao dia, às vezes mais, Landsat 7 eEO-1 capturam imagens das mesmas áreas (cenas).

Todos os três instrumentos do EO 1 (ALI, AtmosphericCorrector e Hyperion) visualizam todos ou subsegmentosda fileira do Landsat 7. Luz refletida do solo será imageadano plano focal de cada instrumento.

Cada um dos instrumentos possuem únicos métodos de filtração para a passagem de luzsomente em específicas bandas espectrais. As bandas são selecionadas pela melhorvisualização de específicas características da superfície ou do solo nas aplicaçõescientíficas ou comerciais.

Órbitas:• LEO 705 Km sol-síncrona (inclinação de 98°), nododescendente 10 AM;

• Desenvolvido para uma dose total de radiação de 15 Krad;

• Síncrono com Landsat-7, seguido por 1 minuto.

Controle & Manuseio de Dados:• Arquitetura MIDEX, também utilizada na missão MAP daGSFC;

• Processador V Mongoose, 12MHz;

• 1.8 Gbits de telemetria e armazenamento de comando;

• 1773 Coletores de Dados de Fibra Óptica;

• Software de suporte a operações autônomas.

Orientação, Navegação & Controle (GN&C):• Três eixos estabilizados para apontamento inercial e nadir;

Figura A – 20: Satélite EO – 1em órbita (ilustração)

Figura A – 21: Esquema deimageamento do satélite EO-1

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• Precisão de apontamento de 0,03° nos três eixos;

• Instabilidade é menor do que 5 arcosegundos;

• Rastreador Estrelar Autônomo permite posicionamento por 3 eixos;

• Receptor GPS para navegação onboard e sincronização (GSFC);

• Capacidade de formação de vôo autônoma;

• Software de vôo ACS versátil permite rotação para objetos celestiais para instrumentosde calibração;

• Processador sobressalente Independente.

Armazenamento de Dados & Comunicações:

• Armazena 40 Gbits de dados científicos com um Processador Gravador Avançado deFaixa Ampla (GSFC);

• Utiliza formato CCSDS;

• Transmissão de dados científicos sobre banda-X a 105 Mb/seg; possui modo de backupbanda-S para downlink a 2 Mb/seg;

• Downlink de dados de preparação de telemetria selecionável: 2 Kb/seg a 1 Mb/seg;

• Comando uplink rate: 2 Kb/seg.

Propulsão ("Primex Aerospace"):

• Sistema de propulsão de hidrazina para correção de erros de inserção, manutenção daórbita;

• Quatro empuxos de 1-Newton, base dupla, design de bobina duplo;

• Capacidade propulsora de 23,3 Kg, diafragma elastômero que permite expulsão positiva;

• Propulsores oblíquos de 15° para permitir controle total nos três eixos, torque de 0.8 N·mao redor do eixo longitudinal e eixos de rolamento, 0.3 N·m sobre eixos deguinada.

3.10.1. ALI – Advanced Land Imager

O Earth Observing-1 (EO-1) Advanced Land Imager (ALI) é um instrumento que confirmaa tecnologia do Programa do Novo Milênio (NMP). O plano focal para este instrumento éparcialmente constituído por quatro chips sensores reunidos (SCA) e cobre 3° por 1.625°.

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Operando no chamado modo de imageamento "pushbroom" em uma órbita de 705 km, oALI fornece bandas multiespectrais e pancromáticas do tipo Landsat. Estas bandas foramdesenvolvidas para imitar seis bandas do Landsat com trêsbandas adicionais que cobrem 0.433-0.453, 0.845-0.890 e 1.20-1.30 µm. O ALI também possui ângulo aberto óptico desenvolvidopara fornecer um campo de visão contínuo de 15° x 1.625° paraum plano focal completamente preenchido com resolução de 30metros para pixels multiespectrais e resolução de 10 metros parapixels pancromáticos.

Benefícios:

As tecnologias do ALI oferecem redução de massa, força, complexibilidade e custos defuturos sistemas de imageamento da Terra para o Programa de Ciência da Terra. Um ALIcompletamente operacional possui o potencial de reduzir custos e o tamanho dos futurosinstrumentos tipo Landsat por um fator de 4 a 5.

3.10.2. AC – Atmospheric Corrector

Imagens da Terra são degradadas pela absorção e dispersão da atmosfera. A Missão doEarth Observing-1 do Programa do Novo Milênio (EO-1) fornece o primeiro teste baseadono espaço de um Corretor Atmosférico (AC) para o aumento da precisão das estimativasde reflectância da superfície.

O Atmospheric Corrector (AC) fornece as seguintes capacidades para a futura Ciência daTerra e missões de imageamento do solo:

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• Alta absortância espectral, imageador hiperespectral deresolução moderada utilizando uma tecnologia de filtro.

• Cobertura espectral de 0.85-1.5 um, bandas sãoselecionadas para correção óptica de imagens de altaresolução espacial.

• Correção de imagens da superfície para variaçãoatmosférica (primeiramente vapor d'água).

Benefícios:

O Atmospheric Corrector pode ser aplicado em qualquer missão científica ou comercial desensoriamento remoto da Terra onde a absorção da atmosfera devido ao vapor d'água ouaerossóis degradam as medições da reflectância da superfície. Utilizando o AtmosphericCorrector, medidas de instrumentos atuais melhores do que valores de absorçãomodelada, permitem maior precisão de modelos de previsão para serem construídos paraaplicações de sensoriamento remoto.

3.10.3. Hyperion

O instrumento Hyperion fornece uma nova classe inédita dedados de observação orbital da Terra, para umaclassificação da superfície muito superior aos dadosconvencionais. O Hyperion constitui um instrumento noestado de arte a respeito de resolução espectral, baseadona herança do Instrumento de Imageamento HiperespectralLEWIS (HSI).Os detetores do Hyperion fornecem resolução depropriedades da superfície em centenas de bandasespectrais versos as dez bandas multiespectrais deimageamento tradicionais do Landsat. Através deste grandenúmero de bandas espectrais, ecossistemas terrestrescomplexos podem ser imageados e classificadosprecisamente.

O Hyperion dispõe de um imageador de alta resolução capaz de analisar 220 bandasespectrais (de 0.4 a 2.5 µm) com uma resolução de 30 metros. O instrumento podeimagear uma área do solo de 7,5 km por 100 km a cada imagem e fornecer mapeamento.

espectral através de todos os 220 canais com alta precisão radiométrica. Concebidooriginalmente como parte do instrumento ALI, o Hyperion agora é um instrumentocompleto e independente do EO-1. Os principais componentes deste instrumentopossuem:

Figura A – 23: Sensor AC

Figura A – 24: Sensor Hyperion

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• Sistema com design baseado na missão KOMPSAT EOC. O telescópio fornece doisconversores reticulares espectômetros de imagens separados para melhorar a taxa desinal-ruído (SNR).

• Um array de planos focais que fornecem detetores de ondas curtas separadas (SWIR) eespectro visível (VNIR) baseados em hardware sobressalente do programa LEWIS HSI.

• Um cryocooler idêntico ao fabricado para a missão LEWIS HSI para refrigeração doplano focal SWIR.

Depois de seu lançamento a bordo do satélite EO-1 daNASA, o imageador hiperespectral está transmitindoimagens da superfície da Terra para estações terrestresespalhadas pelo mundo. Hyperion é o primeiro imageadorhiperespectral da NASA a estar operando em órbita. Dadosdo Hyperion estão fornecendo mais detalhes da superfícieda Terra dos que atualmente estão disponíveis através deinstrumentos multiespectrais, como o instrumento EnhancedThematic Mapper Plus no Landsat. A classificaçãodetalhada de ecossistemas complexos com o imageadorhiperespectral proporciona maior precisão para os dados desensoriamento remoto.

Minerais na superfície da Terra podem ser identificados e novos mapas de minériospodem ser criados para selecionar locais para exploração; inventários florestais podemser desenvolvidos para regiões remotas para suportar gerenciamento e planejamentoecológico.

Benefícios:

Imageamento hiperespectral possui muitas aplicações em geologia de mineração,silvicutura, agricultura e gerenciamento do ambiente. Classificações detalhadas do soloque são obtidas através do Hyperion possibilitam exploração mineral mais precisa,melhores previsões de boas safras e assentamentos, e melhor cartografia.

Figura A – 25: Imagem adquirida peloHyperion mostra a quantidade declorofila relativa da vegetação.

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B: Começar a trabalhar com o ENVI

É fácil familiarizar-se com o conceito de interface gráfica de uso ("Graphical User In-terface", GUI) do ENVI, que possibilita interações gráficas entre as funções e os dadoscom grande facilidade. O ENVI é configurado para uso com "mouse" de três botões.Em sistemas que aceitam "mouse" com somente dois botões, o botão do meio podeser simulado apertando simultaneamente a tecla [CTRL] e o botão esquerdo do "mou-se". As seleções são feitas apontando-se o cursor e clicando e/ou clicando e arrastan-do o "mouse".

O ENVI está sendo comercializado de duas formas: com, e sem, a linguagem de des-envolvimento IDL “Interactive Data Language”, a base e o motor do ENVI que permiterodar procedimentos complexos em modo batch (não-interativo) e agregar funcionali-dades novas como por exemplo as rotinas especiais fornecidas pela SulSoft. O ENVIRT (sem IDL) dispõe de todas as funcionalidades descritas nesse Guia, caso contrárioserá explicitamente mencionado o uso do IDL. Portanto, em todo Guia a sigla “ENVI”se refere tanto ao ENVI com IDL com ao ENVI RT.

O Guia descreve os procedimentos e as janelas de comando a partir de uma instala-ção típica em Windows 2000; os caminhos (paths) dos arquivos de dados são dife-rentes em sistemas Unix, assim como a aparência das janelas, mas os conceitosmostrados aqui se aplicam 100% também para usuários Linux/Unix (e para os demaissistemas operacionais Windows).

Os menus principais podem ser configurados conforme as necessidades do usuário;inclusive é possível traduzi-los, o que foi feito para os fins deste Guia em Português doENVI (Figura B-1). Portanto, recomendamos que se faça o download dos arquivos demenus já traduzidos (e todas as instruções para a instalação deles), disponíveis noPortal Brasileiro ENVI.

www.envi.com.br/downloads

1. O sistema de menu

1.1 Menu principal

A instalação do (ENVI + IDL)/ENVI no Windows cria um ícone no seu desktop quechama o ENVI diretamente; você pode também clicar no menu iniciar, programas,selecionar 'ENVI 4.0' e clicar no 'ENVI' ou 'ENVI RT'. Para quem dispõe do ENVI+IDL,o ENVI pode ser chamado também a partir da linha de comando em IDL, digitando-seo comando envi. Em Unix e Linux o instalador oferece a criação de links para chamaro ENVI diretamente de qualquer janela de comando.

Figura B-1: Menu Principal

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Inicialmente aparece somente o menu principal do ENVI (Fig. B -1); a partir dele vocêtem a sua disposição toda funcionalidade do ENVI, sem ter que chamar módulos aparte. Recomenda-se deixar essa barra de menu sempre visível, na parte superior datela.

O usuário pode determinar, através da cadeia de comandos "Arquivo - Preferências",na opção "Misc System Preferences..." a posição do menu principal na tela: se verticalou horizontal. A partir do 3.4 essa alteração pode ser obtido também simplesmenteclicando e arrastando num canto do menu (por exemplo do canto inferior esquerdopara o canto superior direito). O sistema de menu apresenta um menu principal, listan-do os principais grupos de programas com respeito a sua função.

As seleções nos menus em cascata ("pulldown menus") são feitas clicando-se na fun-ção do menu principal, segurando o botão esquerdo do "mouse" e arrastando-o atéchegar ao item desejado. As funções, também podem ser escolhidas clicando na fun-ção do menu principal desejada e navegando com as teclas de movimento do cursor -←,↑,→,↓.

O usuário determina os parâmetros de entrada nas caixas de diálogo, que aparecemcom valores padronizados para minimizar as interações. Uma grande parte das caixastem um botão de "OK" e "Cancel", assim como linhas de texto para se modificar osparâmetros padronizados. Além disso, existem os botões de escolha ("toggle bu-ttons"), onde o usuário tem a possibilidade de escolher entre duas opções.

DICA: Se o sistema parece não responder mais aos seus comando/cliques, verifiquese não tem uma caixa de dialogo aberto (e que ficou escondido atrás de uma outrajanela). Lembre-se de que os comandos estão sendo armazenados no command bu-ffer e executados assim que você fechar a caixa de dialogo, portanto recomenda-seinvestigar logo se algum comando parece não executar, em vez de clicar insistente-mente ....

1.2 Menu da janela gráfica (menu do display)

Este menu importante, que chamaremos de menu da janela gráfica (ou menu do dis-play), está disponível sempre que for aberta uma imagem (através do comando “Ar-quivo -> Abrir Imagem ...”). Ele encontra-se acima da imagem e é idêntico ao mostradona figura abaixo. O menu da janela gráfica controla todas as funções de tela, como"linkar" imagens, examinar perfis, tratar imagens com aumento de contraste, produzirsuperposições, definir regiões de interesse, determinar as características das janelasde visualização e gravar as imagens em diferentes formatos de saída e fazer a im-pressão, localizar a posição de pixel, editar pixels (espacialmente e espectralmente),carregar dispersogramas e animações, etc. E também, a partir da versão 3.5 do ENVI,foi adicionado a função Geographic Link, na qual duas imagens podem ser linkadasatravés de suas coordenadas geográficas, não importando a resolução espacial ouprojeção cartográfica.

Figura B-2: Menu da janela gráfica

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2. Conceitos de visualização

• Clicar o botão esquerdo do "mouse" com o cursor na opção "Arquivo" menuprincipal.

• Arrastar o "mouse" até a opção "Abrir imagem do ENVI".

• Aparece a caixa de diálogo de escolha do arquivo de entrada.

• Selecione um arquivo de imagem, por exemplo:C:\rsi\idl60\products\envi40\data\can_tmr.img, ou bhtmref.img. Clicar "OK".

2.1 Lista das bandas disponíveis

A caixa de diálogo Lista de Bandas Disponíveis ("Available Band List") aparecesempre que uma imagem é chamada. Estalista mostra todas as bandas das imagens abertas etambém os itens de memória (arquivos temporári-os). A lista de bandas disponíveis é usada para car-regar imagens em tons de cinza (uma banda, botão"Gray Scale") ou em cores, pelo sistema RGB (trêsbandas, botão "RGB Color").

A caixa de diálogo "Available Band List" ("Lista deBandas Disponíveis") não apenas possibilita a sele-ção de bandas para visualização em tons de cinza,como também as correspondentes composiçõescoloridas RGB. Toda vez que for gerada uma novaimagem, ela será disponível através da "Available

Figura B-3: Caixa de diálogo dos arquivos de dados de entrada.

Figura B-4: Lista de bandas disponíveis.

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Band List", portanto é conveniente deixar esse diá-logo aberto, em algum canto da tela.

A partir da versão 3.5 do ENVI, é possível, através de um clique com o botão direito domouse no campo branco da janela, ter-se acesso a funções que tornam mais simplescarregar imagem, fazer composições coloridas (desde que os valores de comprimentode onda estejam informadas no cabeçalho da imagem), etc. (Figura B-4).

• Escolha uma banda para visualização em tons de cinza ("Gray Scale").

• Você pode sempre a qualquer momento chamar esta janela através do botão"Abrir" seguido por "Lista de Bandas Disponíveis" (por exemplo quando aparece amensagem "Problem: This file has already been opened").

• Carregar na lista de bandas disponíveis a imagemC:\rsi\idl60\products\envi40\data\can_tmr.img e clicar com o botão esquerdo, paraos canais RGB, as bandas 4, 5 e 3, respectivamente.

2.2 Janela principal

A janela principal mostra a imagem(\rsi\idl60\products\envi40\data\can_tmr.img) na resolução total (um pixel da ima-gem corresponde a um pixel na tela), quedepende da resolução gráfica da tela e daplaca de vídeo do computador. A molduravermelha mostra o tamanho da janela deampliação. O tamanho inicial dessa ja-nela é controlado pelos parâmetros indi-cados no arquivo de configuração en-vi.cfg. A maneira mais fácil de modificar otamanho de cada uma das janelas é comos recursos do sistema de Windows (cli-car com mouse esquerdo num canto dajanela, e arrastar), ou dentro do menu dodisplay, selecionar a cadeia de comandos"Arquivo - preferências." (Figura B-5).

2.3 Janela global (Scroll Window)

A janela global (Figura B-6) apresenta a imagem completa em resolução reduzida; amoldura vermelha indica a parte da imagem correspondente à janela principal.

A parte da imagem visualizada em resolução verdadeira na janela principal pode serselecionada clicando e arrastando a moldura vermelha na janela global, ou simples-mente clicando com botão esquerdo no pixel que você quer centralizar na imagemprincipal.

Figura B-5: Imagem ampliada.

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Para imagens grandes (por exemplo cenas inteiras Landsat) ou de pouca definição(por exemplo imagens de radar) pode ser difícil identificar as áreas de interesse najanela global; uma possibilidade é aumentar o tamanho da janela (por exemplo clican-do e arrastando num canto da janela), mas a melhor opção é o uso do "Meta Scroll":Clicando com botão do meio (tecla "Ctrl" + botão esquerdo se não tiver botão do meio)e clicando e arrastando na janela global define-se um retângulo que serve como novaárea total da imagem. A qualquer momento pode-se voltar à visualização da imagem(inicial) inteira, clicando com o botão direito em qualquer área na janela global.

• As funcionalidades dos botões dependemdo aplicativo em uso; por exemplo no mó-dulo de Região de Interesse (e com a janelaglobal selecionada como janela ativa) o cli-que do botão esquerdo definirá um novoponto na região de interesse, em vez decentralizar a janela principal conforme des-crito acima. Você pode chamar a função"Básico" seguido por "Descrição dos botõesdo mouse" para ter sempre uma descrição(em inglês) das funcionalidades associadasaos botões do mouse do aplicativo atual.

• O ENVI não impõe limites a respeito donúmero de janelas (e imagens) abertas simultaneamente, o que pode resultarnuma tela cheia de janelas. Para poder organizar a sua tela existem ferramentasdo sistema (em Windows 95/98/NT4/2000/XP a "Barra de ferramentas") e a funçãodo ENVI "Janela – Gerenciador de Janelas" que disponibiliza uma lista de todas asjanelas/funções abertas (clicando num item você traz a janela correspondente paraa frente).

2.4 Janela de imagem ampliada (Zoom window)

A janela de ampliação mostra a imagem ampliada. Ofator de ampliação é mostrado no topo da janela aolado de "Zoom"; clicar com o botão esquerdo nos qua-dradinhos vermelhos diminui “–“ ou aumenta “+” o fatordo zoom. Clicando com o botão esquerdo em um de-terminado pixel na janela zoom centraliza esse pixelna janela, e a moldura vermelha referente à janela zo-om (na janela principal) muda de lugar. Clicando como botão esquerdo e arrastando o cursor fora do centroda janela faz com que a moldura (e consequentementea área ampliada na janela do zoom) se mova "namesma direção da trajetória do cursor"; por exemploclicando e arrastando do lado esquerdo do centro dajanela de zoom faz com que a área ampliada se movapara a esquerda, com uma velocidade proporcional adistância do cursor ao centro da janela de zoom.

Figura B-6: Imagem da Janela Glo-bal. (Zoom)

Figura B-7: Imagem ampliada com omenu do Zoom

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A partir da versão 3.5 do ENVI, foi adicionado à janela de zoom um menu igual aomostrado na figura B-7 que facilita as operações na janela ampliada, bastando clicarcom o botão direito do mouse dentro da janela de zoom.

• Clicar com o botão esquerdo e arrastar o cursor na janela de ampliação para ob-servar como a área ampliada "percorre" a sua imagem.

2.5 Carregar janelas adicionais ("Display controls")

Uma forma que auxilia no tratamento dasimagens satélites é a visualização das infor-mações diferentes na tela, como a compara-ção da mesma imagem em composiçõescoloridas diferentes, ou a comparação daimagem com informações de SIG (modelosde elevação, informações temáticas, etc.),resultados de classificação, filtragens, au-mento de contraste e vários outros procedi-mentos.

• Dentro do menu principal, selecione oitem “Janela”.

• Aparece uma lista com todas as possibilidades de tratamento do display.

2.5.1 "Abrir Display Novo"

Com esta opção é possível chamar uma nova janela independente de imagem. Cadajanela é numerada seqüencialmente, iniciando-se com a número 1. Janelas adicionaistambém podem ser chamadas na lista das bandas disponíveis, clicando no botão"Display # - New Display".

2.5.2 "Iniciar Nova Janela de Vetor"

Carrega uma nova janela independente de vetores. Cada janela é numerada seqüen-cialmente, iniciando-se pela de número 1. Janelas adicionais também podem ser cha-madas na lista dos vetores com um clique no botão "Load Vector".

2.5.3 "Iniciar Nova Janela de Projeto"

Carrega uma nova janela, por exemplo, para receber gráficos da biblioteca espectralou de outras janelas gráficas. Novas janelas gráficas podem também ser carregadaspor um clique na opção "New Window" no menu "Options" em qualquer tela de plota-gem.

Figura B-8:Menu “Janela”

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"Maximizar Displays Abertos"

• Seleciona-se esta opção para monitorar todas as telas abertas no maior tamanhopossível.

• Voltar à lista de bandas disponíveis e escolher uma outra combinação de bandascomo, por exemplo, 7-4-1.

2.6. "Link Displays"

Estabelece uma ligação de busca e visualização entre duas ou mais janelas com omesmo sistema geográfico ou com as mesmas bases de coordenadas do arquivo.Podem ser ligados também um subconjunto ("subset") de uma imagem com a imagemdo tamanho original, apresentações de composições coloridas diferentes. O "DualDynamic Overlay" do ENVI permite a visualização de uma ou mais imagens na janelade uma outra imagem. Em conexões já feitas, é possível acrescentar ou remover ja-nelas de visualização. Essa função é disponível também no menu da janela principal:

• Selecione , dentro do menu da janela gráfica, a cadeia de comandos "Ferra-mentas - Link - Link Displays" [Link - Criar Link entre displays]. Na caixa de di-álogo "Link Displays", determine a janela a ser conectada pela seleção entre osbotões "Yes" ou "No", próximos ao número da janela.

• Clique no botão "OK" para efetivar o novo conjunto de janelas conectadas.

2.7. “Geographic Link”

A partir da versão 3.5 , o ENVI dispõe da ferramenta de “linkar” duas ou mais imagensatravés de suas coordenadas geográficas, não importando o sistema de projeção, da-tum ou resolução da imagem.

Figura B-9: Duas imagens linka-das através do Geographic Linkcom resoluções diferentes: A daesquerda é de 480 metros, a dadireita, 30 metros

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• Selecione , dentro do menu do display, a cadeia de comandos “Ferramentas –Link – Geographic Link”

• Selecione os displays a serem conectados pelo Geographic Link

• Clique em OK e mova o cursor através de um display que automaticamente asoutras janelas se conectarão através de sua latitude e longitude.

2.8 Trabalhar com Tabelas de Cores

Para acessar a tabela de cores do ENVI, basta selecionar,dentro do menu da janela gráfica, a cadeia de comandos“Ferramentas – Mapeamento de cores – Tabela de Cores doENVI” . Existem dezenas de tabelas de cores pré-definidas. Adeterminação dos valores mínimos e máximos pode ser con-trolada com as ferramentas de limite inferior ("stretch bo-ttom") e limite superior ("stretch top"). Mudando-se o limiteinferior para o lado direito, as áreas de alta reflexão na ima-gem aparecem mais escuras. As áreas escuras na imagempodem ser realçadas movendo-se o limite superior para olado direito. Para aplicar as modificações na tabela de cor,clica-se em "Options" e "Apply" na caixa de diálogo "ENVIColor Tables". Obs.: A aplicação de tabelas de cores só fun-ciona para bandas visualizadas no modo "Gray Scale", por-que a visualização no modo "RGB Color" já fixa a composi-ção colorida definida pelos valores digitais (r,g,b) de cadapixel.

• Selecione dentro do menu da janela gráfica a cadeia decomandos “Ferramentas - Mapeamento de Cores – Tabela de Cores do ENVI”.

• Aparece a caixa de diálogo das tabelas de cores (Figura B-10).

• As tabelas pré-definidas aparecem na lista da caixa de diálogo.

• Mudar a tabela de cores com cores definidas.

• Para aplicar a configuração desejada na tabela de cores, clique em “Options –e depois, em Apply”.

• Tentar as possibilidades no "ENVI Color Tables" para o "Bottom Stretch / TopStretch" em cores de sua preferência e objeto de interesse.

• Clicar em "Options" e "Reset Color Table" para voltar à imagem original, apa-gando a tabela de cores escolhida anteriormente.

• Voltar à caixa de diálogo de "Lista de Bandas Disponíveis" e clicar no botão"RGB Color".

Quando as imagens já estiverem carregadas, todas as bandas dessas imagens apare-cem na lista de bandas disponíveis. O usuário pode escolher entre as opções "Escalade Cinza" ("Gray Scale") e composições coloridas em RGB. Para a composição RGB é

Figura B-10: Tabela deCores do ENVI

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Figura B-11: Menu das fun-ções personalizadas derealce

permitida qualquer combinação de bandas de mesma resolução espacial e mesmonúmero de linhas e colunas.

• Escolha a composição colorida das bandas preferidas.

Combinações usuais de bandas para o LANDSAT TM:

• Bandas 3-2-1: composição das cores naturais.

• Bandas 7-4-1: interpretação geológica.

• Bandas 7-4-3: interpretação geológica.

• Bandas 4-3-2: vegetação aparece em vermelho.

• Bandas 4-5-3: diferenciação do uso da terra.

Na realidade, é possível usar quaisquer três bandas para se produzir uma composiçãocolorida. Contudo, uma cuidadosa seleção das mesmas faz-se necessária, para que acombinação dessas bandas contenha a informação espectral realmente desejada(Crósta, 1993, p.63).

2.9. Aumento de contraste (Realce)

A maioria das imagens de sensoriamento remoto são registra-das com uma resolução radiométrica de 8 bits, que podem pro-duzir 256 valores ou níveis de cinza. Normalmente, as imagenscontêm, em cada banda, uma pequena faixa desses valores e,além disso, a presença de bruma atmosférica e a geometria deiluminação da cena podem atenuar as próprias característicasda imagem.

O sistema visual do homem só consegue discriminar cerca de30 tons de cinza, quando estão bastante espalhados em rela-ção ao intervalo de 0 a 255. Por isso, o tratamento das ima-gens pelo método do aumento do contraste é uma técnica ne-cessária para extrair informações não identificadas a princípiopelo intérprete. O contraste de uma imagem é uma medida doespalhamento dos níveis de cinza que nela ocorrem.

É fundamental distinguir entre os dados "reais" como estão ar-mazenados no disco, e a representação deles na tela. Mudar ocontraste da imagem não muda os dados em disco. É comum amesma imagem (um CD com uma imagem do INPE em .tif porexemplo) aparentar bastante diferente em softwares diferentes.Isso em geral nada tem a ver com a capacidade do software devisualização (realce de contraste é uma tarefa bastante básica),mas com os parâmetros padrão de visualização deste software.No ENVI esse padrão pode ser definido em dois lugares:

1) em "Arquivo – Preferências" selecionando "Display Defaults" e modificando o "Dis-play Default Stretch" (configuração inicial é um realce de 2 % linear);

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2) No cabeçalho de uma imagem no formato do ENVI ("Arquivo - Editar Cabeçalho deArquivo ENVI" - selecionar imagem – " O.K." -> "Edit Attributes" -> "Default Stretch"),possibilitando definir individualmente o padrão de visualização das suas imagens.

2.9.1 Realces de contraste padronizados

Todas as funções que são dadas na opção "Realce " (Figura B-11) aplicam um au-mento de contraste com base na imagem visualizada na janela principal, ou na janelaglobal ou na janela de ampliação, sem interferência do usuário.

• Dentro do menu da janela gráfica, selecione a cadeia de comandos "Realce -[Image] / [Zoom] / [Scroll]" e o tipo de realce a ser aplicado à imagem visualiza-da.

Realce linear

Linear usa valor máximo e o valor mínimo para aplicar um aumento linear de con-traste.

Linear 2%

A função linear 2% corta 2 % dos valores extremos no histograma da imagem paraaplicar o aumento de contraste linear.

Gaussiano

Gaussiano aplica um aumento gaussiano de contraste, ou normalização de contraste,com um valor médio de 127 e 3 desvios padrões.

Equalização

Equalização aplica um realce de equalização no histograma da imagem.

Raiz Quadrada

Raiz Quadrada tira a raiz quadrada do histograma de entrada e aplica um realce linearneste.

2.9.2 Aumento de contraste interativo

Freqüentemente, não é possível perceber os detalhes espectrais de uma imagem.Para pesquisas especiais, como em hidrologia, é necessário a aplicação de um au-mento de contraste especial, que só considere os valores da classe "água". Para de-terminar as diferenças de vegetação numa floresta, o aumento de contraste vai seraplicado para esses valores de nível de cinza, que ocorrem na classe "floresta". Comas funções do aumento de contraste interativo, o ENVI possibilita a escolha de umintervalo desses valores de nível de cinza.

• Colocando-se "Realce Interativo" na opção do display "Realce ".

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• Aparece a caixa de diálogo que possibilita a escolha do método do aumento decontraste e o intervalo preferido para aplicá-lo.

Toda caixa de diálogo chamada, aplica automaticamente um aumento linear de con-traste à imagem na janela principal e vai mostrar um histograma da imagem original eoutro da imagem realçada. Em todas as aplicações do aumento de contraste interati-vo, o usuário pode acompanhar o resultado da operação na própria imagem de saída.Os valores mínimo e máximo de níveis de cinza da imagem são marcados por umalinha vertical vermelha (mínimo) e verde (máximo). O usuário pode conhecer os valo-res mínimo e máximo quando clicar com o botão esquerdo do "mouse" sobre estaslinhas e movimentá-lo na direção do eixo X. Essas linhas determinam o intervalo dosvalores aplicados para o aumento de contraste. Os valores são também mostradosnas janelas de texto. Estes valores podem ser alterados também pelo teclado. O his-tograma de entrada pode ser extraído da imagem visualizada na janela principal, najanela global, ou na janela de ampliação, ou ainda, de uma imagem situada numa re-gião de interesse definida pelo usuário.

Se a imagem na janela de ampliação for selecionada como a de entrada, os histogra-mas para partes diferentes de imagem podem ser visualizados com movimento damoldura de ampliação localizada na janela principal. Um exemplo de aplicação é apesquisa de áreas desmatadas, que são caracterizadas pelo sinal do solo puro. Nestecaso, o aumento de contraste interativo aplicado à imagem na janela de ampliação vaiser aplicado também à toda a imagem.

• Clicar e segurar o botão central do "mouse" para ver a mudança instantâneados histogramas.

• Os histogramas atualizam-se automaticamente, mudando-se a moldura da ja-nela de ampliação para uma nova posição.

• Clicar o botão "Reset" para receber de volta o histograma original da imagem.

• Defina um novo intervalo de valores de tons de cinza que vai ser implementadopelo novo aumento de contraste.

• Para aplicar o novo contraste, clica-se no botão "Apply".

• Na caixa de diálogo "Interactive Contrast Stretch" ("Aumento Linear de Con-traste"), encontra-se um botão que indica o método de aumento de contrasteusado.

Aumento linear de contraste (ALC)

A forma mais simples de se aumentar o contraste deuma imagem é por meio do aumento linear, em que afunção de transferência é uma reta e apenas dois pa-râmetros são controlados: a inclinação da reta e oponto de interseção com o eixo Y. A inclinação con-trola a quantidade de aumento de contraste e o pontode interseção com o eixo Y controla a intensidade mé-dia da imagem final.

A inclinação da reta determina a quantidade de expansão dasintensidades da imagem original. Uma inclinação exagerada,pode fazer com que as intensidades na imagem contrastada

Figura B-12: Histogramade uma imagem e de

sua versão com o ALCaplicado. (Fonte:

Crósta, 1993, p. 44).

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excedam os limites permitidos, causando saturação("overflow"), e, consequentemente, perda de informa-ção, uma vez que pixels de colunas vizinhas do histo-grama, que originalmente podiam ser diferenciadoscom base no seuNC, serão fundidos numa só coluna e passarão a ter omesmo NC (0 ou 255), conforme mostrado na figura B-12.

Aumento de contraste "piecewise"

Um procedimento de modificação útil e flexível é afunção "piecewise" de mapeamento linear (Figura B-13), que é caracterizada pela implementação dospontos de interrupção. Geralmente, o usuário pode tambémespecificar a quantidade dos pontos de interrupção.

• Clicar o botão " Stretch Type" para carregar o menuem cascata e selecionar a função "Piecewise".

Aumento de contraste gaussiano (ou normalização de histograma)

Este aumento de contraste obedece as leis gaussianas de distribuição estatística, pro-duzindo um histograma em que a média e o desvio padrão da distribuição são especi-ficados e que possui a forma aproximada de um sino. Com a aplicação da normaliza-ção de histograma, a informação contida nas extremidades do histograma vai ser real-çada. O aumento gaussiano de contraste é selecionado no menu em cascata.

• Clica-se na opção "Stretch Type" para carregar o menu em cascata que mostraos diferentes métodos de aumento de contraste e seleciona-se a função"Gaussian".

Equalização de histograma (ou achatamento)

A equalização de histograma procura colocar um núme-ro igual de pixels para cada nível de cinza. Um aumentode contraste só seria ideal, se todos os possíveis 256níveis de cinza fossem igualmente utilizados. Dessamaneira, todas as barras verticais que compõem ohistograma seriam da mesma altura, o que não é

possível devido à natureza discreta dos dados digitais deuma imagem de sensoriamento remoto.

Uma aproximação pode ser conseguida se os picos dohistograma da imagem forem espalhados, mantendo-seintactas suas partes mais achatadas (Crósta, 1993). Esse processo é obtido através

Figura B-13: Modificação doaumento de contraste linear

“piecewise”,caracterizado pelos pontos de

interrupção (Fonte:Rihards,1993, p. 97).

Figura B-14: Aumento de contras-te por equalização de histograma(Fonte: Crósta, 1993, p. 50).

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de uma função de transferência que tem uma alta inclinação. O histograma originalapresenta um pico e uma baixa inclinação no restante da curva, conforme mostrado naFigura B-14.

Em várias situações, é necessário realçar as imagens para obter um histograma uni-forme. O histograma, então, é associado a uma imagem, que utiliza a faixa de níveisde cinza disponível. As imagens tratadas com a equalização de histograma são ca-racterizadas pela apresentação de detalhes em todos os níveis de cinza.

• Escolha no menu "Stretch Type" o aumento de contraste "Equalize".

Com a aplicação do achatamento de histograma, os dados vão ser automaticamenteescalonados para equilibrar os valores de nível de cinza em todo o histograma. A dis-tribuição original dos níveis de cinza é representada no histograma de entrada ("InputHistogram"), enquanto o histograma de saída ("Output Histogram") indica a função doachatamento de histograma como uma linha vermelha e os dados modificados embranco.

Vantagem:

O achatamento de histograma é usado para realçar imagens com extensas áreas deintensidade uniforme, que produzem histogramas com um largo pico central. Este tipodo aumento de contraste possibilita reconhecer, nestas áreas uniformes, detalhes an-tes imperceptíveis.

Desvantagem:

A informação representada por pixels, com intensidade localizada nas extremidadesdo histograma, será bastante comprimida em termos de contraste e, consequente-mente, prejudicada.

Figura B-15: Caixa de diálogo de aumento de contraste interativopelo método de equalização de histograma.

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Aumento de contraste arbitrário

Esta opção possibilita criar qualquer histograma de padrão acima do histograma ou-tput. A função "Arbitrary" também pode ser usado para combinar um histograma numaimagem em histograma de outra imagem.

• Selecione a função "Stretch Type" e selecione a função "Arbitrary".

O histograma de saída é definido pela seleção de segmentos, que é realizada por umclique com o botão esquerdo do "mouse". O histograma arbitrário definido pelo usuárioé visto em verde e pode ser apagado com o botão central de mouse. Clicar o botãodireito do "mouse" para confirmar o histograma de saída e para carregar as estatísti-cas.

Realce por raiz quadrada

É possível fazer o realce por raiz quadrada tanto no modo interativo quanto pelo menuda janela gráfica Realce. A aplicação deste tipo de realce pode ser útil, por exemplo,ao processamento de imagens de radar.

• Selecione, dentro do menu da janela gráfica, “Realce - [Image] / [Zoom] /[Scroll] Raiz Quadrada". Para o realce interativo, selecione a cadeia de coman-dos "Realce - Realce Interativo", para abrir a janela do histograma da imagem,e fixe a opção "Square Root Stretch", no menu em cascata do item"Stretch_Type".

Definição e edição de tabelas de realce interativo (LUT)

No programa de realce interativo, foram incluídas as opções de gravação e recupera-ção de tabelas em arquivos ASCII ou binários, que podem ser aplicadas como um pa-drão de realce.

• Selecione a cadeia de comandos "Realce– Realce Interativo", para abrir a ja-nela do histograma da imagem. Para gravar a tabela de realce em uso no for-mato ASCII, selecione a cadeia de comandos "File - Save Stretch to LUT - AS-CII LUT". Para recuperar uma tabela de realce ASCII, selecione a cadeia decomandos "File - Restore LUT for Stretch", que abrirá a janela de seleção dearquivos "Enter LUT Filename". Para gravar uma tabela no formato binário (ar-quivo .lut), selecione a cadeia de comandos "File - Save Stretch to LUT - ENVIDefault LUT".

Uma função de edição de tabela de realce e outra de edição de realce linear passo – a- passo permitem uma modificação direta de valores individuais na tabela. Para editaruma tabela, selecione, primeiramente, a cadeia de comandos "Stretch_Type - UserDefined LUT". Em seguida, selecione a cadeia de comandos "Options - Edit User Defi-ned LUT", que abrirá a caixa de diálogo "Contrast Stretching", que relaciona os paresordenados da tabela. Clique sobre um determinado par a fim de modificar seus valoresnas caixas de texto localizadas sob o título "Edit Selected Item".

Clique no botão "OK", para implementar as modificações. Para modificar uma tabelaaplicada a um realce linear passo-a-passo, selecione a cadeia de comandos "Options -Edit Piecewise Linear". A modificação dos pares ordenados segue um procedimentosimilar ao caso anterior.

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Saída de histograma

Qualquer histograma pode ser gravado como um arquivo ASCII. Além disso, todo his-tograma pode ser gravado como um arquivo de saída nos seguintes formatos:PostScript, BMP, HDF, JPEG, PICT, SRF, TIFF,XWD, ERDAS, PCI, ER Mapper ,ArcView.

Realce de Contraste->Filter->

Essa opção permite a aplicação direta de um filtro, com visualização imediata.

2.10. ENVI Queue Manager

A partir da versão 3.4 o ENVI adquiriu a função de gerenciador de fila (Queue), queserve para armazenar vários procedimentos e funções aplicadas e depois executar deuma só vez. Por exemplo, com o ENVI Queue, é possível fazer dois, três georreferen-ciamentos de imagens, classificar 5 imagens, construir 3 mosaicos, mas tudo semaplicar as funções, e sim, colocando no gerenciador de fila. Depois, quando o usuáriodeixar o local de trabalho poderá aplicar todas os procedimentos de uma só vez que oENVI processará uma a uma!!!! Vamos ver agora como funciona o ENVI Queue.

• Carregue qualquer imagem em um novo display.

• Execute, por exemplo, uma classificação não supervisionada (detalhes no guiaF – Classificação), selecionando, dentro do menu principal, a cadeia de co-mandos “Classificação – Não Supervisionada – IsoData”.

• Selecione a imagem desejada, clique em OK e aparecerá a janela “ISODATAParameters”. Note que ao lado do OK aparecerá o botão “Queue”. Clique nelee o procedimento de classificação, em vez de executar, irá para o Gerenciadorde Fila.

• Agora, vamos executar outro procedimento totalmente diferente da classifica-ção. Vamos realizar uma reamostragem espectral de pixels em uma imagem.Selecione, dentro do menu principal, a cadeia de comandos “Ferramentas –Redimensionar Imagens (espectral/espacial)” . Aparecerá a janela de seleçãodo arquivo. Selecione-o, clique em OK e aparecerá a janela “Resize Data Pa-rameters” . Não se preocupe com os parâmetros, pois isso vai ser visto mais afrente, no capitulo C. Apenas clique no botão “Queue”.

• Selecione, dentro do menu principal, a ca-deia de comandos “Arquivo – ENVI Gerenciador deFila (Queue)” .Aparece a janela “ENVI Queue Manager” (Figura B-16).

• Clique em “Select All”, e logo após, cliqueem “execute selected” e as funções serão executa-das automaticamente.

Figura B-16: Janela do Gerenci-ador de Fila (Queue)

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IMPORTANTE: Os arquivos de entrada para os procedimentos de fila devem estar nalista de bandas disponíveis, ou seja, não remova esses arquivos da janela “AvailableBands List”.

2.11. Restaurando displays

O ENVI agora possibilita salvar e restaurar grupo de displays abertos. Por exemplo, seo usuário sobrepõe várias camadas vetoriais, configura as camadas, coloca grades,anotações(tem que ser um já salvo), o usuário pode fechar o programa e, depois,chamar o arquivo de restauração já salvo que o Envi carregará novamente os planosvetoriais, as configurações, etc..

• Carregue uma imagem qualquer...

• Depois de aberta a imagem, selecione, dentro do menu da janela gráfica, a ca-deia de comandos “Arquivo – Salvar Grupo de Visualização”.

• Aparecendo a janela “Save Display to ENVI Display Group File” , entre com onome do arquivo e clique em OK.

• Para restaurar o grupo de display anteriormente salvo, selecione, dentro domenu da janela gráfica, a cadeia de comandos “Arquivo – Restaurar Grupo deDisplay”.

2.12. Salvando sessão para “Script”Faz a mesma função de restaurar displays ativos, mas a diferença é que essa funçãovale para vários displays, diferente da função explicada acima, que vale só para umdisplay.

• Para salvar, selecione, dentro do menu principal, a cadeia de comandos “Arquivo->Salvar Sessão para Script”;

• Para restaurar, selecione, dentro do menu principal, a cadeia de comandos “Arquivo-> Executar Script”.

3. Importar Dados do Sensoriamento Remoto

3.1 Carregar imagens no formato ENVI

O ENVI usa dados em formato de raster generalizado, que são gravados como arqui-vos binários ("flat binary files"), acompanhados por um pequeno arquivo de cabeçalhoem formato de caracteres no padrão ASCII. Esta abordagem permite o uso de quasequalquer outro formato, incluindo os formatos com informação de cabeçalho embutido("embedded"). O texto do cabeçalho inclui informações sobre as dimensões da ima-gem, o cabeçalho interno, o formato dos dados e outras informações pertinentes. Oformato de raster generalizado admite o armazenamento por bandas inteiras ("bandsequential", BSQ), por pixels intercalados ("band interleaved by pixel", BIP) ou por li-nhas intercaladas ("band interleaved by line", BIL).

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BSQ (bandas em seqüência)

O BSQ é considerado como a forma mais simples de formatar imagens em raster.Cada linha é seguida imediatamente pela próxima linha na mesma banda espectral.Este formato apresenta os melhores resultados no acesso espacial a qualquer lugarda imagem na mesma banda espectral.

BIP (bandas intercaladas por pixel)

No formato BIP, os primeiros pixels, em todas bandas espectrais, são seguidos pelossegundos pixels e assim até os últimos pixels da imagem. Este formato possibilita umdesempenho ótimo para tratamento espectral aos dados da imagem.

BIL (bandas intercaladas por linha)

Neste formato, as primeiras linhas, em todas as bandas, são seguidas pelas segundaslinhas em todas bandas e assim até as últimas linhas da imagem. Este formato per-mite um desempenho intermediário entre os dois formatos apresentados acima.

• Dentro do menu principal, selecione a opção “Arquivo”.

• Selecione a opção "Abrir imagem do ENVI".

• Aparece a caixa de diálogo de escolha do arquivo de entrada.

• Selecione um arquivo de imagem, por exemplo:C:\rsi\idl60\products\envi40\data\can_tmr.img, ou bhtmref.img. Clicar "OK".

3.2 Abrir imagens em outros formatos

O ENVI facilita a importação de qualquer tipo de formato. Para importar imagens desatélite nos formatos SITIM e INPE superestrutura, a SulSoft desenvolveu opções adi-cionais em IDL e integrou-as diretamente no ENVI. O ENVI 4.0 suporta a entrada devários outros formatos (Tabela abaixo), que incluem o ERDAS 8.X, SPOT 1A/1B/2A-CD ROM, RadarSat em CD e fita, arquivos gráficos de varredura ADRG, arquivos demodelos de elevação DMA DTED, arquivos .bmp, .tif, .e jpg.

Figura B-16: Menu das opções de abrir arquivos desensoriamento remoto.

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• Selecione, dentro do menu principal, a opção "Arquivo" no menu principal e ar-rastar o "mouse" até o opção "Abrir Imagem Externa”;

• Aparece uma lista com todas possibilidades de carregar imagens satélites emformatos de sensoriamento remoto;

• Escolhe-se o formato da imagem. Logo depois aparece a lista dos arquivos, emque pode ser escolhido o arquivo da imagem;

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• Selecione, a partir do menu principal, a cadeia de opções "Arquivo - Abrir Ima-gem Externa - Formatos Genéricos – TIFF/GeoTIFF" para carregar arquivosTIFF ou GeoTIFF “.tif ” como exemplo (menu na figura B-16).

3.3 Abrir arquivo vetorial

Esta opção possibilita carregar arquivos vetoriais de ENVI com a extensão .evf, e tam-bém arquivos no formato USGS DLG, arquivos vetoriais de DXF, Shapefiles .shp doARCView, arquivos de ArcInfo em formato Interchange .e00, MapInfo InterchangeFormat .mif (com arquivo de atributos .mid), e Microstation .dgn.

Arquivos vetoriais do ENVI (.evf)

O formato vetorial próprio do ENVI permite um processamento efetivo das informaçõesvetoriais. Esse formato é gerado quando um arquivo em formato externo for carrega-do, na vetorização de contornos e classificações, e na conversão de Regiões de Inte-resse.

Arquivos vetoriais em USGS DLG

Arquivos no formato DLG também podem ser carregados diretamente da fita (vide"Read Known Tape Formats", no Manual).

Arquivos vetoriais em DXF

Multiplanos em formato DXF podem ser importados pelo ENVI, usando arquivos deDXF separados.

ARC/Info Shapefile (Formato do ArcView)

Multiplanos em formato SHP podem ser importados pelo ENVI (clicar no arquivo .shp).O banco de dados associado .dbf do ArcView é automaticamente importado e inter-pretado junto, se existente.

ARC/Info Interchange Format (Formato do ArcInfo)

Multiplanos em formato E00 podem ser importados pelo ENVI.

MapInfo Interchange Format (Formato do MapInfo)

Multiplanos em formato .mif podem ser importados pelo ENVI (clicar no arquivo .shp).O banco de dados associado .mid do MapInfo é automaticamente importado e inter-pretado junto, se existente.

Microstation Design Files .dgn

Multiplanos em formato .dgn podem ser importados pelo ENVI, usando arquivos de.dgn separados (cada plano em um arquivo). Para arquivos em 3D do Microstation ainformação altimétrica é extraída e armazenada num arquivo .dbf do ENVI.

• Selecione, no menu principal, a cadeia de comandos "Arquivo – Abrir arquivoVetorial – ArcView Shape File / ArcInfo Interchange Format/ DXF / MapInfo /Microstation DGN / USGS DLG / USGS SDTS / Formato Vetorial do ENVI .evf".Na caixa de entrada, escolha o arquivo correspondente (extensão, .shp, , .e00 ,.dxf, .mif, .dgn, .dlg ou .evf ). Na caixa "Import ... File Parameters", defina onome do arquivo de saída,(.evf) , ou selecione "Output result to memory", e a

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projeção correta. Na lista de vetores disponíveis ("Available Vectors List"), es-colha o arquivo a ser visualizado e clique "Load Vector". Escolha a janela devisualização.

• Juntamente com a janela de vetores, abre-se a caixa de diálogo "Display #nVector Window Parameters ". Nesta caixa, pode-se modificar as cores, espes-suras e estilo dos planos ("layers"), bem como salvar ("File", "Save Layers toTemplate") ou recuperar ("File", "Restore Layers from Template") os arquivos.vec que guardam essas informações.

3.4 Lista de vetores disponíveis

Selecionar essa opção do menu principal para carregar a lista de vetores disponíveis.A lista inclui todos arquivos de vetores que estiverem disponíveis para serem visuali-zados. O "default" para todos os planos de informação é na opção "On", o que signifi-ca que todos os planos vão ser carregados quando o usuário clicar no botão "Apply".

A caixa de diálogo abre-se automaticamente, quando o usuário deseja ler arquivos emformato de EVF, DLG, DXF ou outros formatos vetoriais.

3.5 Conversão de arquivos vetoriais

Além da possibilidade de importação e exportação de arquivos no formato ARC/INFO(formatos Shape e Interchange), tornou-se possível converter os arquivos vetoriais(.evf), os de anotações (.ann) e os de região de interesse (.roi) para o formato DXF.Nesta conversão, os dois últimos tipos de arquivo podem, ainda, ter seus pontos re-presentados em coordenadas cartográficas.

• Selecione, no menu principal, a cadeia de comandos "Vetor - Converter(EVF/ANN/ROI) to DXF". Escolha o arquivo e entrada correspondente na caixa"Enter Input EVF/ANN/ROI File". Clique "OK" e, na caixa "Convert EVF/ANN/ROIFiles to DXF", determine o tipo de coordenada do arquivo de saída.

Os vetores em tela, juntamente com suas características, podem ser gravados em umarquivo de tabela (extensão .vec). Uma vez gravados, os vetores podem ser recarre-gados, com os mesmos parâmetros, utilizando-se os arquivos de tabela correspon-dentes.

3.6 Gerenciador de Arquivos Georreferenciados (GeoBrowser)

Possibilita a varredura de diretórios e a escolha simultânea de vários arquivos para alista de bandas disponíveis.

• Clique na opção "Escanear diretório", no item "Arquivo" do menu principal, paraabrir a caixa de diálogo "Directory Scan".

• Digite o nome do diretório ou clique no botão "Choose" para ativar a árvore de di-retórios e, de um destes, selecionar um arquivo. Clique no botão "Add" para in-cluir o diretório escolhido na lista de varredura.

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• Clique no botão "OK" para varrer os diretórios selecionados e listar os arquivosdisponíveis na lista de arquivos localizados ("Located Files List"). Clicando-senum nome de arquivo e, em seguida, no botão "Open File", o arquivo é aberto esuas bandas são relacionadas na lista de bandas disponíveis, que pode ser utili-zada para a abertura de vários arquivos.

Geo-Browser

Possibilita a visualização de posições em imagens georreferenciadas e a abertura deimagens baseada em suas posições geográficas.

Use a função de varredura de diretório para localizar e selecionar os arquivos de inte-resse. Clique em "Options" e em seguida "Start Geo-Browser", na função de varredu-ra, para traçar um mapa do mundo com o contorno dos continentes.

O tamanho dessa janela pode ser modificado pelo deslocamento de um de seus can-tos (mantenha pressionado o botão esquerdo sobre o canto da janela e desloque aseta dupla). As posições das imagens georreferenciadas, definidas pelos pixels dereferência indicados no arquivo de cabeçalho, são marcadas sobre o mapa por pontosvermelhos. Clicando-se o botão direito do "mouse" na vizinhança de um desses pon-tos, marca-se a imagem correspondente na lista de arquivos localizados.

• Clique no botão "Open File" para abrir o arquivo selecionado.

• A área visualizada pode ser ampliada segundo uma moldura traçada pelo"mouse", ao movimentá-lo com o botão central (ou botão esquerdo + teclaCTRL) pressionado.

• Um novo clique no botão direito restaura o fator de escala original. Clicando-seno botão esquerdo, o mapa é centralizado pelo cursor do "mouse".

Figura B-17: GeoBrowser

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4. Análise de Dados

4.1 Perfil de conjunto de pixels da imagem

O ENVI possibilita que obtenhamos de maneira total-mente interativa, um gráfico que descreve o perfil deum conjunto de pixels selecionado via "mouse".

Dentro do menu da janela gráfica, selecione “Ferra-mentas - Perfil".

Você pode escolher uma das opções disponíveis:

I. Perfil em X - para visualizar o perfil horizontalem uma linha;

II. Perfil em Y - para visualizar o perfil vertical emuma coluna;

III. Perfil em Z (Espectro) - para visualizar o perfilda curva representando o a resposta espectralde um alvo, localizado em um pixel, em todasas bandas disponíveis da cena;

IV. Perfil em Z (Adicional) - para visualizar curvasda mesma cena, mas em outras bandas ou deimagens provenientes de outro sensor;

V. Perfil Arbitrário (Transect) - para visualizar operfil de uma seqüência qualquer de pixels se-lecionada na imagem pelo usuário através do"mouse";

VI. Escolha "Perfil em X", "Perfil em Y" e "Perfil emZ (espectro)" e arraste o "mouse" sobre a ima-gem na Janela Principal e veja o que ocorrecom os perfis.

• Aparecem janelas mostrando os perfis horizontais(x), verticais(y) e deespectro(z), relacionados com a linha, a coluna e com o pixel destaca-dos em vermelho na imagem logo abaixo.

• Note que no perfil espectral, há 3 linhas verticais que o corta nos com-primentos de onda médios de cada banda que compõe a composiçãocolorida. Cada linha na cor primária correspondente escolhida paracada banda.

Figura B-18: Perfis de linha, de coluna edo espectro das bandas no pixel.

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4.2 Dispersograma

4.2.1 Dispersograma bidimensional

As imagens multiespectrais podem ser expressas como histogramas multidimensio-nais, sendo o de duas dimensões o mais simples deles. Este chama-se dispersogramae consiste de um gráfico dos níveis de cinza de uma banda contra os de outra banda.

O dispersograma bidimensional representa o grau de correlação entre as duas bandasconsideradas e identifica as situações em que a superfície mostra claramente diferen-tes tipos de resposta nas duas bandas. A densidade de ocorrência de pixels nesseespaço bidimensional é uma medida da coincidência entre os picos dos histogramasindividuais. Dados altamente correlacionados ou classes de materiais superficiais quepossuam aparência similar em duas bandas de uma mesma imagem aparecem repre-sentados ao longo linhas retas. Dados pouco correlacionados aparecem como nuvensde pontos de pouca densidade, de formato indefinido, ocupando uma área maior noespaço bidimensional.

• Escolher, dentro do menu do display, a cadeia de comandos "Ferra-mentas – Scattergrama 2D...”, para comparar duas bandas seleciona-das.

• Aparece a janela de diálogo que possibilita escolher duas bandas parao dispersograma bidimensional.

• Colocar o cursor em qualquer lugar no gráfico e clicar o botão centralcom o cursor do "mouse" sobre a nuvem de pontos e movimentar o cur-sor para qualquer lugar, o que causa a aparição dos pontos em movi-mento ("dancing pixels")

Figura B-19: Dispersograma interativo confrontando a banda 2 com a banda 1 daimagem ‘can_tm.img’, do satélite LANDSAT TM.

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Na opção "Image Dance", ao se colocar o cursor em qualquer lugar na janela principalocorre uma marcação colorida, no dispersograma, das posições correspondentes aospixels abrangidos numa região de interesse (figura acima).

• Todos os pixels selecionados no gráfico do dispersograma são parte do mes-mo intervalo de níveis de cinza e ficam coloridos na janela principal. A distribui-ção espacial dos pixels correspondentes na imagem modifica-se instantanea-mente ao movimento do cursor.

• Clique o botão direito do "mouse" para sobrepor o fatiamento ao dispersogra-ma.

• Tornou-se possível incluir, no dispersograma, o traçado de eixos, o fatiamentoda distribuição de pixels, a iluminação interativa de várias classes e a importa-ção de classes de regiões de interesse.

• Mantendo-se o botão esquerdo do "mouse" pressionado emovendo-se seu cursor dentro da janela de visualizaçãoprincipal, provoca a mudança iluminação, no dispersogra-ma, dos pontos correspondentes aos pixels abrangidospelo cursor do "mouse".

• Delineando-se uma região de interesse no dispersograma,haverá uma iluminação, na mesma cor da região, dos pi-xels correspondentes aos pontos do dispersograma. Sele-cionando-se uma nova cor pelo botão "Class" e desenhan-do-se um novo polígono, provocará a iluminação dos pixelscorrespondentes na mesma cor selecionada.

• Clicando-se o botão central do "mouse" fora do quadrantede plotagem, apaga-se a classe em que se está trabalhan-do.

• Para definir uma região de interesse no dispersograma ouna imagem, clica-se com o botão esquerdo do "mouse"para abrir um polígono. Usa-se o botão direito para fecharo polígono e o botão central para apagar o polígono intei-ro.

• Quando o polígono estiver fechado, todos pixels corres-pondentes aparecerão coloridos na imagem/dispersograma.

• Clique no "Options - Change Bands..."

• Aparece a caixa de diálogo que possibilita a escolha de duas bandas para aaplicação do dispersograma bidimensional.

Experimente as funções diferentes com as quais controla-se o modo da imagem, otamanho do área de onde extrair pixels, a mudança de cor dos pixels marcados e oformato do arquivo de saída ("PostScript Output"), arquivos de imagem nos formatosJPEG, BMP, ICT, SRF, TIFF e XWD. Quando os pixels selecionados no dispersogra-ma aparecem coloridos na janela principal, eles podem ser exportados para uma regi-ão de interesse.

• Clique no botão "Export Class" ou "Export All" para gravar esses pixels em umaregião de interesse ("region of interest", ROI).

Figura B-21: Opções dedispersograma

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4.2.2 Visualizador N-Dimensional

O "Visualizador N-Dimensional" é uma ferramenta do tipo dispersograma que rompe abarreira da análise em 2D . A descrição detalhada encontra-se no Tutorial em pdf(C:\RSI\IDL60\products\envi40\help\tutorial.pdf) , capítulo “Introduction to ENVI” – pá-gina 67.

4.3 Análise e plotagem de espectro

Possibilita a substituição de pixels ruins em todas as bandas de imagens multi ou hipe-respectrais. O valor do pixel pode ser substituído por um valor médio de pixels circun-dantes ou por um valor espectral especifico no formato ASCII, numa biblioteca espec-tral ou numa região de interesse.

• Dentro do menu do display, selecione a cadeia de comandos “Ferramentas –

• Editor Espectral de Pixels" para abrir a janela "#n Spectral Pixel Editor" .

• No menu desta janela, clique na opção "Pixel_Edit" para plotar o espectro dopixel sob exame.

• No menu "Pixel_Edit", selecione uma dentre as opções do cálculo da média de8, 4 ou 2 pixels para a execução do traçado do espectro correspondente. Sele-cione, no menu da janela, a opção "Substitute Spectrum" e, na janela "PixelEditor", escolha o espectro de substituição. Ao confirmar a escolha, o valor dopixel será definitivamente modificado.

Modificação de pontos do espectro

• Na janela "#n Spectral Pixel Editor", selecionea cadeia de comandos "Edit – Data Values ..."para a modificação de pontos do espectro.

• Selecione o espectro a ser modificado na caixade diálogo "Select Which Plot to Edit". Na caixa"Edit Plot", selecione a banda em que o pixelserá modificado e, na linha de texto sob o ró-tulo "Edit Selected Item", modifique o nível decinza associado ao pixel sob exame.

Afastamento vertical de espectros

• Na janela "#n Spectral Pixel Editor", selecione a cadeia de comandos "Options- Stack Data" para o afastamento vertical de espectros.

Espectro de remoção de continuum

• Na janela "#n Spectral Pixel Editor", selecione a cadeia de comandos "Options- Plot Function - Continuum Removed" para remover uma envolvente convexa.

Figura B-22: Janela do de EditorEspectral de Pixels

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Escala automática do eixos do gráfico

• Na janela "#n Spectral Pixel Editor", selecione a cadeia de comandos "Options- Autoscale Y-Axis On" para facilitar o traçado do gráfico.

5. Editando cabeçalhos no ENVI

• Selecione, dentro do menu principal, a cadeia decomandos “Arquivo –> Editar Cabeçalho de ArquivoENVI”;

Aparece a janela “Edit Header Input File”. Selecione oarquivo desejado e clique em OK.

Logo após, aparece a janela “Header Info: <NOME DOARQUIVO> (Figura B-23). Clique no botão “Edit Attri-butes” e carregará um menu igual à da figura B –24.

• Selecionando a opção “Band Names”, aparece a ja-nela “Edit Band Names Value”. Nessa opção é possí-vel editar os nomes de cada banda;

• Na opção “Defaults Bands to Load”, selecione as bandas em que se deseja que se-jam as padrões (serão carregadas) quando o arquivo for carregado;

• Na opção “Wavelenghts”, edite os valores de com-primento de onda de cada banda;• Em “Bad Bands List”, selecione uma banda indese-jada em que não se queira que apareça na janela“Available Bands List”;

• Edite informações de georreferenciamento em “MapInfo”;

• Determine/edite as coordenadas de canto em “geo-graphic Corners”;

• Em “Pixel Sizes...”, defina um tamanho de pixel parao arquivo;

• Em Sensor Type, defina o sensor que a imagempertence.

Figura B-23: Menu da caixade diálogo “Edit Attributes”

Figura B-24: Menu da caixade diálogo “Edit Attributes”

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6. A janela “Select Spatial Subset”

O ENVI permite – ao contrário da maioria dos outrossoftwares – que a escolha da área de interesse paraum determinado processamento seja deixado comoúltima etapa, oferecendo com a função “Select SpatialSubset” várias opções para definir esta área de inte-resse.• Quando aparece uma janela para seleção de arquivodentro do ambiente do ENVI, sempre há a opção“Spatial Subset”. Ela serve para definir recortes, tama-nho da imagem... (Figura B-25);

• Clicando em “Subset by Image”, aparece a janela“Subset Function”, que é uma janela e o usuário podedefinir manualmente a área de interesse da imagem;

• Usando a opção “Subset By Map”, aparece a janela“Spatial Subset by Map Coord- nates”;Essa opção serve para definir coordenadas cartográfi-cas como área de interesse.• Clicando-se em “Subset by File”, o ENVI vai utilizaras coordenadas geográficas de um outro arquivo qual-quer;• E usando a opção “Subset by ROI”, é usado uma região de interesse definida pelousuário (detalhes no capítulo C – Ferramentas Gerais);

Figura B-25: Janela “Select Spati-al Subset”

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7. Explorando o ENVI Zoom

ENVI Zoom é um novo modo de visualização disponível a partir do ENVI 4.3. Sua in-terface robusta e fácil de usar permite executar tarefas de visualização e manipulaçãode imagens obtidas por técnicas de sensoriamento remoto. Dentre as ferramentas devisualização estão as funções de contraste, brilho, realce e transparência. O dispositi-vo também permite trabalhar com múltiplos “layers” de dados para serem visualizadosem uma única janela. Além disso, ENVI Zoom reprojeta e reamostra as imagens ins-tantaneamente.

A ferramenta de detecção de anomalias “RX Anomaly Detection” é outra funcionalida-de inclusa no ENVI Zoom. Este dispositivo detecta diferenças espectrais ou de corentre layers e detecta alvos desconhecidos que são espectralmente distintos do res-tante da imagem.

Nas próximas versões do ENVI, serão implementadas novas funções para o ENVIZoom.

Apresentação da Interface do ENVI Zoom

A figura a seguir sintetiza os principais componentes presentes na interface do modoENVI Zoom.

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Iniciando o ENVI Zoom

Windows: selecione -> Iniciar -> Programas -> RSI ENVI 4.3 -> ENVI Zoom, ou cliqueduas vezes sobre o ícone de atalho “ENVI Zoom 4.3” da área de trabalho;

UNIX: digite “envizoom” na linha de comando do UNIX.

Configurando Preferências

Por “default” quando você abre um arquivo de imagem no ENVI Zoom, automatica-mente, a imagem é mostrada em verdadeira cor ou em tons de cinza, baseado no tipode arquivo que é carregado. Nesta demonstração, mostraremos como alterar as prefe-rências de visualização e a forma de gerenciar dados.

1. A partir da barra de menus, selecione “File > Preferences”; para que a caixa dediálogo “ENVI Zoom Preferences” apareça.

2. No lado esquerdo da caixa de diálogo, selecione “Data Manager".

3. No lado direito da caixa diálogo, clique duas vezes sobre o campo “Auto DisplayMethod for Multispectral Files” e selecione “Color IR” (color infrared). Isso fará comque os arquivos de imagens sejam visualizados na composição falsa cor por de-fault.

4. Clique duas vezes sobre o campo “Launch Data Manager After File/Open” e sele-cione “Always”. Isto permitirá que a janela Data Manager seja visualizada cada vezque um arquivo é aberto.

5. Certifique-se que as seguinte configurações estão selecionadas:Auto Display Files = TrueClear Display When Loading New Data = FalseClose Data Manager After Loading New Data = False.

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6. Clique “OK” na caixa de diálogo “ENVI Zoom Preferences” para salvar as novaspreferências.

Abrindo e Visualizando Imagens

1. Clique no botão abrir na barra de ferramentas. A caixa de diálogo aparecerá.

2. Navegue até o diretório ENVIZoom \data\ e abra o arquivo qb_boulder_msi. Emrazão de você ter configurado as preferências anteriormente, a imagem é automa-ticamente carregada em composição falsa cor e a janela Data Manager também émostrada.

Trabalhando com o Data Manager

1. quando você clica sobre os nomes das bandas na janela Data Manager, elas sãoassociadas automaticamente à sequência de canais RGB. Experimente selecionardiferentes combinações de bandas, clicando sobre o nome de uma das bandaspara ser associada ao canal R.

2. Repita o processo para associar uma das bandas ao canal G e depois ao B.

3. Você, originalmente, tem uma imagem falsa cor carregada dentro da janela de vi-sualização. Na janela Data Manager, clique com o botão direito sobre o nome doarquivo (qb_boulder_msi) e selecione “Load True Color”. O ENVI Zoom seleciona-rá as bandas apropriadas para carregar a imagem em verdadeira cor na janelaprincipal de visualização (Image window).

4. Clique no link “Tip:Working with the Data Manager” para acessar informações so-bre a funcionalidade do Data Manager (ENVI Zoom Help).

5. Para fechar o ENVI Zoom Help clique sobre o botão X no topo direito da janela.

6. Explore os botões da barra de ferramentas do Data Manager. A partir da barra deferramentas do Data Manager, você pode abrir novos arquivos , expandir ou mini-mizar arquivos, fechar arquivos e congelar o Data Manager para manter-se ativosobre a tela ou descongelar para automaticamente fechar quando você carrega umarquivo dentro da tela.

7. Para fechar o Data Manager clique sobre o botão X no topo direito da caixa dediálogo.

O Data Manager lista os arquivos que você pos-sui abertos e permite que eles sejam acessadospara serem carregados no display. Quandovocê abre um arquivo no ENVI Zoom, um novoitem é adicionado ao topo da árvore de arquivosdo Data Manager. Você pode abrir múltiplosarquivos em uma única sessão do ENVI Zoom eé possível escolher os arquivos que devem servisualizados em tela e com que composição,através do Data Manager.

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Trabalhando com Layers

Você pode carregar múltiplos Layers dentro de somente uma sessão do ENVI Zoom etambém gerenciá-los através do Layer Manager. No exercício anterior, você havia cri-ado separadamente layers em falsa cor e verdadeira cor de um mesmo arquivo. Am-bos podem ser visualizados no campo “Layer Manager”.

Reordenando Layers

Você pode controlar a ordem dos layers e visualizar janelas arrastando e soltandolayers presentes na árvore do gerenciador de camadas “Layer Manager tree” ou atra-vés do uso do menu “options”.1. Clique e arraste “Raster1: qb_boulder_pan” , presente no Layer Manager, sobre o

“Raster 2: qb_boulder_msi”.

Ocultando Layers

Por padrão, todos layers da janela Layer Manager são mostrados na janela principalde visualização. Você pode, temporariamente, esconder a visualização do layer paraque possa trabalhar com outros layers na janela principal de visualização (Image win-dow).1. Clique com botão direito do mouse sobre Raster1: qb_boulder_msi no “Layer Ma-

nager” e desabilite a opção “Show Layer” para oculta-lo na janela principal do visu-alização.

2. Clique com o botão direito sobre Raster1: qb_boulder_msi, novamente, e habilite aopção “Show Layer” para voltar a visualizar o layer, anteriormente desligado.

Explorando a Interface ENVI Zoom

A interface ENVI Zoom inclui uma barra de menus, barra de ferramentas, barra degerenciamento e barra de status. As diversas funções da interface ENVI Zoom sãocustomizadas e fornece opções para aplicações em múltiplos monitores.

1. É possível destacar a categoria “Layer Manager”, clicando no botão de destacar, àdireita”;

2. Reconecte, novamente, a categoria “Layer Manager” através do símbolo X no topodireito da janela “Layer Manager”;

3. Desmonte inteiramente o painel da categorias, clicando sobre a seta de colapso àdireita das categorias. Isto permite que você visualize a imagem em grande ampli-tude. Agora, visualize as categorias clicando, novamente, sobre a mesma seta (naesquerda da janela principal de visualização);

4. Desmonte a categoria “Cursor Value” através do clique na seta à esquerda da bar-ra de categoria “Cursor Value”. Agora , remonte-a clicando, novamente, sobre amesma seta.

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Usando as Ferramentas de Visualização

1. Clique no botão Zoom e, em seguida, clique e arraste o cursor do mouse geran-do um retângulo ao redor de uma área que apresente a borda da lagoa, próximo aolado direito inferior da imagem. Assim, a área selecionada será ampliada na janela devisualização da imagem.

2. Clique no botão Pan e, em seguida, clique e arraste o cursor do mouse sobre ajanela principal de visualização para efetuar deslocamentos direcionais com auxílio domouse. Você pode usar, também, o botão central do mouse para executar o pan.

3. Clique no botão Fly e, em seguida, mantenha continuamente a linha de direçãoorientada pelo cursor do mouse. Movimento avante em relação ao centro (para qual-quer lado) causa o aumento da velocidade;

4. Clique no botão Rotate e em seguida, clique e arraste o cursor no sentido horá-rio ou anti-horário para rotacionar a imagem. A lista de seleção em cascata presentena barra de ferramentas informa interativamente o grau de rotação corrente.

5. Clique no botão Select para sair da ferramenta de rotação.

6. Clique sobre a lista de seleção em cascata Rotate to e selecione 0º.

7. Experimente as funções de Brilho, Contraste, Realce e Transparência

Clique sobre o símbolo de incremento ou decremento, posicionados à direita eesquerda do indicador da barra móvel (movimento unitário) ou ainda clique nabarra móvel e use as teclas “Page Up” ou “Page Down” para mover o indicadorpara cima e para baixo incrementando a cada 10 %.

Clique na barra deslizante e aperte a tecla “Home” do teclado para mover abarra deslizante para o máximo (100) e na tecla “End” para mover o indicadorda barra deslizante para o mínimo (0).

8. Clique no botão “Reset” de cada barra deslizante para retornar a posição inicial doindicador.

9. Experimente diferentes tipos de realces, selecionando as opções disponíveis nomenu em cascata “Stretch Types” (realce linear é o padrão ).

Trabalhando com a Janela Global de Visualização

A janela global de visualização (Overview) forneceuma visão completa da extensão dos layers carre-gados dentro da janela principal de visualização.Cada vez que você carrega um novo layer para odisplay, a janela global de visualização é redimen-sionada para ser estendida a todos layers da janelada imagem. A janela global não estará disponívelaté que a pirâmide de layers seja gerada. Destemodo ela aparecerá vazia por alguns segundos.

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1. Aumente ou diminua o tamanho da janela global, clicando e arrastando o cursor domouse sobre o canto inferior direito;

2. Clique dentro da caixa de delimitação da janela principal e arraste-a para qualquerposição dentro da janela global para atualizar dinamicamente a visualização daimagem;

3. Clique fora da caixa de delimitação, na janela global, para re-centralizar a caixa dedelimitação no local onde você clicou.

Trabalhando com a Janela Portal Raster

A janela Portal encontra-se dentro da janela principal e permite que você visualize,simultaneamente, múltiplos layers presentes no Layer Manager. A janela portal funcio-na como um layer a parte (dentro da pasta de portais) no Layer Manager. Nesta etapa,você irá comparar os layers referentes a composição falsa cor e verdadeira cor daimagem qb_boulder_msi.

1. A partir do Layer Manager, clique com o botão direito sobre Raster2:qb_boulder_msi (composição em verdadeira cor) e selecione “Order Layer Bring toFront”. Isso fará com que o Raster2 image para o topo da lista de layers.

2. Clique no botão Portal dabarra de ferramentas. O ENVIZoom cria uma janela portalpara visualização do segundolayer listado no Layer Mana-ger, o qual é a imagem Raster1 (composição falsa cor). OENVI Zoom adiciona o novoPortal para a pasta de Portaisdo Layer Manager;

3. Clique e arraste dentro doPortal para move-lo ao redorda janela principal;

4. Clique e arraste sobre um doscantos ou lados para redimen-sioná-lo;

5. Clique sobre o botão Pan na barra de ferramentas do ENVI Zoom. Acione aimagem verdadeira cor (clique fora do Portal) e arraste-a ao redor da janela princi-pal. Observe como o Portal permanece centralizado enquanto a imagem move-sepor trás dele.

6. Clique no botão Select para sair da ferramenta Pan.

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Acesso a Barra de Ferramentas do Portal

1. Clique uma vez dentro do Portal para selecioná-lo, então coloque seu cursor naparte superior do Portal para visualizar a barra de ferramentas do Portal.

2. Clique no botão “Pin” .

3. Clique sobre o botão Pan da barra de ferramentas do ENVI Zoom. Ative a ima-gem verdadeira cor (clique fora do Portal) e arraste ele ao redor da Image window.Observe como o portal não acompanha mais o movimento gerado pela funçãoPan.

4. Clique no botão Select da barra de ferramentas ENVI Zoom para sair da fun-ção Pan;

5. Clique uma vez dentro do portal para selecioná-lo, então coloque seu cursor naparte superior do portal para visualizar, novamente, a barra de ferramentas doPortal.

6. Clique sobre o botão “Unpin” da barra de ferramentas do Portal.

Trabalhando com Combinação, Alternação e Subset de Layers

O ENVI Zoom possui ferramentas que ajudam a comparar diferenças entre dois layers.Você pode usar essas ferramentas para comparar imagens inteiras ou efetuar a com-paração dentro do portal. Estas ferramentas são ativadas somente quando você tiverdois ou mais layers carregados no layer manager e quando você visualiza ao menosum layer na janela principal. Para uma melhor visualização, quando usamos estasferramentas, recomenda-se não usar a barra móvel de transparência.

Combinação de Layers

A função “Blending” permite executar uma transição gradual de uma imagem paraoutra, pelo aumento da transparência de uma das imagens.

1. clique com o botão direito dentro do Portal e selecione, através do menu de atalho,a função “Blend”. O mistura automática começa a partir da imagem verdadeira corem direção a imagem falsa cor.

2. Experimente aumentar a velocidade da mistura, usando os “botõesdirecionais”, disponíveis na barra de ferramentas do Portal.

3. Clique no botão “pause” na barra de ferramentas para encerrar a combinaçãode imagens.

Alternação de Imagens

Esse recurso permite a alternação da visualização de dois layers dentro do Portal.

1. Clique com o botão direito do mouse sobre o Portal e selecione “Flicker”. A alter-nação das imagens tem inicio a partir da imagem verdadeira cor para a imagemfalsa cor.

2. Experimente aumentar ou diminuir a velocidade de alternação das imagens, cli-cando sobre os “botões direcionais” da barra de ferramentas.

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3. Clique sobre o botão “pause” da barra de ferramentas do portal para encerrar afunção.

4. Se você encerrar a função “flicker” enquanto a imagem verdadeira cor estiver sen-do visualizada, seu portal aparecerá transparente. Clique com o botão direito sobreo portal e selecione “ Load New Layer Raster 1 : qb_boulder_msi.

Transposição de imagens

A função “swiping” permite executar uma transposição espacial entre uma imagem eoutra através de uma linha vertical divisória que move-se entre as duas imagens.

1. clique com o botão direito sobre o portal e selecione “Swipe”. Essa função automa-ticamente inicia a transição entre a imagem cor verdadeira e a falsa cor.

2. Experimente aumentar ou diminuir a velocidade de transição, clicando sobre os“botões direcionais” na barra de ferramentas do portal.

3. Clique sobre o botão “pause” na barra de ferramentas do portal para encerrar afunção.

Cortando e Salvando Layers

Nesta etapa, você irá usar o recurso “Chip from Display” para capturar o conteúdo dajanela principal e salva-la. Qualquer manipulação de realce, ampliação, rotação ouPortais que estiverem sendo visualizados na image window são desfeitos na imagemde saída. O ENVI Zoom vai gerar uma imagem de 8 bit em três bandas de resoluçãode tela.

1. clique sobre o botão “chip from display” na barra de ferramentas do ENVI Zoompara que a caixa de diálogo “chip from display parameters ” apareça.

2. A partir do menu em cascata “output file”, selecione JPEG e aceite a opção padrão“No Compression”.

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C: Ferramentas Gerais

O menu “Ferramentas”, que se encontra no meu principal do ENVI, contém funções quepodem ser usadas em todos os arquivos abertos, ao contrário das funções na janelaprincipal, que só possibilitam o processamento de imagens na própria janela.

1. Região de interesse

As ferramentas de região de interesse (Figura C-1) podem ser chamadas através domenu principal, selecionando a cadeia de comandos “Ferramentas – Região de Interesse– Definir Região de Interesse” . As regiões de interesse geralmente são usadas no cálculode estatísticas, para se fazer uma classificação, para produzir uma máscara e em outrasoperações que requeiram uma entrada interativa.

1.1. Definição de uma região de interesse

Para vários tratamentos da imagem, é preciso selecionar alguns grupos de pixels para aentrada em programas como os de classificação, em dispersogramas e em histogramasde partes selecionadas de imagem.

• Selecione a opção "Definir região de Interesse" do submenu "Região de Interesse".

• Na caixa de diálogo "#n ROI Tool", define-se em qual imagem e janela (principalou de ampliação) será delineada a região de interesse. Além disso, pode serescolhido o tipo de região de interesse: se polígono, linha ou ponto (ROI_Type).

Figura C-1: Menu das ferramentas de ROI e a janelapara a coleta das regiões de interesse

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• Clique no botão "New Region" para definir uma região na imagem escolhida. Najanela de controle de regiões de interesse aparece uma nova região, mostrando onome "Region #N", a cor e a quantidade dos pontos incluídos em seu perímetro.

Botão esquerdo do "mouse" Define vértice de polígono/linha ou um ponto

Botão central do "mouse" Apaga o último ponto

Botão direito do "mouse" Fecha o polígono, linha ou ponto

Obs.: Quando o mouse tiver somente duas teclas, pode-se simular o botão central apertandosimultaneamente a tecla CTRL + botão esquerdo do mouse.

Estatísticas

Após a definição da região de interesse, pode-se ver suas estatísticas. Para isso, cliquena opção "Stats". Essas estatísticas são de grande valor para se determinar amostras detreinamento para classificação. Aparecem duas janelas: a primeira com o espectro médiode cada banda das regiões selecionadas; a outra, com descrições estatísticas, lista osnomes de arquivo de região de interesse (extensão .roi), o número de pixels incluídos naregião e nas bandas, os valores mínimos e máximos, a média e o desvio padrão (figura C-2).

Nomear regiões de interesse

Pode-se mudar os nomes das regiões de interesse, clicando em "EDIT" e digitando umnome de preferência na linha de texto entitulada "Name". A cor pode ser modificada naopção "COLOR" e selecionando a cor desejada. Pode-se também mudar o tipo depreenchimento da região de interesse em "FILL"

Figura C-2: Estatísticas das amostras das regiões de interesse

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Gravar regiões de interesse

Para gravar um arquivo de regiões de interesse, clica-se na opção "File" e "Save ROIs" e,na caixa de diálogo "Save Regions to File", escolhem-se as regiões a serem gravadas.

Além disso, tornou-se possível converter as regiões de interesse diretamente ao formatovetorial ("Export ROIs to EVF") , cujos pontos podem estar referidos tanto a coordenadasde imagem quanto a coordenadas cartográficas.

Para converter ROIs em DXF: Grave a região de interesse em um arquivo (extensão .roi).Selecione, dentro do menu principal, a cadeia de comandos "Vetor - Converter ROI paraDXF" para fazer a conversão para DXF. A região de interesse é convertida com ascoordenadas cartográficas pela aplicação destas a partir de um arquivo georreferenciado.

Restaurar regiões de interesse

Para visualizar regiões de interesse que já foram gravadas e que não aparecem na lista,clica-se no botão "File" e "Restore ROIs" e, no gerenciador de arquivos, seleciona-se oque contém as regiões de interesse desejadas.

1.2. Valores limiares de imagem para as regiões de interesse

A implementação de regiões de interesse numa classificação supervisionada implica adeterminação exata dos valores de reflectância e dos intervalos de valores de nível decinza em cada banda. A função “Limiar de Imagem para ROI” permite que o usuáriodetermine um intervalo, dentro de uma banda, em que se queira criar uma classe

• Selecione, no menu principal, a cadeia de comandos “Ferramentas – Região deInteresse - Limiar de Imagem para ROI". Aparece a janela “Band Threshold to ROIInput Band”. Selecione a banda desejada e clique em OK.

• Aparece a caixa de diálogo em que se define o intervalo dos valores nível de cinza.Este intervalo é usado para definir a região de interesse de uma maneiraestatística. Determine o intervalo e clique em OK.

• Verifique na janela #n ROI Tool que foi gerada uma nova região de interesse.

Conciliar regiões de interesse ("Reconciliar ROIs")

Normalmente, as regiões de interesse estão relacionadas ao tamanho da imagem em queforam definidas. A opção "Reconciliar ROIs" do menu "Ferramentas - Região deInteresse" permite que se use uma região de interesse numa imagem de tamanhodiferente daquela em que foi definida originalmente. E também o ENVI possui a opção“Reconciliar ROIs via Mapa”, aonde o usuário pode definir ROIs em uma imagemgeorreferenciada, e imadiatamente exportar esses ROIs para a outra imagem.

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1.3. Geração de Relatórios das ROIs

Durante a criação de uma ROI, podemos acompanhar instantaneamente através de umrelatório gerado pelo ENVI, o tamanho de cada segmento do polígono e em qualquerunidade que desejarmos. Ao finalizar a criação da ROI, teremos também disponíveisneste relatório, a sua área e perímetro total.

• Durante a criação de uma ROI, no menu da janela "Region of Interest Controls",entre em "Options" e escolha "Measurement Report".

• Na janela "ROI Measurement Report.", você tem a opção de escolher a unidadeque você quer que seja informado o tamanho do segmento de reta do polígono(pixels, metro, pés), bem como em que unidade será informada a área do polígono(geralmente é a mesma que você escolher para o segmento de reta, elevada aoquadrado, exceto quando a unidade for pixel. Neste caso é dado o número depixels da ROI.

• Você poderá optar entre apresentar o relatório com os segmentos ou com ospontos que unem os segmento, mostrados na figura acima, podendo ainda gravaro relatório gerado em um arquivo texto.

1.4. Exportando ROI’s para EVF

• Selecione, dentro do menu principal, a cadeia de comandos “Ferramentas – Região deInteresse – Exportar ROI’s para .EVF”;

• Aparecerá a janela “Select Data File associated with ROI”. Selecione o arquivoassociado à ROI e clique em OK;

• Logo após, aparece a janela “Export Region to EVF”. Selecione as ROI’s desejadas eclique em OK.

Figura C-3: Geração deralatórios de área e perímetrodas ROI´s

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2. Examinar estatísticas

Para carregar as estatísticas de uma imagem, clique no botão "Ferramentas – Estatísticas– Calcular Estatísticas" do menu principal do ENVI.

2.1. Computar estatísticas

Esta janela possibilita a seleção do arquivo de entrada, usando a caixa de diálogo dearquivos do ENVI. Depois de carregar o arquivo, pode-se selecionar entre as opções desubconjunto espectral ou espacial ("Spectral subset / Spatial subset"). Em seguida, surgea caixa de diálogo "Compute Statistic Parameters".

2.2. Parâmetros do cálculo de estatísticas

Estatísticas básicas e/ou histogramas (distribuição das freqüências) podem ser calculadospara imagens pancromáticas ou imagens multiespectrais. As opções de covariância e deespectro médio só podem ser chamadas para imagens multiespectrais. Pode-se carregara estatística na tela ou gravá-las em um arquivo de texto (extensão .rep). Além disso, asestatísticas podem ser gravadas em um arquivo ENVI de estatística (extensão .sta).

Com a seleção das estatísticas básicas, os valores mínimos e máximos, a média e odesvio padrão são calculados para todas as bandas.

Pode-se aplicar um fator dimensional ("skip") durante os cálculos estatísticos a fim demelhorar seu desempenho. Os arquivos estatísticos podem ser utilizados na classificaçãopela caixa de diálogo "Endmember Collection".

2.3. Visualizar arquivo de estatísticas

Selecione esta opção no menu principal em “Ferramentas – Estatísticas – VisualizarArquivo de Estatísticas" para visualizar as estatísticas que foram gravadas, use-a paracarregar as estatísticas na tela.

3. Máscara

Uma máscara é uma imagem binária de valores 0 e 1. Quando uma máscara é utilizadaem uma função de processamento, as áreas sob o valor 1 são processadas e aquelas sobo valor 0 são excluídas do processamento. Dentre as funções que aceitam a aplicação demáscaras incluem-se o cálculo estatístico, a classificação, a decomposição espectral, afiltragem, a remoção de contínuo e o ajuste espectral.

A função "Criar Máscara" permite a definição de máscaras de imagem por valores de nívelde cinza específicos, por faixas de valores, por regiões de interesse ou a partir dearquivos de anotação. Uma máscara também pode ser aplicada permanentemente a uma

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imagem pela utilização da cadeia de comandos “Ferramentas – Máscara – AplicarMáscara”.

3.1. Criação da máscara

Selecione, do menu principal, a cadeia de comandos "Ferramentas - Máscara – ConstruirMáscara" para criar uma máscara.

Na janela "Mask Defi..." seleciona-se o modo de definição da máscara: se a partir de umaimagem carregada ou se inteiramente criada. Selecionando-se o primeiro modo, faz-seabrir a caixa de diálogo "#n Mask Definition" e os parâmetros "Samples", "Lines" e "InputBands" são automaticamente definidos. Selecionando-se o segundo modo, faz-se abrir acaixa de diálogo "Mask Definition", em que aqueles parâmetros são definidos pelousuário.

As máscaras são definidas a partir de três tipos de entrada: pelos níveis de cinza mínimoe máximo ou por uma faixa desses níveis, por anotação ou por região de interesse.

• Selecione, dentro do menu da janela “#n Mask Definition”, a cadeia de comandos“Options – Import...”.

• Selecionando a primeira opção, “Import Band Data Range”; nas caixas de texto"Band Min Val" e "Band Max Val" introduzem-se os níveis de cinza que pertencemà banda cujo nome encontra-se na caixa de texto ao lado do botão "Select InputBand".

• Para mudar a banda de entrada, clique no botão “Select Input Band” e faça aescolha da nova banda na janela "Select Band for Mask Data Range" casodesejares.

• Clique "OK" para voltar à definição da máscara. Introduza o nível mínimo e/ounível máximo e clique em OK. Introduzindo-se somente um dos extremos da faixa,ao outro nível será automaticamente atribuído o nível máximo da banda.

• Para incluir formas de anotações visualizadas, selecione, na janela “#n MaskDefinition”, a cadeia de comandos “Options – Import Displayed Annotation". Paraimportar anotações armazenadas em arquivos, selecione "Import Annotation" eselecione o arquivo de entrada.

Deve-se ressaltar que somente anotações nas formas de retângulos, elipses e polígonospodem ser importadas para a definição de máscaras.

• Para incluir regiões de interesse na definição de máscaras, selecione "ImportROIs", que faz surgir a caixa de diálogo "Mask Definition Imput ROIs". Selecione asregiões de interesse uma a uma, por faixa (botão "Add Range") ou todas elas(botão "Select All").

Pode-se definir, também, operadores lógicos de união ("logical OR") ou interseção("logical AND") entre faixas de nível de cinza, entre anotações ou entre regiões deinteresse. O operador de união utiliza todas as áreas então definidas na criação da

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máscara. O operador de interseção utiliza somente as áreas comuns àquelas entãodefinidas. A seleção do operador é feita por um clique na dupla seta ao lado do texto"Logical OR".

A partir da versão 3.1 existe a possibilidade de usar polígonos em formato vetorial doENVI .evf para a definição da máscara (na janela "#n Mask Definition" clique em "Options"e "Import EVFs..."). Para poder executar essa opção é necessário que haja memóriasuficiente para guardar a imagem inteira a ser mascarada, mesmo selecionando a opção"Output to file”.

• Clique na dupla seta ao lado do texto "Selected Areas On" para atribuir às áreasdefinidas na máscara o valor 1 ("On") ou 0 ("Off").

No primeiro caso, a área é permissiva; no segundo, restritiva. Selecione o endereço dearmazenamento: se em arquivo ou na memória. A máscara pode ser permanentementeaplicada à uma imagem pela utilização da opção "Aplicar máscara".

3.2. Aplicação da máscara

Primeiramente, crie a máscara através da cadeia de comandos “Ferramentas – Máscara –Construir Máscara” para criar a imagem “0-1”, ou seja, a imagem preta e branca que foigerada”.

• Logo após, selecione a cadeia de comandos “Ferramentas – Máscara – AplicarMáscara”

• Aparecerá a janela “Apply Mask Input File”. Selecione o arquivo original em que foigerado a máscara.

• Clique no botão “Select Mask Band” e selecione a máscara gerada.

• Pressione o botão OK e aparecerá a janela “Apply Mask Parameters” , introduza ovalor desejado na linha de texto rotulada "Mask Value" para o valor do fundo daimagem de saída. Admite-se valores de 0 à 255 (0=preto,255=branco)

4. Operações matemáticas entre bandas ("Matemática deBandas")

Esta opção das ferramentas básicas possibilita o processamento de expressõescomplexas.

Funções matemáticas disponíveis

A função "Matemática de Bandas" proporciona várias possibilidades que não sãoencontradas em outros programas de processamento das imagens. A Tabela 4 mostraalgumas funções matemáticas disponíveis.

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Cálculo de séries eescalares

Funções trigonométricas Outrosoperadores

Adição Seno operadoresrelacionais (EQ,NE, LE, LT, GE,GT)

Subtração Coseno operadoresbooleanos (AND,OR, XOR, NOT)

Multiplicação Tangente funções deconversão de tipos(byte, fix, long,float, double,complex)

Divisão arc sen funções IDL queretornam resultadosmatriciais

Valor mínimo arc cos procedimentos IDLque retornamresultadosmatriciais

Valor máximo arc tg funções eprocedimentos IDLdefinidos pelousuário

Valor absoluto Tgh

raiz quadrada

Expoente natural

Logaritmo natural

Logaritmo decimal

A caixa de diálogo das operações matemáticas entre bandas

A caixa de diálogo das operações matemáticas entre bandas aceita qualquer expressãomatemática, função ou procedimento válido no IDL, em que o resultado seja uma matrizbidimensional.

As variáveis das funções matemáticas são digitadas na caixa de texto "Enter anExpression". Variáveis são iniciadas com o caracter "b" ou "B", seguido de, no máximo,cinco algarismos.

Para calcular a média de três números, a equação matemática é a seguinte:

(float (b1) + float (b2) + float (b3)) / 3.0

Obs.: Note que a função de ponto flutuante é usada para evitar erros de excesso de byte("byte overflow") durante o cálculo.

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Pode-se gravar as equações e chamá-las por um clique no botão "Restore", que faz surgiro gerenciador de arquivos.

4.1. Matemática de bandas

• Selecione, dentro do menu principal, a cadeia de comandos “Ferramentas – Matemáticade Bandas”;• Aparece a janela “Band Math”. Entre com a expressão desejada e clique em OK (porexemplo, b1>b2);

• Depois, aparece a janela “Variables to Bands Pairings”. No campo “Variables used inexpression” vai estar escrito “[undefined]” para as bandas digitadas na expressão.Selecione a banda desejada e corresponda a ela uma banda da imagem, clicando najanela “Available Bands List”;

• No botão “Map Variable Input File”, selecione um arquivo adicional se for o caso;

• Selecione “File” ou “Memory” e clique em OK;

4.2. Matemática Espectral

A diferença da matemática espectral para a matemática de bandas é que essa funçãorealiza matemáticas entre perfis espectrais extraídos de uma imagem, e, em vez de usara letra “b” ou “B”, usa-se o “s” ou “S”.

• Defina o perfil desejado em uma dada imagem, por exemplo;

• Selecione, dentro do menu principal, “Ferramentas – Matemática Espectral”;

• Aparece a janela “Spectral Math”. Entre com a expressão desejada e clique em OK;

• Aparecendo a janela “Variables to Spectra Pairings”, o procedimento é o mesmo paraMatemática de Bandas; em “Output Result to”, se a opção escolhida for “Same Window”,o novo perfil vai ser gerado no gráfico ativo, se for escolhido a opção “New Window”, onovo perfil vai ser desenhado no novo gráfico.

5. Reamostragem Espectral

Com a função de reamostragem espectral, é possível alterar a resolução espacial daimagem, por exemplo, transformar uma LandSat 7 de 30 metros para 90 metros,diminuindo assim o tamanho do arquivo. Veremos agora nessa seção como fazer esteprocedimento.

• Selecione, dentro do menu principal, a cadeia de comandos “Ferramentas –Redimensionar Imagens (Espacial/Espectral)”.

• Aparece a janela “Resize Data Input File”. Selecione a imagem desejada e cliqueem OK.

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• Agora, aparece a janela “Resize Data Parameters” Altere os campos xfac e yfacconforme desejado. Por exemplo, se temos uma imagem com resolução de 30metros e queremos alterá-la para 60 metros, coloque 0,5 no xfac e 0,5 no yfac.

• Escolha o método de reamostragem (Resampling), escolha File ou Memory eclique em OK.

6. Subset de Imagens via ROI´s

Se em uma imagem não nos interessa toda a área, mas apenas uma área irregular, use afunção de “Subset via ROI´s”.

• Defina na imagem uma região de interesse em que se quer produzir uma novaimagem.

• Logo após, selecione, dentro do menu principal, a cadeia de comandos“Ferramentas – Subset de Imagens via ROI´s”

• Aparece a janela “Select Input File to Subset via ROI´s”. Selecione a imagem eclique em OK.

• Logo após, aparece a janela “Spatial Subset via ROI´s Parameters”. Selecione aROI.

• Na opção “Mask pixels outside of ROI, deixe como Yes, em “Mask BackgroundValue”, coloque 0 (preto), escolha File ou Memory e clique em OK.

7. Rotacionando e Girando Imagens...

No ENVI, é possível rotacionar e girar imagens de acordo com a necessidade do usuário.Uma utilidade muito grande dessa função é rotacionar imagens para orientá-las ao Norte,já que muitas imagens comercializadas vem apenas orientada pela órbita.

Figura C-4: Imagem orientadapara a órbita

Figura C-5: Imagem orientadapara o Norte

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Provavelmente, com a aquisição da imagem, virá em anexo um arquivo em formato detexto, que é o cabeçalho da imagem. Nele contém informações da imagem, eprovavelmente dirá o ângulo da órbita com o Norte.

• Selecione, dentro do menu principal, a cadeia de comandos “ferramentoas –Rotacionar/Girar Imagens”

• Aparece a janela “Rotation Input File”. Selecione a imagem desejada e clique emOK.

• Logo após, aparece a janela “Rotation Paramenters”. No campo “Angle”, digite oângulo da inclinação da órbita com o Norte, por exemplo, escolha File ou Memory eclique em OK. O resultado aparece na lista de bandas disponíveis.

8. Outras Ferramentas

Agora, veremos mais algumas funcionalidades que o ENVI possui dentro do menu deferramentas. ENVI possui diversas outras funcionalidades, mas veremos aqui duas quepodem ser mais constantemente usadas.

8.1. Menu "Ferramentas de Calibração"

• Selecione, dentro do menu principal, a cadeia de comandos "Ferramentas -Ferramentas de Calibração";

• Lá aparecerão as opções para calibração de imagens. Selecione a opção LandSat TM;

• É importante enfatizar que os arquivos do tipo FastFormat são melhores para realizar calibrações, poiso ENVI já pega diretamente de seu cabeçalhoinformações como Data, ano, etc... para fazer acalibração;

• Aparece a janela "Tm Calibration Parameters"(Figura ao lado);

• Se a sua imagem não tiver em formato "FastFormat", preencha os dados sugeridos na janela.Escolha também o tipo de calibração (Radiance ouReflectance) e clique em OK. O resultado aparecena lista de bandas disponíveis;

8.2. Substituir linhas com defeito

Certas imagens adquiridas podem vir com uma linhadefeituosa, por exemplo, em forma de ruido. ENVI

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elimina ruídos horizontais na cena, usando uma média entre os pixels vizinhos.(Importante, a linha com defeito tem que ser horizontal).

• Selecione, dentro do menu principal, a cadeia de comandos " Ferramentas -Ferramentas de Uso Geral - Substituir Linhas com Defeito".

• Aparece a janela "Replace Bad Lines Input File". Selecione a imagem desejada e cliqueem OK.

• Agora, aparece a janela "Bad Lines Parameters". No campo "Bad Line", digite onúmero da linha em que está o defeito. Pressione <ENTER>.

A linha é contada através dos valores de pixels; ou seja, a primeira linha é a linha maissuperior da imagem, e assume o valor 1, a linha abaixo, o valor 2, assim por diante. Para afácil detecção do número da linha a ser corrigida, use a função "Cursor Location Value".

• No campo "Half Width to Average" , determine o valor das linhas vizinhas à linha comdefeito que serão usadas para corrigi-las. Se o valor determinado for 1, o ENVIsimplesmente pega a linha de cima e a de baixo à linha com defeito e faz uma médiaentre elas.

• Clique em OK.

9. Novo Menu para Detecção de Mudanças

A partir do ENVI 3.6 foi implementado um novo recurso no menu de ferramentas básicasdedicado a detectar variações na comparação de imagens. Aplicando as ferramentasdisponíveis pelo menu de detecção de mudanças você poderá computar diferençasapresentadas pelas imagens “Compute Difference Map” ou detectar variações estatísticas“Change Detection Statistics” para acessar uma consistente lista de medidas devariações entre um par de imagens que representam um estado inicial e um estado final.Em síntese oferecem apoio substancial para a identificação, descrição e quantificação dediferenças apresentadas por imagens tomadas da mesma cena em tempo ou condiçõesdiferentes.

9.1 Ferramenta para Computar Mapa de Diferenças

A ferramenta para computação de mapa de diferenças “Compute Difference Map” produzuma imagem de classificação no ENVI caracterizando as diferenças entre qualquer parde imagens que representam um estado inicial e um estado final. Você pode entrar comas imagens por banda de qualquer tipo de dado. A diferença é computada através dasubtração da imagem que representa o estado final menos a imagem que representa oestado inicial e as classes são definidas pela variação de um percentual mínimo (peso).As mudanças positivas são identificadas por pixels brilhantes (estado final apresentamaior brilho do que em relação ao estado incial), enquanto as mudanças negativas sãoidentificados por pixels sombrios (estado final apresenta menor brilho do que em relaçãoao estado inicial).

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9.2 Usando a Ferramenta para Computação de Mapa de Diferenças

1. Acessando o menu principal do ENVI 3.6, ou maior, selecione: Ferramentas ->Detecção de Mudanças -> Computar Mapa de Diferenças ;

2. Selecione a imagem que representa o estado inicial através da caixa de diálogo”Select the Initial State Image” e clique em “ok”;

3. Repita o procedimento descrito acima para selecionar a imagem que representa oestado final na caixa de diálogo ”Select the Final State Image”;

4. Defina a quantidade de classes que vocêpretende usar na caixa de diálogo“Compute Difference Map InputParameters” ;

5. Caso você deseje modificar ouvisualizar os pesos de classificação,definir nomes para as classes ouimportar atributos, clique no botão“Define Class Thresholds”;

6. No campo reservado ao tipo demudança “Change Type” selecioneentre os modos de diferença simples“Simple Difference’” ou diferençapercentual “Percent Difference”;

Obs.1: A seleção do tipo de mudança por diferença simples é computada pela subtraçãoda imagem do estado final menos a imagem do estado inicial. Já o tipo de mudança pordiferença percentual é computada como sendo a diferença simples dividida pelo valor doestado inicial.

7. Opcionalmente você poderá efetuar um pré–processamento do dado,selecionando uma das opções disponíveis no campo “Data Pré–Processing”, ouseja, selecione entre Normalização “Normalize Data Range” ou Padronização“Standardize to Unit Variance”;

Obs.2: É possível selecionar apenas um tipo de pré–processamento. A Normalização écomputada pela subtração do menor valor da imagem dividida pelo intervalo de valores daimagem: Normalização = (DN – min) / (max – min).A Padronização é computada pela subtração do valor médio da imagem, dividido pelodesvio padrão: Padronização = (DN – mean) / stdev.

8. Determine um nome de saída para armazenar no disco ou armazene na memóriapara obter o mapa de diferença;

9. Clique em “Ok” para iniciar o processamento.

Obs.: Observe o resultado e verifique que as mudanças ditas positivas são visualizadasem vermelho , os pixels classificados na cor cinza não apresentam mudanças e para ospixels que se apresentam na coloração vermelho brilhante representam grandesmudanças positivas. Já as mudanças negativas por sua vez são visualizadas na cor azul;

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a coloração cinza não apresenta mudanças e a cor azul brilhante representa grandesmudanças negativas

9.3 Ferramenta para Efetuar Estatística de Detecção de Mudanças:

A rotina para executar estatítica de detecção de mudanças é usada para estruturarplanilhas (relatórios estatísticos), detalhadas, que descrevem as diferenças apresentadaspor duas imagens classificadas em uma mesma região. A detecção de mudanças usandoesta rotina difere significativamente da simples subtração entre duas imagens, visto queem um curto período o relatório estatístico apresenta valores da imagem de diferençaclasse por classe, concentrando-se, primeiramente, na análise do estado inicial daimagem classificada, isto é, para cada classe do estado inicial, a análise identifica asclasses dentro das quais os seus respectivos pixels mudaram para o estado final. Asmudanças podem ser reportadas pela contagem de pixels, percentagens ou áreas.Adicionalmente, um tipo especial de mácara (classificação de máscara) que fornece umcontexto espacial do relatório tabular pode ser produzida. As máscaras de classe sãoimagens de classificação no ENVI que combinam classes coloridas da imagem no estadofinal proporcionando uma identificação facilitada não somente da localização dasmudanças mas também das classes dentro das quais os pixels mudaram.

9.4 Usando a Ferramenta para Estatística de Detecção de Mudanças

1. Selecione no menu principal do ENVI 3.6 ou maior a seguinte seqüência decomandos: Ferramentas -> Detecção de Mudanças -> Estatística de Detecção deMudanças, ou Classificação -> Pós – Classificação -> Estatística de Detecção deMudanças;

2. Na caixa de entrada do primeiro arquivo selecione a imagem classificada querepresenta o estado inicial e caso desejar execute um “subset” da imagem;

3. Repita o procedimento descrito anteriormente para selecionar a imagemclassificada que representa o estado final;

Obs.1: A caixa de diálogo para a definição de classes aparecerá;

4. Combine as classes pertencentes às imagens do estado inicial e final, clicandosobre os nomes que estão em duas listas e adicione os pares clicando no botão“Add Pair”;

Obs. 2: Adicione, somente, as classes que você deseja incluir na análise de detecção demudanças. A caixa de diálogo fornece uma lista que informa as combinações das classesefetuadas e caso as classes em cada imagem possuam o mesmo nome sãoautomáticamente pareadas;

5. Após o pareamento de todas as classes desejadas clique no botão “ok” paraaceitar;

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Obs.3: Aparecerá a caixa de diálogo para configuração da saída da estatística dedetecção de mudanças;

6. Em seguida em “Report Type”, selecione o tipo de relatório estatístico que vocêdeseja gerar. Você deve escolher uma combinação de Pixels, Percentual ou Área;

7. Para gerar máscaras classificadas, selecione “Yes” no botão de seleção eescollha um caminho de diretório para o armazenamento das máscaras;

8. Clique em “ok” para iniciar o processamento. Caso um relatório contendoinformações sobre área for solicitado, mas a imagem do estado inicial não possuiro tamanho do pixel definido, a caixa de diálogo para a definição do tamanho dopixel “Define Pixel Sizes for Area Statistics” aparcerá. Entre com o tamanho dopixel e clique em “ok” para aceitar;

Uma janela de estatus fornecerá o progresso do processamento e em poucosinstantes surgirá a janela contendo o relatório estatístico onde aparecerá a tabelaestatística listando em colunas as classes do estado inicial e em linhas as classes doestado final. No entanto, as colunas apresentam somente as classes pareadas doestado inicial, enquanto as linhas apresentam todas as classes do estado final. Paracada classe no estado inicial, isto é, para cada coluna a tabela indica a quantidade depixels que foram classificados na imagem do estado final. Verifique o exemplo atravésda ilustração abaixo:

Observe que nenhum dos pixels inicialmente classificados como urbano (urban) mudaramde classe na imagem do estado final, porém na segunda coluna, onde 9523 pixels foraminicialmente classificados como sendo floresta (forest), mudaram para a classe urbano naimagem do estado final. Na linha correspondente à classe total (class total) é indicada a

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quantidade total de pixels de cada classe no estado inicial e a coluna classe total refere-se a quantidade total de pixels de cada classe no estado final. Observe, novamente, ailustração acima e verifique que 13389 pixels foram classificados como sendo urbano(total da classe) na imagem do estado inicial sendo que a quantidade total de pixelsclassificados como urbano na imagem do estado final aumentou para 25256 pixels.

9.5 Funções Adicionais da Tabela Estatística de Detecção de Mudanças

• Para visualizar a precisão dos valores em ponto flutuante selecione: Options -> SetReport Precision ;

• Para converter as unidades dos valores que envolvem área, acesse: Options ->Convert Area Units ;

• Para salvar o relatório estatístico em um arquivo ASCII, selecione: File -> Save toText File;

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D: Registro, Correção Geométrica e Mosaico

As imagens produzidas por sensores remotos, sejam elas fotografias aéreas ou imagensde satélite, apresentam uma série de distorções espaciais, não possuindo, portanto,precisão cartográfica quanto ao posicionamento dos objetos, superfícies ou fenômenosnelas representados.

Erros geométricos resultam das seguintes causas:

• rotação da Terra

• curvatura da Terra

• movimento do espelho de imageamento

• variações da altitude, posição e velocidade da plataforma

• distorção de panorama

• distorção topográfica

Freqüentemente, a informação extraída da imagem de sensoriamento remoto precisa serintegrada com outros tipos de informação, representados na forma de mapas,especialmente quando se trabalha com sistemas geográficos de informação, nos quais asimagens de sensoriamento remoto são uma das principais fontes de dados. Por outrolado, os dados contidos em uma imagem de satélite precisam ser apresentados na formade um mapa, com uma grade de coordenadas geográficas de referência traçada sobre amesma.

A correção geométrica, ou georreferenciamento, é feita pelo ajuste de uma imagem oude um arquivo vetorial a um espaço definido por um sistema de coordenadas dereferência. Com relação às imagens, uma forma comum de correção geométrica se fazpela indicação do sistema referência (p. ex., latitude/longitude), dos sistemas de projeção(p. ex., Gauss, UTM) e das coordenadas dos limites esquerdo, direito, superior e inferiorda imagem. O mesmo é válido para dados vetoriais.

As ferramentas de registro/correção geométrica possibilitam a referência de imagenstanto a um sistema de coordenadas geográficas ou de projeção, quanto a outras imagens.Além disso, as imagens podem ser rotacionadas antes do registro, pela função"Ferramentas – Rotacionar/Girar Imagens", que facilita a orientação nas imagens nãoretificadas.

No ENVI, os pontos de controle ("Ground Control Point", GCP) podem ser selecionadostanto na janela principal, como na janela de ampliação para os dois modos da retificação:imagem para imagem e imagem para mapa. As coordenadas são apresentadas numalista que contém as coordenadas do mapa-base ou da imagem básica, as coordenadasda imagem não-retificada e o valor de erro para o algoritmo específico de ajuste("warping").

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O ajuste pode ser aplicado das seguintes maneiras:

• RST ("Resampling, Scaling and Translation" - Rotação, Escalonamento,Translação)

• Funções polinomiais

• Triangulação "Delonay"

1. Registro e Georreferenciamento de Imagens

A seleção dos pontos de controle é decisiva para a qualidade da correção geométrica. Oregistro manual se baseia na identificação de pontos de controle do terreno, de formasemelhante na correção geométrica usando GCPs.

1.1. Imagem para mapa

O procedimento usualmente adotado envolve a identificação de, no mínimo, 6 a 10 pontospor área de 1.000 x 1.000 pixels e no mapa correspondente, ou seja, o procedimento deregistro de imagem para mapa consiste em registrar uma imagem a partir de um mapaconhecido, seja ele uma carta impressa em papel ou uma base vetorial. Antes de seraplicada a transformação, o ENVI permite a avaliação dos erros obtidos nos ajustes entreos pontos de controle cartográficos e os seus equivalentes na imagem.

Após uma análise dos erros para cada ponto de controle, aplica-se a transformação naimagem original, sendo assim produzida uma nova imagem, corrigida segundo a projeçãocartográfica do mapa a partir do qual foram obtidos ospontos de controle.

O registro de imagem para mapa requer, no mínimo,uma imagem carregada na tela, e essa imagem é aimagem que chamaremos de “warp” , que é a imagemque será corrigida.

• Selecione, no menu principal, o item "Mapa -Registro". Esta ferramenta possibilita a escolhainterativa entre o registro "Imagem paraImagem" e "Imagem para Mapa" .

• Clique com o "mouse" na opção "Imagem paraMapa”

• Aparece a caixa de diálogo de registro deimagem para mapa, onde é escolhida a janelapara registro (Figura ao lado).

Para o território do Brasil a maioria das projeções UTMjá está disponível de forma pré-definida (p.ex. Brasil-UTM SAD 69 (Fuso 23) ).

Figura D-1: Caixa de diálogo deregistro de Imagem para Mapa

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• Selecione a projeção de saída (p.ex., UTM), teclar a zona de UTM e o tamanhodos pixels de saída na caixa de texto.

• Clique o botão "OK" para aplicar os parâmetros escolhidos.

• Aparece o diálogo “Ground Points Control Selection” (Figura mais abaixo).

Introduzir as coordenadas de mapa

Digite as coordenadas de mapa na caixa de texto rotulada com "E" e "N".

Alternativamente, clique no botão com as flechas, localizado no lado esquerdo da caixa,que indica o nome da projeção - neste caso UTM - para mudar as coordenadas deprojeção para valores de longitude e latitude.

Use valores negativos de longitude para o hemisfério oeste e valores negativos de latitudepara o hemisfério sul. O cálculo das coordenadas geográficas para o sistema de projeçãoescolhido é feito com a volta para coordenadas da projeção escolhida.

Acrescentar um ponto de controle

Procure um ponto de controle tanto na imagem como no mapa.

• Coloque a janela de ampliação na posição do pixel escolhido e clique o botão "AddPoint", na caixa de diálogo "Ground Control Points Selection" , para acrescentar onovo ponto na lista dos pares X,Y.

A lista dos pontos de controle escolhidos aparece quando clicamos em Show List.

Com o botão "RST" (Rotate/Strech/Translate), que se encontra no menu options da janelaGCP, pode se definir o método pelo qual é calculado o erro RMS: com RST habilitado éaplicado um simples modelo de rotação, escalonamento e transferência, e é preciso

Figura D-2: GCP (janela para o controle do registro)

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apenas três coordenadas para calcular o erro RMS; no caso de RST "No" é preciso de nomínimo quatro pontos para que seja calculada a transformação de primeiro graupolinomial (o grau pode ser definido no campo "Degree"). A nova posição do pixeltransformado, em coordenadas de pixel, aparece entre os quatros parênteses, assimcomo o erro RMS absoluto (em pixel) nos parênteses finais. Para transformaçõespolinomiais do primeiro grau, existe a opção de escolha do cálculo de erro baseada nométodo RST. O botão "On/Off" possibilita a inclusão ou exclusão de pontos de registrono cálculo da correção.

Erro RMS ("Root Mean Square Error")

O erro médio quadrático é uma medida do desvio dos valores calculados em relaçãoaos valores originais. O erro RMS é estimado tomando-se uma amostra dos valorescalculados e comparando-a com seus valores reais. As diferenças entre elas são entãoelevadas ao quadrado e somadas. A soma é então dividida pelo número de medidas, paraque se obtenha a média cuja raiz quadrada fornece uma medida característica de erro namesma unidade das medidas originais. O erro RMS é diretamente comparável aoconceito de desvio padrão.

RMSerror = [(x1 - xorg)2 + (y1 - yorg)

2]1/2

x1: Coordenada de linha calculada na imagem não-registraday1: Coordenada de coluna calculada na imagem não-registrada

xorg: Coordenada original de linha do GCP na imagemyorg: Coordenada original de coluna do GCP na imagem

Selecionar um ponto de controle específico

Para mudar o centro da janela de ampliação para um ponto desejado, marca-se esteponto na lista dos pontos de controle e clica-se o botão "Goto" , dentro da caixa “Image toMap GCP List” , que se abre quando se clica no botão Show List. O centro da janela deampliação movimenta-se automaticamente para posição do pixel selecionado.

Restaurar pontos de controle ("Restore GCP from ASCII")

Quando já existir um arquivo incluindo pontos de controle (extensão .pts), estes podemser carregados por esta função. A caixa de diálogo do gerenciador dos arquivos aparecee o arquivo desejado pode ser escolhido. Esta opção encontra-se em “File – Restore GCPfrom ASCII” , na janela GCP.

Editar um ponto de controle ("Edit")

Pode-se editar um ponto de controle clicando-se sobre a linha de valores que o descrevee clicando em Edit. Os novos valores podem ser assim digitados nas caixas de texto. Paragravar a nova coordenada, clica-se o botão "Update".

Mudar um ponto de controle ("Update")

Altera-se a posição de um ponto de controle na imagem colocando-se o cursor do"mouse" sobre a nova posição escolhida e clicando-se com o botão central. Em seguida,clique o botão "Update" para carregar as novas coordenadas na lista de pontos de

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controle. Notar que a marcação, indicando o número do ponto de controle, modifica-seautomaticamente para a nova posição e os valores de coordenadas atualizam-seimediatamente.

"On/Off" são botões que servem para incluir ou excluir os pontos de registro selecionadosno cálculo de correção. O botão "Delete" exclui pontos selecionados do registro.

Localizando um ponto de controle ("Predict")

"Predict" é de grande ajuda durante o processo de seleção de pontos de controle. Tendojá identificados no mínimo 4 pontos no mapa e na imagem, e digitando as coordenadas doponto desejado na caixa "Ground Control Points Selection" , clica-se no botão "Predict" .O cursor da janela de ampliação "Zoom" será posicionado perto do ponto real na imagem,acelerando muito o processo de identificação dos pontos de interesse para registro. Omesmo conceito pode ser aplicado para registro imagem-imagem.

Seleção de posições fracionárias do pixel

Para a execução do registro, podem ser selecionadas posições fracionárias na janela deampliação. A fração disponível é proporcional ao fator de ampliação. Numa janela cujofator de ampliação do zoom seja de 4, por exemplo, os pixels podem ser divididos em 4sub-áreas; se o aumento for de 10 vezes, é possível definir um ponto a cada décimo deum pixel. Este tipo de posicionamento torna-se automaticamente disponível quando se fazo registro.

Registrar a imagem ("Options - Warp Displayed Band/Warp File)

Clique no botão "Options" e "Warp Displayed Band" (para registrar a banda visualizada)ou "Warp File" (para registrar todas as bandas do arquivo) depois da seleção e revisãodos pontos de controle para iniciar a transformação. A caixa de diálogo da transformaçãoaparece (veja seção 1.3 deste capítulo).

1.2. Imagem para imagem

É utilizada quando já existe uma imagemgeorreferenciada da mesma área, comono caso das comparações multiespectraisou a produção de uma imagem porsobreposição. Os modelos vetoriaispodem ser usados também para oregistro, como base da imagemreferencial. Os passos de implementaçãodos pontos de controle são em váriaspontos parecidos como esses paraseleção dos pontos de controleapresentado na seção 1.1. Selecione, nomenu principal, a opção “Mapa – Registro"e clique na opção "Selecionar pontos decontrole: Imagem para Imagem".

Figura D-3: Caixa de diálogo para registrode imagem para imagem

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Aparece a caixa de diálogo para o registro de imagem para imagem (Figura acima).

O registro de imagem para imagem requer, no mínimo, duas imagens carregadas na listadas bandas disponíveis. Escolha a janela que mostra a imagem georreferenciada comoimagem base ("base image") e a que contém a imagem original como imagem detransformação ("warp image").

Registro da Imagem de Transformação

No caso da imagem base ser georreferenciada aparece uma opção adicional no diálogode registro "Options – Warp Displayed Band (as Image to Map)" . Esta opção permite quea imagem transformada "herde" o georreferenciamento da imagem base, junto com atransformação.

Muitas vezes o registro Imagem-Imagem é o primeiro passo para a forma mais elegantede mosaicar imagens não-georreferenciadas. Para isso cria-se primeiro um pseudo-georreferenciamento, colocando valores arbitrárias nos campos de informaçãocartográfica numa das imagens ("Arquivo – Editar Cabeçalho de Arquivo ENVI –Selecionar Imagem – Edit Attributes – Map Info"). Num registro Imagem-Imagemaparecerá agora a opção "Options – Warp Displayed Band (as Image to Map)", que fazcom que a segunda imagem também tenha o pseudo-georreferenciamento, possibilitandoagora o automatismo do mosaico de imagens georreferenciadas.

Retificar com ponto de controles pré-definidos

Essa função serve para gerar uma imagem registrada a partir de pontos de controle jádefinidos anteriormente pelo usuário. Ele também pode ser feito através de “Imagem paraImagem” ou de “Imagem para Mapa” .

• Selecione “Mapa – Registro – Retificar com Pontos de Controle Pré-Definidos:Imagem para Imagem” ou “Imagem para Mapa”.

• Vai aparecer a caixa de diálogo GCP Filename, onde o usuário terá que escolher oarquivo em formato .PTS , que como já foi visto, é o arquivo em que se encontra ospontos de controle do registro.

• Escolha o arquivo, clique em OK e logo após aparecerá a caixa “Input WarpImage”, onde o usuário escolherá a imagem Warp, que é a imagem que foiregistrada.

• Depois de escolhida a imagem Warp, defina, em “Registration Parameters” , o tipode interpolação desejada, os parâmetros da imagem e o nome do arquivo desaída. Clique em OK e o resultado aparecerá na Lista de Bandas Disponíveis.

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1.3. Opções para transformação e reamostragem

No momento em que os pontos de controle foram definidos, os métodos específicos paratransformação e reamostragem podem ser escolhidos clicando-se em "options" e "WarpImage", na caixa de diálogo de seleção dos pontos de controle. Abre-se a caixa deparâmetros de registro (Figura ao lado).

Warp Method:

RST (Transformação RST)

A transformação RST efetua uma rotação, escalonamento e transferência simples deimagens.

Polynomial (Transformação polinomial)

Para aplicar a transformação polinomial, énecessária a determinação do grau do polinômio,que depende da quantidade dos pontos de controleselecionados.

Triangulation (Triangulação)

Esse método de transformação é usado quando adistribuição dos pontos de controle é irregular e sãointerpolados os triângulos entre os pontos de valoresda superfície e o retículo de saída.

Resampling (Reamostragem):

Aqui define-se o método de reamostragem: NearestNeighbor ("Vizinho mais próximo", indicado quandose quer ainda fazer uma análise espectral dos dadosapós a transformação), Bilinear (interpolação linearentre os pixels), ou Cubic Convolution (convoluçãocúbica), os dois últimos indicados quando a finalidadeé bom acabamento visual.

Change Output Parameters (ModificarParâmetros de Saída)

Recomenda-se sempre verificar os parâmetros de saída (clicando no botão "ChangeOutput Parameters"), especialmente o tamanho previsto da imagem em metros (ou pixels,na transformação imagem-imagem). Nesta janela pode também ainda ser modificado otamanho dos pixels em metros, e (o que normalmente não deveria ser necessário) osparâmetros da projeção cartográfica.

Figura D-4: Caixa de diálogo“Registration Parameters”

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1.4. Dicas para agilizar o georreferenciamento de imagens

Em muitas vezes, o procedimento para georreferenciar imagens pode-se tornar umtrabalho desgastante e oneroso. O ENVI, com suas ferramentas de georreferenciamento,facilita muito o trabalho do operador do programa. Para isso, basta seguir algunsprocedimentos que veremos agora:

A melhor alternativa é o georreferenciamento “Imagem para Mapa”

Para obtermos um melhor resultado em georreferenciamento, convém sempre o usuáriooptar pelo procedimento de “Imagem para Mapa”. No procedimento de imagem paramapa, o usuário pode pegar dados vetoriais, mapas, e até de várias outras imagens,enquanto que no registro de imagem para imagem, o usuário fica restrito ageorreferenciar uma imagem apenas usando uma como base. Como foi dito, com a opçãode “Imagem para Mapa”, pode-se carregar vários arquivos vetoriais, e também váriasimagens georreferenciadas para o georreferenciamento de uma imagem. Portanto,carregue no ENVI todos os dados que julgar necessário para georreferenciar a imagem(“n” imagens, “n” arquivos vetoriais...).Os procedimentos para georreferenciar a partir de outra imagem georreferenciada ou umarquivo vetorial são similares mas com pequenas diferenças que serão explicadas aseguir:

1.4.1. Usando para o registro uma outra imagem georreferenciada...

• Visualize a imagem não georreferenciada no display 1;

• Visualize a imagem georrefenciada no display 2;

• Selecione, dentro do menu principal, a cadeia de comandos “Mapa – Registro –Selecionar Pontos de Controle: Imagem para Mapa” . Selecione o display 1, que contém aimagem a ser georreferenciada, também selecione a projeção desejada de saída etambém o tamanho do pixel de saída;

• Depois selecione, dentro da imagem base (display 2), a cadeia de comandos“Ferramentas – Localizador de Pixels”. Aparece a janela “#n Pixel Locator”; Selecione,dentro dessa janela, “Options – Map Coordinates” . Selecione um ponto desejado naimagem base, clique, dentro da janela “#n Pixel Locator”, na opção “Export” que ascoordenadas selecionadas na imagem aparecerão dentro da janela de GCP´s. Selecioneo ponto correspondente na imagem a ser georreferenciada (warp) e clique em “Add Point”(importante seguir a seqüência dos passos).

1.4.2. Usando para o registro uma base vetorial

• Utilizar os vetores também é fácil. Se a sua imagem já está previamentegeorreferenciada a partir dos dados efeméricos (a maioria das imagens já vem assim), érecomendável que se carregue os vetores dentro da própria imagem, já que ficará maisfácil a visualização de pontos estratégicos para o georreferenciamento, por exemplo, ocruzamento de uma estrada no vetor com o cruzamento de uma estrada na imagem. Osarquivos vetoriais podem ser carregados a partir da função do menu do display “Overlay –

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Vetores” (veja Guia H-Vetores). IMPORTANTE: Na janela “#n Vector Parameters”, cliquena opção “Off” para seguir o próximo passo;

• Depois selecione, dentro da imagem a ser georreferenciada (display 1), a cadeia decomandos “Ferramentas – Localizador de Pixels”. Aparece a janela “#n Pixel Locator”.Selecione, dentro dessa janela, “Options – Map Coordinates”. O passo tem que serseguido rigorosamente na ordem (preferencialmente na janela de Zoom):

1 – Selecione o ponto desejado representado no vetor; 2 – Clique, dentro da janela do“Localizador de Pixels”, em “Export”; 3 – Selecione o ponto desejado representado naimagem; 4 – Clique em “Add Point”.

Para imagens sem georreferenciamento aproximado...

O usuário deverá carregar a base vetorial em uma nova janela de vetor (New VectorWindow).

• Clique no ponto desejado dentro da janela vetorial, e depois, clique no botão “Export” dajanela “#n Vector Parameters” que as coordenadas selecionadas na janela de vetorautomaticamente irão para a janela de GCP´s .

IMPORTANTE: Não é preciso os dados usados para o georreferenciamento estar namesma projeção de saída da imagem a ser georreferenciada. Por exemplo, se tivermos asituação de uma base vetorial em Gauss e o usuário quiser uma projeção UTM naimagem de saída, basta coletar o ponto no vetor, e quando o usuário clicar em “Export”, oponto automaticamente será convertido para UTM na janela de GCP´s.

2. Mosaicos

Mais inovações.

A partir do ENVI 4.0 foram implementadas uma série de melhorias na ferramenta paraconstrução de mosaicos “Mosaic Tool”. Dentre as modificações, podemos destacar: apossibilidade de executar o balanceamento automático de cores, minimizando asdiferenças na visualização das imagens; visualização de imagens coloridas na pré-visualização do mosaico “preview display“, recurso para alterar a saída da projeção demosaicos georreferenciados no processo de execução etc.

Algumas vezes, o trabalho com imagens de satélites requer que se juntem cenasdiferentes em um só arquivo. Tornou-se possível a fusão ("feathering") de limites deimagens por dissolução de bordas ou de linhas de corte . É possível, também, gravar erecuperar tabelas de mosaicagem. Dica.: Sempre recomenda-se o uso do mosaico comimagens georreferenciadas pela maior facilidade de juntar várias imagens. Como asvezes não há referência geográfica disponível, usa-se o "pseudo georreferenciamento"definindo "manualmente" os parâmetros geográficos através da cadeia de comandos"Arquivo – Editar Cabeçalho de Arquivo ENVI ", selecionando a imagem e definindoparâmetros arbitrários para a sessão "Map Info".

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2.1 Mosaicos baseados em pixels

• Para aplicar um mosaico de imagens não registradas, selecione no menu principal,"Ferramentas – Mosaico – Baseados em Pixels" ou senão selecione “Mapa –Mosaicar Imagens – Imagens Baseadas em Pixels”.

• Aparece a janela “Pixel Based Mosaic” , que é a janela onde o usuário irá manipularos parâmetros do mosaico.

• Selecione , dentro da janela “Pixel Based Mosaic” o submenu “Import -> Import Files ”ou “Import ->Import Files and Edit Properties”.

• A primeira opção importa o(s) arquivo(s) diretamente para a janela de visualizaçãodo mosaico sem a possibilidade de edição da ordem de importação.

• Ao selecionar a segunda opção você tem condições de editar a ordem de entrada dasimagens (fator de transparência, mistura de pixels entre as bordas das imagens,posição do mosaico, etc.).

• Aparecerá a janela “Mosaic Input Files”, onde o usuário pode escolher as imagens aserem mosaicadas. Se for selecionada mais de uma imagem, selecioneprimeiramente uma, logo após a seleção do arquivo, segure a tecla Control, selecioneo outro arquivo e clique em OK.

• Se for escolhida a opção “Import Files and Edit Properties” , aparecerá a caixa dediálogo “Entry : <Nome do arquivo> “ (Figura ao lado).

Figura D-5: Janela das operações do mosaico

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• Em “ Data Value to Ignore” , coloque o valor do tom de cinza da imagem para que osoftware ignore e deixe na mesma cor de fundo do display da imagem. Entretantorecomenda-se que não se mexa nessa opção, a não ser que o usuário tenha umafunção específica para o mosaico na qual se deseja eliminar um certo valor detonalidade.

• Em Feathering Distance (pixels)”, entre com o número de pixels desejado para se fazer o

“feathering” . O “feathering” é o que pode sechamar de “efeito de esmaecimento” entre asimagens do mosaico (Imagem logo abaixo). Notena figura o que acontece entre as duas imagens,uma se sobrepõe a outra suavemente (Fig. D8).

• Em “Cutline Feathering (pixels)” é usada umapolyline criada em annotation, e é ela que vaidefinir a região de esmaecimento. Logicamente,a “Cutline” , que é a polyline criada pelo usuário,deve ser criada em uma região na imagem ondehá sobreposição entre as imagens do mosaico.

• No campo “Mosaic Display” você tem a opção deselecionar o modo de visualização colorido“RGB” (podendo selecionar a composição desejada)ou em tons de cinza “Gray Scale”.

• Você ainda pode definir o fator percentual para orealce linear e em “Color Balancing”, executar obalanceamento de cores.

• Clicando em OK, aparecerá a caixa de diálogo“Select Mosaic Size” (Fig. D7) que serve paradefinir o tamanho desejado para a imagem desaída, em pixels. Clicando em “OK”, o resultadoaparecerá na janela “Pixel Mosaic”.Relembrando, se for escolhida a opção “Import->Import Files” , a janela “Entry Parameters” nãoaparecerá. Mas se o usuário desejar acrescentarum “Edge Featheing” , ou alguma das opçõesque se encontrava na janela “Entry Parameters” ,basta clicar com o botão direito do mouse sobrea imagem , dentro da janela de operações domosaico, e no menu de atalho que surge,selecione “Edit Entry”.

Figura D-6: Caixa de diálogo“Entry Parameters”

Determinação daDimensão do

MosaicoFigura D7

Figura D-8: EdgeFeathering

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Posicionar as imagens de entrada

Você pode definir as coordenadas, em pixels, do canto superior esquerdo na caixa “EntryParameters” em “Xoffset /Yoffset” ou nos campos da janela “Pixel Mosaic” indicados por"X0" e "Y0"(defina os valores e tecle Enter). O padrão para as coordenadas do cantosuperior esquerdo é sempre (1,1). O número da imagem selecionada aparece na caixa detexto, à direita do símbolo “#”. É possível também posicionar as imagens por um clique do"mouse" no limite colorido da imagem e arrasta-la para posição desejada.

Executando o balanceamento automático de cores

A partir do ENVI 4.0 é possível executar o balanceamento de cores de imagens queapresentam contrastes diferentes. O uso do “Color Balancing Images” aplica-se para acompatibilização da estatítica do histograma de uma determinada imagem com outra(s)imagem(s) as quais desejamos que assumam o mesmo padrão de cor da imagem fixada.O processo estatístico de ajuste de cor pode ser obtido considerando tanto a área quecobre todo o mosaico de imagens como também , somente, a área correspondente asobreposição das imagens no mosaico.O procedimento de execução do ajuste de cores é bem simples.Após importar as imagens para dentro da janela de pré-visualização do mosaico “previewdisplay” siga as seguintes recomendações:

• Clique com o botão direito do mouse sobre a imagem que você deseja fixar opadrão de cor e selecione “Edit Entry” no menu de atalho que surge;

• Na parte inferior da caixa de diálogo “Entry Parameters” em “Color Balancing”selecione o botão “Fixed” para fixar a imagem que servirá como base para ocálculo estatístico do balanceamento de cor e clique em “ok”.

• Para ajustar a cor da(s) imagem(s) segundo o padrão de cor fixado no passoanterior, clique com o botão direito sobre a(s) imagem(s) a serem ajustadasselecionando, novamente “Edit Entry”. Em “Color Balancing” selecione o botão“Adjust” e clique em “Ok”;

• Finalmente, selecione ->File->Apply (armazene na memória ou disco). O arquivocriado, automaticamente, surgirá na caixa de listagem de bandas disponíveis“Available Bands List” bastando, apenas, carrega-lo para a janela de visualizaçãoclicando no botão “Load RGB”.

2.2. Mosaicos baseados em imagens georreferenciadas

Para a mosaicagem de imagens com diferentes resoluções espaciais, devem estargeorreferenciadas. As imagens sem referenciais cartográficos serão justapostas deacordo com as posições dos pixels, sem considerar as dimensões destes.

Para as imagens georreferenciadas, o sistema ajusta o tamanho do pixel de saída aqueledo pixel da imagem de mais alta resolução e reamostra, automaticamente, as imagens deresolução mais baixa para adequá-las à mosaicagem. Os métodos de reamostragem sãoo do vizinho-mais-próximo, o da interpolação bilinear e o de convolução cúbica.

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Uma diferença que o usuário pode notar na janela de operações “Map Based Mosaic” éque o menu options dispõe de menos opções do que o “Pixel Based Mosaic” , isso sedeve ao fato de a imagem já estar georreferenciada e portanto, precisar de menosoperações para se chegar no resultado final.

• Selecione “Mapa – Mosaicar Imagens – Imagens Georreferenciadas”

• Aparecendo a caixa de diálogo “Map Based Mosaic” ,selecione as imagensgeorreferenciadas do mesmo modo de como foi selecionado as imagens baseadas empixels.

O procedimento daqui por diante é o mesmo para as imagens baseadas em pixel.

2.3. Aplicando o mosaico

Depois de feito todos os ajustes no mosaico, é preciso aplicar essas operações evisualizar na janela principal. Para isso, deve ser feito alguns procedimentos listadosabaixo:

• Selecione, dentro da janela de operações do mosaico, a opção “File – Apply” e omosaico criado na janela vai ser salvo e logo após aparecerá na lista de bandasdisponíveis.

• Selecionando “File – Save Template” , vai ser criado um arquivo Template domosaico, em extensão .mos e que também poderá ser visualizado na lista de bandasdisponíveis. Esse procedimento é adequado para visualizar o mosaico antes de criá-lo, já que criando um template o tempo de processamento é bem menor.

• Em “File – Restore Template” , poderá ser restaurado um arquivo template do mosaico“.mos” criado anteriormente.

Determinar o tamanho de mosaico

Para construir um mosaico baseado em pixels, o usuário pode digitar, se necessário, otamanho desejado da imagem de saída, em pixels, nas caixas de texto indicadas com "XSize" e "Y Size". Digite as dimensões, em pixels, para o tamanho de imagem de saída.

Posicionar as imagens de entrada

Digitar as coordenadas, em pixels, do canto superior esquerdo nas caixas de textoindicadas por "X0" e "Y0". O padrão para as coordenadas do canto superior esquerdo ésempre 1,1. O número da imagem selecionada aparece na caixa de texto à direita dosímbolo #. É possível também posicionar as imagens por um clique do "mouse" no limitecolorido da imagem e arrastar a imagem escolhida para posição desejada.

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Fator "snap"

O fator "snap" possibilita o posicionamento em passos exatos das imagens. Por exemplo,o fator 5 causa um "snap" de 5 pixels entre as duas imagens. Um "snap" de 1 vai causarum posicionamento sem "snap".

Percolação

É utilizada para carregar uma imagem em cima de outras imagens.

Clique no botão "Apply" para aplicar as coordenadas escolhidas para o mosaico.

A nova imagem aparece automaticamente na lista das bandas disponíveis.

2.4. Ajuste de Histogramas

Para se fazer mosaicos, o ajuste de histogramas é um passo fundamental para aqualidade do mesmo. O ajuste de histogramas é um passo anterior à criação dosmosaicos. Primeiramente vem o georreferenciamento, depois o ajuste de histograma, e sódepois o mosaico das imagens.

Visualize uma imagem A no display 1.

Visualize outro arquivo (imagem B), que tenha área de superposição com a imagem A, nodisplay 2. Se for o caso de uma composição colorida, carregue as duas imagens com amesma composição.

Se visualizarmos as curvas de histograma de uma imagem (no menu da janela gráfica,em "Realce - Realce interativo"), notaremos que cada imagem tem um histograma próprio,ou seja, uma curva é diferente da outra. O ajuste de histograma iguala a curva dohistograma de uma imagem usando a curva de outra como base. É fundamental que oshistogramas são originados da mesma área (área de sobreposição).

Faça um "link" entre a imagem A e B, em uma região que se queira igualar o histograma.

"Zere" o histograma das duas imagens, utilizando, dentro do menu do display, a cadeia decomandos "Realce - [Imagem] Linear 0-255". (NOTA= Use essa opção se a imagem forem Byte).

Dentro do menu do display 2 (imagem B), acesse a cadeia de comandos "Realce - Ajustede Histograma".

Aparecendo a janela "Histogram Matching Inp...", escolha a opção "Image". Clique emOK.

A imagem B receberá a curva de histograma da imagem A. Salve a imagem B, com ohistograma aplicado, através do menu do display, utilizando a cadeia de comandos"Arquivo - Salvar Imagem Como - Arquivo de Imagem..."

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Observação: Recomenda-se que a imagem que recebeu o histograma (no nosso caso, aimagem B) seja colocado por baixo no mosaico (importar ela como primeira imagem naferramenta de mosaico).

3. Ortocorreção (ou Ortorretificação)

O uso das fotografias aéreas sempre foram úteis para a extração de dados terrestres,sejam esses dados aplicados em qualquer área, como a Cartografia, Urbanismo,Geografia, Geologia, Ecologia, enfim, muitas áreas de estudo ligadas as ciências da terra.Em uma aerofoto é possível obter detalhes que não encontramos atualmente nasimagens de satélite, e através disso faz-se estudos em uma determinada região,logicamente , com um recobrimento menor do que uma imagem de sensor. As fotografiasaéreas podem vir no formato colorido ou preto e branco, existindo até câmaras nos diasde hoje que captam as ondas no infravermelho, com isso podemos ter fotos em falsa cor,como nas imagens de satélite. Mas esse procedimento é bastante caro e é usadosomente para aplicações muito específicas. Mesmo com essas tecnologias de capturadas ondas no infravermelho para a obtenção de fotos aéreas, as fotos em preto-e-brancosão as mais utilizadas.

Em se tratando de fotografias aéreas ou até mesmo de alguns sensores, como o francêsSPOT, é necessário que, antes de se trabalhar com esses dados, se faça umaortorretificação nessa imagens, já que elas possuem distorção radial, ou seja, na regiãodo centro da imagem o efeito de distorção é quase zero, e esta distorção aumentaradialmente, nas bordas da imagem. Essa distorção radial acontece devido ao fato de ocentro de perspectiva da imagem não se encontrar no infinito, então a projeção em que seadquire esses dados é cônica. Na verdade, qualquer tipo de imagem sofre esse tipo dedistorção, até mesmo as imagens Landsat, NOAA , Modis , entre outras, entretanto aaltura da órbita desses sensores é realmente muito alta em comparação com o campo devisada, portanto podemos desprezar o efeito da distorção radiométrica e considerarmos ocentro de perspectiva no infinito. Já o sensor SPOT , pela altura da órbita e pelo campode visada, também se poderia desprezar esse tipo de efeito, mas temos que considerarque sensores como o SPOT não capturam a cena somente no Nadir, como o Landsat,então é preciso fazer uma ortorretificação na imagem. Enfim, a ortocorreção serve paracorrigir todos esses efeitos, bastando ter os parâmetros necessários para a sua devidatransformação.

3.1. Ortorretificação de fotografias aéreas

3.1.1. Criar orientação interna

Use esta função para construir a orientação interna da aerofoto, fornecendo parâmetrosda câmara e relacionando com as marcas fiduciais e distância focal, enfim, como diz onome, aqui o usuário trabalha com os parâmetros internos da foto.

• Abra no display da janela gráfica uma aerofoto em formato digital.

• Selecione a cadeia de comandos “Mapa – Ortocorreção – Aerofotos: CriarOrientação Interna” , se estiver aberto mais de um display, selecione o número dodisplay em que se encontra a fotografia aérea.

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• Aparecendo a caixa de diálogo “Ortho Build Interior Orientation” , clique com omouse esquerdo na janela do zoom na posição da marca fiducial na imagem. Nocampo que diz “Fiducial X” e “Fiducial Y” , forneça, em milimetros (mm) , a posiçãoda marca fiducial na câmara correspondente ao ponto que foi coletado na imagemcom o mouse. Esses parâmetros da marca fiducial deve ser obtido diretamente dacâmara em que foi tirada as aerofotos.

• Clique em Add Point e repita o procedimento até ter no mínimo 3 pontos.

• Depois de selecionado os pontos desejados, selecione, dentro da janela “OrthoBuild Interior Orientation” , o submeu “Options – Build Interior Orientation...” , e ajanela “Output Ortho Parâmeters” aparecerá. No campo “Focal Lenght” , entre coma distância focal da câmara, também em milimetros (mm) e, selecione um diretórioe dê um nome para o arquivo de saída em “Ortho Parâmeters Filename”. Cliqueem OK e será gerado o arquivo .ort , que será usado para gerar a ortofotoposteriormente.

3.1.2. Criar orientação externa

Após criada a orientação interna da aerofoto, com os parâmetros de marca fiduciais,distância focal, enfim, os parâmetros da câmara, o usuário deverá se preocupar agora ementrar com os parâmetros externos da aerofoto, ou seja, associar os pontos da aerofotocom coordenadas e elevação dos pontos da foto. O processo da criação da orientaçãoexterna é o segundo passo para se gerar a ortofoto. Para fazer esse tipo de trabalho,deve-se ter um mapa da região fotografada, ou pontos de controle coletados na áreafotografada através de um GPS, teodolito ou estação total para fornecer esses pontospara a orientação externa da imagem.

• Selecione, dentro do menu principal, a cadeia de comandos “Mapa – Ortocorreção– Aerofotos: Criar Orientação Externa” .

• Aparecerá a caixa de diálogo “Exterior Orientation Projection” . Selecione aprojeção em que a ortofoto deverá estar associada, entre com o Datum, zona (senecessário), unidades de medida e clique em OK.

• Aparece a janela “Ortho: Build Exterior Orientation” . Dê um clique na imagem edigite a sua correspondente coordenada no terreno e a elevação (altitude) do pontoescolhido.

• Pegue um considerável número de pontos e depois de feito isso, selecione, dentroda janela da orientação externa, o menu “ Options” . Selecione a primeira opção,que é “Build Exterior Orientation”. Vai aparecer a janela “Enter Ortho ParametersFilename” . Selecione o arquivo .ort que foi gerado no primeiro passo daortocorreção e clique em Abrir.

Agora, o arquivo .ort foi alterado , nele foi inserido os parâmetros da orientação externa daaerofoto. O usuário pode facilmente visualizar esse arquivo através do bloco de notas doWindows ou um editor qualquer do Linux, Unix ou Macintosh . Abrindo esse arquivo, ousuário verá todos os parâmetros que foram gerados através dos procedimentos Naorientação interna, o ENVI faz uma transformação afim e calcula os seis parâmetros da

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transformação. Na orientação externa, o ENVI vale-se dos parâmetros externos para ageração da orientação exterior; Detalhes do procedimento de ortorretificação encontra-seem livros de Fotogrametria.

3.1.3. Ortorretificando Aerofotos

Depois de feito, na ordem, a orientação interna e a orientação externa da aerofoto, opróximo passo é agora gerar a ortofoto, que é a foto que possui ponto de vista no infinito,ou seja, não possui distorção radial.

Selecione no menu principal “Mapa – Ortocorreção – Ortorretificar Aerofotos”;

Selecione primeiramente o arquivo onde se encontra a aerofoto, clique em OK. Aparecea janela “Input DEM Band” para selecionar o arquivo com o MDT (DEM);

Selecione os arquivos com os parâmetros de orientação interna e externa que foramcriados anteriormente;

Quando surgir a janela “Orthorrectification Bounds”, entre diretamente com o valor mínimode elevação de seu DEM ou use uma das opções para o cálculo automático. Logo após,clique em “ok”;

Na janela “Ortorectification Parameters”, defina o valor de pixels ausentes (missing value)para áreas que não contém dados de altimetria. Defina o valor de fundo “background”,que em geral é zero (0) usado para preencher áreas sem dados na imagem de saída;

Em “Change Output Parameters” o usuário pode configurar a projeção de saída, otamanho do pixel e o tamanho da imagem antes de executar a correção.

3.2 Novos recursos para a ortorretificação de imagens

A partir da versão 4.0 o ENVI além de executar a ortorretificação de fotografias aéreasadquiridas através de câmaras métricas, assim como a ortorretificação de imagens SPOT(a partir do SPOT 4), apresenta inovações para a ortorretificação de imagens Ikonos eQuickBird. Nos dois primeiros tipos de ortorretificação (anterior a versão 4.0) o pro-cedimento solicita um modelo de elevação digital (DEM) e uma grade de pontos decontrole (GCPs) que informa os valores de x, y e z (elevação).Já na ferramenta deortorretificação de imagens IKONOS e QuickBird apresentada pelo ENVI 4.0 é solicitadoum modelo RPC (Rational Polynomial Coefficient) que é fornecido pelas empresas quecomercializam imagens de satélite (Space Imaging, DigitalGlobe, etc.). A ferramenta RPCnão solicita DEM (ainda que você possa usa-lo afim de obter melhor acurácia) e nemdados GCPs.

3.3 Ortorretificando Imagem IKONOS

1. Primeiramente, carregue a imagem Ikonos no sistema de janelas de visualização deImagens do ENVI;

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2. Caso você disponha de um DEM associado a imagem carregue-o também. Lembre-seque não é necessário dispor de um DEM para ortorretificar imagens IKONOS, entretantoo uso desta informação poderá refinar a ortorretificação.

3. Acesse no menu principal ->Mapa->Ortoretificação->Ortorretificar imagem IKONOS;

4. selecione o arquivo de imagem a ser ortorretificado e clique em "OK";

5. Logo em seguida aparecerá a caixa de diálogo de entrada dos parâmetros deortorretificação (figura D9) ;

6 Defina os parâmetros de ortorretificação dos seguintes campos listados abaixo:

“Image resampling” - Você deve determinaro método de reamostragem dos pixels daimagem IKONOS. Há três métodos:"Bilinear" que é assumido como "default"proporcionando uma boa apresentaçãovisual, "Cubic Convolution" que apresentamaior suavidade na visualização e "NearestNeighbor" que pode apresentar algum"ruído" na visualização, porém é o métodoque você deve assumir caso queiraexecutar análises sobre a imagemortorretificada;

“Background” - Defina o valor do fundo,referente aos pixels que não pertencem aimagem ortorretificada. você pode manter ovalor "0" para o fundo na cor preta;

“Input Height” - Nesse campo você podeespecificar um DEM ou fixar uma valor deelevação que será usado em toda aimagem. Selecione o DEM caso disponha,pois você pode obter resultados maisapurados em relação à acurácia;

“DEM Resampling” - Defina o método reamostragem que será usado para determinar osvalores de pixel numa versão da imagem de elevação calculada internamente queapresenta a mesma orientação e tamanho de pixel da imagem IKONOS.

“Geoid Offset” - representa a variação Geoidal na posição da imagem. Muitas imagensde elevação fornecem informações com respeito a elevação sobre o nível médio dosmares para cada pixel. A ortorretificação, entretanto, requer dados referentes aos valoresda altitude em relação ao elipsóide para cada pixel. Para converter os valores de altitudedo DEM referente ao nível médio dos mares para a altitude referente ao elipsóide vocêdeve adicionar o valor da variação geoidal no DEM. Assim a adição de um valorequivalente -35 significa que o elipsóide encontra-se aproximadamente a 35 m acima dogeóide.

Figura D9 – Parâmetros da ortorretificação

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“Save Computed” DEM - Opte por armazenar ou não armazenar o DEM computadoclicando no botão de alternância de funções (NO/Yes).

“Change Proj...” - acessando este botão você poderá mudar a projeção de saída daimagem ortorreticada caso desejar.

(X Pixel Size, Y Pixel Size) - Defina o tamanho do pixel de saída.

(number of samples, number of lines) - defina o número de linhas e colunas.

Output Result - opte por armazenar o resultado da imagem ortorretificada no disco ou namemória do seu equipamento.

Clique no botão "OK" para iniciar o processo de ortorretificação.

Obs.1: o processo de ortorretificação pode levar alguns minutos para ser finalizado, pois otempo de execução esta diretamente relacionado com a configuração de sua máquina.Portanto, mantenha o seu equipamento atualizado para que suporte um grande volumede processamento de dados (imagens). Após o processamento o arquivo da imagemortorretificada, automaticamente, aparecerá na caixa de lista de bandas disponíveis.

3.4 Examinando o resultado da ortorretificação

Verifique as diferenças existentes entre a imagem ortorretificada e a imagem semortorretificação carregando-as no "Display" cada uma e acionando no menu do display aseguinte seqüência de comandos: Tools->Link Displays-> Link (habilite o "link" das duasjanelas de visualização.

Observe as diferenças geométricas (deslocamentos) entre as imagens resultante doprocesso de ortorretificação.

3.5 Ortorretificando Imagem QuickBird

O processo de ortorretificação para imagens QuickBird segue os mesmos passos deortorretificação da imagem IKONOS, listada acima. A única exceção está no modo deacesso da função:Acesse no menu principal a seguinte seqüência : Mapa->Ortocorreção-> Ortorretificarimagem QuickBird. Logo em seguida siga os mesmos passos descritos acima aplicados aimagem IKONOS.

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4. Outras funções do menu Mapa

4.1. Conversor de coordenadas

O conversor de coordenadas é uma ferramenta deconversão de coordenadas. O usuário entra com ascoordenadas + um sistema de referência e o resultado éconvertido, automaticamente, para outro sistema decoordenadas previamente fornecido.

• Selecione, no menu principal, a cadeia de comandos"Mapa – Converter Coordenadas Geográficas”.

• Aparecerá a caixa de diálogo “Map CoordinateConverter” (Figura ao lado).

• Na parte da janela, mais acima, onde está escrito “FirstCoordinate” , entre com o valor da coordenada a serconvertida.

• Mais abaixo, onde está escrito “Second Coordinate” , é ocampo em que aparecerá o resultado da coordenada convertida. Para converter acoordenada, é só clicar no botão “Forward”. Clicando no botão “Reverse” , ele vaizerar automaticamente as coordenadas inseridas no campo de cima. Clicando nobotão “Reset” , ele vai deixar todos os campos da janela em branco. Note que nasflechas ao lado de onde se informa os dados de projeção e Datum basta o usuário darum clique e escolher se ele quer as coordenadas em Lat/Long ou em E/N .

4.2. Definindo a projeção cartográfica

Através dessa função, é possível trabalhar comos “datuns” que estão no banco e dados doENVI, assim como manipulá-los e tambémadicionar novas projeções cartográficas.

• Selecione, no menu principal, a cadeia decomandos "Mapa - Definir ProjeçãoCartográfica". Aparece a caixa de diálogo“Customized Map Projection Definition”, queé a caixa de diálogo onde será exibida todosos parâmetros da projeção.

• Em “Project – Load Existing Projection” , écarregada as projeções existentes no ENVI,o usuário escolhe a projeção desejada eaparece os resultados de fator de escala,origem e falso este e falso norte.

Figura D-10: Conversor deCoordenadas

Figura D-11: Definição customizadada projeção cartográfica

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• Em “Project – Add New Projection” o usuário pode definir uma nova projeção, desdeque sejam fornecidos os parâmetros pedidos.

• Em “File – Save Projections” é aonde o usuário deve salvar a projeção definidamanualmente.

4.3. Conversão de coordenadas em arquivo ASCII

Tornou-se possível a conversão de arquivos ASCII de coordenadas de um sistema deprojeção para outro, levando-se em conta os deslocamentos ("shifts") entre “datuns”. Oarquivo de entrada pode ter duas ou três colunas correspondentes a latitude, longitude eelevação ou a coordenadas norte, coordenadas leste e elevação. Escolhe-se um arquivode saída e os sistemas de coordenadas de entrada e de saída.

• Selecione, no menu principal, a cadeia de comandos "Mapa – Conversão deCoordenadas ASCII".

5. Para Entender Melhor: Correção Geométrica

Para se cartografar as informações incluídas nas imagens digitais de sensoriamentoremoto, é necessário tê-las ajustadas a um sistema de coordenadas padronizado. Atransformação das imagens originais obedece às propriedades de escala e de projeçãode um mapa, que assim é chamada de correção geométrica. A correção geométrica incluidois passos de processamento:

• Transformação de coordenadas em pixels

• Resampling: para determinar o valor de pixel na imagem a ser registrada

5.1. Transformações Polinomiais

A transformação polinomial descreve matematicamente como a imagem não corrigidadeveria ser transformada. O usuário pode escolher entre a 1a até a 5a ordem polinomial.

O número mínimo de GCP escolhidos depende da ordem aplicada:

GCP requeridos Ordem

7 2a

11 3a

16 4a

22 5a

5.1.1. Transformação polinomial de 1a ordem

Geralmente, as transformações polinomiais a partir da 1a ordem são capazes de modelaruma rotação, escala e translação. O resultado de uma translação de primeira ordemdepende principalmente do número de GCPs usados.

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Vantagens Desvantagens

Menor chance de distorçõesgeométricas

Altera o valor original dos níveis de cinza

Computação rápida Requer maior número de cálculos para determinar ovalor de cada pixel da imagem corrigida (fator 3-4 emcomparação ao método de vizinho mais próximo)

Mais suave, menos informação geométrica !

• 1 GCP produz a translação somente para X e Y.

• 2 GCPs produzem uma translação e uma alteração da escala para X e Y no casoque geometria de pixel não e linear na dimensão X e Y. Se for linear (os dois tem amesma coordenada de X e Y, que resulta em um fator de escala de zero), só atranslação seria aplicada.

• 3 ou mais GCPs produzem a translação, a alteração de escala, e/ou a rotaçãopara X e Y (full first order transformation)

5.1.2. Equações polinomiais

1a ordem x’= a0 + a1x + a2y Color y’ = d0 + d1x + d2y

2a ordem x’= b0 + b1x + b2y +b3xy + b4x

2 +b5y

2y’= y0 + y1x + y2y +y3xy + y4x

2 + y5y2

3a ordem x’= c0 + c1x + c2y +c3xy + c4x

2 + c5y2

+ c6x2y + c7xy2 + c8x

3 + c9y3

y’= h0 + h1x + h2y + h3xy + h4x2 + h5y

2 +h6x

2y + h7xy2 + h8x3 + h9y

3

x’ e y’ representam as coordenadas na imagem não corrigida gerado pelo sistemade matriz das coordenadas georreferenciadas (x, y).

5.2. Métodos de Resampling

Resampling é o processo, que envolve a interpolação dos valores de cinza das locaçõesde pixels na imagem original não corrigida. O ENVI fornece vários métodos deinterpolação:

5.2.1. Alocação de vizinho mais próximo ("nearest neighbor")

Vantagens Desvantagens

Preservação dos níveis de cinzaoriginais

Ocorrência de descontinuidades geométricas (lacunasda ordem de ½ pixel na imagem corrigida)

Implementação fácil Inadequada para manipulação numérica

Processamento rápido Imagem parece pouco estética

No método do vizinho próximo, todo pixel na imagem registrada recebe o nível de cinzado pixel mais próximo na imagem original. O nível cinza a ser atribuído ao pixel Z terá omesmo nível cinza do pixel que se encontrar mais próximo da posição ocupada por Z.

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5.2.2. Interpolação bilinear

Todo pixel na imagem registrada recebe o valor médio dos quatro pixels que lhe são maispróximos na imagem original.

Vantagens Desvantagens

Maior precisão geométrica que (a) Imagem mais suave com menos informaçãogeométrica

Não se formam descontinuidades Requer maior número de cálculos para determinar ovalor de cada pixel da imagem corrigida

Altera o valor original dos níveis de cinza

Tempo de computação (fator 3-4 em comparação aométodo de vizinho mais próximo)

5.2.3. Convolução cúbica ("cubic convolution")

Vantagens Desvantagens

Não se formam descontinuidades Degradação da qualidade radioelétrica dos dados.

Produz imagens com uma aparênciabem mais ‘natural’

Tempo de computação (fator 10 em comparação aométodo de vizinho mais próximo)

O novo nível de cinza é definido como a combinação linear dos níveis dos 16pixels envolvidos.

6. Para Entender Melhor: Projeções cartográficas

A projeção cartográfica é definida como o traçado sistemático de linhas numa superfícieplana, destinado a representação de paralelos de latitude e meridianos de longitude daterra ou de parte dela.

6.1. Projeção azimutal

Projeção em que os azimutes ou direções de todas as linhas irradiadas do ponto central,ou pólo da projeção, são iguais aos azimutes ou direções das linhas correspondentes daesfera. As projeções azimutais são especialmente aplicadas para regiões de formacircular, como por exemplo os pólos.

6.1.1. Projeção estereográfica polar universal

Sinônimos: Universe Polar Stereografic (UPS)

Projeção azimutal polar conforme com uma escala constante de 0,994 e a direção doparalelo norte da quadrícula para o meridiano de Greenwich. Esta projeção procuramanter um sistema uniforme de coordenadas plano-retangulares para as regiões nãocobertas pelo sistema UTM.

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UPS

Grid Zone

Longitude

Range

Latitude

Range

A 180 W – 0 W 90 S – 80 S

B 0 E – 180 E 90 S – 80 S

Y 180 W – 0 W 84 N – 90 N

Z 0 E – 180 E 84 N – 90 N

As Zonas de Grid entre C e X (sem I ou O) existem, mas são válidos somente paraa projeção UTM !

6.2. Projeção eqüidistante azimutal

Projeção, cuja qualidade principal é a eqüidistância a partir do centro, irradiada paraqualquer direção.

6.2.1. Projeção cilíndrica

Projeção que se realiza mediante a projeção dos meridianos e paralelos geográficos numcilindro tangente (ou secante) a uma esfera, e após o desenvolvimento deste cilindro numplano.

6.2.2. Projeção cilíndrica conforme de Lambert

Sinônimos: Projeção Cilíndrica Transversa Conforme ou Projeção cilíndrica conforme deLambert-Gauss.

A Projeção cilíndrica conforme de Lambert mostra a superfície do cilindro tangente àesfera num meridiano qualquer e cujos paralelos e meridianos são representados porlinhas curvas cortando-se ortogonalmente.

6.2.3. Projeção cilíndrica de espaçamento igual

Projeção tangente a uma esfera, representando os meridianos geográficos, como umasérie de linhas retas paralelas de igual espaçamento, perpendiculares a um segundogrupo de retas paralelas, de espaçamento igual, que representam os paralelosgeográficos.

• Os espaços dos paralelos não precisam ser iguais aos dos meridianos !

6.2.4. Projeção cilíndrica equivalente

Sinônimo: Projeção Cilíndrica Equivalente de Lambert

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Projeção tangente a uma esfera, representando os meridianos geográficos sob a forma deuma extensão de linhas retas paralelas de igual espaçamento, perpendiculares a umasegunda extensão de retas paralelas que representam os paralelas geográficos, e cujoespaçamento é concebido com a finalidade de construção duma projeção equivalente.

A condição de equivalência assegura uma relação constante entre as áreas do terreno esuas correspondentes no mapa.

• Não deve ser confundido com a projeção Mercator !

6.2.5. Projeção cilíndrica estereográfica

Esta projeção tangente mostra os pontos da esfera projetados de um pontodiametralmente oposto, sobre a tangência do cilindro.

6.3. Projeção UTM ("Universal Transverse Mercator")

Na Projeção UTM, os meridianos centrais são separados por 6º de longitude, sendo aterra divida em 60 zonas. Em cada zona é idêntica, com um fator de cada padrão de0,9996.

A projeção é concebida, usando-se as fórmulas de Gauss-Krüger, de uma origemformada pelo equador e o meridiano central da zona.

Apresenta a escala verdadeira ao longo dos meridianos de tangência. Os meridianos e osparalelos são linhas curvas que se cortam ortogonalmente.

False northing: 10.000.000 metros [hemisfério sul]

0 metros [hemisfério norte]

False Easting: 500.000 metros

6.3.1. Zonas de UTM

A projeção UTM divide a terra em 60 zonas UTM listadas a seguir. As zonas sãodeterminadas em 6 graus longitudinais. O meridiano central encontrar-se no meio da zonaUTM. O equador representa a referência para todas zonas.

Zona Intervalo Meridiano Zona Intervalo MeridianoUTM da Zona Central UTM Zona Central

1 180W - 174W 177W 31 0E - 6E 3E

2 174W - 168W 171W 32 6E - 12e 9E

3 168W - 162W 165W 33 12E - 18E 15E

4 162W - 156W 159W 34 18E - 24E 21E

5 156W - 150W 153W 35 24E - 30E 27E

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6 150W - 144W 147W 36 30E - 36E 33E

7 144W - 138W 141W 37 36E - 42E 39E

8 138W - 132W 135W 38 42E - 48E 45E

9 132W - 126W 129W 39 48E - 54E 51E

10 126W - 120W 123W 40 54E - 60E 57E

11 120W - 114W 117W 41 60E - 66E 63E

12 114W - 108W 111W 42 66E - 72E 69E

13 108W - 102W 105W 43 72E - 78E 75E

14 102W - 96W 99W 44 78E - 84E 81E

15 96W - 90W 93W 45 84E - 90E 87E

16 90W - 84W 87W 46 90E - 96E 93E

17 84W - 78W 81W 47 96E - 102E 99E

18 78W - 72W 75W 48 102E - 108E 105E

19 72W - 66W 69W 49 108E - 114E 111E

20 66W - 60W 63W 50 114E - 120E 117E

21 60W - 54W 57W 51 120E - 126E 123E

22 54W - 48W 51W 52 126E - 132E 129E

23 48W - 42W 45W 53 132E - 138E 135E

24 42W - 36W 39W 54 138E - 144E 141E

25 36W - 30W 33W 55 144E - 150E 147E

26 30W - 24W 27E 56 150E - 156E 153E

27 24W - 18W 21W 57 156E - 162E 159E

28 18W - 12W 15W 58 162E - 168E 165E

29 12W - 6W 9W 59 168E - 174E 171E

30 6W - 0E 3W 60 174E - 180W 177E

6.3.2. UTM Grid Zones

As zonas UTM dividem a terra em colunas de oeste para leste. Além disso, cada zonapode ser dividida em colunas de sul para norte.

Zonas de Intervalo Zonas de Intervalo

Grid UTM da Coluna Grid UTM da Coluna

C 80S - 72S N 0N - 8N

D 72S - 64S P 8N - 16N

E 64S - 56S Q 16N - 24N

F 56S - 48S R 24N - 32N

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G 48S - 40S S 32N - 40N

H 40S - 32S T 40N - 48N

J 32S - 24S U 48N - 56N

K 24S - 16S V 56N - 64N

L 16S - 8S W 64N - 72N

M 8S - 0N X 72N - 84N

Note, que não existem as colunas I ou O.

Todas colunas são caracterizadas de uma extensão de 8 graus latitudinais !Exceção: coluna X com 12 graus latitudinal.

As zonas de grid A, B, Y, e Z existem, mais não são válidas para a projeção UTM. Essassão usadas para regiões polares (A and B para o polo Sul; Y and Z para o Polo Norte naProjeção estereográfica polar (Universal Polar Stereographic - UPS).

6.4. Projeção cônica

Projeção resultante da projeção dos meridianos e paralelos geográficos num conetangente (ou secante) à superfície da esfera, que em decorrência desenvolve um coneplano. As projeções cônicas se realizam mediante a projeção dos meridianos e paralelosgeográficos num cilindro tangente (ou secante) a uma esfera, e após o desenvolvimentodeste cilindro num plano.

Projeções cônicas são adequadas para a representação das áreas entre 30º e 60º oupara áreas com grandes extensões latitudinais.

6.4.1. Projeção cônica conforme de Lambert

Sinônimos: Projeção conforme de Lambert

Projeção em que todos os meridianos geográficos são representados por linhas retas quese encontram num ponto comum, fora dos limites do mapa, e em que os paralelosgeográficos são representados por uma série de arcos de círculos que têm aquele pontocomum como centro. Os meridianos e os paralelos se cruzam em ângulos retos, e osângulos na terra são representados corretamente na projeção. Esta projeção pode ter umparalelo-padrão ao longo do qual a escala permanece exata.

Em qualquer ponto do mapa a escala é a mesma em qualquer direção.

Modifica-se, entretanto, ao longo dos meridianos, porém é imutável ao longo dosparalelos. Quando houver dois paralelos padrão, a escala entre eles é pequena; acimadeles é muito grande.

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6.4.2. Projeção cônica eqüidistante

Esta projeção conserva os paralelos e os meridianos sem deformações, isto é, com aescala verdadeira, apresentando dois paralelos-padrão, sendo a projeção do pólo numarco de círculo.

6.4.3. Projeção cônica equivalente de Albers

Tipo de projeção em que os meridianos são linhas retas que se encontram num pontocomum além dos limites do mapa, e os paralelos são círculos concêntricos cujo centro sesitua no ponto de convergência dos meridianos.

Os meridianos e paralelos se entre cruzam em ângulos retos, e os arcos de longitude, aolongo de quaisquer paralelos dados, têm extensão igual. Os paralelos são espaçados nosentido de conservar a condição de equivalência. Em dois paralelos escolhidos, os arcosde longitude são representados no seu verdadeiro comprimento. Entre os paralelosescolhidos, a escala, ao longo dos meridianos, é um pouquinho maior, e, além delesdiminui bastante.

7. Gerando Modelos RPCs

A nova funcionalidade “Build RPCs” do ENVI 4.3 permite calcular as informaçõesreferentes aos coeficientes polinomiais racionais para os seguintes dados:- fotografias aéreas escaneadas;

- fotografias aéreas digitais com projeção de enquadramento central (incluindo VexcelUtraCamD);

Obs.: O ENVI calcula automaticamente os coeficientes RPCs dos arquivos LeicaADS40 caso os arquivos auxiliares estiverem presentes (*.ads, *.cam, *.sup, *.odf,*.adj).

- Fotografias aéreas digitais com projeção de alinhamento central (incluindo LeicaADS40 e STARLABO TLS).

- Imagens obtidas a partir de sensores genéricos tipo “pushbroom” (incluindo ASTER,CARTOSAT-1, CBERS2, IKONOS, IRS-C, MOMS, QuickBird e SPOT).

Os coeficientes RPCs são calculados usando a técnica de fotogrametria digital que usa aequação de colinearidade para reconstituir a geometria do sensor, onde o ponto relativoao objeto, a perspectiva central e o ponto na imagem estão todos num mesmoalinhamento. A técnica envolve uma série de transformações que relacionam pixel,câmera, espaço-imagem e sistema de coordenadas terrestres.

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Para a ortorretificação de uma única imagem, a técnica inclui duas etapas de pré-processamento com intuito de reconstituir a geometria do sensor: orientação interior ( naqual transforma o sistema de coordenadas do pixel para o sistema de coordenadas dacâmera) e a orientação exterior (na qual é determinado os parâmetros de posição eorientação angular associados à imagem). Uma vez calculado o modelo RPC, essainformação é adicionada ao arquivo de cabeçalho da imagem de modo que você poderáusá-lo como dado auxiliar para os procedimentos de ortorretificação de imagens eextração de DEM’s ou emulação de projeção.

Construindo o Modelo RPC

1. A partir da barra do menu principal do ENVI, selecione Map ->Build RPCs. A caixa deseleção do arquivo de entrada aparecerá;

2. Selecione um arquivo de entrada: pode ser uma foto aérea escaneada, imagem aéreadigital ou imagem obtida por sensor em modo “pushbroom”. Clique em OK. A caixa dediálogo “Build RPCs” aparecerá.

3. A partir do botão Type, selecione uma das seguintes opções.

- Frame Camera- Digital (Frame Central)- Digital (Line Central)- Pushbroom Sensor – imageamento a partir de qualquer sensor pushbroom (incluindo

ASTER, IKONOS, IRS-C, MOMS, QuickBird , SPOT , CBERS2..). Há a possibilidadeda inserção de pontos de controle. Esta possibilidade deve resultar numa maioracurácia em relação a opção disponível através do menu Map -> Orthorectification domenu principal do ENVI. Isto porque são usados GCPs (ao invés das efemérides) paracalcular os RPCs. A geração do modelo RPC depende sobre tudo da quantidade,acurácia e distribuição dos pontos de controle GCPs.

Projeção de AlinhamentoCentral

Projeção de EnquadramentoCentral

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Os campos referente aos parâmetros necessários para a geração do modelo RPC diferemem função do tipo “Type” de câmara selecionada. Abaixo segue um exemplo relativo aossensores pushbroom.

Pushbroom Sensor

1. A partir do botão Type na caixa de diálogo “Build RPCs”, selecione “PushbroomSensor”;

2. No campo “Focal Length (mm), entre com a distância focal da câmera ou sensor (verTabela 1);

3. Em “Principal Point x0 (mm)” e “Principal Point y0 (mm)” insira as coordenadas doponto principal. O valor padrão é 0 em ambos campos;

4. Entre com a dimensão do pixel em x e y através dos campos “X Pixel Size (mm)” e “YPixel Size (mm)” (ver Tabela 1);

5. Nos campos “Incidence Angle Along Track” e “Incidence Angle Across Track” entrecom os valores dos ângulos incidentes (ver Anexo I);

Obs.: estes parâmetros somente são aplicados aos sensores “pushbroom” e assumemdiferentes valores dependendo tipo de sensor.

Construindo RPCs para sensores pushbroom

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O ângulo incidente ao longo da trajetória “along track incidence angle” é dado em graus erepresenta o valor angular entre a posição vertical do satélite e a direção de sua visadadianteira ou traseira.O ângulo incidente transverso à trajetória “across track incidente angle”, também é dadoem graus e representa a abertura angular entre a posição vertical do satélite e a direçãode sua visada lateral.

6. Em “Sensor Line Along Axis”, selecione uma orientação do eixo de alinhamentodisponível. Cada linha do sensor possui uma projeção centrada.

• X – A direção da linha do sensor é orientada ao longo do eixo X da imagem;• Y – A direção da linha do sensor é orientada ao longo do eixo Y da imagem;

7. Defina a ordem de polinômio requerido para XS, YS, ZS, Omega, Phi e Kappa.• 0 – o parâmetro é considerado constante para toda a imagem;• 1 – o parâmetro possui uma relação linear com as coordenadas Y da câmera, por

exemplo: XS(i) = a0 + a1yi

• 2 – o parâmetro é modelado usando um polinômio de segunda ordem, por exemplo :XS(i) = a0 + a1Yi + a2(Yi)2

Obs.: o valor padrão é 1 para todos 6 parâmetros de orientação exterior. Quanto maior foro grau do polinômio, maior é a quantidade de pontos de controle exigidos. Geralmente,um polinômio de segunda ordem somente é necessário em situações em que há variaçãonão linear da orientação exterior entre as linhas do sensor (situação característica deuma rota de vôo instável).

8. Clique em “Select GCPs in Display”. Uma caixa de seleção de pontos de controleaparecerá;

9. Se você quiser refinar o erro RMS do modelo de orientação exterior, clique em “SelectGCPs in Display”, novamente. Você pode adicionar mais GCPs ou eliminar os GCPsque apresentam maior erro.

10. Quando finalizar a inserção de GCPs, clique em “Recalculate Exterior Orientation” nacaixa de diálogo “Build RPCs”;

Clique em “OK”. Após finalizar o processamento, o ENVI mostrará a seguinte mensagem:“RPCs have been calculated for this, and the header has been updated.”. Clique em “OK”.

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Uma vez calculado o modelo RPCs, essa informação é adicionada ao arquivo decabeçalho do arquivo de entrada e portanto poderá ser usado nas ferramentas deortorretificação (Generic RPC orthorectification), emulando projeção (RPC ProjectionEmulation) e extração de DEM (DemExtraction).

ANEXO I

Como determinar os ângulos incidentes para diferentes sensores pushbroom:

ASTER: você pode inserir o valor 0.0 para ambos parâmetros, entretanto para a banda3B, no parâmetro “along track incidence angle”, você deve inserir o valor –27.6 graus(para órbita descendente) ou 27 graus (órbita ascendente) e no parâmetro “across trackincidente angle” insira o valor 0.0 graus.

IKONOS: no arquivo *._metadata.txt, associado à imagem IKONOS, verifique os ânguloslistados em “Nominal Collection Elevation and Nominal GSD(Cross Scan and AlongScan)” para cada imagem. Use esses valores para efetuar o cálculo aproximado dosparâmetros “along track incidence angle” e “across track incidente angle” através dasseguintes equações:

Onde,

IRS-1C/1D: insira 0.0 para o parâmetro “along track incidence angle” e para o parâmetro“across track incidente angle” selecione o valor de acordo com a entrada do ângulo devisada “Input view angle (Deg)” do arquivo auxiliar (leader file).

QuickBird: estabeleça os ângulos aproximados de incidência ( e sinais) usando o“inTrackViewAngle” e “crossTrackViewAngle” associados ao arquivo *.IMD.

SPOT: os ângulos incidentes estão disponíveis no arquivo leader file (CAP format) ouXML metadata file (DIMAP format).Para os sensores SPOT-1 ao SPOT-4, você pode inserir 0.0 para o “along track incidenceangle”, visto que esse tipo de visada não é disponível. Para o SPOT-5, o arquivometadata XML contém o valor “along track incidence angle” na tag<INCIDENCE_ANGLE> e o valor “across track incidente angle” dado pela tag<VIEW_ANGLE>.

Para os dados no formato CAP, o ângulo incidente é dado por um byte offset 453-468dentro do arquivo de cabeçalho. Você pode usar um editor de texto para visualizar oheader.

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O formato para o ângulo incidente é <X>AA.A, por exemplo, L12.7 ou R18.1. Se o prefixoé L , insira o valor com sinal negativo. Se o prefixo é R, insira o valor com sinal positivo.Para demais sensores vide documentação associada a imagem

Tabela 1: valores p/ distância focal e tamanho do pixel

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E: Transformações

1. Razão de Bandas

Basicamente dois são os motivos que justificam o uso da razão de bandas para realçardetalhes de uma cena:

1. A diferença de resposta espectral de um mesmo alvo em diferentesbandas, bem como esta diferença para diferentes alvos em uma banda.

2. A diferença de resposta de um mesmo alvo de acordo com a diferençade iluminação causada pela topografia de uma cena.

A razão de bandas consegue, no primeiro caso, realçar a diferença de comportamentoespectral dos alvos em algumas bandas. De fato, tomemos o exemplo em que temoscomo alvo, vegetação solo e água. Como podemos ver na figura abaixo, a resposta davegetação na banda 4 do sensor TM do LANDSAT, situada na faixa do infravermelhopróximo (NIR), é bem maior que na banda 3, na faixa do vermelho (R). Enquanto isso, osolo tem resposta um pouco maior e a água apresenta mais baixo valor.

Logo, a razão entre TM4 e TM3 para a vegetação deverá ser bem maior que para o solo,que por sua vez será maior do que para a água. Portanto, é de se esperar que na imagemde razão de bandas TM4/TM3, a vegetação apresente regiões mais claras, o solo umnível de cinza intermediário e a água uma tonalidade escura. Portanto, numericamenteteremos:

Figura E-1: Curvas espectrais de reflectancia desolo, vegetação e água.

FONTE: Adaptada de Harrison e Jupp (1989), pág. 38

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Razão_veg >> 1

Razão_solo > 1

Razão_água < 1

Quanto ao segundo caso, imagine uma situação em que acena imageada é acidentada topograficamente. Como ailuminação solar na cena tem uma inclinação, isso gera umsombreamento, que causará na imagem uma região A,dentro de um mesmo alvo, clara referente a área iluminadae uma outra região B menos clara na área menosiluminada. No entanto, se tomarmos a razão entre aresposta espectral de A pela de B na faixa do infravermelhopróximo e do vermelho, geralmente teremos valoressimilares.

Ou seja:

NIR A / R A ≅≅≅≅ NIR B / R B

Uma aplicação corrente na comunidade acadêmica é o usodo índice NDVI (Normalized Difference Vegetation Index -Índice de Vegetação por Diferença Normalizada), definidopor:

Normalmente são utilizadas as bandas 1 (R) e 2 (NIR) do sensor AVHRR (Advanced VeryHigh Resolution Radiometer) a bordo do satélite NOAA. O NDVI, pelo fato de trabalharcom diferenças entre bandas, seria mais apropriado que a razão simples quando se quercomparar dados de épocas diferentes, sofrendo uma menor influência das variações decondições atmosférica na aquisição das imagens (Matter, 1987).

A técnica de razão de bandas é também útil para se discriminar minerais e rochas, e como advento dos sensores hiperespectrais (AVIRIS, MODIS e ASTER), os resultadostornaram-se mais apurados.

De fato, o que distingue basicamente um mineral ou rocha de outro(a) são as bandas deabsorção de curva espectral, que se encontram em faixas estreitas, não percebidasnormalmente pelos sensores multiespectrais, que possuem largura de banda superior aessas bandas de absorção.

Já o sensor AVIRIS, por exemplo, possui 224 bandas (contra 7 do TM), na faixa de 0,4 a2,5 nm, com uma resolução espectral de 10 nm.

A geração de imagens razão de bandas no ENVI é simples.

• No menu principal, clique em Transformações" e depois selecione "Razão deBanda".

Figura E-2: Escolha debandas para a razão.

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• Aparece uma janela onde você escolhe a banda que ficará no numerador edenominador dar divisão.

• Clique em "Enter Pair" e no botão "OK"para confirmar.

• Escolha na janela "Band RatiosParameters" se a saída da razão debandas "Output Result to" será em umarquivo "File" ou na memória "Memory".Além disso você poderá escolher entreos tipos de dados de saída em byte ouponto flutuante "Floating Point".

As imagens de razão de banda e NDVI a partirde imagens TM de Cañon City, Colorado(EUA), podem ser vistas nas figuras logoabaixo. Note que, como era de se esperar, avegetação se destaca nas duas imagens,apresentado tonalidade mais clara que outrosalvos. A partir da primeira imagem, no cantosuperior esquerdo, em sentido horário temosimagem da banda TM3, TM4, razão TM4/TM3e por ultimo NDVI.

Figura E-3: Escolha do tipo de saídado resultado e dos dados.

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Figura E-4: A partir da primeira imagem, no cantoesquerdo superior da página, em sentido horáriotemos imagem da banda TM3, banda TM4, razão

TM4/TM3 e NDVI.

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2. Transformação por principais componentes

A análise de Principais Componentes (APC) é uma aplicação de uma transformaçãolinear aos dados da imagem para transladá-los e rotacioná-los em um novo sistema decoordenadas de modo a maximizar a sua variância. Esta técnica é útil para aumentar oconteúdo de informação, isolar componentes de ruído e reduzir a dimensionalidade deruído de dados.

2.1. Transformação direta

Dentro do menu principal, selecione a cadeia de comandos “Transformações - RotaçãoPC Adiante" para executar a rotação. Surge, então, um outro menu em cascata com asopções de cálculo de estatística e rotação ("Computar Nova Estatística e Rotacionar") ede rotação a partir de estatística existente ("Rotacionar CP a partir de EstatísticaExistente").

Cálculo de estatística e rotação

• Selecione opção "Rotação PC Adiante", noitem "Componentes Principais", paraexecutar os cálculos de covariância eautovalores que precedem a rotação doscomponentes principais.

• A caixa de diálogo "Principal ComponentsInput File" aparece para a seleção doarquivo de entrada. Após a escolha doarquivo de entrada, aparece a caixa dediálogo "Forward PC Rotation Parameters"(Figura E-5).

Os resultados estatísticos podem ser gravados noarquivo cujo nome vier a ser digitado na caixa detexto "Enter Output Statistics Filename".

O cálculo poderá ser feito usando a Matriz deCorrelação ou a Matriz de Covariância. Paraescolher entre uma ou outra, clique no botão aolado de "Calculate Using". O resultado da rotaçãopode ser gravado tanto num arquivo (botão "File")como na memória (botão "Memory"). No primeirocaso, o nome do arquivo deve ser digitado na caixade texto "Enter Output Filename". O tipo de dado do arquivo de saída é determinado nomenu em cascata "Output Data Type".

• Ao finalizar as escolhas necessárias, clique no botão "OK" para que a covariânciae os autovalores do arquivo de entrada sejam calculados e se proceda a rotaçãodos dados.

Figura E-5: Caixa de diálogo“Forward PC Rotation Parameters”

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Rotação a partir de estatística existente

• Selecione a opção "Rotacionar CP a partir de Estatística Existente" para executara rotação a partir de resultados já existentes de estatísticas de covariância eautovalores. Essas estatísticas poderão já ter sido calculadas tanto pela função"Calcular Estatísticas", no menu "Ferramentas", como durante um processo derotação anterior.

O procedimento de entrada de dados é igual ao do caso anterior. Feita a rotação dosdados das imagens, os nomes das bandas dos componentes principais são transcritos nalista de bandas disponíveis, a partir da qual podem ser escolhidas para visualização emtons de cinza ou em composições coloridas RGB.

2.2. Transformação inversa

• No item "Principais Componentes", selecione a opção "Rotação CP Inversa" parareverter a transformação e restaurar as imagens originais.

Obs.: A caixa de diálogo para a escolha do arquivo de entrada é igual a datransformação direta.

• Após a fixação da escolha do arquivo, com um clique no botão "OK", surge a caixade diálogo para a escolha do arquivo de parâmetros estatísticos (extensão .sta).

Uma vez escolhido o arquivo de parâmetros estatísticos, surge a caixa de diálogo "InversePC Rotation Parameters", em que são definidos a área de gravação do arquivo de saída(arquivo ou memória), o nome do arquivo e o tipo dos dados. Os nomes dos arquivos dasimagens resultantes da transformação inversa são relacionados na lista de bandasdisponíveis, a partir da qual podem ser escolhidas para visualização em tons de cinza ouem composições coloridas RGB.

3. Rotação MNF (MNF Rotation)

O método de "Minimum Noise Fraction MNF" é usado principalmente em conjunto comdados hiper-espectrais; uma descrição da MNF encontra-se no Capitulo L ("Tratamentode Dados Hiperespectrais").

4. Merge de Imagens

4.1. Fusão pancromática / Multiespectral por IHS

Ferramenta usada para a fusão automática de uma composição colorida de baixaresolução espacial a uma imagem em tons de cinza de alta resolução. A imagem coloridaé convertida para o sistema HLS e a componente L é substituída pela imagem de altaresolução. A nova imagem é revertida ao sistema RGB numa composição coloridarealçada. As imagens originais devem estar georreferenciadas ou, se não estiverem, teras mesmas dimensões.

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• Selecione, no menu principal, a cadeia de comandos “Transformações – Merge deImagens - IHS ”.

• Escolha a origem das bandas de entrada na caixa dediálogo “Select Input RGB” se da lista de bandasdisponíveis ou se de uma janela de visualização(Figura E-6).

No primeiro caso, as bandas da composição colorida de baixaresolução espacial são escolhidas na caixa de diálogo “SelectInput RGB”; após um clique na opção desejada, escolhe-se aimagem de alta resolução espacial na caixa de diálogo “HighResolution Input File”. Após um clique no botão “OK”, asbandas da composição colorida são relacionadas na caixa dediálogo “IHS Sharpening Parameters”.

Determine o método de reamostragem e o endereço da saída(memória ou arquivo) na caixa de diálogo “IHS SharpeningParameters” (Figura E-7) . Clique no botão “OK”.

No segundo caso, abre-se, imediatamente, a caixa deescolha da imagem de alta resolução. A partir deste ponto, oprocedimento segue o do caso anterior.

4.2. Fusão Pancromática/Multiespectral pelo Método de brovey (ColorNormalized)

Esse método – na seqüência de execução similar ao anterior – serve do mesmo propósitodo IHS Sharpening, combinar a informação de um sensor multiespectral com a resoluçãosuperior de uma imagem pancromática. O método de Brovey é superior ao IHSSharpening quando as bandas multiespectrais são da região do infravermelho (bandas4,5,6) e em vez do visível.

5. Realce por decorrelação

Selecionando-se a opção “Realce de Decorrelação”, no menu “Transformações”, surge acaixa de diálogo “Decorrelation Stretch Input”, em que se escolhem o(s) arquivo(s) dasimagens que serão submetidas ao processo de decorrelação.

Figura E-6: Caixa dediálogo“IHS

Sharpening Input”

Figura E-7: Caixa dediálogo “IHS Sharpening

Parameters”

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As imagens multiespectrais altamente correlacionadas freqüentemente geramcomposições coloridas com pouco contraste. A decorrelação possibilita o aumento docontraste. Um resultado semelhante poderia ser obtido por uma transformação porcomponentes principais, seguida de um aumento de contraste e de uma transformaçãoinversa.

5.1. A caixa de diálogo de entrada de dados

O realce por decorrelação requer a entrada de três bandas, que podem ser selecionadasa partir de uma composição colorida que esteja sendo visualizada ou da lista de bandasdisponíveis. A caixa de diálogo de entrada de dados (“Decorrelation Stretch Input”)relaciona as janelas de visualização abertas e a própria lista de bandas disponíveis.Selecione uma janela de visualização cujas bandas deseja-se realçar ou faça a escolhana lista de bandas disponíveis. Caso a escolha recaia sobre uma das janelas devisualização, as bandas da composição RGB são automaticamente relacionadas comoentrada para a decorrelação na caixa de diálogo de parâmetros de decorrelação(“Decorrelation Stretch Parameters”).

5.2. A caixa de diálogo de entrada de bandas

Por outro lado, caso a escolha recaia sobre a lista de bandas disponíveis, surge a caixade diálogo de entrada de bandas (“Decorrelation Stretch Input Bands”), que possibilita a

Figura E- 8: Composição ColoridaR3-B4-G5. À esquerda, sem decorrelação,

à direita, com decorrelação.

Figura E-8: Realce por Decorrelação(imagem da direita) através deuma composição colorida 345.

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seleção das bandas da composição RGB a serem descorrelacionadas. A seleção dasbandas é feita com um clique sobre cada uma delas. Pode-se, ainda, definir apenas umaparte (subconjunto) da imagem para ser descorrelacionada.

• Basta clicar no botão “Spatial Subset” e entrar com os dados de interesse. Por fim,clique no botão “OK” para fixar as escolhas e seguir para a caixa de diálogo deparâmetros de decorrelação (“Decorrelation Stretch Parameters”).

5.3. A caixa de diálogo de parâmetros de decorrelação

A caixa de diálogo “Decorrelation Stretch Parameters” mostra as bandas que foramselecionadas para a decorrelação. Pode-se também escolher entre um arquivo ou amemória como a área de armazenamento do resultado. Se uma das composiçõescoloridas carregada na tela for a fonte de entrada, ao invés da escolha da lista de bandasdisponíveis, é possível ainda selecionar, com um clique no botão “Spatial Subset”, umsubconjunto da imagem a ser processado.

• Um clique no botão “OK” inicia o processo de decorrelação. Ao final doprocessamento, as bandas de saída são relacionadas na lista de bandasdisponíveis, a partir da qual podem ser escolhidas para visualização em tons decinza ou em composições coloridas RGB.

6. Realce de saturação

Tornou-se possível ampliar automaticamente a faixa de saturação para realçarcomposições RGB. Converte-se a composição para o sistema HSV, amplia-se a faixa desaturação e reverte-se para o sistema RGB.

• Selecione, no menu principal, a cadeia de comandos “Transformações – Realcede Saturação”

• Escolha a origem das bandas de entrada na caixa de diálogo “Saturation StretchInput”: se da lista de bandas disponíveis ou se de uma janela de visualização.

• No primeiro caso, as bandas são escolhidas na caixa de diálogo “SaturationStretch Input Bands”; após um clique no botão “OK”, as bandas escolhidas sãorelacionadas na caixa de diálogo “Saturation Stretch Parameters”, em que sedefine o endereço de saída

• No segundo caso, as bandas escolhidas são automaticamente relacionadas nacaixa de parâmetros. Definido o endereço de saída, clique no botão “OK”.

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7. Transformação de cores RGB – HSV - RGB

7.1. Transformação RGB – HSV

O ENVI possui a ferramenta de transformação de sistema de cores RGB para HSV (OuIHS) de uma composição colorida.

• Carregue uma imagem qualquer na janela gráfica (carregar na janela gráfica éopcional).

• Selecione, dentro do menu da janela gráfica, a cadeia de comandos“Transformações – Transformação de Cores – RGB para HSV”

• Vai aparecer a janela RGB to HSV Input.

• Escolha Available Bands List ou o Display desejado.

• Escolha File ou Memory e clique em OK.

7.2. Transformação HSV - RGB

Consiste em converter uma imagem do espaço HSV para o espaço RGB.

• Carregue no display a imagem no espaço HSV.

• Selecione, dentro do menu da janela gráfica, a cadeia de comandos“Transformações – Transformação de Cores – RGB para HSV”

• Vai aparecer a janela HSV to RGB Input Bands. Selecione as bandas desejadas eclique em OK.

Nota: Ao executar o processo RGB-HSV selecionando o display em vez da opção availablebands... , o ENVI capta as cores do display ativo, e não os dados da imagem com ohistograma natural. Se isso for feito, será impossível retornar ao estado original RGB com aHSV criada. Se for o caso de criar com as cores do display, é recomendável que se zere ohistograma clicando, dentro do menu da janela gráfica , a opção “realce – [scroll] – linear 0-255”.

8. Para Entender Melhor: O sistema de cores

As imagens multiespectrais de sensoriamento remoto são compostas por diversasbandas, que podem ser visualizadas na forma de composições coloridas de três bandas.As composições constituem-se em uma poderosa forma de sintetizar, numa únicaimagem, uma grande quantidade de informação, ao mesmo tempo em que representamessa informação em diferentes cores, facilitando assim a sua interpretação.

Geralmente, três propriedades básicas das superfícies representadas nas imagens desensoriamento remoto são utilizadas:

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Tonalidade

A tonalidade refere-se ao brilho dos objetos que compõem a cena. Os tons estãorelacionados às propriedades de reflexão dos materiais em superfície e dependem daporção do espectro electromagnético coberto pelas imagens consideradas.

Textura

A textura é definida como uma combinação entre magnitude e freqüência da variaçãotonal numa imagem, produzida pelo efeito conjunto de todas as pequenas feições quecompõem uma área em particular na imagem.

Embora possam ser consideradas como propriedades independentes, tonalidade etextura, na realidade, possuem relações íntimas: sem variações em tonalidade, nenhumamudança na textura poderia ser recebida (Crósta, 1993, p. 57).

Contexto

O contexto refere-se aos detalhes como tons, texturas e padrões (que são arranjos detons e texturas), os quais devem ser considerados em relação a atributos conhecidos doterreno.

Na parte seguinte, vão ser apresentados os modelos mais usados no tratamento digitaldas imagens de satélite.

8.1 Espaço de cores RGB

O modelo de espaço de cores RGB é provavelmente o mais usado entre os modelos decores, especialmente para dados de 8 bits. A teoria do espaço de RGB (vermelho-verde-azul), de Thomas Young (1773-1829), é baseada no princípio de que diversos efeitoscromáticos são obtidos pela projeção da luz branca através dos filtros vermelho, verde eazul e pela superposição de círculos nas cores projetadas.

A luz branca é produzida se os três círculos coincidirem. A luz branca é umacomposição entre as cores primárias: vermelho, verde e azul. As cores primárias nãopodem ser produzidas pela mistura de duas delas, por isso são definidas como coresprimárias aditivas.

Figura E-9: Círculos representando ascores primárias (a) e secundárias (b)do sistema aditivo, onde asinterseções indicam a cor resultanteda soma entre as cores dos círculoscorrespondentes.

FONTE: Marshall (1996),www.yarc.com/colortut.htm

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Figura E–10: Composição Colorida RGB das bandas do TM (321 e 421)

Outras cores são produzidas quando duas cores se misturam:

vermelho + azul → magenta

vermelho + verde → amareloverde + azul → ciano

Com a variação da quantidade relativa das cores primárias, uma enorme gama de corespode ser produzida, se incluir diversos tons a cada uma delas.

Usando-se filtros, as cores podem ser subtraídas da luz branca:subtração de vermelho → cianosubtração de verde → magentasubtração de azul → amarelo.

Essas cores são definidas como cores primárias subtrativas.

O uso das cores primárias ou secundárias possibilita a representação de qualquertonalidade de cores: monitores de televisão utilizam cores primárias aditivas e processosde impressão litográfica colorida, cores primárias subtrativas.Portanto, caso soubermos lançar mão deste recurso das cores, aliado com oconhecimento do comportamento dos alvos em cada banda espectral, podemos obtercomposições coloridas muito eficazes no que diz respeito a distinção destes alvos para ointérprete visual

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Como vimos anteriormente, reforçado pela Figura E-11, a vegetação tem alta respostaespectral na banda 4 do TM. Vamos vercomo aparece a vegetação em duascomposições RGB (TM3-TM2-TM1 eTM4-TM2-TM1):

Nitidamente, há um destaque maior paraa vegetação na composição RGB-421,facilitando sobremaneira a interpretaçãovisual da imagem.

A figura a seguir mostra o cubo RGB paradados de 8 bits, no qual a quantidade dequalquer cor primária varia de 0 até 255.Matematicamente, uma cor qualquer C édada por:

C = r.R + g.G + b.B,

onde R, G e B são as três cores primárias er, g e b são os coeficientes de mistura. Estas são geralmente limitadas ao intervalo 0 ≤

r,g,b ≤ 1 (Crósta, 1993, p. 59).

A cor C pode ser plotada no espaço de cores RGB usando-se os coeficientes de mistura(r,g,b) como coordenadas. Os eixos do espaço de cores RGB são linhas de coresprimárias puras, que aumentam em intensidade com a distância da origem.

A origem é representada pelo preto (valor mínimo: 0, 0, 0), estando a cor branca situadana sua diagonal (valor máximo: 255, 255, 255). Diferentes tonalidades de cinza serãoproduzidas se quantidades iguais das cores primárias forem misturadas (r=g=b). Portanto,a diagonal tracejada entre o preto e o branco representa o chamado eixo cinza ou eixoacromático (Crósta, 1993, p. 60). Nessa linha, os valores r, g, b são proporcionalmenteiguais. Nos três planos em que uma das cores é igual a 0, estão representadas todas ascores que podem ser obtidas ao se misturar apenas duas primárias e, particularmente, ascores formadas por quantidades iguais delas (ciano, magenta e amarelo).

8.2. Espaço dos atributos de cor (matiz,saturação e brilho)

Resumidamente, podemos dizer que o matiz informaa cor predominante em um determinado pixel daimagem. O valores de matiz são dados por ângulosque variam desde 0o (correspondendo ao vermelho)a 3600 (vermelho igualmente, pois 3600=00). Asoutras duas cores primárias, verde e azul, têmvalores de matiz iguais a 1200 e 240o

respectivamente.

Já a saturação tem como função estimar a purezada cor. Quanto mais saturada, isto é, quanto maioro valor de saturação, mais pura será a cor. E a

Figura E-11: Cubo RGB (Fonte: P.R.Menezes, 1995).

Figura E-12: Hexacone do espaço de coresHSV. FONTE: adaptada de Foley et al.

(1990), p.590

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pureza também está relacionada com a quantidade de cor branca presente na mesma.

Quanto ao brilho, ele nos dá a noção, de maneira geral, de quão iluminada está a imagemnaquele momento. Ou então, em termos mais apropriados ao sensoriamento remoto, umanoção da resposta espectral de um objeto em uma dada banda de um sensor orbital ouaerotransportado.

Tanto os valores de saturação quanto os de brilho, estão compreendidos entre 0 e 1.Embora estes intervalos de valores, bem como o de matiz, sejam uma notação (poderiamvariar de 0 a 255, por exemplo), eles são de uso corrente e aceitos consensualmente.Porém, encontram-se exemplos de espaços de atributos onde os intervalos difiram destanotação.

São encontrados na literatura diversos modelos com o propósito de representar osatributos de cor, dentre os quais destacamos alguns abaixo. Os modelos implementadosno ENVI são o HSV (modelo hexacônico), HSL e o IHS. Os demais, embora não estejama disposição do usuário, podem ser codificados em IDL para posterior utilização com oENVI.

8.2.1. Modelo de cores HSV (hexacônico)

Smith (1978) descreveu um modelo de cores na base da geometria piramidal de umhexacone.

Geometricamente, o espaço HSV é parecido com um modelo RGB. A altura do hexágonocorresponde ao eixo acromático do cubo RGB (Shih, 1995, p. 1223).

No eixo da estrutura hexacônica situam-se os dados de valor(V), tendo origem (0) novértice e máximo valor (1) na base.

A distância de um ponto P, em qualquer seção transversal hexagonal da pirâmide até umponto Pe, dado pela interseção do eixo deste com a seção hexagonal, nos dá o valor dasaturação (S), que irá variar de 0 a 1.

Por fim, o matiz (H) é o ângulo formado pelos segmentos de reta que ligam P a Pe e Vvea Pe, onde Vve é notado como o vértice correspondente ao vermelho. No sentido anti-horário, partindo de Vve. Detalhes do procedimento da função no capítulo 7 deste mesmoguia.

8.2.2. Modelo de cores HSV de Harrington (1987)

Este modelo de cores é baseado na geometria de um cilindro, que se assemelha aosistema de cores de Munsell e utilizado por Kruse & Raines (1984), que originalmente foidesenvolvido para utilizações geológicas e foi aplicado para aumento de contraste.

A transformação do espaço de cores RGB para o HSV começa, primeiramente, pelarotação do sistema de eixos do espaço RGB, dada pela seguinte transformação linear:

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Após, os valores de matiz (H), saturação (S) e intensidade (V) são obtidos por meio dasigualdades dadas abaixo:

Onde 0 ≤ S, V ≤ 1 e 0 ≤ H ≤ 2π

A transformação inversa, será dada por:

8.2.3. Modelo de cores HLS

A transformação do sistema de coordenadas cilíndricas paraum cubo resulta o modelo de pirâmide duplo-hexacônica.

Aqui, como acontece com V no HSV, os valores deluminosidade (L) encontram-se no eixo da estruturapiramidal, variando de zero (embaixo) a um (no topo).

No entanto, diferentemente do que ocorre no HSV, o valoresde L e S nos quais obteremos o mais forte nível deluminosidade e saturação é em L=0.5 e S=1.0, enquanto queno HSV, para se ter o mesmo efeito, teríamos V=1.0 eS=1.0 (Foley, et al., 1990). Figura E–13: Modelo do hexágono

Duplo (Fonte: Shih, 1995).

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A saturação, assim como o matiz, é obtida de forma similar a saturação no HSV.

L = (máx + mín) / 2quando máx = mín, S = 0 e H não é definido.

S = (máx - min) / (máx + mín), quando L < 0,5.S = (máx - mín) / (2 - máx - mín), quando L > 0,5.

H = (G - B) / ( máx - mín), quando R = máxH = 2 + [(B - R) / (máx - mín)], quando G = máx.H = 4 + [(R - G) / (máx - mín)], quando B = máx.

A transformação inversa inicia-se pela escolha do ângulo do matiz no intervalo [0 360]. (R,G, B) = (L, L, L), quando S = 0 e H não é definido.

8.2.4. Modelo de cores IHS

O espaço de cores conhecido por IHS (Intensity, Hue, Saturation) é uma forma alternativaao espaço RGB de representação de cores. As cores são definidas pelos atributos deintensidade ou brilho, matiz e saturação. Esses atributos podem ser analisados emanipulados individualmente, ao contrário do sistema RGB, onde eles sãointrinsecamente interligados (Crósta, 1993, p. 67).

O espaço IHS pode ser graficamente representado como um cone e usa coordenadascilíndricas polares para representar as cores, ao invés de coordenadas cartesianas comoo sistema RGB. O vértice do cone IHS representa o preto, enquanto o seu eixo coincidecom o eixo acromático. A intensidade aumenta em sentido contrário ao do vértice. Umaseção circular do cone mostra a variação de matizes ao redor de perímetro. A saturaçãoaumenta para fora do centro, passando de cinza para tons pastéis e destes para matizesespectrais puros.

Intensidade

→ medida da energia total envolvida em todos os comprimentos de onda responsáveispela sensação de brilho dessa energia incidente sobre o olho

→ distância de um ponto até a origem ou ápice do cone.

Matiz

→ medida do comprimento de onda médio da luz que ele reflete ou emite define a cor doobjeto

→ seqüência radial ao redor dos círculos de saturação e do eixo de intensidade (ânguloentre 0° e 360°):

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Matiz

TM

DN

0 o

Verde

0

120 o

Vermelho

85

240 o

Azul

170

360 o

Verde

255

Saturação

• Expressa o intervalo de comprimentos de onda ao redor do comprimento de ondamédio no qual a energia é refletida ou transmitida

• Distância radial do ponto até o eixo central do cone:

alto valor de saturação →→→→ na imagem TM, cor espectralmente pura

baixo valor de saturação →→→→ na imagem TM, mistura de comprimentos de onda (tons pastéis).

8.2.5. Modelo L*u*v* da CIE

Em 1931, a Commision Internationale de l'Eclairage (CIE) definiu três primáriaspadronizadas (X, Y, Z) para substituir as cores vermelha, verde e azul. Este modelo decores proporciona uma medida simples de cores, do ponto de vista computacional, deacordo com o sistema de cores de Munsell, que representa um espaço de coresaproximadamente uniforme. Entende-se por uniforme o espaço de cores no qual avariação de cores percebida pelo observador é linearmente proporcional a mudança devalor do atributo correspondente ao brilho da cor.

Em 1976 a CIE divulgou um espaço de cores que mais se aproximava de um espaço decores uniforme: o L*u*v*. A transformação do espaço de cores RGB - padrão NTSC - parao sistema L*u*v*, parte da transformação linear dada abaixo:

Donde obtemos os valores de L*, u*, e v*, em função de X, Y e Z:

L* = 116(Y / Y0)1/3 – 16, Y / Y0 > 0.01

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u* = 13L*(u - u0 )

v* = 13L*(v - v0 )

onde Y0=1, u0=0,201 e v0 = 0,461, constantes.

Com x, y e z, valores triestímulos normalizados:

Logo, x + y + z = 1, ou seja, z = 1 - x - y

Portanto, tendo-se os valores de L*, de u* e de v*, facilmente podemos retornar aosvalores de X, Y e Z, onde então aplicamos a transformação linear inversa para obtermosde novo os valores de RGB:

8.2.6. Modelo de IHS da CIE

Na descrição acima, L* representa a intensidade, u* representa a variação decromaticidade do verde até vermelho e v* representa a variação de cromaticidade do azulaté amarelo. Um espaço de cores IHS define-se pelas seguintes equações:

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8.2.7. Modelo de IHS de Pratt (1991)

A transformação do espaço de cores RGB para o IHS, segundo Pratt (1991)primeiramente é dada pela seguinte transformação linear:

Após, os valores de matiz (H), saturação (S) e intensidade (V) são obtidos por meio dasigualdades dadas abaixo:

Onde 0 ≤ S, V ≤ 1 e 0 ≤ H ≤ 2π

A transformação inversa, será dada por:

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F: Classificação

A classificação de objetos ou fenômenos é feita pela escolha das características que osdescrevem para diferenciá-los entre si. Na definição matemática, usa-se o espaço deatributos ("feature space"), que é essencial para se entender como funciona aclassificação de imagens multiespectrais. No processamento digital, a cada eixo desseespaço são atribuídos os níveis de cinza de uma determinada banda espectral.

Os métodos de classificação se dividem basicamente em duas categorias: a classificaçãosupervisionada e a não-supervisionada. Nesta segunda não há qualquer conhecimentoprévio do classificador sobre os atributos das classes pertinentes a cena, enquanto quena classificação supervisionada, o classificador orienta sua busca de classes a partir deamostras de treinamento feitas anteriormente com as classes de interesse da cena.

Alguns dos algoritmos clássicos, tanto de classificação não-supervisionada quantosupervisionada, são descritos a seguir.

1. Classificação não-supervisionada

1.1. Isodata

O método de classificação isodata é, provavelmente, o mais conhecido e é descrito comoum meio de interpretação de imagens de sensoriamento remoto assistida por computador.O programa de classificação identifica padrões típicos nos níveis de cinza. Esses padrõessão classificados efetuando-se visitas de reconhecimento a alguns poucos exemplosescolhidos para determinar sua interpretação. Em razão da técnica usada nesseprocesso, os padrões são geralmente referidos como "clusters" (agrupamentos ounuvens) (Eastman, 1994, p. 104). Neste tipo de classificação, as classes sãodeterminadas pela análise de agrupamentos ("cluster analysis").

Vantagens Desvantagens

O usuário tem pouco controle sobre aseparação entre classes.

Não requer um conhecimento prévioda área de estudo

Determinação do número de classes.

Podemos dizer que, no caso das classificações não-supervisionadas, quanto maior aheterogeneidade das amostras, maior a certeza de que todas as classes possíveisestarão representadas (Novo, 1988, p. 285). Os pixels nas áreas de treinamento são,então, submetidos a algoritmos de agrupamento ("clustering"), que determinam oagregamento natural dos dados, considerando sua distribuição num espaço de ndimensões (no caso, bandas espectrais).

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• Selecione, dentro do menu principal, a cadeia de comandos “Classificação – NãoSupervisionada – IsoData” .

• Aparece a caixa de diálogo do arquivo de entrada para a classificação (Figura 1).

Número de classes

O usuário precisa determinar o número de classes para as quais o computador devecalcular o algoritmo de grupamento. O valor padrão é de cinco classes.

Número de iterações (repetições do processo)

A cada iteração, recalculam-se e reclassificam-se os pixels, considerando-se os novosvalores médios. Além disso, o usuário pode determinar o desvio padrão e o erro dedistância mínima.

• Clique no botão "OK" para aceitar os parâmetros da classificação isodata.

Para maiores detalhes técnicos, consulte a bibliografia “Tou, J. T. and R. C. Gonzalez,1974. Pattern Recognition Principles, Addison-Wesley Publishing Company,Reading, Massachusetts”.

1.2. K-Means

O ENVI também oferece o método K-Means para realizar classificações nãosupervisionadas. O Método K-Means calcula inicialmente as classes distribuindo em umaclasse uniformemente no espaço e então aglomera classe por classe em um processoiterativo usando a técnica de distância mínima. Melhor será a classificação quanto melhorfor agrupada a nuvem de pixels. A classificação estará pronta quando o número deiterações definido pelo usuário for concluído, ou quando for alcançado o critério denúmero de pixels que mudam de classe (Change Threshold); por exemplo, seescolhermos 5%, e, se menos de 5% dos pixels “migrarem” de uma classe para a outra, o

Figura F – 1: Caixa de diálogo dos parâmetros daclassificação isodata.

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critério estará alcançado. Para maiores detalhes técnicos, consulte a bibliografia “Tou, J.T. and R. C. Gonzalez, 1974. Pattern Recognition Principles, Addison-WesleyPublishing Company, Reading, Massachusetts”.

• Selecione, no menu principal, a cadeia de comandos “Classificação – NãoSupervisionada – K-Means”

• Selecione o arquivo desejado, clique em OK e aparecerá a janela “K-MeansParameters” (Figura 2)

• Preencha todos os parâmetros e clique em OK. O resultado aparecerá na lista debandas disponíveis

2. Classificações supervisionadas

O princípio de classificação supervisionada é baseado no uso de algoritmos para sedeterminar os pixels que representam valores de reflexão característicos para umadeterminada classe. A classificação supervisionada é a mais utilizada na análisequantitativa dos dados de sensoriamento remoto.

Etapas de uma classificação supervisionada:

1. Definição das classes nas quais a imagem vai ser dividida (por exemplo: água,floresta, floresta degradada, agricultura, pasto, áreas urbanas, solo puro, rochas).Ferramentas de auxílio: Dispersograma Bi-dimensional (Tutorial B), VisualizadorN-Dimensional (Capítulo 3)

Figura F – 2 : Caixa dediálogo dos parâmetros daclassificação K-Means

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2. Escolha de amostras de treinamento para cada classe pelo uso de mapastopográficos, aerofotos, trabalho de campo, etc. e controle com a ajuda deavaliações estatísticas. O conjunto dos pixels que fazem parte de uma classechama-se assinatura da classe. Ferramentas de auxílio: Módulo de Região deInteresse (Tutorial C)

3. Aplicação de um algoritmo de classificação em quetodos os pixels são classificados conforme o métodoestatístico escolhido (porexemplo, Métodos doParalelepípedo, MínimaDistância, Mapeador deângulo espectral("Spectral AngleMapper", SAM), MáximaVerossimilhança).

4. Homogeneização doresultado declassificação compassos de filtragens,tais como aglutinação ("clump") e peneiramento ("sieve").

5. Vetorização dos contornos e produção de mapas temáticos com o resultado daclassificação.

A interpretação visual é limitada à observação de apenas três bandas, enquanto asclassificações automáticas são aplicadas a qualquer número de bandas que se queira.

A Figura F-3 mostra que um pixel é caracterizado por um nível de cinza próprio em cadabanda disponível.

Considerando-se que os níveis decinza da classe "água encontram-se, na banda 1, no intervalo entre15 e 25 e, na banda 4, entre 80 e120, podemos classificar um pixelde valor de cinza de 18 na banda1 e de 120 na banda 4, paraclasse "água". Esse exemplomostra que o tempo decomputação aumenta quantomaior o número de classes e debandas.Nas classificaçõessupervisionadas, se está emconstante interação com oprocesso de análise. Selecionam-

Valores de cinza dos pixels

Figura F –3: Exemplo de valores de cinza em todas as bandasdo sensor LANDSAT TM (Gegg, 1989, p. 16).

Figura F–4: Esquema de classificação automática(Lillesand e Kiefer, 1987, p. 687).

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se áreas de treinamento ou amostra de treinamento("training areas") da imagem como parâmetros para a classificação.

As áreas de treinamento representam o comportamento médio das classes que deverãoser mapeadas automaticamente (Novo, 1988, p. 283).

Todos os pixels dentro de uma área de treinamento para uma dada classe constituem ochamado conjunto de treinamento para aquela classe (Crósta, 1993, p. 115). A FiguraF-4 descreve os passos de uma classificação automática. O resultado final é uma imagemde uma só banda. Para facilitar a interpretação visual, deve-se colorir o resultado daclassificação.

2.1. Método do paralelepípedo

O método do paralelepípedo considera uma área no espaço de atributos ao redor doconjunto de treinamento. Essa área tem a forma de um retângulo, definindo os níveis decinza máximo e mínimo do conjunto de treinamento. Os lados desse retângulo, que incluiuma classe própria, chamam-se os limites de decisão dessa classe. Os pixels queexcedem os limites de decisão, como os pixels nas áreas de inseparabilidade,apresentam problemas na sua distribuição em uma classe (Figura F-5). A correlaçãonormalmente existente entre bandas vai causar uma distribuição ao longo da reta de 45ºno espaço de atributos e os limites de decisão vão sempre abranger alguns pixels nãopertencentes à classe (Crósta, 1993, p. 117).

Definição das amostras de treinamento

A determinação das amostras de treinamento pressupõe bons conhecimentos eminterpretação de imagens de satélites. Além disso, o uso de outras fontes de informação,como mapas, aerofotos, e também de dados estatísticos, ajudam a avaliar se a classedefinida nas amostras de treinamento corresponde, de fato, à superfície natural. Naprática, escolhem-se as amostras de treinamento em várias bandas.

• Determine as amostras de treinamento em uma imagem favorável (9 ou 10classes) com Região de Interesse.

Figura F-5: Esquema de classificação porparalelepípedo (Fonte: Richards, 1993, p.193).

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• Clique com o botão direito do mouse sobre a imagem e selecione a opção “ROITool..” no menu de atalho

• Clique no botão "New Region" e inicie a definição de um polígono em uma classereconhecida na imagem escolhida.

• Na janela de controle de regiões de interesse (Figura F-6), aparece esta novaregião.

• Determine um nome, a cor e o tipo de preechimento da ROI clicando no botão“Edit” da janela “ROI Tool”.

Ao mesmo tempo, a região aparece sobre a imagem associada, na cor escolhida. Repitaesse passo para cada classe que se deseje implementar no algoritmo de classificação. Onome do arquivo de saída deve ter extensão .roi.

A seleção de amostras de treinamento foi padronizada, o que torna possível a aplicaçãodas mesmas amostras em várias classificações sem a necessidade de recarregá-las. Istosimplifica a comparação dos resultados das classificações.

• Selecione a cadeia de comandos "Classificação - Coleção de Amostras".Determine as bandas de entrada na caixa de diálogo "Classification Input File".Clique "OK". Selecione o algoritmo de classificação no menu "Algorithm", na janela"Endmember Collection:...", assim como o arquivo espectral no menu sob o item

Figura F –6: Definição de amostras detreinamento.

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"Import Spectral Library": se arquivo ASCII, região de interesse (ROI), bibliotecaespectral ou estatístico. Por fim, clique no botão "Apply".

A Tabela 1 mostra os canais do LANDSAT 5 e as qualidades de cada banda parainterpretação visual.

Tabela 1. Aplicações das bandas do LANDSAT 5 (Lillesand & Kiefer, 1979, p. 567).

Banda EspectroComprimento de

OndaAplicações

TM 1 azul (VIS) 0,45 - 0,52 - Boa penetração na água (mapeamento dolitoral) Distinção solo / vegetação

TM 2 verde (VIS) 0,52 - 0,60 - Reflexão máxima no espectro verde-Determinação da vitalidade da vegetação

TM 3 vermelho (VIS) 0,63 - 0,69- Absorção alta de clorofila- Distinção solo / vegetação- Diferença dos tipos de trigo

TM 4 NIR 0,76 - 0,90- Reflexão alta da vegetação- Determinação da massa orgânica- Distinção terra / água

TM 5 MIR 1,55 - 1,75

- Absorção mínima da água- Determinação do conteúdo de água no soloe na- Vegetação- Distinção nuvem / neve- Aplicações geológicas

TM 6 TIR 10,4 - 12,5

- Determinação de temperatura e umidadedas superfícies terrestres- Análise de "stress" da vegetação- Distinção cidade / campo

TM 7 MIR 2,08 - 2,35

- Aplicações geológicas- Diferença entre os minerais e rochas- Determinação do conteúdo de água no soloe na vegetação

Etapas para a classificaçãopor paralelepípedo

• Selecione a cadeia decomandos “Classificação– Supervisionada –Paralelepípedo ".

• Após selecionar, na caixade diálogo, um arquivo deentrada de imagem,aparece uma outra caixaonde se definem osparâmetros declassificação pelo método do paralelepípedo (Figura F-7). Clique em OK.

Figura F –7: Caixa de diálogo de parâmetros daclassificação por paralelepípedo.

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Definição de máscara

Tornou-se possível a eliminação de áreas específicas dos processos de classificação pormeio de imagem-máscara (ver Cap. Ferramentas).

Visualizar o resultado da classificação

Quando termina o cálculo de classificação por paralelepípedo, o resultado apareceautomaticamente na lista das bandas disponíveis. Note que o resultado da classificação éuma imagem só, que é carregada em modo "Gray Scale" (imagem em tons de cinza).

2.2. Método da distância mínima

Caso do tamanho dos conjuntos de treinamento seja pequeno, recomenda-se um métodode classificação mais simples, como o algoritmo de distância mínima (Richards, 1993, p.189). Este algoritmo não usa uma matriz de covariância, por isso não é tão flexível comoo algoritmo da classificação por máxima verossimilhança (Maxver). Os modelos declasses são caracterizados pela simetria espectral.As classes podem ser definidas com base em dados estatísticos, calculando-se a médiade cada classe, em cada banda espectral. O método de distância mínima atribui cadapixel desconhecido à classe cuja média seja mais próxima a ele.

• Selecione a cadeia de comandos “ Classificação – Supervisionada – DistânciaMínima ".

• Note que os passos da classificação são os mesmos que foram apresentados paraclassificação no método de paralelepípedo. A única diferença encontra-se na caixade diálogo de definição dos parâmetros, onde pode-se determinar um erro dedistância máxima a ser aplicado para classificar a imagem.

• Use o mesmo arquivo de região de interesse que foi usado anteriormente para aclassificação por paralelepípedo e inicie a classificação pela distância mínima.Examine as estatísticas das regiões de interesse para determinar o desvio padrãoe o erro de máxima distância.

2.3. Método da máxima verossimilhança (Maxver)

A classificação Maxver é a classificação supervisionada mais aplicada no tratamento dedados adquiridos por satélites. Este método é baseado no princípio de que a classificaçãoerrada de um pixel particular não tem mais significado do que a classificação errada dequalquer outro pixel na imagem (Richards, 1993, p. 321). O usuário determina asignificância nos erros de atributos especificados para uma classe em comparação aoutras. Por exemplo, tendo-se duas subclasses da classe "trigo", seria mais aceitávelclassificar um pixel particular na subclasse "milho" para a subclasse "cevada" do que paraa classe "água".

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A eficácia do Maxver depende, principalmente, de uma precisão razoável da estimativa dovetor médio (m) e da matriz de covariância (S) de toda classe espectral. Isso depende daquantidade de pixels incluídos nas amostras de treinamento.

Sendo x o vetor correspondente ao um pixel nas N classes envolvidas, o vetor médio dospixels pertencentes a uma classe é dado por:

onde K é o número de pixels na classe e E(x) a esperança de x, uma notação estatísticapara estimar a média de x.

Já a matriz de covariância será dada por

Cada amostra de treinamento é representada por pixels com reflexão característica e valecomo área de referência dos níveis de cinza da classe. O resultado do Maxver é melhorquanto maior o número de pixels numa amostra de treinamento para implementá-los namatriz de covariância. Se os tamanhos das amostras de treinamento para as classes élimitado, recomenda-se um método de classificação mais simples e rápido, que não useuma matriz de covariância (p.ex.: método da distância mínima ou do paralelepípedo).

Nas classificações em que se usa o algoritmo Maxver, cada classe é determinada por ummodelo de classes normal e multivariado. Este modelo toma conta das extensões dedados em direções espectrais determinadas.

Crósta (1993, p. 123) considera que o método Maxver deve ser aplicado quando oanalista conhece bem a imagem a ser classificada, para que possa definir classes quesejam representativas.

• Selecione, dentro do menu principal, a cadeia de comados “Classificação –Supervisionada – Máxima Verossimilhança".

Ao contrário das classificações mostradas acima, a possibilidade de se digitar um valorpara o desvio padrão é substituído pela caixa de texto rotulada "Image Threshold". Digiteum valor entre 0 e 1 para controlar a probabilidade dos parâmetros da classificaçãoMaxver.

2.4. Mapeador de ângulo espectral ("Spectral Angle Mapper", SAM)

O SAM é um método de classificação que usa o ângulo entre as amostras de treinamentono espaço de n-dimensões para determinar os pixels para uma determinada classe. Oalgoritmo determina a similaridade espectral entre dois espectros e calcula o ângulo entreeles. Os ângulos são tratados como vetores no espaço n-dimensional (Figura F-8).

Esta técnica possui a grande vantagem de os espectros ("endmembers") não serem muitosensíveis aos efeitos da iluminação e do albedo. Arquivos em formato ASCII, curvas

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espectrais da biblioteca espectral e, também, regiões de interesse podem ser usadoscomo entrada da classificação. Ângulos menores representam relações mais próximas aoespectro de referência. Pixels fora do ângulo máximo definido não são classificados.

A aplicação do SAM considera dados reduzidos à reflectância aparente (reflectânciaoriginal multiplicada por alguns fatores deganho não conhecidos, que dependem datopografia e da sombra). O SAM só usa adireção dos vetores, e não o seu módulo, o quesignifica que todas as iluminações possíveissão tratadas da mesma maneira. A cor de ummaterial é definida pelo seu vetor próprio.

• Selecione, no menu principal, a cadeiade comandos “ Classificação –Supervisionada – Spectral AngleMapper”

• Depois de selecionar no diálogo arquivode entrada de uma imagem, aparece umoutro diálogo para a definição dosparâmetros de classificação pelo SAM(Figura F-9).

• Defina as regiões de interesse.. Examineas estatísticas das regiões de interessepara determinar o desvio padrão e o erro

Material B

Material A

Banda J

Banda I

ÂnguloEspectral

Figura F –8: Exemplo de SAM bidimensional.

Figura F –9: Caixa de diálogo doconjunto de espectros do SAM.

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de máxima distância.

Note que as regiões de interesse também podem ser extraídas pelos dispersogramasbidimensionais e pelo Visualizador n-dimensional. Arquivos de polígonos no formatoASCII e curvas espectrais da biblioteca espectral também podem ser usados comoentrada de classificação.

2.5. Classificação por distância de Mahalanobis

O classificador da distância de Mahalanobis é similar ao da distância mínima e usaestatísticas para cada classe, porém, ele supõe que a covariança das amostras sãoiguais, portanto, é um classificador ainda mais rápido que o método de mínima distância.

• Selecione a cadeia de comandos "Classificação - Supervisionada - MahalanobisDistance", no menu principal ou na caixa "Coleção de Amostras...".

• Selecione a imagem desejada, clique em OK e aparecerá a janela “MahalanobisDistance Parâmeters”.

• Preencha os parâmetros e clique em OK.

Classificação por "Binary Encoding"

• Selecione a cadeia de comandos "Classificação - Supervisionada - BinaryEncoding", no menu principal ou na caixa "Coleção de Amostras...".

3. Visualizador N-Dimensional ("N-dimensional Visualizer")

O visualizador n-dimensional é um dispersograma de pontos em n-dimensões, onde ndepende do número de bandas usadas (Boardman, 1993; Boardman & Kruse, 1994). Ascoordenadas dos pontos selecionados no espaço n-dimensional são compostas de nvalores que descrevem a radiância ou reflectância espectral em cada banda para todos ospixels. A distribuição desses pontos no espaço n-dimensional é usada para estimar onúmero dos valores extremos ("endmembers") e as assinaturas puras das bandas.

Selecionar os dados

Antes de carregar o visualizador n-dimensional, ousuário precisa determinar uma região de interesse,incluindo pixels de máxima variedade espectral. Definaesta região na ferramenta das regiões de interesse. Asregiões de interesse podem ser extraídas da imagemrealçada, mas também de imagens tratadas com oalgoritmo de fração mínima de ruído ("minimum noisefraction"). É importante dizer que a região de interesseinclui uma grande variedade de reflectância. Figura F –10: Caixa de diálogo

de entrada de regiões deinteresse do visualizador n-

dimensional.

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Implementação das regiões de interesse

• Selecione , dentro do menu principal, a cadeia de comandos "Ferramentas –Região de Interesse – Exportar ROI´s para Visualizador n-D”.

• Depois de selecionar o arquivo de imagem de entrada, aparece uma outra caixa dediálogo que possibilita a escolha de uma região de interesse a ser utilizada novisualizador n-dimensional (Figura F-10).

Janela de visualizador n-dimensional

• Clique, na lista, a região de interesse desejada, o que provoca a aparecimento dacaixa de diálogo de controle de visualizador n-dimensional (Figura F-11a) e da telado visualizador n-dimensional (Figura F-11b).

A caixa de diálogo de controle do visualizador n-dimensional

Depois que os níveis de cinza das regiões de interesse são carregados, aparece a caixade diálogo de controle do visualizador de n-dimensional,junto com o visualizador n-dimensional

Seleção das bandas

Inicialmente, a janela do visualizador aparece em preto.Nos controles do visualizador n-dimensional aparecemtodas as bandas carregadas, com botões numerados(em preto) para cada uma (Figura F-11a).

• Para selecionar uma banda, clique sobre seunúmero correspondente na caixa de controle dovisualizador. O botão torna-se branco.

• Automaticamente, aparecem os pixelscorrespondentes a essa banda, em branco, najanela do visualizador n-dimensional (Figura F-11b).

• Selecionando-se duas bandas, produz-se umdispersograma bidimensional; clicando-se trêsbandas, um dispersograma tridimensional, etc.

Figura F –11: Caixa dediálogo de controle do

visualizador n-dimensional (a) e Janela

do visualizador n-dimensional (b).

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Escolha das dimensões e giro do dispersograma

É necessário escolher-se três bandas, no mínimo, para o uso da função "Start/Stop". Oseixos giram automaticamente, sendo possível observar os pixels no espaço tridimensional(ou n-dimensional, se mais bandas forem escolhidas). Para visualizar os eixos, selecione,dentro da caixa de diálogo “Options” , a opção “Axes: On”.

• Arraste o "mouse" com o botão esquerdo pressionado, na tela do visualizador n-dimensional, para girar os eixos coordenados.

Definição de regiões de interesse

Para interromper a rotação, deve-se clicar o botão "Start/Stop", quando o dispersogramamostrar uma projeção conveniente para diferenciar nuvens de pixels. Certifique-se de quena caixa de texto a esquerda do botão de escolha está escrito "Define ROI". No casodesta caixa indicar o texto "Drive Axes", clique o botão de escolha para carregar o texto"Define ROI".

Definir várias regiões de interesse, arrastando o "mouse" com o botão esquerdopressionado, e fechar o polígono com um clique no botão direito do "mouse". Usar váriasprojeções diferentes para determinar um grupo maior de pixels isolados. Pode-se definiruma cor própria para cada classe, clicando-se no botão "Red" e arrastando o cursor do"mouse" para cor desejada.

Exportar as classes definidas

• Clique no botão "Export" para salvar as regiões de interesse atualmente obtidas eexportá-las pela caixa de diálogo "Define ROI's". Esta região de interesse é criadapara localizar os pixels correspondentes na imagem de entrada.

• Clique no botão "Export All" para gravar todas as regiões de interesse criadas.Abra a caixa de diálogo de região de interesse para gravar as regiões escolhidas everifique as estatísticas.

Utilize as regiões de interesse obtidas pelo método do visualizador n-dimensional eimplemente-as na classificação SAM.

4. Comparação dos resultados das classificações

O controle dos resultados de classificação é um dos passos mais importantes para sechegar a um resultado bem homogêneo, mas também para controlar a qualidade dasdiferentes classificações aplicadas. A classe que normalmente causa a maiorpercentagem de pixels classificados incorretamente é a classe "cidade". No exemplo dedetecção de cidades, pode ser avaliada a eficácia de cada classificação.

• Compare os três melhores resultados das classificações, conferindo com aimagem original.

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• Abra várias janelas aplicando as funções "Link" e "Maximize". Avalie a qualidadedos resultados obtidos pelos diferentes métodos de classificação. Examine asestatísticas de todos os resultados.

Estatísticas de classes

Os resultados de classificação podem ser verificadoscom o controle visual ("On/Off") de alguns pixelsescolhidos por acaso, mas também com a análise deestatísticas.

• Selecione a opção "Classificação – PósClassificação – Estatísticas de Classe".

• Aparece a caixa de diálogo de arquivos deentrada. Note que só imagens classificadaspodem ser selecionadas como arquivo de entrada.

• Clique no botão "OK" na caixa de diálogo dearquivos de entrada.

• Aparece a caixa de diálogo de arquivo de entradade estatística.

• Clique no arquivo de imagem do qual se querextrair as estatísticas e clique "OK".

• Aparece a caixa de diálogo de seleção de classes.

• Selecione as classes de que deseja umrelatório e clique "OK".

Aparece a caixa de diálogo "Compute StatisticParameters" (Figura F-12). Note que sóimagens classificadas podem ser selecionadascomo arquivo de entrada. Além disso, oanalista pode escolher também as estatísticase relatórios, clicando nos rótuloscorrespondentes. As estatísticas podem sergravadas como um arquivo de estatística(extensão .sta), mas também como um arquivode relatório.

• Para aplicar os parâmetros escolhidos e iniciar o cálculo, clique o botão "OK"

Figura F –12: Caixa dediálogo de parâmetros da

estatística.

Figura F –13: Visualização daestatística

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• Para cada classe, aparecem as janelas de histograma (Figura F-13) e de relatório(Figura F-14).

4.1. Matriz de Confusão ou de Erros (Confusion Matrix ou Error Matrix)

A Matriz de Confusão ou de Erros é usada para avaliar o resultado de uma classificação.Para fazer isso ela compara os dados da verdade de campo com os da classificação,agrupando-os como mostrado na tabela 2.

Temos aqui três classes de interesse (A, B e C). A matriz de confusão restringe-se àslinhas e colunas referentes às classes A, B e C. Os componentes da diagonal principal damatriz de confusão fornecem o número de pixels corretamente classificados para cadaclasse correspondente. Por exemplo, para a classe B, no mapa temático foramcorretamente classificados 37 pixels.

Tabela 2 - Matriz de Confusão adaptada de Richards, J. A. (1986), pp. 272

Figura F –14: Relatório estatístico daclassificação.

Verdade de Campo Total Inclusão [%] Pixels bem

A B C classificados [%]

Classes do A 35 2 2 39 10,2 89,8

Mapa Temático B 10 37 3 50 26,0 74,0

C 5 1 41 47 12.8 87,2

Total pixels de campo 50 40 46 136 Exatidão Global[%]

Omissão [%] 30,0 7,5 10,9 83,1

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No entanto, para 10 pixels dessa mesma classe B no mapa temático, analisando averdade de campo, constatou-se que na realidade eles pertenciam a classe A. Bem comooutros 3 pixels que na realidade são da classe C.

Portanto, para os 50 pixels da classe B do mapa temático, 37 (74,0%) foram bemclassificados, enquanto o restante – 13 (26,0%) – foram mal classificados. Este erro declassificação é denominado erro de inclusão (commission), pois se está incluindo pixelsem uma classe quando na verdade eles pertencem a outra(s).Analisando agora do ponto de vista da verdade de campo, a classe C, por exemplo, tem41 pixels bem classificados. Porém há 2 pixels seus que são classificados como A eoutros 3 que são classificados como sendo da classe B. Este erro agora é o erro deomissão (omition), pois nos dois casos está-se a omitir pixels da classe corretaatribuindo-os a outra(s) classe(s).

Na última coluna da tabela, temos a exatidão específica de cada classe, isto é, apercentagem de pixels do mapa temático que foram bem classificados. E no final destacoluna, encontramos a exatidão global (accuracy) da classificação. Neste caso,tínhamos no total 136 pixels, sendo que no mapa temático 113 foram bem classificados, oque perfaz um percentual de 83,1% do total, que foram bem classificados.

Um subproduto da matriz de confusão, que auxilia na avaliação do classificador é ocoeficiente kappa (κ).

Uma das vantagens alegadas para uso do kappa é de que ele incorpora a informação dospixels mal classificados, e não apenas dos bem classificados como a exatidão global.

A equação que fornece o valor de kappa é dada por

onde, Σ representa o somatório em cada linha e coluna; γ é o número de linhas e de colunas;N é o número total de pontos, o somatório de toda a matriz;

Dividindo o numerador e o denominador por N 2

onde

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Grosso modo, a exatidão global seria um índice que superestima a acurácia daclassificação, e o kappa seria uma avaliação mais adequada. Para reforçar essa idéia,peguemos a mesma matriz de confusão dada acima, onde o kappa vale k = 0,747.Portanto, menor do que a exatidão global de 0,831.

Vamos agora, modificar um pouco a nossa matriz de confusão original, com o intuito defixar que o kappa realmente pode ser, geralmente, considerado um avaliador maisadequado.

Ao diminuir a exatidão das classes B e C, a exatidão global passou para 75%, uma quedade aproximadamente 10,8%. Já o kappa agora vale k = 0,626, uma diminuição de cercade 19,3%. Portanto o kappa é sensível não só a perda de acurácia global como um todo,mas também as variações dos erros de omissão e de inclusão, que ficaram maiores nasclasses B e C.

Para obter no ENVI a matriz de confusão de uma classificação, é necessário realizaralgumas tarefas de pós-classificação.

• Selecione a cadeia de comandos “Classificação – Pós Classificação”. Clique em"Matriz de Confusão" e opte entre comparar a classificação com a imagem deverdade de campo "Usando Imagem de Verdade de Campo" ou com as regiões deinteresse (ROI´s) observadas em campo "Usando ROI´s de Verdade de Campo".

Tabela 3 – Matriz de confusão anteriormodificada

Verdade de Campo Total Inclusão [%] Pixels bem

A B C classificados [%]

Classes do A 35 5 5 45 22,2 77.8

Mapa Temático B 10 32 6 48 33,3 66,7

C 5 3 35 43 18,6 87,4

Total pixels de campo 50 40 46 136 Exatidão Global[%]

Omissão [%] 30,0 20,0 23,9 75

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• Na janela "Classification Input File", você deverá escolher a imagem declassificação obtida. Caso você tenha optado por comparar com a imagem deverdade de campo , em seguida aparece janela "Ground Truth Input File" paracarregá-la. Caso você tenha optado por comparar com as regiões de interessesegue-se o passo seguinte.

• Agora tem-se que, na janela "Match Classes Parameters", selecionar entre asclasses (ou regiões) da verdade de campo e da classificação listadas - em "SelectGround Truth Class" (Figura F-15a) ou "Select Ground Truth ROI" (Figura F-15b) e"Select Classification Image", respectivamente - as que são correspondentes numae noutra imagem.

Selecione a região correspondente de cada vez e clique em "Add Combination".Terminando, clique "OK".

Após definir os parâmetros de saída da matriz de confusão o ENVI irá gerar uma tela comtodas as informações acerca da mesma (Figura F-16).

Figura F-15: Escolha de regiões correspondentes, tanto para com a Imagem decampo quanto para com as regiões de interesse

de verdade de campo.

a b

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5. ClassEdit

Esse capítulo contém uma descrição do aplicativo ClassEdit, uma das rotinas queusuários do ENVI + IDL / ENVI podem descarregar da nossa página de ProgramasEspeciais ( em www.envi.com.br , com os seguintes tópicos:

• Introdução• Modos de Visualização• Modo Básico de Operação• Definição de Áreas de Interesse• Opções de Reclassificação• Descrição dos Menus

Introdução

Mesmo escolhendo as amostras de treinamento com todo cuidado, o resultado daclassificação nunca será perfeito; em parte devido as limitações técnicas (do sistema deaquisição), em parte devido a semelhança espectral de determinadas componentes dasua imagem (por exemplo solo exposto - área urbana).

Figura F-16: Exemplo de matriz de confusão gerada pelo ENVI, aoconfrontar regiões da classificação com dados dessas regiões

obtidas no campo.

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A SulSoft desenvolveu um aplicativo - o ClassEdit - para possibilitar o usuário de corrigiráreas que foram interpretadas incorretamente no processo de classificação. Da idéiabásica de um simples editor de valores digitais - uma classe é representada pelo valornumérico do pixel, e esse pixel pode ser atribuído à uma outra classe, simplesmentemudando o valor numérico dele - o ClassEdit evoluiu para uma ferramenta sofisticadausada muitas vezes na produção deempresas brasileiras de mapeamento.

O ClassEdit é iniciado pelo menu defunções interativas (na janelaprincipal); os dados de entrada são astrês bandas R, G, ‘B da imagemoriginal, e o resultado de classificação.Caso a imagem de entrada excedaum certo tamanho, abre-se um diálogoperguntando se o usuário prefereexecutar o programa completamentena memória RAM do computador(requer memória disponível maior doque a indicada na janela), ou se eleprefere a execução em disco.

Modos de Visualização

Após o fechamento dos diálogos iniciais aparece uma janela com os seguintes elementosgráficos:

Figura F-17: Tela de Apresentação do ClassEdit

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Na parte superior da janela localizam-se os menus, detalhados em seguida. No cantosuperior direito da janela aparece uma reamostragem da imagem original, seguindo osconceitos da janela global ("scroll window") do ENVI: um retângulo vermelho, que podeser deslocado clicando-e-arrastando com o botão esquerdo do mouse, define a áreavisualizada na janela principal. O fator de ampliação na janela principal define-se com oslider "zoom" , no canto superior direito da janela.

Embaixo da imagem reamostrada aparece uma lista das classes da imagem classificada,com cor, nome e conteúdo da classe (com slider, caso tiver mais de 5 classes). No cantoinferior direito tem os botões para a definição das áreas de interesse, e uma indicação daposição atual do cursor, da classe (só para imagem principal), e posição geográfica casoa imagem original é georreferenciada.

Existem muitos modos de visualização para a janela principal (veja abaixo); a imagemreamostrada sempre aparece com a combinação de bandas escolhida na inicialização doClassEdit, após aplicado um realce linear de 2%.

Aparece também uma pequena janela no canto superior direito da tela (em geralescondido atrás da janela principal com o botão "->ENVI"; esse botão preserva a tabelade cores dos aplicativos e só tem importância para quem tem uma configuração dodisplay de apenas 256 cores (desaconselhável para trabalho com imagens de satélite).Neste caso deve-se usar este botão para restabelecer as tabelas de cores do ENVI, casoo usuário queira trabalhar no ENVI sem sair do ClassEdit antes.

Modo básico de operação

O objetivo do ClassEdit é poder modificar o resultado de classificação. Para poder efetuarisso com a máxima eficiência, o ClassEdit dispõe de opções poderosas e versáteis devisualização e edição, permitindo a seleção de um fundo (por exemplo a imagem originalr,g,b; a imagem filtrada; uma banda só, etc.) e de qualquer combinação de classes paraser sobreposta ao fundo. As classes a serem sobrepostas podem ser selecionadas:

1) clicando no quadradinho colorido ao lado de número e nome da classe

2) com as teclas 1,2,3,4,5,6,7,8,9,a,b,c,d,e,f , para até 15 classes .

Importante para uma avaliação eficiente da qualidade da classificação atual é apossibilidade de mudar rapidamente entre a imagem (em geral selecionado para o fundo)e o resultado da classificação (as classes selecionadas), o que é efetuado no ClassEditapertando a tecla "barra de espaço".

Um exemplo: Após ter carregado o ClassEdit, você seleciona as classes 1,2,4 e 6digitando as teclas 1,2,4 e 6 no seu teclado (ou clicando com botão esquerdo nosquadrinhos coloridos referentes à essas classes). Na medida em que você digita asteclas, as classes vão aparecendo uma por uma, sobrepostas à imagem original.Apertando a tecla "barra de espaço" uma vez fará com que desapareçam as classes datela (fica a imagem original); apertando novamente a tecla "barra de espaço" fará com queas classes selecionadas reapareçam novamente.

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O ClassEdit foi otimizado para que essa mudança entre "classes ligadas" e "classesdesligadas" possa ser efetuada com bastante agilidade, permitindo desta forma aavaliação simultânea da imagem e do resultado de classificação.

Definição de Áreas de Interesse

A definição da área de interesse é feita na imagem principal, clicando e/ou clicando-e-arrastando com o botão esquerdo do mouse. Os controles no canto inferior direitopermitem a seleção do tipo de área ("Polígono", "Polilínea", ou "Ponto"), e se é paraadicionar um novo ponto ou vértice ("Adicionar") ou para remover o ponto mais próximodo cursor ("Remover"). Com o botão "Limpar" pode-se remover todos os pontos e vérticesatualmente desenhados. O clique com o botão direito do mouse fecha a área atual echama a janela com as opções de reclassificação.

Opções de Reclassificação

Uma vez identificados os pixels aparentemente "errados" na classificação, existem essaspossibilidades para reclassificá-los:

1. Marcando os pixels com a seleção tipo "Polilínha" ou "Ponto", e associando umanova classe à todos os pixels marcados ("Expandir classe").

2. Traçando um polígono ao redor dos pixels, e associando uma nova classe à todosos pixels dentro do polígono ("Expandir classe").

3. Traçando um polígono ao redor dos pixels, e redefinindo determinados pixels apartir de critérios escolhidos pelo usuário ("Redefinir Pixels").

Nos primeiros dois métodos o usuário apenas escolhe a nova classe a ser associada àtodos os pixels no polígono. No terceiro método aparece uma janela oferecendo asseguintes opções:

• Redistribuir classe: Aqui o usuário pode definir quais a(s) classe(s) que serãoafetadas pela redistribuição (os números têm que ser separados por espaço,vírgula ou ponto-e-vírgula). No exemplo acima seriam escolhidos os pixels dasclasses 2,4,5 e 6 .

• para: Aqui consta a nova classificação dos pixels selecionados. No exemplo acimao destino final dos pixels selecionados (aqueles que resolvem todas as condições)seria a classe 3.

• com área menor que (m2): Neste campo o usuário pode definir um limite para asáreas a serem modificadas. Só áreas contínuas menores do que o limite indicado

Figura F-18: Janela do modo de edição de classes

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serão redistribuídos. Se por exemplo a classe dois no exemplo acima caracteriza aclasse de água, e no polígono traçado pelo usuário ficam quatro açudes, só osaçudes com uma área menor do que 50.000 m2 serão reclassificados para aclasse 3. Caso a imagem original não seja georreferenciada, esse limite deve serdado em pixels. Obs.: Colocar o valor 0 como limite dispensa a avaliação de área.

• Excluir borda: Ao traçar o polígono, o usuário pode (no exemplo acima, comclasse 2 = água) ter cortado um açude no meio; metade do açude ficou dentro dopolígono, a outra metade fora. Caso essa metade do açude dentro do polígono foragora menor do que o limite, o algoritmo normalmente redistribuiria esses pixelspara a nova classe 3 (opção Excluir borda: não). Com a opção Excluir borda: sim(o padrão) as áreas cortadas pelo contorno do polígono serão automaticamentedescartadas (inalteradas).

Descrição dos menus:

Salvar a classificação modificada.Aplicar as últimas modificações e atualizar a visualização (para omodo "Troca Rápida").Visualizar resultado de classificação (todas as classes).

Visualizar imagem original (r,g,b), sem classes sobrepostas.Desfazer a última modificação (a visualização será automaticamenteatualizada) . Obs.: A tecla "Z" é um atalho para o botão Desfazer.Encerrar o ClassEdit. Obs.: A classificação modificada não seráautomaticamente salva.Menu em cascata para a seleção da imagem do fundo (p.ex.combinação 3-2-1, ou só banda 2 etc.) .Menu em cascata para a seleção da filtragem da imagem do fundo(Nenhuma/Realce de Borda 1/ Realce de Borda 2/ Filtro Laplaciano).Menu em cascata para a seleção do realce da imagem do fundo(Nenhum/Linear 2%/Equalização)Opção para importar um arquivo vetorial do tipo ENVI Vector File .evf, e sobrepor à imagem da janela principal. É possível importar até 5planos ("layers") diferentes. "Editar layer" permite posteriormentemodificar cor, espessura etc. do plano. "Gravar template" permitesalvar a configuração atual, e com "Restaurar template" estaconfiguração pode ser rapidamente restabelecida. Os planos podemser ligados e desligados na opção "Editar layer", ou - similar aosclasses - com as teclas "y","u","i","o", e "p" correspondentes aosplanos 1,2,3,4 e 5 .O modo "Troca Rápida" permite a reclassificação rápida de áreas,simplesmente colocando o cursor em cima da área de interesse eclicando a tecla "x". Com o método de crescimento são identificadosos pixels pertencentes à área escolhida, sendo possível definir nomenu de cascata "4 vizinhos" se a vizinhança é definida por 4 ou 8pixels. O valor da nova classe é definido com o menu em cascata"T.R. desligada". Na inicialização do ClassEdit esta opção édesligada. Para agilizar o processo de redefinição de classes essasáreas permanecem inalteradas na janela, apenas aparecendo nocentro da área escrito "O.K." para sinalizar que essa área já foimodificada. A visualização das modificações deve ser obtida com obotão "Atualizar").A opção "Desfazer" desfaz todas as modificações entre umaatualização e outra.

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6. Homogenização do resultado de classificação

Normalmente, o resultado de uma classificação é uma imagem com muito ruído, causadopor pixels isolados ou poucos pixels atribuídos a diversas classes, que ocorrem próximosa áreas homogeneamente classificadas (Crósta, 1993, p. 129). Assim, é bastante comumao se fazer a homogeneização do resultado da classificação em áreas de topografiaacidentada, uma vez que os efeitos causados por áreas sombreadas e iluminadas sãoextremamente variáveis. Outro efeito é provocado por áreas em que os pixels contêmuma mistura de duas ou mais classes (pixels impuros).

A classe de áreas urbanas (“cidade”) é conhecida como a que se mistura com quasetodas as outras classes. Por exemplo: depois da colheita, os terrenos agrícolas ficamcaracterizados por uma reflexão semelhante a de solos puros ou, principalmente, deáreas urbanas. Esse fato explica a ocorrência de pixels da classe “cidade” na classe“agricultura” ou “solos puros”.

Por vezes, os pixels da classe “cidade” aparecem na classe “floresta”. Isso ocorre quandoo usuário define amostras de treinamento na classe “cidade” para áreas residenciaisdensamente arborizadas. Além disso, aparecem, algumas vezes, pixels da classe“cidade” em margens de rio ou no mar, especialmente em águas com alto conteúdo dematerial em suspensão. O algoritmo da classificação distribui esses pixels na classe“água”, porque essas partes fornecem uma informação espectral parecida como a daclasse “cidade” (densa).

Filtragem do resultado da classificação

Um dos passos mais comuns, para homogeneizar o resultado da classificação, é aaplicação de um filtro da mediana (Seção G-1.6).

• Selecione a cadeia de comandos “Filtros –Convolução” .

• Aparece a caixa de diálogo de arquivo deentrada.

• Aparece a caixa de diálogo dosparâmetros de convolução, que possibilitaa escolha do tamanho da máscara (FiguraF-19).

• Teste vários tamanhos de máscara. Digiteo nome do arquivo de saída e clique obotão ‘OK’.

• Carregue o resultado da filtragem (uma imagem em preto e branco) numa novatela. Para colorir essa imagem, mude o cabeçalho com um clique no botão “EditarCabeçalho de Arquivo ENVI”, do menu “Arquivo”. Mude o tipo de arquivo para

Figura F-19: Caixa de diálogo dosparâmetros da matriz de convolução

do filtro da mediana.

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“Classification” e digite o número das classes incluídas. Para visualizar a imagemfiltrada nas mesmas cores do resultado da classificação, chame no menu da janelagráfica a cadeia de comandos “Mapeamento de Cores” – “Mapeamento de Coresde Classificação”. Mude os nomes e as cores das classes.

Função de aglutinação de classes (“Clump Classes”)

Geralmente, as imagens classificadas apresentam ruído, o que dificulta a interpretaçãovisual. A função de “Clump Classes” resolve esse problema ao aglutinar classesadjacentes.

• Determine, na imagem filtrada, as classes que serão aumentadas e verificar otamanho da máscara.

• Selecionar a opção “Clump” no menu de classificação “Pós Classificação”

• Aparece a caixa de diálogo de arquivos de entrada.

• Aparece a caixa de diálogo dos parâmetros de convolução, que possibilita aescolha do tamanho da máscara.

• Para adicionar classes do arquivo na imagem homogeneizada, clique o botão“Band Math”, no menu Ferramentas.

• Aparece a caixa de diálogo “Band Math”. Digite clas_add (b1,b2) na caixa de textoentitulada “Enter an expression”.

• Clique as expressões ‘b1’/’b2’ e associar, para ‘b1’, a imagem e, para ‘b2’, aimagem.

Função de separação de classes (“Sieve Classes”)

A função de separação de classes resolve o problema de eliminar classes adjacentes.Normalmente, as funções de aglutinação (“Clump”) e separação (“Sieve”) são aplicadasem etapas sucessivas. Por exemplo, nas margens da classe “cidade”, encontram-sepixels classificados erroneamente como “rocha”.

• Selecione a cadeia de comandos “Classificação – Pós Classificação – SieveClass”.

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7. Classificação supervisionada usando Rede Neural

A partir da versão ENVI 3.6 a função de classificação supervisionada foi incrementadacom a opção do uso de rede neural que é um sistema inspirado nos neurônios biológicose na estrutura massivamente paralela do cérebro, com capacidade de adquirir, armazenare utilizar conhecimento experimental.Aquisição de Conhecimento (aprendizado):Treinamento efetuado através da apresentação de exemplos (coletas de amostras-ROIs)>Existe uma variedade de algoritmos que estabelecem QUANDO e COMO osparâmetros da Rede Neural devem ser atualizados->Algorítmos substituem aprogramação necessária para a execução das tarefas nos computadores.Aplicações Gerais:1 Reconhecimento de padrões;2 Classificação de Padrões;3 Correção de padrões;4 Previsão de séries temporais;5 Aproximação de Funções;6 Suporte à decisão;7 Extração de informações.

Processamento Neural:O processamento de uma rede neural pode ser dividido em duas fases:

• “Learning” - Processo de atualização dos pesos para a aquisição doconhecimento (Aquisição da informação);.

• “Recall” - Processo de cálculo da saída da rede, dado um certo padrão de entrada(recuperação da informação)

Aprendizado:Processo pelo qual os parâmetros livres (pesos sinápticos) de uma rede neural sãoadaptados através de um processo contínuo de estimulação pelo ambiente.Existem 3 tipos básicos de aprendizado:1 Treinamento Supervisionado;2 Treinamento Não-supervisionado;3 treinamento em "Batch".

No caso do ENVI 4.0 limitaremos a descrição ao treinamento supervisionado:Treinamento Supervisionado:A rede é treinada através do fornecimento dos valores de entrada e seus respectivosvalores da saída desejada "training pair"-> Geralmente efetuado através do processo deminimização do erro calculado na saída.

Recuperação de Dados:Assumindo que um conjunto de padrões tenha sido armazenado, a Rede Neural podeexecutar as seguintes tarefas:

• Auto-associação;• Hetero-associação;

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• Classificação.No caso da classificação a rede neural responde com a informação relativa às classes aqual o padrão de entrada pertence.-> Caso especial de Hetero-associação. Ex: Padrõesde entrada com ou sem ruído .

Generalização: A rede neural responde corretamente a um padrão de entrada fora doconjunto de treinamento.

7.1 Aplicando classificação com rede neural.

Use “Neural Net” ,disponibilizada a partir do ENVI 3.6, para executar classificação atravésde estruturas de interconexão feed-forward de múltiplas camadas. A rede feed-forwardconsiste em uma ou mais camadas de processadores cujo fluxo de dados possui, sempre,uma única direção, isto é, não existe realimentação. Com base nos estudos já realizados,pode-se afirmar que os tipos de redes neurais mais adequados são as redesmulticamadas do tipo "feed-foward" com método de aprendizagem supervisionado. Atécnica de rede neural utiliza-se do modelo de algoritmo “backpropagation” (retro-propagação) para a aprendizagem supervisionada.Como a maioria das aplicações utilizam o algoritmo de backpropagation ou suas variantespara treinamento destas redes. Pode-se dizer que o algoritmo de backpropagation é umageneralização do algoritmo do método dos mínimos quadrados, que utiliza técnicas degradiente descendente interativo para minimizar uma função de custo igual a diferençamédia quadrada entre a saída desejada e a saída real da RNA.

7.2 Executando a Classificação “Neural Net”

Você deve primeiramente definir as ROIs para usa-las como amostra de pixels para cadaclasse. Quanto mais pixels compor uma amostra, melhor serão os resultados obtidos. ,

1 - Selecione ->Classificação -> Supervisionada -> Rede Neural;2 - Quando a caixa de diálogo de seleção do arquivo aparecer, selecione o arquivo deentrada;

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3 - Ao selecionar o arquivo desejado clique em “ok”, surgirá, então, a janela “Neural NetParameters”;

4 - Selecione as amostras das classes clicando nos nomes das ROI´s na lista de seleçãode classes por região (Select Classes from Regions);

5 - Selecione o método de ativação desejado clicando no botão de seleçãocorrespondente;

6 - Na caixa de texto "Training Threshold Contribution”, entre com um valor entre 0 e 1. A"training threshold contribution" estipula a dimensão da contribuição do peso interno como respectivo nível de ativação do ponto. Ele é usado para ajustar as mudanças para umpeso interno . O treinamento do algoritmo ajusta interativamente os pesos entre os pontose opcionalmente o valor percentual;

7 - No campo “Training Rate” determine um valor entre 0 e 1. A taxa de treinamentoestabelece a magnitude do ajustamento dos pesos. Para valores próximos de 1 ocorreráum aumento de velocidade em relação processamento do treinamento, entretanto o riscoda ocorrência de oscilações ou não convergência no resultado do treinamento tambémserá maior;

8 - Em “Training Momentum” determine, também, um valor entre 0 e 1. Entrando comuma taxa de permissividade maior que 0 proporcionará uma maior taxa de treinamentosem oscilações.

9 - No campo “Training RMS Exit Criteria”, a seu critério, entre com um valor do erro RMSpara o qual o treinamento deverá parar.

Obs.1: Caso o erro RMS, que é mostrado durante a execução do treinamento, ficarabaixo do valor limite o treinamento parará ;

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10 - No campo “Number of Hidden Layers” entre com o número de “layers” internos. Parauma classificação linear, entre com o valor “0”. No caso de uma classificação não lineardefina valores a partir de “1”.

11 - Em “Number of Training Interations”, entre com o número de interações desejadopara a execução do treinamento;

12 - Selecione a forma de saída do resultado do processamento entre as opções “File” ou“Memory;

13 - Opcionalmente você pode selecionar uma saída para o arranjo de imagens querepresentam cada classe, selecionando o botão de alternância “Yes/No” no campo“Output Rule Images”;

14 - Clique no botão “ok” para iniciar a execução da classificação de Rede Neural “NeuralNet”. Surgirá uma janela de “status” informando o progresso da operação. Durante otreinamento é apresentado, também, um gráfico informando o erro médio quadrado RMSpara cada interação.

Dica : Caso o RMS estiver oscilando sem apresentar sinais de convergência , tenteatribuir um valor menor para a taxa de treinamento “Training Rate” ou ROIs diferentes.O resultado da classificação por redes neurais aparecerá na caixa de lista de bandasdisponíveis “Available bands List” quando o processamento estiver encerrado.

8. Classificação por árvore de decisão:

O classificador por árvore de decisão, disponível a partir do ENVI 4.0 é uma técnicainovadora que executa classificações através de um processamento multi-etapas usandouma série de decisões binárias para alocação de pixels. Cada decisão separa pixels,pertencentes à um arranjo de imagens, dentro de duas classes baseadas numadeterminada expressão. Para cada nova classe é possível subdividi-la em mais duasclasses, ou seja, você pode definir tantas classes quanto for necessária para gerar aclassificação. Uma outra vantagem é a possibilidade de unir dados provenientes dediferentes origens para produzir uma única decisão do classificador em árvore. Porexemplo:

• A informação multi-espectral pode ser usada em conjunto com a informaçãoreferente ao modelo de elevação digital (DEM) com o intuito de encontrar áreassujeitas ao processo de erosão do solo, ou seja, zonas que apresentam um baixoíndice de vegetação associada a uma acentuada declividade;

• Imagens georreferenciadas em projeções diferentes assim como também emresoluções diferentes (tamanho do pixel diferente) podem ser usadas em conjuntoem uma única decisão.

Nos dois casos citados acima o ENVI reprojetará e reamostrará o arranjo da decisão deforma instantânea.

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As ilustrações a seguir mostram um exemplo da classificação por árvore de decisão noENVI 4.0:

8.1 Criando uma nova árvore de decisão:

1. A partir do menu principal do ENVI 4.0, selecione ->Classificação ->Árvore deDecisão -> Criar Nova Árvore de Decisão; A janela “ENVI Decision Tree” aparecerájá com um nó de decisão singular e duas classes subordinadas;

2. Clique com o cursor do mouse sobre o nó “Node 1” informe um nome, determineuma expressão na janela de edição “Edit Decision Tree Properties” e clique em“ok”;

3. Na caixa de variáveis “Variable / File Pairings “ clique sobre o nome da variável eselecione a entrada do arquivo ou a banda associada à variável;

Obs.1: Observe que os nomes de cada nó aparecem automaticamente no diagrama daárvore de decisão “ENVI Decision Tree”.

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4. Você pode adicionar sub-classes ao nó clicando com o botão direito do mousesobre o nó da classe atual e no menu de atalho que aparece selecione “AddChildren”;

5. Clique sobre o novo nó, informe um nome, determine uma nova expressão e cliqueem “ok” para aceitar;

6. Repita as etapas 2 e 4 adicionando tantos nós de classes quanto for necessáriopara a sua classificação.

8.2 Executando uma nova árvore de decisão:

Para executar e editar interativamente uma classificação por árvore de decisão siga asseguintes instruções:

1. Na janela da árvore de decisão no ENVI 4.0, selecione “Options”->”Execute”;

2. Ao surgir a caixa de diálogo dos parâmetros de execução “Decision TreeExecution Parameters” selecione apenas um segmento da árvore, caso desejar, edetermine um nome de saída para a classificação;

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Obs.1: Se o seus dados estão georreferenciados, selecione a imagem que servirácomo base, determine o tamanho do pixel de saída e selecione o método dereamostragem a partir do botão de seleção;

Obs.2: No momento da execução cada nó de classe mudará de cor para verde, ouseja, a cor verde representa o instante de processamento de cada classe durante aexecução da classificação;

3. Para visualizar detalhes sobre a quantidade de pixels em cada nó de classe,clique com o botão direito do mouse sobre o fundo da janela da árvore de decisão“ENVI Decision Tree” e selecione “Zoom In” a partir do menu de atalho quesurgirá. Cada nó mostrará a quantidade de pixels inseridos dentro da suarespectiva classe. Outra fonte de informação e dada pela barra de status quefornece detalhes no momento que você posiciona o cursor sobre o nó de classe;

4. Mesmo após a execução da classificação você poderá editar interativamente asua árvore de decisão clicando com o cursor do mouse sobre o nó e efetuando asalterações desejadas na caixa ”Edit Decision Properties”

Obs.3: Você, também, pode alterar a cor e o nome da cada classe, clicando sobre onó da classe e informando um novo nome e uma nova cor na caixa de diálogo deedição de classe “Edit Class Properties”;

5. Execute a classificação, novamente, e observe os resultados;

6. Repita as etapas 3 e 4 até que você esteja satisfeito com os resultados.

9. Classificador SVM (Support Vector Machine)

A partir do ENVI 4.3, você pode contar com mais um método de classificaçãosupervisionada. Trata-se do “Support Vector Machine” (SVM) desenvolvido especialmentepara obter bons resultados de classificação sobre imagens complexas e ruidosas. O SVMé um sistema de classificação derivado da teoria de aprendizagem por análise estatística.Ele separa as classes através de uma superfície de decisão que maximiza a margem deseparação entre as classes. Essa superfície também é conhecida como o hiperplano ideal(optimal hyperplane) e os pontos que estão próximos a margem do hiperplano idealchamam-se vetores de suporte (support vectors). Os vetores de suporte são elementoscríticos do sistema de treinamento.

Figura F-20: Hiperplano deSeparação Entre Classes.

Penalty Parameter =100

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Você pode adaptar o SVM para que ele atue como um classificador não linear através douso de funções “kernels” não lineares. Ainda que o SVM seja um classificador binário nasua forma mais simples, ele pode funcionar como um classificador multiclasses, atravésda combinação de vários classificadores binários SVM.A classificação SVM inclui o parâmetro de penalidade “penalty parameter” que controla aconcessão entre os erros de treinamentos permissíveis e o limite rígido das margens,gerando uma margem de tolerância entre classes. Dependendo do valor estipulado para o“penalty parameter” é possível permitir que alguns pontos de treinamento estejamsituados no outro lado do hiperplano (veja figura 1 e 2 ).

.

O classificador SVM do ENVI dispõe dequatro tipos de funções Kernels: linear,polynomial, radial basis function (RBF), esigmoid. O padrão é a função RBF, visto quefunciona bem na maior parte dos casos. Afigura ao lado mostra a arquitetura de umarede RBF. Um vetor x é usado como entradapara diversas RBFs, cada uma com diferentesparâmetros. A saída da rede é umacombinação linear das saídas das RBFs.

A representação matemática de cada função kernel segue listada abaixo:

Linear K(xi,xj) = xiTxj

Polynomial K(xi,xj) = (γxiTxj + r)d, γ > 0

RBF K(xi,xj) = exp(-γ||xi - xj||2), γ > 0

Sigmoid K(xi,xj) = tanh(γxiTxj + r)

Figura F-21: Hiperplano de Separação Entre Classes.Penalty Parameter = 50

Figura 3: Rede RBF

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Onde:γγγγ é o termo gama da função kernel para todos tipos de kernel, exceto linear.d refere-se ao termo do grau polinomial da função kernel do tipo polinomial.r refere-se ao termo de inclinação da função kernel do tipo polinomial e sigmoid.γγγγ, d, e r são parâmetros controlados pelo usuário e a suas corretas definiçõesrepresentam uma maior acurácia na solução do processamento SVM.

O processamento de grandes cenas em alta resolução consomem um certo tempo,entretanto no sentido de melhorar a eficiência do processamento, sem degradar oresultado, o classificador SVM aplica um processo hierárquico de redução da resoluçãoda imagem que consiste das seguintes etapas:

1. O ENVI reamostra a imagem para um nível de resolução mais baixo;

2. O ENVI reamostra, também, as ROIs para a mesma resolução da imagem;

3. O classificador SVM executa o treinamento sobre a imagem e as ROIs em resoluçãoreduzida;

4. O Classificador SVM examina todos valores de ‘’rule image” para determinar os pixelsque excedem o parâmetro “reclassification probablility threshold”. As informações declasse e probabilidade são associadas a estes pixels e armazenadas para seremaplicadas, posteriormente, no resultado da classificação.

5. O processo de verificação continua na direção do próximo nível piramidal de maiorresolução até que atinja o layer da máxima resolução.

9.2 Aplicando Classificação Através do Método SVM

Antes de executar o processo, é preciso selecionar ROIs ou vetores para serem usadoscomo amostras de cada classe. Quanto maior a quantidade de pixels em cada amostra,em geral, melhor serão os resultados.

1. A partir do menu principal do ENVI, selecione “Classification > Supervised > SupportVector Machine”;

2. Selecione o arquivo de entrada e, opcionalmente, execute um subrecorte na imagemou clique em “OK” para processar toda a imagem;

3. Na lista “Select Classes from Regions”, selecione ao menos uma ROI e / ou vetorcomo amostra de classe. A lista de ROIs é derivada a partir das ROIs disponíveis nacaixa de diálogo ROI Tool. A lista de vetores é derivada a partir de vetores carregadosna lista de vetores disponíveis. O número máximo de amostras são 16.

4. Selecione um tipo de função “Kernel” para ser aplicada no processo de maximizaçãoda margem do hiperplano, a partir do menu em cascata “Kernel Type”. As opções sãoLinear, Polynomial, Radial Basis Function (RBF), e Sigmoid. Dependendo da opçãoselecionada, campos adicionais irão aparecer.

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5. Se o “Kernel Type” for “Polynomial”, defina o grau do “Kernel Polynomial” “d” para seraplicado na classificação SVM. O valor mínimo é 1, o padrão é 2 e o máximo valor é 6.

6. Se o “Kernel Type” for “Polynomial” ou “Sigmoid”, especifique o grau de inclinação dafunção kernel “r”. O valor padrão é 1.

7. Se o “Kernel Type” for “Polynomial”, “Radial Basis Function” ou “Sigmoid”, use oparâmetro “Gamma” do campo “Kernel Function” γγγγ. Este valor apresenta-se noformato ponto flutuante com valores maiores que 0. O padrão é o inverso do númerode bandas relativo a imagem de entrada (1/num bandas).

8. Especifique o parâmetro de penalidade “Penalty Parameter” para o algorítmo SVMusar. Este valor deve apresentar-se no formato ponto flutuante maior que 0. Oparâmetro de penalidade controla a concessão entre os erros de treinamentosaceitáveis e o limite da margem do hiperplano . Quanto maior for o valor do parâmetrode penalidade, mais rígido será gerado o modelo de separação entre classes, ou seja,menor será a tolerância entre classes. O valor padrão é 100.

Figura F-22: Caixa de Parâmetro da Classificação SVM

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9. Use o campo “Pyramid Levels” para definir o número hierárquico de níveis piramidaisde processamento para serem aplicados durante o treinamento SVM e o processo declassificação. Se este valor for 0 (valor padrão), o ENVI processa a imagem emresolução completa, somente. O valor máximo é dinâmico, isto é, varia com otamanho da imagem selecionada. O máximo valor é determinado através do critériode maior nível piramidal da imagem que considera dimensões superiores a 64 x 64.Por exemplo, para uma imagem que possui dimensão de 24000 x 24000, o nívelmáximo é 8.

10. Se o campo dos níveis piramidais for um valor maior que 0, especifique o valor docampo “Pyramid Reclassification Threshold” referente a restrição de probabilidadeque um pixel, classificado num nível de resolução mais baixo, deva possuir para evitarque venha a ser reclassificado num nível de resolução mais alto. O intervalo devevariar entre 0 e 1. O valor padrão é 0.9.

11. Use o campo “Classification Probability Treshold” para definir a probabilidaderequerida para o classificador SVM classificar um determinado pixel. Os pixels ondetodas regras de probabilidade são menores que o valor de restrição serãoconsiderados como não classificados. O intervalo da restrição de probabilidade variaentre 0 e 1. O valor padrão é 0.

12. Selecione uma saída para o resultado da classificação “File” ou “Memory”

13. Responda a pergunta “Output Rule Images?” através do botão seletor, caso vocêdeseja gerar ou não uma saída para as imagens de regra. As imagens de regra sãousadas para criar resultados de classificação intermediários antes da classificaçãofinal. Você pode, posteriormente, usar as rule images através da função “RuleClassifier” para criar uma nova classificação sem ter que recalcular a classificaçãointeira;

14. Se você selecionar “Yes” para gerar as rule images, selecione uma saída em “File” ou“Memory”;

15. Clique em “OK” para que o ENVI processe e adicione o resultado na lista de bandasdisponíveis. Se você selecionar a saída para as “rule images”, o ENVI criará uma ruleimage para cada classe com os valores de pixel equivalentes a porcentagem (0-100%)das bandas que combinam com essa classe. As áreas que satisfazem a restrição deprobabilidade mínima serão consideradas como áreas classificadas dentro daimagem.

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9.3 Comparação Entre a Imagem Landsat e a classificação SVM

Figura F-23: Imagem Landsat – composição falsa cor Figura F-24:Classificação SVM – Imagem Landsat

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G - Filtros

Todas as imagens possuem limites entre áreas com diferentes respostas em relação àenergia eletromagnética. Esses limites podem ocorrer entre diferentes coberturas doterreno (solo, vegetação, rocha, áreas urbanas etc.) ou podem representar o contato entreáreas com diferentes condições de iluminação, devido ao sombreamento topográfico. Emuma imagem monocromática, esses limites representam, portanto, mudanças bruscas deum intervalo de níveis de cinza para outro. Ao se plotar esses limites em um gráfico, elesserão representados por um gradiente bastante acentuado, podendo chegar a vertical.

Limites deste tipo são conhecidos como bordas (Crósta, 1993, p. 76). As bordas ocupamgeralmente áreas pequenas na imagem, são estreitas e são chamadas feições de altafreqüência (limites entre áreas sombreadas e iluminadas, redes de transporte, redes dedrenagem, estruturas geológicas e outras).

Por outro lado, os limites gradacionais variam mais uniformemente com a distância,sendo, consequentemente, menos nítidos. São as chamadas feições de baixa freqüência(áreas uniformes em imagens).

As técnicas de filtragem, da mesma forma que as manipulações de contraste, sãotransformações na imagem de pixel à pixel. Entretanto, a modificação na imagem filtradanão depende, neste caso, apenas do nível de cinza de um determinado pixel da imagemoriginal, mas também do valor dos níveis de cinza dos pixels vizinhos àquele. Por isso, afiltragem espacial é uma transformação que depende do contexto em que se insere umdado pixel.

• Selecione, dentro do menu principal, a opção “Filtros”. Neste capítulo veremosmelhor como eles funcionam.

1. Filtros de convolução

Os filtros de convolução operam no domínio espacial deuma imagem. Existem três tipos básicos de filtro deconvolução: filtros passa-baixas, passa-altas edirecionais.

Ao lado vemos imagem original sem passar por qualquertipo de filtragem. Logo a seguir mostramos o resultado dediversos tipos de filtragem sobre esta imagem.

• Selecione, dentro do menu principal, a cadeia decomandos “ Filtros – Convolução ou Morfologia”.

• Carregará a janela “Convolution and MorphologyTools”. Selecione a caixa de diálogoConvolutions...

Figura G –1: Imagemmonocromática

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Figura G –3: Imagens filtradas com máscaras 3x3 e valor central8 (a) e 9 (b)

1.1. Filtro passa-altas ("high pass")

O filtro passa-altas elimina as baixas freqüências espaciais na imagem, deixando apenasas altas freqüências, normalmente expressas por bordas ou limites entre áreas dediferentes valores de níveis de cinza (Crósta, 1993, p. 83).

Como regra geral, um filtro passa-altasnormalmente vai realçar feições de dimensõesmenores do que a dimensão da máscara usada.O filtro passa-altas padronizado do ENVI usauma máscara de 3 x 3 pixels, com um valor dopixel central de 8, e o valor de -1 para os pixelsexteriores (Figura G-2) . Neste caso, a média daimagem abaixa, pois a soma dos valores do filtroé igual a zero. Substituindo valor do pixel centralde 8 para 9, a soma dos componentes damáscara vale 1, preservando assim a média daimagem.

Exemplo: Filtro Sharpen. (Coloque o valordesejado no centro da matriz 3X3; se o filtro forSharpen 18, coloque 18 no centro e, em “imageAdd back”, coloque 0%”. Clique em “Apply ToFile” para salvar a imagem filtrada. Isso é muitoimportante, porque apenas aplicando o filtro Sharpen usando a função do display daimagem (Em “Realce – Filter...), não é possível salvar o filtro.

Vantagem: aumenta os contrastes numa imagem.

Desvantagem: produz, muitas vezes, bordas artificiais, que podem confundir o intérprete.

Figura G –2: Filtro passa-altas ("highpass")

(a) (b)

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1.2. Filtro passa-baixas - filtro média ("low pass")

A maior utilização dos filtros passa-baixas é na remoção de ruídos, comuns em imagensde satélite. O filtro passa-baixas preserva as baixas freqüências na imagem, provocando

um efeito de suavização ("smoothing"). Outracaracterística desses filtros é que o efeito de suavizaçãoaumenta proporcionalmente à dimensão da máscarausada.

O filtro média é um dos tipos mais simples de filtrospassa-baixas e o seu efeito é o de substituir o nível decinza de um pixel pela média aritmética do pixel e deseus vizinhos. A Figura G-4 apresenta a caixa dediálogo do filtro passa-baixas.

Vantagem: preserva as bordas na imagem, suavizaçãoda imagem (efeito de desfocagem), bom paraeliminação de ruídos, se o caso for imprimir a imagem.

Desvantagem: perda de informação.

1.3. Filtro laplaciano (passa-altas)

Este filtro é útil na detecção de bordas. Geralmente, a soma dos pesos da máscara éigual a zero (Crósta, 1993, p. 85). Ele usa uma máscara com um alto valor central,cercado de valores negativos nas direções N-S e E-W e o valor zero para os pesos damáscara.

Vantagem: detecção de bordas.

Desvantagem: não considera a direção das bordas.

1.4. Filtro direcional (passa-altas)

Este filtro é um tipo especial de passa-altas e representa, na verdade, uma combinaçãode filtragem passa-altas e limiarização de níveis de cinza. O ângulo pode ser digitado nacaixa de texto que se abre quando é selecionado a opção “Directional”. Note que o ângulode 0 º corresponde à direção norte; 90º corresponde à direção oeste, etc.

Vantagem: realça bordas em direções predeterminadas.

Desvantagem: produz, muitas vezes, bordas artificiais, que podem confundir o intérprete

Figura G-4 : Exemplo deaplicação do filtro de passa-

baixa

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1.5. Filtro gaussiano

Pode ser usado como um filtro passa-altas ou passa-baixas. Usa a função gaussiana parauma máscara definida. Pode-se escolher entre "High Pass" e "Low Pass".

1.6. Filtro mediana (passa-baixas)

Neste tipo de filtro passa-baixas, o pixel central da máscara é substituído pelo valormediano dos seus vizinhos.

Vantagem: preserva as bordas na imagem; homogeiniza a imagem.

1.7. Filtro Sobel (passa-altas e direcional)

O filtro Sobel é um filtro não-linear para realçar bordas e representa uma aproximação àfunção de Sobel. O tamanho da máscara (3 x 3) não pode ser mudado.

Vantagem: detecção de bordas.

Desvantagem: produz, muitas vezes, bordas artificiais, que podem confundir o intérprete.

1.8. Filtro Roberts (passa-altas e direcional)

O filtro Roberts é um filtro não-linear parecido com o filtro Sobel e representa umaaproximação à função de Roberts. O tamanho da máscara (2 x 2) não pode ser mudado.

Vantagem: realçar e isolar bordas em direções predeterminadas.

Desvantagem: produz muitas vezes bordas artificiais, que podem confundir ointérprete.

Vertical Horizontal

0 -1 0 -1

1 0 1 0

Filtro N - S

1 2 1

0 0 0

- 1 2 - 1

Filtro E - W

- 1 0 1

- 2 0 2

- 1 0 1

Filtro NE – SW

0 1 2

- 1 0 1

- 2 1 0

Filtro NW - SE

- 2 1 0

- 1 0 1

0 1 2

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2. Filtros morfológicos

A filtragem morfológica é um método não-linearbaseado em uma forma ("shape"). Os filtrosmorfológicos são utilizados para quantificar asestruturas geométricas. O ENVI oferece váriasmáscaras predefinidas para a filtragemmorfológica (figura G-5).

2.1. Dilatação ("Dilate")

O filtro de dilatação é usado para fechar"buracos", que são menores que a máscaradefinida numa imagem binária ou em tons decinza, mas também para expandir uma classe.

2.2. Erosão ("Erode")

O filtro de erosão é usado para afastar grupos de pixel, que são menores que a máscaradefinida numa imagem binária ou em tons de cinza.

2.3. Abertura ("Opening")

A abertura de uma imagem é definida como a erosão da imagem, seguida pela suadilatação, aplicando-se o mesmo elemento estrutural. Este filtro causa uma suavizaçãonos contornos de uma imagem, eliminando pequenos agrupamentos de pixels. O mesmoresultado pode ser obtido usando-se sucessivamente os filtros de dilatação e de erosão.

2.4. Fechamento ("Closing")

O fechamento de uma imagem é definido como a dilatação da imagem, seguida pela suaerosão, aplicando-se o mesmo elemento estrutural. Este filtro causa uma suavização noscontornos de uma imagem. O mesmo resultado pode ser obtido usando-sesucessivamente os filtros de dilatação e de erosão.

• Selecione “Morphology” e escolha o filtro desejado

Escolha o estilo do filtro:

"Binary": pixels de saída em branco e preto"Grey Scale": preserva os gradientes"Value": os valores da máscara vão ser adicionados ou subtraídos aos pixels selecionados

Figura G-5: Janela do filtro Erode, quefaz parte dos filtros morfológicos

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3. Filtros de textura

Várias imagens contêm regiões que são caracterizadas por variações de luminosidade. Ofiltro de textura refere-se às variações espaciais de tons da imagens como uma função deescala. Especialmente para aerofotos, a aplicação de filtros da textura é recomendada.

Para o intérprete é fácil reconhecer as diferenças de textura numa imagem. Aquantificação através do processamento digital é bem mais complexa, porque não existeuma definição geral de textura. Ao contrário das caraterísticas espectrais, que descrevemas variações de tonalidade de um objeto, a textura contém informações sobre adistribuição espacial das variações de tonalidade de um objeto. Adicionalmente, estasvariações de tonalidade podem ser consideradas como uma função de escala na qual oobjeto é observado.

Informações adicionais sobre filtros de textura podem ser encontrado em Russ, J. C. (1992),Barbar, D. G. & LeDrew, E. F. (1991) e Haralick, R. M., Shanmugan, K., & I. Dinstein (1973).

3.1. Aplicando o filtro “Occurrence Measures”

Use o filtro “Occorrence Measures” para aplicar qualquer um dos 5 tipos disponíveis defiltros baseados em medidas de ocorrência. Os filtros de ocorrência usam o número deocorrências de cada nível de cinza dentro da janela de processamento (vide figura G-6)para o cálculo da textura

• Selecione, dentro do menu principal, a cadeia de comandos “Filtros – Textura –Occurrence Measures”

• Aparece a caixa de diálogo “Texture Input File”. Selecione a imagem desejada eclique em OK.

• Aparece a caixa de diálogo “Occurrence TextureParameters” (Figura G-6).

• Selecione os filtros de textura. O ENVI fornece 5tipos diferentes de filtros de textura: Data Range,Mean, Variance, Entropy e Skewness.

• No campo “Processing Window”, entre com onúmero de linhas e colunas correspondente aárea considerada (pixels) para a avaliação datextura.

• Selecione “File ou Memory” e clique em OK. Oresultado aparecerá na janela de lista de bandasdisponíveis.

Figura G-6: Caixa de diálogodos parâmetros do filtro de

textura do tipo “Occurrence”

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OBS.: O processamento é feito banda por banda.

3.2. Aplicando o filtro “Co-Occurrences Measures”

Use o filtro “Co-Occurrence” para aplicar automaticamente 8 diferentes tipos de filtros detextura baseado na matriz de co-ocorrência. É incluída as opções mean, variance,homogeneity, contrast, dissimilarity, entropy, second moment e correlation. O filtro de co-ocorrência usa os tons de cinza em função da matriz de cálculo dos valores de textura.Esta matriz é a matriz das freqüências relativas com as quais os valores dos pixelsocorrem nas duas vizinhanças da janela de processamento separadas por uma distânciae direção específica. Então é mostrado o número das ocorrências entre um pixel e seuespecificado vizinho. Por exemplo, a matriz “co-occurrence” mostrada abaixo foiproduzida usando cada pixel da matriz e seu vizinho horizontal (com shift de 1 para X e 0para Y) para uma janela de 3X3.

Pixels iniciais

Shift

Shift

• Selecione , dentro do menu principal, a cadeia de comandos “Filtros – Textura – Co-Occurrence Measures”.

4 3 5

3 5 6

6 4 3

3 5 6

5 6 3

4 3 6

Figura G-7: Caixa de diálogodos parâmetros do filtro de

textura do tipo “Co-Occurrence”

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• Aparece a janela “Co-Occurrence Texture Parameters” (Figura G-7).

Matriz de co-ocorrência

• Entre com o valor e shift, de linhas e colunas da área considerada em “ProcessingWindow” , escolha File ou Memory e clique em OK.

4. Filtro FFT (Transformada de Fourier)

Agora veremos como funciona o filtro FFT (Fast Fourier Transform filtering), que é umfiltro que trabalha no domínio das freqüências da imagem, ao contrário dos outros filtros,que trabalham no domínio real, ou seja, o domínio do nível dos tons de cinza. O filtro FFT,como trabalha com as freqüências, e toda a freqüência sempre possui uma componentereal e uma complexa, o ENVI transforma o dado da imagem real em um dado complexo,que acarreta uma imagem só com as freqüências da imagem e com um tamanho dearquivo bem maior que o original.

4.1. FFT Adiante

O primeiro passo para o procedimento de aplicação de filtro FFT é trabalhar no domíniodas freqüências da imagem, para isso, deveremos ter o dado real (a imagem). No nossoexemplo, usaremos uma imagem do sensor Aster 1A, na qual tem uma falha sistemática eo melhor método para eliminar essa falhas e preservar ao máximo possível asinformações de alta freqüências da imagem (ex.: borda de estradas) é o filtro FFT.

0 0 2 1

2 0 0 0

0 0 0 2

1 1 0 0

Figura G-7: Caixa de diálogo dos parâmetros do filtrode textura do tipo "Co-Occurrence"

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Figura G-8: Típica imagem de uma cena Asterdo nível de correção 1A, apresentado nasjanelas Scroll, Window e Zoom. Note a falhasistemática na imagem, principalmente nasjanelas de Scroll e Zoom.

• Selecione, dentro do menu principal, a cadeia decomandos “Filtros – Filtragem FFT – FFT Adiante”

• Aparecerá a janela “Forward FFT Input File”. Selecione a banda desejada. e cliqueem OK.

É recomendado que se use o filtro FFT banda por banda, e não na imagem inteiraPara não produzir resultados indesejáveis, o número de linhas e colunas da imagemobrigatoriamente tem que ser par, já que a série de Fourier é uma série par.

• Aparece a janela “Forward FFT Parameters”. Escolha File ou Memory e clique emOK.

4.2. Definição de filtro e remoção manual das altas freqüências

O resultado do processo de FFT adiante aparecerá na lista de bandas disponíveis. Aimagem gerada é um dado complexo, agora nós saímos do campo real e entramos nocampo imaginário, e aí nós eliminaremos as altas freqüências que não nos interessam. Afigura G-9 mostra a imagem complexa gerada da banda 1 da cena Aster em questão:

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• Carregue a imagem complexa numa janela do ENVI.

Agora usaremos a definição de filtro, onde separaremosas altas freqüências desejadas, ou seja, separaremos asaltas freqüências que representam ruídos e falhas dasaltas freqüências que representam informações naimagem. As falhas e ruídos tendem a se agrupar nasbordas da imagem, e as informações de alta freqüênciada imagem tendem a se agrupar no centro da imagemcomplexa.

• Selecione, dentro do menu principal, a cadeia decomandos “Filtros – Filtragem FFT – Definição deFiltro”.

• Aparecerá a janela “Filter Definition” (Figura G-10).

Agora o usuário deverá definir as altas freqüências que serão eliminadas e as quecontinuarão na imagem. O processo consiste em determinar com linhas, polígonos,pontos, etc... veremos como funciona esse processo.

Figura G-9: Banda 1 de uma cena Aster 1A no domínio da freqüência.

Figura G-10: Janela “FilterDefinition”

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Acesse, dentro do menu da janela “Filter Definition”, a opção “Filter Type”. As opçõesserão:

- Circular Pass/Cut- Band Pass/Cut- User Defined Pass/Cut

A diferença entre o “pass” e o “cut” é que o “pass” o usuário define, na imagem complexa,as freqüências em que se deseja que permaneça na imagem, e no “cut” o usuário defineas freqüências que serão removidas.

O campo “Samples” e “Lines” serão automaticamente preenchidos se o display daimagem complexa estiver aberta. A opção “Number Of Border Pixels” determina aregião de suavização, em pixels, entre a área excluída e a preservada. Exemplo: Seescolhermos o filtro circular pass, e escolhermos um raio de 100 pixels, a princípio todosos 100 pixels internos ao círculo serão preservados e todos os 100 pixels externos aocírculo serão excluídos. Mas, se escolhermos uma suavização de 10 pixels, haverá umasuavização linear entre 5 pixels do interior e 5 pixels do exterior do círculo.

4.2.1. Circular pass/cut

O tipo circular define, na imagem complexa, nada menos do que um círculo entre ela(Figura G-11).

Todas as informações de alta freqüência contida na região hachurada serão excluídas (a)e serão mantidas (b).

• Selecione, dentro do menu da janela “Filter Definition”, a cadeia de comandos“Filter Type – Circular Pass/Cut” . determine o raio, em pixels, e se necessário, ovalor do “Number Of Border Pixels” e clique em “Apply”.

Figura G-11: Filtro definido pelo“Circular Cut” (a) e “circular

pass”(b)

a b

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4.2.2. Band pass/cut

• Selecione, dentro do menu da janela “Filter Definition”, a cadeia de comandos“Filter Type – Band Pass/Cut” . determine o raio, em pixels, do círculo interior eexterior se necessário, o valor do “Number Of Border Pixels” e clique em “Apply”(Figura G-12).

4.2.3. User Defined pass/cut

Aqui o usuário define as freqüências que serão mantidas e removidas. Para isso, édefinido as áreas através da ferramenta de anotação (Annotation).

• Selecione, dentro do menu da janela “Filter Definition”, a cadeia de comandos“Filter Type – User Defined Pass/Cut”

Também selecione, dentro da janela onde está aberta a imagem no domínio dafreqüência, a cadeia de comandos “Overlay – Annotation” .

Defina, com polígonos, as freqüências em que se quer remover (Cut) ou manter (Pass).

Se é um arquivo de anotação já salvo, clique no botão “Ann File” e carregue o arquivo deanotação já salvo.

Se os polígonos estiverem no display, apenas salve o arquivo, clicando em File ouMemory.

4.2.4. Resultados

Os resultados aparecerão na lista de bandas disponíveis “Available Bands List”. Essesresultados serão usados para fazer o processo inverso.

a b

Figura G-12: Filtro definido pelo“Circular Cut” (a) e “circular

pass”(b)

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4.3. FFT Inversa

Agora, será feito o processoFFT inverso, na qual nósretornaremos com a imagemoriginal, já filtrada.

• Selecione, dentro domenu principal, acadeia de comandos“Filtros – Filtragem FFT– FFT Inversa”.

• Aparecerá a janela“Inverse FFT Input File”.Selecione a imagem nodomínio da freqüência eclique em OK.

• Aparece a janela“Inverse FFT Filter File”. selecione o resultadodo filtro e clique em OK.

Aparecendo a nova janela parasalvar o arquivo, escolha Fileou Memory, também o tipo dearquivo (byte, integer...) eclique em OK. O resultadoaparece na lista de bandasdisponíveis. Veja ao lado oresultado:

Importante!!!O processamento envolvendoa filtragem FFT é umprocessamento que utiliza amemória RAM, portanto, comose trata de um dado complexo,o sistema precisa alocar 8vezes o tamanho da imagem em Bytes para executar o processamento; caso não estiverdisponível memória RAM suficiente, o sistema pode , ou demorar muito (sistema WindowsNT/2000) ou até cair (Windows 95/98) por falta de memória virtual.

Figura G-13: Resultado de uma transformação deFourier, usando o método “User Defined Cut”: Veja que o

ruído desapareceu

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H: Visualização e Análise de Dados Vetoriais

Os arquivos vetoriais se caracterizam pela sua capacidade de sintetizar uma informação,que pode ser por exemplo um atributo geográfico ou estatístico da imagem. Se tomarmoscomo exemplo as curvas de nível de um terreno, bem como o valor de número digital(DN) médio de diferentes regiões da cena, temos então atributo geográfico e estatísticorespectivamente.

Há, no entanto, inúmeras outras aplicações que podem ser realizadas a partir de dadosvetoriais. O ENVI engloba uma série de recursos e ferramentas que possibilitam aosusuários criar e manipular dados vetoriais de maneira eficiente e segura.

Neste capítulo, mostramos algumas das aplicações mais freqüentes e interessantes,demonstrando a potencialidade e a praticidade dos recursos do ENVI para realizá-las.Salientamos que, por mais completos que sejam os exemplos e comentários mostrados aseguir, eles não são exaustivos. Deve-se sempre tentar criar o seu próprio exemplo,seguindo os passos apresentados, para fixar o conhecimento adquirido.

1. Utilização e aplicação de dados vetoriais

Os arquivos de dados vetoriais que podem ser abertos são o ARCView Shape (.shp),AutoCAD vector format (.dxf), ARC/INFO Interchange (.e00), MapInfo Interchange (.mif),Microstation DGN (.dgn), USGS Digital Line Graph (.dlg) e USGS SDTS, além do formatopróprio (.evf) do ENVI.

Na seção 3.3 do capítulo B deste guia, há uma descrição desses arquivos e de como abri-los e convertê-los para o formato vetorial do ENVI (.evf).

A partir dos dados vetoriais desses arquivos, podemos obter algumas informações úteis,tais como o perímetro e a área de uma região (polígono), a cota de uma curva de nível oude um pico de montanha, ou ainda a temperatura de uma isoterma; enfim, há um grandenúmero de informações que podemos obter através dos dados vetoriais. Estasinformações de que dispomos são denominadas atributos dos dados vetoriais.

1.1. Começando a trabalhar com dados vetoriais

Para mostrar como visualizar os atributos dos dados vetoriais, tais como localizaçãogeográfica, cota em um ponto, etc., abrimos um arquivo de dados vetoriais que veminstalado no diretório ~\envi40\data, contendo, além de outras informações, a localização,o nome e o estado de algumas cidades norte-americanas. O arquivo que contém essesdados está no formato ARCView Shape, denominado cities.shp.

• Para abrir selecione “Vetor – Abrir Arquivo de Vetor – ARCView Shape File” e váaté o diretório onde se localiza o arquivo cities.shp, que está no CD 1 e no diretório\envidata\esri_gis.

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Figura H-2: Listagem de CamadasDisponíveis

Aparece a janela Import ArcView Shape File Parameters, onde no campo Layer Namehá o nome camada ( layer ), cujo padrão é o próprio nome do arquivo selecionado. Pode-se escolher na opção Output Result, se o resultado irá para um arquivo .evf ou para a

memória volátil (RAM) do computador. E também aprojeção a ser utilizada em Output Projection, ondeescolhemos para o exemplo a opção GeographicLat/Lon.

É permitido que se escolha um outro nome para acamada a ser criada a partir dos dados do arquivo.Por exemplo, denominamos a camada como CidadesAmericanas (Figura H1). Clique em OK e serámostrada a janela Avaliabe Vector List (Figura H2).

Na janela Available Vector List é mostrada a camada“Cidades Americanas”; quando selecionado émostrado o seu nome, se foi carregado na memória(In Memory) ou em arquivo, número de objetos e nós(como aqui todos os objetos são pontosrepresentando cada cidade, o número de objetos enós coincidem), a projeção adotada (GeographicLat/Lon) e por fim informa se os objetos contématributos ou não (Yes).

Podemos então carregar o arquivo states.shp, nomesmo diretório,que contém ospolígonos quedemarcam asfronteiras políticas

entre os estadosnorte-americanos

e visualizá-losjunto com ospontos referentes

às cidades. O procedimento é praticamente o mesmousado para abrir o arquivo anterior. Desta vezchamamos esta camada de Estados. Ao carregar acamada selecionada (Load Selected), abrem-se asjanelas Vector Window Parameters #1 (Figura H3) eVector Window #1(Figura H4).

Figura H-1: Parâmetros doarquivo vetorial

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• Clique no botão Apply, que serão visualizados os pontos e polígonos correspondentesàs cidades e aos estados respectivamente, em Vector Window # 1 (Figura H-4).

Note que pressionando e arrastando o botão esquerdo do mouse sobre os pontos dográfico, é mostrada a localização em latitude e longitude de cada um dos pontos dacamada ativa, no campo Location da janela Vector Window Parameters #1.

Figura H-3: Listagem de camadascarregadas

Figura H-5: Vector Information(informações sobre o layer

cidades)

Figura H-6: VectorInformation (informações

sobre o layer Estados

Figura H-4: Vector Window

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Se a opção Vector Information em Options estiver selecionada, será aberta uma janelinhaque - além da localização dos objetos - mostra também os atributos de cada objeto, operímetro e área em caso de objetos tipo polilinha/polígono (Figura H-5).

Para ampliar a visualização de uma determinada área ("zoom") deve-se definir umretângulo pressionando e arrastando o botão do meio (ou pressione Control + botãoesquerdo) do mouse até que a moldura cubra a região de interesse. Isso foi feito parapodermos visualizar melhor a região do estado da Florida (Figura H-4). Para voltar àescala anterior basta clicar uma vez com botão do meio do mouse em qualquer área dajanela.

O asterisco (*) ao lado do nome do layer significa que essa camada está ligada - com"Apply" serão atualizadas as caraterísticas dela conforme a definição em "Edit Layer".

Experimente ver o que acontece modificando alguns parâmetros de visualização em “EditLayers”; alterando os símbolos dos pontos, sua cor , seu tamanho, etc.

• Para ativar a camada estados basta selecioná-la em “Available Vector Layers”.Agora ao passar o cursor sobre o polígono correspondente ao estado da Flórida, ajanela Vector Information mostrará os atributos deste polígono (Figura H6).

O cursor fica sempre "guiado" pelas coordenadas do layer selecionado. Para mover ocursor livremente faça um duplo-clique no layer selecionado (desaparece o asterisco, acamada está desligada), ou clique em "Edit Layer" e a dupla flecha do lado do nome dolayer.

Os atributos das cidades e estados americanos estão armazenados em seus respectivosarquivos de banco de dados, denominados cities.dbf e states.dbf. Isto permite quepossamos fazer uma busca orientada das cidades e/ou estados, definindo os parâmetrosrequeridos, para destacar a visualização destas cidades e/ou estados. Vamos para umexemplo prático:

• Selecionando “Options – Query Attributes” , a janela Layer Attribute Queryaparecerá, que é o ambiente próprio para fazer busca de atributos usandooperação lógicas. Os objetos onde o resultado desta operação for verdadeiro(True), serão alocados em uma nova camada.

Um detalhe interessante é que estes arquivos de banco de dados podem ser visualizadosexternamente pelo software de edição de planilha eletrônica Excel, da Microsoft Corp.O termo operação lógica significa que é feita uma busca utilizando operadores lógicos -maior do que, menor do que, igual a, etc. Isto é, se quisermos encontrar os estados commais de dez milhões de habitantes em 1996, a operação lógica correspondente éPOP1996 >10.000.000.

Antes de clicar no botão “start”, defina um nome, no campo “Query Layer Name”, para acamada que receberá os objetos que irão se enquadrar ao critério de busca que seráestabelecido. De preferência um nome que lembre a operação lógica que foi realizada. Noexemplo, o nome escolhido é elev_gt_2000, onde elev se refere ao atributo ELEVATION(elevação), e _gt_2000 simboliza a operação greater than 2000, isto é, maior do que

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2000. É necessário ainda definir a saída em arquivo ou memória, por fim, clique no botão“start”.Aparece a janela “Query Condition” (Figura H7), onde no primeiro botão é escolhido aatributo a ser pesquisado, enquanto que o segundo define operador lógico a ser utilizado.Já no campo “Numeric Value” deve ser entrado o valor que será usado como critério naoperação booleana.Os operadores listados são:

Maior do que - >

Maior ou igual a - >=

Menor do que - <

Menor ou igual a - <=

Igual a - ==

Diferente de / não igual a - !=

Após apertar OK note que os botões AND e OR,assim como CLEAR deixaram de estardesabilitados. Isto ocorre porque agora, além dapossibilidade de eliminar a operação booleanacriada, pode-se refinar a busca com o acréscimode operadores booleanos.

Podemos combinar os atributos de modo a tornar a busca tão específica quantodesejarmos. Se quisermos criar uma camada com apenas as cidades com elevação maiordo que 2000 do estado do Colorado a expressão booleana correspondente é(ELEVATION >2000 AND STATE_NAME=="California").

Os operadores booleanos são aqueles que comparam as operações lógicas realizadas.Na operação booleana (ELEVATION > 2000 AND ELEVATION < 3000 ), temos duasoperações lógicas. O operador booleano AND determina que, se o atributo ELEVATION

Figura H-7: Janela “Query Condition”

Figura H-8: Visualização dosresultados da busca

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for maior do que 2000 e menor do que 3000, a operação booleana retornará valorverdadeiro e a cidade com este atributo será incluída na camada.O resultado pode ser visto na figura H8. Caso se deseja localizar uma cidade específicano mapa, basta visualizar os atributos vetoriais do banco de dados. Para isso selecioneOptions à View / Edit Attributes... e depois clique sobre o nome da coluna CITY_NAME ea ordene em ordem alfabética com a opção Sort by Selected Column Forward emOptions.Ao encontrar a cidade desejada, basta clicar sobre o número da linha correspondente quea cidade será destacada no gráfico com a cor de Highlight atual.

1.2. Trabalhando com dados vetoriais agregados a dados raster

Aliar a facilidade e flexibilidade de manipulação dos dados vetoriais com a capacidade deprocessamento (classificação, estatística de ROIs, etc) e de visualização de dados raster,só pode levar a bons resultados. Uma sobreposição (overlay) de um dado vetorial - umarede de drenagem, por exemplo , em uma imagem digital (dado raster) fornece umresultado rico e de grande utilidade, tendo aplicações em várias áreas, como Cartografia eGeografia.No exemplo descrito a seguir é efetuado um overlay sobre uma imagem digital EOSAT(0826_ms.img) de uma zona agrícola, com resolução espacial reamostrada de 4m (quatrometros). O arquivo contém 4 bandas similares às 4 primeiras bandas do sensorLANDSAT/TM. A composição escolhida aqui foi RGB-321. A imagem e os dados vetoriaisencontram-se no seu "Tutorial e Data CD" , no diretório \envidata\si_eosat\ .

• Após abrir e visualizar a composição colorida, o próximo passo consiste em carregarum arquivo com dados vetoriais. Selecione a cadeia de comandos “Vetor – AbrirArquivo Vetorial – ARCView Shape File”

Depois de aparecer a janela “Import ArcView Shape File Parâmeters”, novamente,aparecerá a janela “Available Vectors List” ,e depois de carregar o Layer, no qualchamamos de Vetorial, aperte o botão Load Select, e em seguida aparecerá umapequena janela chamada “Load Vector...” , onde o usuário escolhe se quer carregar osvetores dentro do display ativo ou dentro de um novo display. Surgirá após a janela “#1Vector Parameters” que é semelhante a janela “Vector Window Parameters #1” mostradaanteriormente, com a diferença de que agora deve-se optar por qual janela de

Figura H-9: Ambiente de edição do banco de dados dos atributosda camada

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visualização da imagem (Image/Scroll/Zoom/Off), ficará ativa a camada aberta. Tambémpodemos optar em quais janelas será mostrado o overlay (ao lado do botão "Apply"). Éescolhido então o arquivo vectors.shp, sendo a camada denominada como Vetorial, comprojeção State Plane (NAD 83), Zona 404 .

Após carregar a camada na memória e definir em que janelas ela aparecerá e em qualficará ativa (Figura H-10), podemos finalmentever a sobreposição da camada sobre a imagem,destacada em branco (Figura H-11).

Da mesma maneira que na seção anterior, épossível ver os atributos dos polígonos e o bancode dados associado a camada, novas camadaspodem ser criadas de modo simples.Na janela “#1 Vector Parameters” selecione“Options – Create New Layer”.

Ao abrir a janela “New Vector Layer Parameter”,deve-se entrar com um nome para a novacamada e escolher entre copiá-la em um arquivoou na memória. Neste caso o nome da novacamada é Pasto, copiada no arquivo.

Para incluir um polígono nesta nova camadarecém criada, deve-se optar por Add NewPolygon no submenu Mode. Neste modo, ao

clicarmos com o botão esquerdo do mouse sobre ajanela onde a camada está ativa, estaremosacrescentando os segmentos de retas de um novopolígono. Se desejarmos apagar um polígono, deve-se primeiro, dentro do submenu Mode, selecionar aopção Edit Existing Vectors, logo após, selecione como botão esquerdo do mouse e vá novamente nosubmenu Mode e clique na opção “Delete Vector”.Selecionando a mesma opção de editar vetores, ousuário também pode mover os nodos do polígonoaté o desejado. Para concluir a confecção dopolígono, pressiona-se uma vez o botão direito domouse para fechá-lo e uma outra vez para terminar oprocedimento. Note que existem mais opções para aconstrução de vetores, como a polyline, retângulo,elipse e ponto.

Figura H-11: Scroll com osvetores sobrepostos

Figura H-10: Janela “vectorparameters”

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Ao abrir o banco de dados associado a camada Vetorial e selecionando a quinta linhanumerada (registro), o polígono correspondente é destacado pela cor de highlight; verdeneste caso (Figura H-11).

Um dos campos do banco de dados é o campo RANCH, que identifica o proprietário dapropriedade. Podemos fazer uma busca de todas as áreas pertencentes a um proprietárioou, além disso, quais destas propriedades tem área maior do que x acres. Basta usar osrecursos de busca descritos anteriormente.

Também é possível criar um novo banco de dados para um determinado layer, e paraisso, usaremos o nosso layer Pasto. Selecione, dentro da janela “#1 Vector Parâmenters”, a cadeia de comandos “Options – Add Attributes” . Escolha o nome do atributo, tambémescolha o tipo de variável dos dados e clique em Add Atributers . Depois, é só clicar emOK.

1.3. Transformação de dados vetoriais para ROIs.

De antemão, é oportuno que esclareçamos uma afirmação que consta na documentaçãodo ENVI, a qual diz que o ENVI não suportaria regiões vazadas (uma região em forma deanel, por exemplo). Isto procede somente no caso da transformação de dados vetoriaisem ROIs, quando a parte interior de um polígono é considerada como sendo parteintegrante da região de interesse. Já na transformação do formato do ENVI (.evf) para oformato de dado vetorial do ARCView (.shp), as regiões vazadas são preservadas comotais, e corretamente visualizadas em outros softwares.

Começamos mostrando a conversão de uma camada em uma ROI. Como dito no inícioda seção anterior, a vantagem de realizar esta operação, reside no fato de podermosrealizar um processamento na região abrangida pelo dado vetorial. Processamento esteque vai deste a extração de atributos estatísticos até a aplicação de filtros.

• Então, primeiro crie uma nova camada, em que englobe apenas os polígonosreferentes às propriedades do proprietário gloria - RANCH == "gloria".

• Na janela “#1 Vector Parameters” escolha “File – Export Layer to ROI...”.

Logo após, selecione, dentro do menu principal, a cadeia de comandos “Ferramentas –Região de Interesse – Definir Região de Interesse” que automaticamente o nome do layervai aparecer na janela “ROI Tool” e é só selecionar o layer que o polígono vai serpreenchido com a cor da camada, igual à figura 12. Agora podemos realizar sobre asregiões abrangidas pelas camadas todas operações permitidas sobre uma ROI.

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1.4. Transformação de dados raster em vetoriais

Assim como os dados raster são adequados para processamento digital, os dadosvetoriais em contrapartida são mais fáceis de editar. Logo, caso queiramos modificaralguma ROI, por exemplo, é vantajoso convertê-la para uma camada, editar esta camada,e convertê-la novamente para ROI.

Para converter uma ROI em dado vetorial selecione, dentro do menu principal, a cadeiade comandos “Ferramentas – Região de Interesse – Exportar ROIs para EVF...” noambiente de edição de ROIs. Arquivos de classificação igualmente podem ser convertidospara dado vetorial. Cada classe da imagem é atribuída a uma camada diferente.

Um cuidado que deve se tomar antes de converter as classes em dados vetoriais, é comrelação ao tamanho de algumas regiões das classes. Pode ocorrer de, na classificaçãofinal, uma região seja formada por poucos pixels ou até mesmo por único pixel. Oproblema decorrente disso é que, após feita a vetorização dos dados, estas regiõespodem ficar circunscritas a polígonos.

Para contornar isso, deve-se passar a classificação final por um processo de"Generalização" da classificação, que consiste em aplicar um "Sieve" e após um "Clump"na classificação. O primeiro, filtra as regiões muito pequenas (o limiar de número de pixelé definido pelo usuário), agregando-as à região adjacente que for mais freqüente,utilizando vizinhança 8.

Já o processo de "Clump" agrega as regiões, de uma mesma classe, as quais existeconectividade entre si. Nesta conversão, usou-se o arquivo de pós-classificação aplicado"Clump", chamado can_clmp.img. Os arquivos de classificação de pós-classificaçãoaplicado "sieve" são can_pcls.img e can_sv.img, respectivamente.

• Abra o arquivo de pós-classificação can_clmp.img , dentro do diretório\envidata\can_tm do CD 2 de dados.

Figura H-12: Convertendo vetorespara ROIs.

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Figura H-13: Resultado do Overlay

Para aplicar a conversão selecione a partir do menu principal do ENVI “Classificação –Pós-Classificação – Vetorização de Classes”. Depois selecione as regiões #1, #2 e #3 eopte pela saída em arquivo oumemória.

• Carregue as camada listadas najanela “Available Vectors List” eclique em Apply para visualizaras três camadas.

Crie uma composição colorida comas banda disponíveis do arquivo deimagem can_tmr.img. A composiçãodo exemplo é RGB-321.Execute o overlay das regiões #2 e#3 sobre a composição colorida.A classe #2 aparece com ospolígonos pintados de amarelo,enquanto a classe #3 é brancahachurada com linhas brancas. Em detalheestá a janela de zoom, mostrando a área damoldura vermelha ampliada em duas vezes.

O conceito de conectividade diz respeito diretamente à vizinhança que está sendo levadaem conta. Se pelo menos um pixel de contorno de uma região for vizinho à um outro pixelde outra região, diz-se que há conectividade entre as duas regiões.

2. Usando o menu Vetor

2.1. Criando novo plano vetorial

Dentro do menu principal, na opção “Vetor” se encontra a rotina “Criar Novo PlanoVetorial” , e através dele é possível carregar uma nova janela “Vector Window” e criarnovos vetores e camadas vetoriais , e também abrir layers de arquivos vetoriais jáexistentes ou também criar layers a partir de uma imagem Raster.

2.1.1. Criando Layers através de um layer já existente em um arquivo

• Primeiramente, carregue um plano vetorial já existente, podemos fazer com omesmo arquivo em quem se estava trabalhando, o vectors.shp , do CD 1 deexemplos. Basta carregá-lo na janela “Available Vectors List” . Daí, fica a encargodo usuário a opção de visualizá-lo.

• Selecione “Vetor – Criar Novo Plano Vetorial – Usando Plano Vetorial Existente”.

• Aparecerá a janela “New Vector Layer Parameters” , onde o usuário escolherá onome do novo layer, e também a escolha de “File ou Memory”.

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• Clique em OK e o nome do layer aparecerá na janela da lista de vetoresdisponíveis.

Na verdade esse é um procedimento diferente para se criar uma nova camada, ou seja,um layer, a partir de um que já existe. O outro procedimento nós já vimos na seção 1.2.deste capítulo para criar o layer Pasto, mas com a diferença que neste procedimento ousuário pode criar layers sem precisar carregar o arquivo vetorial na imagem, coisa queno outro procedimento era preciso, já que somente na janela “#1 Vector Parâmeters” éque aparece, dentro do menu “Options” , a opção de criar um novo layer. E a janela “#1vector Parâmeters” só aparece se for carregado o plano vetorial na imagem.

2.1.2. Criando layers usando uma imagem raster

• Selecione “Vetor – Criar Novo Plano Vetorial – Usando Plano Vetorial Existente”.

• Escolha a imagem desejada como base e clique em OK.

• Novamente aparecerá a janela “New Vector Layer Parameters” , escolha o nomedo layer, selecione “File ou Memory” e clique em OK.

• O nome do layer aparecerá na lista de vetores disponíveis.

Cabe ressaltar que, tanto neste processo como no processo acima, a janela vetorial quese abre possui as mesmas coordenadas da janela , ou da imagem raster ou do planovetorial existente que o usuário escolheu. O mesmo não vai acontecer agora no próximoprocedimento.

2.1.3. Criando uma nova camada através dos parâmetros definidos pelo usuário

• Selecione “Vetor – Criar Novo Plano Vetorial – Usando Parâmetros Definidos peloUsuário”.

• Novamente aparecerá a janela “New Vector Layer Parameters” , mas agora a janela édiferente, com usuário tendo agora que fornecer os parâmetros de projeçãocartográfica , e também o X e Y máximos e mínimos da janela. Logicamente, nos doisprocedimentos anteriores, esses parâmetros eram buscados, ou da imagemescolhida, ou do plano vetorial existente escolhido.

• Preencha todos os campos da janela “New Vector Layer Parameters” e clique em OK.

• Novamente o nome do layer aparece na lista de vetores disponíveis, é só selecioná-loe clicar em Load Select, que aparece a janela “Vector Window” e o usuário podedesenhar vetores nela.

2.2. Carregar limites de continentes, rios...

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Esta função na verdade é o Mapa-Mundi com os layers de divisão política de países, rios,divisões dos estados do Estados Unidos da América e linhas continentais de costa (FiguraH14).

Como é visto na figura acima, é carregado todo o Mapa-Mundi, sendo que os estados dosEUA , os rios de todo o mundo, as linhas de costa e as divisões de países possuem umlayer cada um.

• Selecione “Vetor – Carregar limites de continentes, rios...” .

• Aparecerá a caixa de diálogo “Create Boundaries” , nesta janela o usuário escolhequais as camadas (layers) que se deseja carregar, escolhe o nome do arquivo desaída, e clique em OK.

• O resultado aparece na janela “Available Vectors List” .

Obs.: Na janela Create Boundaries , existem 7 opções. Da opção 1 à 6, elas sãoexatamente iguais, se diferenciando apenas pela resolução do vetor. De 1 à 3, aresolução é alta, implicando num arquivo de saída muito grande, enquanto que da 4 à 6,ela é mais recomendada, justamente por requerer menos espaço, seja em disco ou namemória, para ser executada.

Figura H-14: Resultado do usoda função “Carregar Limites ...”

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2.3. Conversão Raster para Vetor

Essa função cria uma camada a partir de um valor de nível de cinza do pixel. Elasimplesmente cria um vetor nos contornos de uma região de mesmo valor de nível decinza (Figura H15).

Como pode-se ver na figura ao lado, os pixels queestão dentro da região do vetor, que está em branco,possuem o valor zero , e bem na borda dessa região foitraçado um vetor.

• Selecione, dentro do menu principal, “Vetor –Conversão Raster para Vetor”.

• Selecione a banda de entrada e clique em OK.

• Vai aparecer a caixa de diálogo “Raster to VectorParameters” , onde no campo “Contour Value” o usuáriodeve preencher o valor do nível de cinza do pixel queele deseja que seja feita a vetorização, escolha o nomedo layer, e também o arquivo de saída, clique em OK.

• O resultado aparece na janela de lista de vetoresdisponíveis.

2.4. Classificação para Vetor

Essa função cria polígonos de vetor em áreas classificadas.

• Selecione “Vetor – Classificação para Vetor” . Vai aparecer a caixa de diálogo“Raster to Vector Input Band”

• Selecione o arquivo de classificação e clique em OK.

• Logo após, vai aparecer a caixa de diálogo “Raster to Vector Parameters” ,selecione as classes em que se deseja vetorizar; no campo Output, onde diz“Single Layer” , significa que o software vai criar uma única classe para todos osvetores da classificação , e em “One Layer per Class” o software cria um layer paracada classe vetorizada.

• Escolha File ou Memory e clique em OK. O resultado aparecerá na janela da listade vetores disponíveis.

Figura H-15: Resultado daconversão de raster para vetor

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2.5. Gradear Pontos Irregulares

Essa função encontra-se também no menu Topográfico e encontra-se explicada no guiade mesmo nome.

2.6. Converter ROIs para um arquivo DXF

Como já diz o nome, essa função serve para converter um arquivo de região de interesse(ROIs) para um arquivo .dxf , que pode ser aberto posteriormente em softwares de CADpopulares, como o AutoCAD.

• Selecione “Vetor – Converter ROI para DXF.

• Escolha o arquivo ROI no qual se deseja fazer a conversão , após escolhido oarquivo, aparecerá a caixa de diálogo “Convert Region of Interest Files to ...” , nocampo Output To, escolha entre Pixel Coordinates ou Map Coordinates , sedesejar converter mais de um arquivo, aperte o botão Input Additional File eselecione o arquivo ROI. Escolha o nome do arquivo de saída e clique em OK.

• Se for escolhida a opção Map Coordinates , depois de clicar em OK o usuário teráque escolher o arquivo de imagem em que se encontra as ROIs em Select Filecontaining Map Coordinates. Clique em OK e o arquivo .dxf vai direto para ocaminho determinado pelo usuário na caixa de diálogo “Convert Region...”.

2.7. Convertendo ANN para DXF

O procedimento é o mesmo para o ROI , só mudando o nome do arquivo e também acadeia de comandos, onde o usuário deverá selecionar “Vetor – Converter ANN paraDXF” . Não se esquecendo que o arquivo com extensão .ann é o arquivo de anotações doENVI, e nesse tipo de arquivo também podem existir polígonos, pontos, etc...

2.8. Convertendo EVF para DXF

• Selecione “Vetor – Converter EVF para DXF”.

• Escolha o arquivo .evf desejado e clique em OK.

• Aparecendo a janela “Convert ENVI Vector File to DXF Files” , defina o caminhodesejado para o arquivo de saída, coloque mais algum arquivo, se desejar, em“Input Additional File” e depois clique em OK que o arquivo .dxf seráautomaticamente gerado.

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3. Para Saber Mais: Dados vetoriais e "raster"

O dado vetorial pode ser expresso através de um desses três entes geométricos: ponto,linha ou polígono. Enquanto isso, um mesmo elemento de uma imagem por exemplo, érepresentado no dado "raster" por um conjunto de células básicas (em computaçãodenominadas de pixel; nome derivado da pronúncia formada pelas letras em negrito dotermo "picture cell") .

Tomemos como exemplo uma região da imagem que contenha uma linha de transmissão(LT), onde os fios entre duas torres passam sobre um pequeno lago. Se essa cena forrepresentada por dados vetoriais, as torres seriam pontos, os fios; segmentos de reta(linhas), e um polígono representaria o lago (Figura H-19a).

Já com dado raster, uma imagem digital por exemplo, teremos um conjunto de pixels como DN correspondente à resposta espectral de cada alvo, como mostrado na Figura H-19b,onde os valores dos pixels correspondentes ao alvo fio da LT estão em negrito pararealçar uma das características do dado "raster".

Vamos supor primeiro que o resto da cena, ou seja o terreno em volta do lago, não possuiuma resposta significativa para ser considerado (uma situação meramente hipotética).Note agora que os DNs correspondentes a este alvo fio da LT que situam-se fora doslimites do lago tem menores valores do que os que localizam-se dentro destes limites. Istoocorre porque há uma influência da resposta espectral dos pixels vizinhos a estes, quepertencem ao alvo lago.

Esta influência por sua vez, tem relação com a resolução espacial da imagem. É de seesperar que a bitola do fio seja menor que a resolução do pixel, logo o conjunto de partedos pixels é que forma uma linha tênue representando o alvo fio da LT. Portanto, quantomaior for a resolução espacial, isto é, menor for a área representada pelo pixel, melhorserá a nitidez dos alvos.

Figura H-16: Comparação de dados vetoriais e raster.A esquerda encontra-se o dado vetorial, e à direitaencontra-se o dado raster.

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No entanto, esta dependência da resolução espacial não existe com relação aos dadosvetoriais, já que neste caso temos entes geométricos (também na computaçãodenominados objetos), que independem da resolução espacial em que os alvos foramadquiridos para representá-los. Esta é pois, uma vantagem dos dados vetoriais sobre osdados "raster".

Por outro lado, se pretendermos fazer um processamento na imagem - segmentação,filtragem, etc - isto só será viável com dados "raster". Então devemos, sempre quequisermos realizar algum processamento de imagem, converter dados vetoriais em dados"raster".

Outro exemplo de aplicação de dados vetoriais é na representação de resultados declassificação. Cada região classificada poderá ser descrita por um polígono. Emcontrapartida, com dados raster, as mesmas regiões serão representadas por conjuntosde pixels rotulados com um número, que será diferente de acordo com a classe a que aregião pertence.

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4. Vetorizador Inteligente (INTELLIGENT DIGITIZER)

A partir do ENVI 4.3 esta disponível um novo modo de vetorização de feições aplicado àsimagens multiespectrais de alta resolução; trata-se da função “Intelligent Digitizer” ouVetorizador Inteligente.

Com o vetorizador inteligente, você estabelece os pontos ao longo do caminho de umafeição presente na imagem e o ENVI automaticamente extrai o delineamento ou a áreaocupada por esta feição. Essa nova funcionalidade proporciona maior eficiência emtermos de economia de tempo e melhor acurácia em relação ao métodos tradicionais devetorização. Você pode também selecionar entre o modo de vetorização inteligente e omodo de vetorização padrão do ENVI, quando necessário; por exemplo, presença debaixo contraste, sombras ou grande distúrbio presente em feições lineares. Você podeextrair feições usando uma única banda ou múltiplas bandas. Usando o vetorizadorinteligente (Intelligent Digitizer) em bandas pré-selecionadas maior será a acurácia obtidanos seus resultados.

Com o vetorizador inteligente, você pode executar procedimentos de pós-processamentoautomático para melhorar a qualidade dos vetores extraídos, e também com a ferramentade vetorização padrão do ENVI você pode gerenciar manualmente os vetores, executartarefas básicas de edição vetorial e converter os vetores extraídos para formatos dearquivos externos, tais como shapefiles.

Configurando os Parâmetros da função do Vetorizador Inteligente

Dependendo da feição a ser extraída, você pode querer ajustar os parâmetros no sentidode obter uma melhor performance. Tipicamente, os parâmetros padrões são ideais para aextração de eixos de estradas, entretanto, se você pretende extrair feições com curvassinuosas, você pode melhorar a qualidade do resultado através do ajuste dos parâmetros.

1. Selecione uma das seguintes opções para acessar a caixa de parâmetros:• A partir da caixa “Vector Parameter”, selecione “Mode - > Intelligent Digitizer

Parameters”;• Ou, a partir do display, clique com o botão direito do mouse e selecione “Intelligent

Digitizer Parameters”.

2. O parâmetro “Linear Feature Width (pixels)”por padrão assume um valor que representaa largura média de uma estrada (assumindoque estrada possua 15 metros de largura).Se necessário for, altere esse valor para umadimensão que melhor represente a largurada estrada que você pretende extrair. Vocêpode usar a ferramenta CursorLocation/Value para estimar a largura média.

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3. O parâmetro “Snap Tolerance (Pixels)” especifica a distância máxima, em pixels, paraa união de duas polylines, quando o uso da operação “snap” é aplicada. O valorpadrão é 30, indicando que o ENVI unirá aquelas polylines que estiverem distanciadasem 30 ou menos pixels. O valor mais baixo aceitável é 0.0. Se for necessário, altereesse valor.

4. A função “Smoothing” especifica o quanto de suavização deve ser aplicado durante aextração da feição. A configuração padrão é “High”, a qual é adequada para feiçõessuavemente curvílineas. Se a feição que você pretende extrair apresenta baixasinuosidade, então configure este parâmetro para “Low” ou “Off”.

5. Após configurar todos parâmetros, clique em “OK”.

USANDO O VETORIZADOR INTELIGENTE

1. A partir da barra do menu principal, selecione Vector -> Intelligent Digitizer. A caixa dediálogo “Intelligent Digitizer Input File” aparecerá;

2. Selecione o arquivo de imagem associado ao vetorizador inteligente e clique em “OK”.Surgirá a caixa de diálogo “Vector Parameters” e a imagem selecionada nas janelasgráficas de visualização do ENVI.

Obs.: se a imagem tiver 4 bandas, ENVI selecionará as bandas 3 e 4, tipicamentecaracterizada pelos comprimentos de onda do vermelho e do infravermeho-próximo;Se a imagem tiver mais de 4 bandas e possuir a informação do comprimento de onda, oENVI selecionará as bandas relativas a composição falsa cor (VNIR).Se a imagem tiver mais de 4 bandas e não possuir a informação do comprimento deonda, o ENVI selecionará as bandas conforme a seguinte regra [nb/3, nb/2, nb*2/3] paraos canais RGB, considerando que nb refere-se ao número de bandas.

3. Localize a feição que você pretende vetorizar, a partir das janelas gráficas devisualização;

4. No campo “Window” da janela “Vector Parameters” habilite a janela que deverá ativaro processo de vetorização automática (Image ou Scroll ou Zoom). A opção “off”desabilita temporariamente o processo de vetorização.

5. Após definir a janela ativa, clique com o botão esquerdo do mouse sobre a feição (porexemplo, uma estrada) e defina, primeiramente, o ponto inicial e em seguida o pontofinal do segmento vetorial a ser digitalizado automaticamente. Note que ao clicar pelasegunda vez, o dispositivo Intelligent Digitizer traça o contorno do segmento de vetorautomaticamente. Siga definindo novos vértices até que a vetorização seja finalizada.Para fixar o vetor traçado, clique com o botão direito do mouse, uma vez para finalizare uma segunda vez para fixar o vetor sobre a imagem, através da seleção da opção“Accept New Polyline”.

Obs.: para visualizar os layers gerados, a partir do menu principal clique em “Window” -> “Available Vectors List”;

Edição Automática das Feições Vetorizadas

Após finalizar a vetorização, você pode aplicar a ferramenta de pós-processamentoautomático para criar intersecções entre polylines e eliminar pontas.

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1. Selecione uma das seguintes opções:• Criar um layer de edição para o layer ativo, a partir do menu Options -> Linear

Feature Cleanup, da janela Vector Parameters;• Criar layer de edição para o layer ativo, clicando com botão direito do mouse e,

através do menu de atalho, selecionar “Linear Feature Cleanup”;• Clique com botão direito sobre o nome do layer listado na caixa Vector Parameters

e selecione a opção “Linear Feature Cleanup”A caixa de diálogo “Linear Feature Cleanup Parameters” aparece.

2. No campo “Dangle Length Tolerance (Pixels)” por padrão recebe valor 20.00.Nesse caso o ENVI remove todos segmentos polylines abertas menores do queeste valor, durante o processo de edição automática. Se necessário for, altereesse valor.

3. Clique em “OK” para o ENVI remover os segmentos desprezíveis e criarintersecções nos cruzamentos de polylines. Ao finalizar o processo, o ENVIsobrepõem o layer modificado sobre o layer original (usando uma cordiferenciada). Na caixa de parâmetros vetoriais “Vector Parameters”. Além disso oarquivo editado é carregado para a caixa “Available Vector Layers List comacréscimo do sufixo “_clean”.

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Edição Manual das Feições Vetorizadas

Use as ferramentas vetoriais padrão do ENVI para executar manualmente a edição dovetor. Com o pós-processamento manual, você pode estender polylines, conectarpolylines, quebra ou união de polylines, e adição, edição ou remoção de vetores e nós.

1. Selecione a partir da caixa “Vector Parameters”, Mode -> Edit Existing Vectors; ouclique com o botão direito sobre o display e selecione Select Mode -> Edit ExistingVectors.

2. Selecione o vetor que você deseja editar.3. Edite conforme a sua necessidade. Por exemplo:

• Para estender polylines, clique com o botão direito sobre um vértice final eselecione “Extend Selected Vector”. O ENVI automaticamente troca para o modo“Add New Vectors”. Para estender o vetor a partir do modo inteligente, clique como botão direito e verifique se o “Intelligent Digitizer” está habilitado. Selecione osvértices que você pretende estender e ao final, clicando com o botão direito domouse, selecione “Accept New Polyline”.

• Para conectar polylines (snap), clique sobre o vértice final para o snap e selecione“Snap End Node to the Nearest Polyline”, ou clique com o botão direito sobre ovetor e selecione “Snap Both Ends to the Nearest Polylines” para conectar ambossegmentos finais das polylines. As polylines devem estar dentro da tolerância dadapelo parâmetro “Snap Tolerance (Pixels)” da caixa de diálogo “Intelligent DigitizerParameters”.

• Para quebrar polylines, clique com o botão direito sobre um nó e selecione “MarkNode”. Clique com o botão direito do mouse, novamente e selecione “Split Vector”.O ENVI adiciona um novo nó no topo do nó marcado. Clique e arraste o nó parasepará-lo do nó original que você marcou. Clique com o botão direito e selecione“Accept Changes”.

• Para unir polylines, selecione um segundo vetor para uni-lo ao primeiro vetorselecionado. Clique com o botão direito, novamente, e selecione “AcceptChandges.

• Para adicionar, editar ou eliminar nós ou vetores, use as ferramentas padrão doENVI.

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I: Sensores Especiais

Neste capítulo aprenderemos a processar no ENVI imagens de alguns sensores querequerem processamento especial e algumas técnicas para o melhor aproveitamento damesma.

1. Processamento de Imagens Aster

O Aster (Advanced Spacebone Thermal Emission and Reflection Radiometer) é o sensordo satélite Terra que gera imagens de alta resolução, com aplicações para diversasáreas, como agricultura, cartografia, uso do solo, urbanismo, geologia, ecologia, etc. Asimagens Aster são fornecidas em formato . HDF (Hierarchical Data Format), que é umarquivo que está incluso a própria imagem e um banco de dados associado, contendoinformações como tabelas, coordenadas de efemérides, gráficos de reflectância, arquivosde calibração, etc. Esse banco de dados pode ser visualizado e analisado utilizando osoftware IDL ou o software NOESYS, na qual a SulSoft Serviços em Processamento deDados (http://www.sulsoft.com.br) é distribuidora e representante exclusiva no Brasil.

As imagens Aster são obtidas através de três subsistemas de telescópios distintos: VNIR,SWIR e TIR. O módulo VNIR gera imagens de alta resolução, dispostas em 4 bandas,sendo duas na região do visível e duas na região do infravermelho (com quase o mesmointervalo de onda, porém com um diferente ângulo de visada (uma imagem em “Nadir”, aoutra em “backdoor”); o módulo SWIR gera imagens no comprimento de ondainfravermelho, dispostas em 6 bandas; e o módulo TIR , que opera no infravermelhodistante e produz imagens em 5 bandas. Veja tabela abaixo:

Módulo Resolução(em metros)

Comprimento de OndaMédio (emmicrômetros)

Banda 1 VNIR 15 0,5560Banda 2 VNIR 15 0,6610Banda 3N VNIR 15 0,8070Banda 3B VNIR 15 0,8040Banda 4 SWIR 30 1,6560Banda 5 SWIR 30 2,1670Banda 6 SWIR 30 2,2090Banda 7 SWIR 30 2,2620Banda 8 SWIR 30 2,3360Banda 9 SWIR 30 2,4000Banda 10 TIR 90 8,2910Banda 11 TIR 90 8,6340Banda 12 TIR 90 9,0750Banda 13 TIR 90 10,6570Banda 14 TIR 90 11,3180

A disposição espectral de comprimento de onda por transmissão atmosférica encontra-sena figura abaixo (Figura I -1):

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Nos capítulos abaixo, aprenderemos a processar e extrair dados das imagens Aster como ENVI

1.1. Processando a imagem Aster...

As imagens Aster podem ser adquiridas com o pagamento de uma pequena taxa atravésdo site :http://edcimswww.cr.usgs.gov/pub/imswelcome/, elas virão em formato de arquivo . HDF,como foi visto acima, mas o usuário terá que tomar cuidado, pois os arquivos dasimagens Aster, quando descarregados, não vem explícito no arquivo a extensão nativa domesmo. Por exemplo, uma figura em formato .JPEG tem o nome de “NOME.JPG” ou“NOME.JPEG”, já a imagem Aster terá apenas o nome nativo, apesar de ser um arquivono formato .HDF . Mas o usuário não precisa se preocupar, pois o ENVI lê a imagem semqualquer problema.

Elas estão divididas em dois níveis: 1A e 1B. As imagens do nível 1B são geocorrigidas, eas do nível 1A são brutas, sem correção.

Figura I–1: Comportamento das bandas espectraisdo Aster

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1.1.1. Imagem Aster 1B

Os dados da Aster 1B são calibrados radiometricamente egeometricamente, derivado do nível 1A.. Os dados são produzidos no"Ground Data System (GDS)", que situa-se em Tóquio, no Japão eenviados para o "US EROS Data Center’s (EDC)" e para o DistributedActive Archive Center (DACC)", aonde são armazenados, distribuídose processados para o nível 2 e 4.

Veja abaixo algumas características das imagens Aster do nível 1B:

Nome do granulado: AST_L1BDimensões::VNIR: 4200 linhas x 4980 colunas; VNIR (3B): 4600 x 4980;SWIR: 2100 x 2490; TIR: 700 x 830

Tamanho dos arquivos:VNIR (1,2,3N) = 62,748,000 BytesVNIR (3B) = 22,908,000 BytesSWIR (4-9) = 31,374,000 BytesTIR (10-14) = 5,810,000 Bytes

Total: 118 Megabytes

Projeção: Universal Transverse Mercator (UTM)Datum: WGS84Data Format: HDF-EOS

Carregando a imagem Aster 1B...

• Selecione, dentro do menu principal, a cadeia de comandos “Arquivo – AbrirImagem do ENVI” , ou senão, selecione “Arquivo – Abrir Imagem Externa – EOS(Satélite Terra) – Aster 1A/1B”.

• Escolha o arquivo desejado. No nosso caso, selecionaremos primeiramente a donível 1B. Ela carregará na janela “Available Bands List” , igual á figura I – 2.

Como pode ser visto na figura I – 2, o HDF das imagens Aster estão divididos em 4 sub-arquivos diferentes. O primeiro deles possui as três primeiras bandas de alta resolução(VNIR) com as cenas em Nadir, e o segundo sub arquivo é a banda 3B que serve paragerar visão estereoscópica com a 3N. Detalhes veremos mais abaixo, quando falarmosdas imagens Aster nível 1A, que são as imagens mais apropriadas para trabalhar com aestereoscopia e geração de Modelo Digital de Terreno (MDT); mais um arquivo para aSWIR (resolução de 30 metros) e o último para a TIR (resolução de 90 metros)

Figura I-2: Disposição doarquivo das imagens

Aster 1B na janela“Available Bands List”

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• Carregue os arquivos VNIR em uma composição colorida qualquer. A composiçãoR-3N; G-2; B-1 equivale a composição colorida R-4; G-3; B-2 do LandSat. Paracolocar verdes como falsa-cor na imagem, selecione a composição colorida R-2;G-3N; B-1. Veja os resultados nas duas figuras abaixo:

As imagens Aster do nível 1B já são geocorrigidas, ou seja, já possuem a correção“radiométrica ou geométrica?” e também a eliminação de ruídos. Como o arquivo HDFtambém possui um banco de dados associado a imagem, com as suas coordenadasefeméricas, o ENVI automaticamente georreferencia essas imagens para o datum WGS84, a projeção UTM e a zona adequada à região geográfica. Dê um duplo clique na regiãoda janela da imagem que aparecerá a janela “Cursor Location Value”, com as informaçõesde georreferenciamento da imagem. É bom observar que a imagem NÃO fica orientadapara o Norte, apenas é georreferenciada.

• Para orientar a imagem ao Norte, o usuário deverá olhar o cabeçalho da imagemAster diretamente no ENVI para ver o ângulo de rotação que a imagem tem com asua órbita.

• Selecione, dentro do menu principal, a cadeia de comandos “Arquivo – EditarCabeçalho de Arquivo ENVI”.

• Aparecerá a janela “Edit Header Input File”. Selecione qualquer um dos arquivosda imagem Aster e clique em OK.

Figura I-3: Imagem Aster – Composiçãocolorida RGB 3N,2,1

Figura I-4: Imagem Aster – Composiçãocolorida RGB 2,3N, 1

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• Aparece a janela: “Header Info: ...”. Selecione, dentro dessa janela, as opções“Edit Attributes – Map Info”. Aparece a janela “Map Information”.

• No campo “Map Rotation”, aparece o valor do ângulo da órbita em relação aoNorte. Anote esse valor, ou senão, selecione-o, clique com o botão direito domouse, e selecione a opção “Copiar” (para sistemas Windows). Em Linux, bastaselecionar o valor do ângulo e clicar em OK que depois, ele colará, onde fordesejado (mais abaixo veremos...).

• Feche as janelas “Map Information” e “Header Info: ...”.

• Agora, selecione, dentro do menu principal, a cadeia de comandos “Ferramentas –Rotacionar/Girar Imagens”.

• Aparecerá a janela “Rotation Input File”. Selecione a imagem desejada e clique emOK (veja texto abaixo).

Como foi dito anteriormente, as imagens Aster do nível 1B subdividem-se em 4 sub-arquivos diferentes, sendo o primeiro o VNIR para as três primeiras bandas de altaresolução, o segundo, para a VNIR com visada em “backdoor” (ângulo de visada diferentedo Nadir), o terceiro sub-arquivoagrupando as bandas SWIR, comresolução de 30 metros, e oquarto e último sub-arquivoagrupando bandas de resoluçãode 90 metros, no infravermelhodistante (infravermelho termal).Como elas não estão no mesmoarquivo, propriamente dito,quando se vai aplicar operaçõesna mesma, é possível somenteaplicar a um sub-arquivo, e nãopara ela inteira. Por exemplo, sea imagem for salva para formato.GeoTIFF, ENVI, etc, as bandasde diferente resolução nãopoderão ser incluídas, e sim, asde mesma resolução. Veja comoas imagens se dispõem nasjanelas que gerenciam arquivos antes de executarem funções no ENVI se comportam(Figura I-5):

Note que, quando o usuário carrega a imagem Aster 1B, o ENVI gera um cabeçalho dela.Os dados da imagem são do tipo Byte, com exceção da imagem TIR, que é um dado dotipo “Unsigned Int”. Não é recomendável aplicar filtros em imagens desse tipo, portando, aaplicação de filtros de realce, como o Sharpen, devem ser aplicados somente nasimagens VNIR e SWIR.

No campo “Select Input File”, note a presença dos 4 sub-arquivos de imagem. No campo“Select By”, existe a opção de selecionar banda a banda em vez de selecionar arquivos.

Figura I-5: Comportamento dos arquivos da imagemAster 1B na janela de seleção de arquivos do ENVI

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Veja mais informações de cabeçalho a direita da janela de seleção de arquivos deimagem (no campo “File Information”).

Voltando a rotação das imagens...

• Selecione o arquivo que contémo módulo em que se queirafazer a rotação. Clique em OK.

• Aparece a janela “RotationParameters” (Figura I-6)

• No campo “Angle”, insira o valorda rotação da imagem que foianotado lá no “Edit Header –Map Info”, ou clique, com obotão direito do mouse sobre ocampo, e selecione “colar”, casoo número tenha sido copiadocom a opção de copiar doWindows. No Linux, clique como botão central do mouse(NOTA: não clique <Ctrl + Botão esquerdo do mouse> no Linux, a não ser que omouse tenha somente dois botões). Importante: O valor apresentado no headeré negativo, mas o valor que terá que ser inserido no campo “Angle” épositivo. Por exemplo, se o ângulo de rotação for -9.3, terá que ser inserido ovalor 9.3 para a rotação.

• Deixe a opção “No” em “Transpose”, deixe como 0 (zero) o valor de background(valor de fundo=preto), defina o arquivo de saída e clique em OK. A imagem ficaráorientada ao Norte.

1.1.2. Imagem Aster 1A

As imagens Aster do nível 1A são brutas: Não há nelas nenhum nível de correçãoradiométrica e filtros.

A imagem Aster 1A também não é georreferenciada automaticamente, ao contrário daimagem Aster 1B, mas é através dela que se pode extrair os modelos digitais de terreno,usando as bandas 3N e 3B.

> A SulSoft desenvolveu um aplicativo que extrai automaticamente modelos digitaisde terreno (MDT’s) através das imagens Aster 1A , com resolução de 30 metros.Detalhes como adquirir a rotina, acesse os websites: www.envi.com.br/asterdtm ouwww.sulsoft.com.br .

Figura I-6: Janela “Rotation Parameters”, deentrada do valor do ângulo de rotação da imagem.

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Veja abaixo algumas características das imagens Aster do nível 1A:

Nome do granulado: AST_L1A

Extensões das imagens: [~ 60 x 60 km]VNIR: 4200 linhas x 4100 colunas;

VNIR (3B): 4600 x 5000;SWIR: 2100 x 2048; TIR: 700 x 700

Tamanho dos arquivos:VNIR (1,2,3N) = 51,660,000 BytesVNIR (3B) = 23,000,000 BytesSWIR (4-9) = 25,804,800 BytesTIR (10-14) = 4,900,000 Bytes

Total = 107 Megabytes

Data Format = HDF-EOS

Carregando a imagem Aster 1A...

• Selecione, dentro do menu principal, a cadeia de comandos “Arquivo – AbrirImagem do ENVI”. Também pode-se selecionar, dentro do menu principal, a cadeiade comandos “Arquivo – Abrir Imagem Externa – EOS (Satélite Terra) – Aster1A/1B”.

• Escolha a imagem Aster 1A desejada e clique em OK. O resultado aparecerá nalista de bandas disponíveis (Available Bands List).

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Note que, ao contrário da imagem Aster do nível 1B, a Aster 1A é dividida em 7 sub-arquivos. A diferença é que as três primeiras bandas de alta resolução (1, 2 e 3N domódulo VNIR) estão separadas em arquivos diferentes (veja figura I-7).

A imagem Aster do nível 1A possui uma falha sistemática na vertical. Ela pode ser melhorvisualizada nas janelas de Scroll e Zoom. Para corrigir essas falhas, existe umprocedimento detalhado no guia G, capítulo 4, de nome “Filtro FFT (Transformada deFourier)”.

1.2. Usando as bandas termais do Aster...

As imagens Aster, tanto do nível 1A como do nível 1B, possuem 5 canais (bandas) queoperam no infravermelho termal, facilitando e refinando ainda mais as observações noinfravermelho distante (costuma-se chamar o infravermelho termal de infravermelhodistante). O módulo TIR (módulo TIR no Aster é o módulo que trabalha com oinfravermelho termal) possui uma resolução de 90 metros e estão no formato UnsignedInteger. Também são georreferenciados automaticamente, assim como os outros módulosda imagem Aster, já que o módulo TIR também se encontra no mesmo arquivo, porém, éum sub-arquivo diferente, como foi visto acima.

Figura I-7: Disposição daimagens Aster 1A no ENVI

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1.2.1. As ondas no infravermelho...

Primeiramente, é bom o usuário ter a noção de diferenças entre o infravermelho refletidoe o infravermelho termal: O infravermelho refletido opera em um intervalo de comprimentode onda de cerca de 0,7µm até 3µm; ela está bem próxima do visível, e é utilizada pararefinamento de alvos espectrais, geologia, controle de regiões florestais, monitoramentoambiental, agricultura e muitas outras aplicações, já que certos objetos, corpos ou alvospossuem características especiais de reflectância no infravermelho. Por exemplo, avegetação seca emite uma quantidade muito maior de ondas no comprimento doinfravermelho do que uma vegetação úmida, que tende a “segurar” o infravermelho, já queuma propriedade da água é a de absorver os raios infravermelhos.

Já a radiação do infravermelho termal é diferente da radiação do infravermelho refletido. Apropriedade básica de um infravermelho termal é que ela emite ondas de calor, essaenergia é a energia das ondas que vem da fonte (usemos como exemplo o nosso Sol, queé responsável por quase toda a energia da Terra) e é armazenada no corpo e depois, porconseqüência, emitida na forma de calor (infravermelho distante, com valores decomprimento de onda entre 3µm até cerca de 15 µm). Toda a energia solar não éabsorvida pelos corpos, parte dela é refletida, parte dela é armazenada e depois, emitida.

Veja na figura abaixo o comportamento das ondas no espectro eletromagnético:

Figura I-8: Espectro Eletromagnético(Fonte:INPE)

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Para saber mais: Imagens Aster

Veremos neste capítulo algumas aplicações e benefícios das imagens Aster.Veja a imagem a seguir:

Esta é uma imagem Aster de uma região geologicamente rica, chamada de “Vale do Sal”nos Estados Unidos. Como está dito na indicação da figura, foi utilizado uma composiçãocolorida R4 G6 B8. Os detalhes em amarelo e verde correspondem a regiões rica emcalcário, já as regiões com a cor púrpura é rica em Kaolinita. Como foi vistoanteriormente, as imagens Aster possuem muitas bandas na região do Infravermelhomédio (1,6 – 2,4 mm)e infravermelho distante ou termal (8 –12mm). Tendo uma maiorresolução espectral nesses intervalos, o refinamento e, consequentemente a qualidadedas distinções de alvos espectrais será maior.

Veja nas figuras abaixo uma comparação dos intervalos de comprimentos de ondaabrangidos pelo Aster com o LandSat TM:

Figura I-8: Imagem Aster de SalineValley, Califórnia, EUA, em composição

colorida R4, G6, B8.

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Figura I - 9: Comparação entre o intervalo de ondas do espectro absorvidos pelo Aster(linhas contínuas) e LandSat (linhas pontilhadas).

Figura I - 10: Mais um comparativo entre Aster e LandSat TM 7. Agora, comparando ointervalo das bandas dos respectivos sensores com os índices de reflectância de algunsobjetos.

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Veja na figura ao lado a FWHM da banda 4 do Aster:

FWHM, como o nome já diz (Full Widht – Half Maximun) é ointervalo de comprimento de onda que tem que ser fornecidopara que a área da curva de reflectância preenchida pelointervalo fornecido seja de 90%. Como pode ser visto nafigura ao lado, o intervalo do FWHM está entre 1.61 e 1.7.Se calcularmos a área da curva neste intervalo deintegração, veremos que a área total do intervalo em X(Wavelenghts) corresponderá a 90% da área total da curva.Para fornecer o valor do FWHM do cabeçalho do ENVI, sigaos seguintes passos:

• Selecione, dentro do menu principal, a cadeia de comandos “Arquivo – Editar Cabeçalhode Arquivo ENVI”;

• Aparece a janela “Edit Header Input File”. Selecione a imagem desejada e clique em OK;

• Aparecendo a janela “Header Info: ...”, selecione a opção “Edit Attributes – FWHM”.Aparece a janela “Edit FWHM values” (Figura I –12).

• No campo “Edit Selected Item” , à esquerda, o usuário deverá fornecer o valor dointervalo “Half Maximum”. Usando o exemplo acima da banda 4 do Aster, o valorfornecido deverá ser de 0.9, pois é o tamanho do intervalo que compreenderá a área de90% da curva, conforme mencionado anteriormente;

• Clique em OK que os valores de FWHM serão adicionados no cabeçalho. Para saberdestas informações, consulte a página do fornecedor das imagens.

Figura I – 12: Janela de edição dos valores deFWHM para uma imagem.

Figura I –11: FWHM dabanda 4 do Aster

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2. Processamento de Imagens MODIS

2.1. Introdução

MODIS (Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer) é um dos cinco instrumentosdo satélite TERRA. O MODIS visualiza toda a superfície da Terra a cada 1-2 dias, comuma varredura de 2.330 km (swath), adquirindo dados em 36 bandas espectrais distintas.Veja na tabela abaixo algumas características do sensor MODIS:

Características do MODIS

Alcance Espectral 0.4-14.4 µm

Cobertura Espectral ± 55°, 2330 km em fileira (scans contínuos em nadir no equador)

Resolução Espacial 250 m (2 bandas), 500 m (5 bandas), 1000 m (29 bandas) em nadir

Ciclo Obrigatório 100 %

Taxa de Dados 6.2 Mbps (avg), 10.8 Mbps (dia), 2.5 Mbps (noite)Massa 274 Kg

Força 162.5 W (avg para uma órbita), 168.5 W (pico)

Por exemplo, o sensor mede o percentual da superfície do planeta que estão cobertas pornuvens quase todos os dias. Esta ampla cobertura espacial irá permitir MODIS,juntamente com MISR e CERES, determinar o impacto das nuvens e aerosóis noorçamento de energia da Terra. O sensor possui um canal inovador (centralizado em1,375 microns) para detecção de nuvens do tipo cirrus (principalmente as mais "leves"),as quais acredita-se que contribuem para o aquecimento por refração de calor emitidopela superfície. Reciprocamente, acúmulos de nuvens e aerossóis são consideradas apossuírem um efeito refrescante na superfície da Terra por reflectância e absorção da luzdo Sol. Este efeito no clima irá provar algo significativo nesta longa corrida? MODIS,juntamente com MISR e CERES, irá nos ajudar a responder esta questão.

Figura I-9: Esquema do MODIS

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2.2. Carregando as imagens MODIS 1Km...

As imagens MODIS, assim com as imagens Aster,estão dispostas no formato .HDF. Detalhes daestrutura deste arquivo já foi visto acima nos capítulosreferentes ao Aster.

• Selecione, dentro do menu principal, a cadeiade comandos “Arquivo – Abrir Imagem doENVI”

• O usuário também pode optar pela opção“Arquivo – Abrir Imagem Externa – EOS(Satélite Terra) – MODIS 1B”.

• Aparece a caixa de diálogo para a seleção doarquivo. Selecione-o. Os arquivos da imagemMODIS carregarão na janela “Available BandsList” do ENVI, igual à figura I -11.

Note que as imagens MODIS, assim como as imagensAster, ficam dispostas em sub-arquivos. Escolhendo aseqüência de comandos indicada acima, aparecerãoapenas 3 sub-arquivos, que na ordem são 15 bandascom imagens de reflectância, 15 bandas com imagensde radiância reflectiva, e as 16 últimas serão 4 bandasde emissividade. Veja a figura I-11.

Para carregar as imagens, basta selecionar umacomposição colorida clicando na opção RGB Color, ouse o usuário desejar carregar no display apenas umabanda, basta clicar em Gray Scale. Um exemplo deimagem carregada está na figura I -12.

Figura I-10: Foto do MODIS

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Essas imagens não estão georreferenciadas. Agora veremos como fazer ogeorreferenciamento dessas imagens automaticamente no ENVI.

2.3. Georreferenciando as imagens MODIS resolução de 1Km

Agora, aprenderemos a georreferenciar as imagens MODIS automaticamente utilizandoas ferramentas do ENVI.

Figura I-11: Disposição dasimagens Aster carregadaspelo procedimento normal.

Figura I – 12: Exemploda banda 20 da

imagem deemissividade

carregada no ENVI.

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• Carregue a imagem MODIS na janela“Available Bands List”, para isso, basta usar oprocedimento mencionado acima, não é precisocarregá-la no display.

• Logo após, selecione, dentro do menu principal,a cadeia de comandos “Mapa – GeorreferenciarMODIS1B” (Figura I -13).

• Aparecerá a janela “MODIS Input File”.Selecione o arquivo desejado e clique em OK.

• Logo após, aparece a janela “GeoreferenceMODIS Parameters” Selecione os parâmetrosde projeção cartográfica desejados, o númerode pontos desejados para a transformaçãogeométrica e clique em OK.

Nessa parte o usuário tem que tomar muito cuidado com o tipo de projeção escolhida,Datum, etc. A qualidade dos resultados depende muito da sua cartografia, e nesse caso,estamos lidando com o MODIS, que é um satélite de campo de visão largo, portanto,abrange uma grande área imageada.

As projeções planas cilíndricas, como a UTM, ou a Gauss-Kruger não são eficientesneste caso, pois elas são recomendadas para pequenas ou médias áreas, como porexemplo, o mapeamento de uma cidade, de uma capital. O IBGE (Instituto Brasileiro deGeografia e Estatística) usa como projeção cartográfica nos seus mapeamentos aprojeção Policônica.

A projeção policônica é recomendada para áreas relativamente grandes (mas pode serusada também em áreas menores, porém popularmente usa-se às cilíndricas) e empaíses (ou áreas) com grande extensão Norte-Sul e reduzida extensão leste-oeste. Apolicônica não é uma projeção nem equivalente, nem equidistante e nem conforme(diferente das cilíndricas, que são conformes), porém nas regiões próximas do meridianocentral a projeção assume tanto a conformidade quanto a equivalência da projeção (comuma faixa de erro pequena).

A projeção policônica, assim como um grande número de projeções, é uma projeção queé definida por um Meridiano Central (é a única linha de distorção ZERO) e a latitude deorigem geralmente é representada no Equador (mas o usuário, de acordo com anecessidade, pode alterar essa latitude de origem para a área de seu interesse, fugindodos padrões tradicionais cartográficos) e a sua superfície de representação é constituída

por diversos cones sobre a Terra. Os meridianos são curvas que cortam os paralelos empartes iguais, os paralelos são círculos não concêntricos e não apresentam deformações,

Figura I –13: Acessando afunção de georreferenciar

MODIS...

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e as deformações são pequenas próximas ao meridiano central, mas acentuam-serapidamente quando nos afastamos do MC.

Nós da SulSoft recomendamos, para georreferenciar a imagem MODIS de uma área quecorresponda ao Brasil, utilizar a projeção policônica. Arrastando a janela contendo o nomedas projeções para baixo o usuário vai encontrar a projeção “Sample Polyconic”. Ela nãoé recomendada para a nossa área, pois ela não foi definida de acordo com o nossoterritório e vai apresentar problemas no resultado, ela é apenas um exemplo depolicônica.

Vamos definir a projeção antes de dar continuidade ao georreferenciamento...

• Clique no botão “New...”, que se encontra ao lado do texto “Select OutputProjection”.

• Aparece a janela “Customized Map Projection Definition”. Primeiro, defina umnome para a projeção no campo “Projection Name”. Em “Projection Type”,selecione “Polyconic” , e logo mais abaixo, em “Projection Ellipsoid”, clique nobotão ao lado com as setas ▲▼ que agora aparecerá escrito “Projection Datum”.Selecione o Datum desejado. O Datum padrão utilizado no Brasil é o SAD 69 doIBGE. O ENVI possui o Datum SAD69/Brazil, que é o Datum SAD69 para o Brasildefinido pela NIMA (National Imagery and Mapping Agency) dos Estados Unidosda América.

• Defina um falso-leste e falso-norte nos campos False easting e False northing(recomendamos 20000000 para o Falso Norte e 1000000 para o Falso Leste paraevitar valores negativos de coordenadas métricas, o IBGE utiliza como zero o valorde Falso-Leste e Falso-Norte), a latitude de origem pode ser zero e a longitude domeridiano central pode ser de -54 (valor de longitude do centro do Brasil). Cliqueem OK e o ENVI vai perguntar se você deseja salvar as alterações, clique em OK esiga adiante (Obs.: Esses parâmetros valem se a imagem for do Brasil ou daAmérica do Sul, para qualquer outro lugar, defina uma longitude do MC de acordocom a região).

• O nome que o usuário definiu para a projeção aparecerá na lista das projeções.Selecione-a.

• Em “Number Warp Points”, escolha 100 pontos para X e 100 pontos para Y. Essespontos ficarão distribuídos em uma grade regular por toda a imagem e serãousados para o georreferenciamento da mesma.

• No campo “Enter Output GCP Filename [.pts]”, o usuário pode definir que osarquivos de pontos de controle gerados pelo ENVI sejam salvos para arquivo. Ousuário não precisa necessariamente salvar esses pontos de controle, maspediremos para o usuário salva-los afim de usarmos mais tarde. Clicando em“Choose”, o usuário define o diretório em que vai ser salvo o arquivo de pontos(.pts).

• Clique em OK.

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Pediremos para quem trabalha com essas imagens que siga rigorosamente os passosmencionados acima, pois a má escolha de uma projeção cartográfica, assim como umnúmero insuficiente de pontos de controle ( o ENVI usa 10 pontos como padrão, portanto,sempre temos que mudá-lo) podem acarretar maus resultados de saída. Agora, veremosa parte da transformação geométrica da imagem.

• Depois de clicar em OK, aparece a janela “Registration Parameters” . Em “WarpMethod”, clique e selecione a opção “Triangulation”, escolha o método dereamostragem em “Resampling”, deixe como zero o valor de Background e “No” noZero Edge. Escolha o nome do arquivo de saída e clique em OK.

OBS.: Detalhes de como funcionam os métodos de reamostragens, assim como astransformações geométricas, leia o Guia D do Guia do ENVI, que trata do assunto deRegistros, Correções Geométricas e Mosaicos.

OBS2.: Siga também rigorosamente esse passo da escolha do método de transformação(Warp Method), pois estamos trabalhando com regiões muito extensas e as distorçõessão enormes, onde a curvatura da Terra tem que ser fortemente considerada, e o métodode transformação adequado para esse caso é a triangulação, pois as polinomiais sãoadequadas para áreas menores.

• O resultado aparecerá na lista de bandas disponíveis. Veja a figura I –14:

Figura I –14: Imagem MODIS da florestaamazônica, banda 20 da imagem de

emissividade, não georreferenciada (àesquerda) e georreferenciada com a projeção

cartográfica Policônica e com a transformaçãogeométrica Triangulação de Delaunay

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2.3.1. Georreferenciando automaticamente as outras imagens do mesmo arquivo...

Até agora vimos o procedimento padrão para abrir as imagens MODIS de 1Km deresolução que carregam automaticamente no display do ENVI através da cadeia decomandos já citada acima. Pois esses arquivos de imagem, além dos 3 sub-arquivos deimagem estudados anteriormente, possuem outros que não carregam usando o comandousual, e também não há comandos diretos para o seu georreferenciamento automático.Mas aprenderemos nesta seção como fazê-los. Veja a figura abaixo (I – 15):

Como acessar essa janela?

• Selecione, dentro do menu principal, a cadeia de comandos “Arquivo – AbrirImagem Externa – Formatos Genéricos – HDF”. Selecione o arquivo da imagemMODIS. A janela acima (“HDF Dataset Selection”) abrirá.

O usuário pode perceber a quantidade de arquivos que podem ser armazenados dentrode um HDF: Informações de latitude e longitude efeméricas, azimute do sensor, ângulozenital, imagens, etc. Tudo isso dentro de um só arquivo. Graças a estes parâmetros oENVI faz o georreferenciamento automático de alguns arquivos de imagem da cena.

Desses sub-arquivos que estão presentes na janela acima, apenas o 4o., o 5o. e o 6o. (decima para baixo, na ordem) são os que abrem automaticamente no ENVI como já vimos.O 7o. Arquivo da lista das imagens de 1Km (Earth View 1KM Emissive Bands Uncertainty

Figura I-15: Visualização dos arquivos contidos dentro do arquivoMODIS HDF.

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Indexes) são imagens de índices de incerteza dos dados e não é carregadaautomaticamente pelos procedimentos citados anteriormente.Seguindo a ordem, o usuário verifica a existência de 3 arquivos de 250 metros e mais 3de 500 metros. Na verdade, eles são imagens de 250 e 500 metros reamostradas para1Km (Aggregated 1Km). Essas imagens também não são carregadas, mas aprenderemosa georreferenciá-la automaticamente.

• Selecione os arquivos “Earth View 250M Aggregated 1Km Reflective Solar BandsScaled Integers” e “Earth View 500M Aggregated 1Km Reflective Solar BandsScaled Integers” . Clique em OK.

• Logo após, aparece a janela “HDF Data Set Storage Order”. Ela vai aparecer deacordo com o número de arquivos selecionados. Escolha o Interleave BSQ paratodas elas.

• Elas vão aparecer na lista de bandas disponíveis.

Georreferenciando as imagens...

O processo de georreferenciamento automático que usaremos é usando os arquivos decontrole .pts gerados no georreferenciamento automático das imagens 1Km, vistos naseção acima.

• Selecione, dentro do menu principal, a cadeia de comandos “Mapa – Registro –Retificar com Pontos de Controle Pré-definidos: Imagem para Mapa”

• Aparecendo a caixa de diálogo do Windows, selecione o arquivo .PTS geradoanteriormente para o registro da cena MODIS.

• Aparece a janela “Image to Map Registration”. Selecione a projeção definidaanteriormente (a projeção policônica definida pelo usuário).

• No campo X Pixel Size e Y Pixel Size, vai estar como Default 30.0000 (30 metros),mude para 1000 (1km), que é o tamanho do pixel da imagem.

• Logo após, aparece a caixa de diálogo “Input Warp Image”. Selecione a imagem250metros aggregate 1Km (ou a de 500 metros) e clique em OK.

• Depois, aparece a janela “Registration Parameters”. Escolha o métodoTriangulation em Warp Method”, defina o nome do arquivo de saída e clique emOK. O resultado aparecerá na lista de bandas disponíveis.

Veja a figura abaixo de uma composição colorida da região do Amazonas utilizando a250Metros aggregate 1Km:

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2.4. Carregando as imagens MODIS na resolução de 500m e 250m

Assim como as imagens de 1Km de resolução, as imagens MODIS também sãodistribuídas gratuitamente com resoluções de 500 e 250 metros.

As imagens de 500 metros vêm dispostas em um único arquivo (diferentemente dos sub-arquivos da Aster e MODIS 1Km) com 5 bandas. O mesmo vale para as imagens de 250metros (imagens dispostas em um sub-arquivo), porém ela contém apenas duas bandas.

Figura I –16: Imagem MODIS georreferenciada daregião do Amazonas usando a imagem 250Metros

aggregate 1Km (pixel de 1Km)

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• Selecione, dentro do menu principal, a cadeia de comandos “Arquivo – AbrirImagem Externa – Formatos Genéricos – HDF”.

• Aparece a caixa de diálogo do Windows “Enter HDF Filenames”. Selecione aimagem desejada e clique em OK .

• Aparece a janela “HDF Dataset Selection” vista anteriormente. Selecione o arquivode imagem e clique em OK.

O usuário pode notar que a disposição dos arquivos .HDF dentro desta janela épraticamente idêntica a das imagens de 1Km, porém com menos arquivos, pois o arquivoque contém as imagens de 1Km possui também as imagens de 500 metros e 250 metroscom pixel reamostrados para 1Km; consequentemente, o arquivo da imagem de 500metros contém a imagem de 250 metros reamostrada para pixel de 500 metros.

• Como a disposição dos arquivos é praticamente idêntica a de 1Km, selecione,dentro da janela “HDF Dataset Selection” o arquivo “Reflective Solar Bands ScaledIntegers”.

• Aparecendo a janela “HDF Data SetStorage Order”, selecione a opçãoBSQ e clique em OK.

• O arquivo carregará na janela“Available Bands List” do ENVI.Selecione uma composição coloridaqualquer para visualizar a imagem.

2.4.1.Georreferenciandoautomaticamente as imagens MODIS de500 e de 250 metros.

Assim como as imagens de 1Km, asimagens de 500 e 250 metros tambémpodem ser georreferenciadasautomaticamente. Veremos nesta seção osprocedimentos de como fazê-lo:

• Selecione, dentro do menu principal,a cadeia de comandos “Mapa –Georreferenciar MODIS 1B”.

• Aparece a janela “MODIS Input File”.Selecione o arquivo de 500 ou 250metros. Clique em OK.

• Aparecendo a janela GeoreferenceMODIS Parameters, selecione projeção edatum desejado e determine o número depontos que serão usados para a

Figura I-17: Imagem MODIS (composiçãocolorida) com resolução de 500 metrosda costa do Atlântico da América do Sul,sem georreferenciamento

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transformação. (Detalhes de como escolher o melhor procedimento nesta janelaencontra-se na seção 2.3. deste mesmo guia).

• Logo após, aparece a janela “Registration Parameters”. Defina os parâmetros detransformação e clique em “Change Output Parameters”. Em “X Pixel Size(meters)” e “Y Pixel Size (meters)” , digite o valor 500 para as imagens de 500metros de resolução, e 250 para as imagens de 250 metros de resolução. Depois,clique em OK, e voltando para a janela “Registration Parameters”, defina o nomedo arquivo de saída e clique novamente em OK. O resultado aparecerá na lista debandas disponíveis (Available Bands List).

Figura I-18: Imagem MODIS com resolução de500 metros, georreferenciada na projeção

policônica

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3. Processamento de Imagens NOAA

3.1. Um pouco sobre o NOAA

O NOAA (National Oceanic and Atmospheric Administration),assim como as imagem MODIS, pertencem ao grupo deimagens de campo largo de visada, ou seja, uma cena doNOAA recobre áreas com dimensões continentais.

Os órgãos responsáveis pelo NOAA são o NESDIS (NationalEnvironmental Satellite Data and Information Service) e aNASA (National Aeronautics and Space Administration), sendoesses órgãos pertencentes ao Governo dos Estados Unidos daAmérica.

Inicialmente, o programa NOAA chamava-se TIROS(Television and Infrared Observation Satellite), e foidesenvolvido pela NASA devido a necessidade de se ter umsistema de satélites meteorológicos. Esse programa foi concebido nos anos 60.

Em 11 de Dezembro de 1970, foi lançado o satélite TIROS A, que também recebeu adenominação de NOAA 01. A diferença deste para a série TIROS é que neste foramincluídos sensores infravermelhos. Nascia aqui a série de satélites NOAA.

O satélite NOAA, assim com o Terra, possui vários sensores: AMSU-A, AMSU-B,AVHRR/3, HIRS/3, SBUV/2, OCI e adquire dados de todo o planeta. Neste guia,aprenderemos a processar imagens do sensor AVHRR e nos preocuparemos neste guiacom as especificações dele. Detalhes do funcionamento dos outros sensores pode-seencontrar direto da fonte destas informações contidas no guia, em www.noaa.gov esnig.cnig.pt/Portugues/RedesTematicas/ Rot/english/noaa.html

Veja abaixo algumas características técnicas do NOAA

3.2. Sensor AVHRR

O sensor AVHRR (Advanced Very High Resolution Radiometer) é usado principalmentepara aplicações meteorológicas, como determinação de quantidade de nuvens e cálculosde temperatura da superfície de qualquer tipo, como superfície terrestre e marítima etambém temperatura de nuvens. O sensor AVHRR opera com 5 bandas, mas a partir doNOAA 15, foi implementado mais uma banda (3A) e os dados possuem uma resoluçãoradiométrica de 10 bits (1024 níveis de cinza) e em uma resolução temporal de 9 dias(para adquirir a mesma cena, porém ela recobre áreas coincidente quase por completoem um intervalo de 6 horas).

Figura I-19: Logotipo doNOAA

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Veja abaixo as características do sensor AVHRR/3:

Parâmetro Banda 1 Banda 2 Banda 3A Banda 3B Banda 4 Banda 5

Intervalo Espectral (µm) 0.58-0.68 0.725-1.0 1.58-1.64 3.55-3.93 10.3-11.3 11.5-12.5

Resolução (km) 1.09 1.09 1.09 1.09 1.09 1.09

Intervalo de Temperatura(K)

- - - 180 - 335 180 - 335 180 - 335

Fonte: NOAA/KLM User’s Guide

As bandas do AVHRR se destacam, em aplicações, como:

Banda 1 – Imagem de nuvens e da superfície dia a dia.

Banda 2 – Melhor diferenciação entre terra e água.

Banda 3A – Detecção de neve e gelo.

Banda 3B – Mapeamento de nuvens e medição da temperatura da superfícieoceânica.

Banda 4 – Mapeamento de nuvens e medição da temperatura da superfícieoceânica.

Banda 5 – Medição de temperaturas da superfície oceânica.

Importante! A banda 3A foi adicionada no sensor AVHRR/3. O sensorAVHRR/2 e AVHRR não dispõe da banda 3A, mas contém as outras.

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3.3. Carregando as imagens AVHRR no display

• Selecione, no menu principal do ENVI, a cadeia de comandos "Arquivo – AbrirImagem Externa – AVHRR – KLM/Level 1b".

• Aparecerá a janela do Windows de seleção de arquivos com o título "EnterAVHRR Filenames". Selecione a imagem AVHRR desejada e clique em Abrir.

• As bandas carregarão na lista de bandas disponíveis (Available Bands List).

Figura I - 24: Respectivamente as bandas 1,2,3 e 4 do AVHRR/2 (NOAA 12) comrealce de raiz quadrada. Note que nas bandas 3 e 4 vemos diferenças de coresno oceano.

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Figura I - 25: Composição colorida do AVHRR/NOAA 12,resolução de 1,1Km

3.4. Georreferenciando as imagens AVHRR

O ENVI também possui recursos para o georreferenciamento automático das imagens dosensor AVHRR. Aprenderemos nesta seção como manipular estas ferramentas:

• Selecione, dentro do menu principal, a cadeia de comandos "Mapa – Ferramentaspara AVHRR – Georreferenciar".

• Aparece a janela do ENVI "Enter AVHRR Filename". Selecione a imagem AVHRRdesejada e clique em OK.

• Aparece a janela "Georeference AVHRR Parameters". Como trata-se de umaimagem com uma grande área imageada, deve-se considerar os mesmoscuidados tomados anteriormente para georreferenciar a imagem MODIS. Detalhesde como georreferenciar imagens desse tipo está na seção 2.3 deste mesmo guia.

• Aparecendo a janela "Registration Parameters", siga também os mesmosprocedimentos sugeridos para o georreferenciamento automático das imagensMODIS. Clique em OK.

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Figura I - 26: Imagem AVHRR/NOAA 12, regiãodo Atlântico Norte (Estados Unidos)

georreferenciada

3.4.1. Problemas que podem ocorrer no georreferenciamento de imagensAVHRR

Em alguns casos, o georreferenciamento de imagens AVHRR podem gerar problemascomo criar "triângulos aleatórios" por toda a imagem se for escolhido o método detriangulação para a transformação geométrica, ou, se o método escolhido para atransformação for uma polinomial, o georreferenciamento fica de baixa qualidade. Éimportante saber que esse problema aleatório que veremos é um problema nosdados efeméricos do satélite, e não do ENVI. Veremos nesta seção os problemas e assuas origens.

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Figura I - 27: Problemas no georreferenciamentode uma imagem AVHRR da costa do Atlântico

no hemisfério sul. Note os triângulos aleatóriosgerados no georreferenciamento.

Figura I - 28: Figura extraída atravésdos dados de geometria da imagem da

figura I - 27. Note que existem linhaspor todo o arquivo que prejudicam no

resultado final dogeorreferenciamento, já que é através

desses dados que é realizado ogeorreferenciamento automático

Mas, como já foi dito, o usuário não precisa se preocupar, pois na maioria das vezes esteproblema não vai ocorrer.

Solução: Georreferenciar a imagem manualmente.

3.5. Construindo GLT’s e mais algumas dicas adicionais

Um passo para fazer o georreferenciamento de imagens NOAA é construir um arquivo degeometria, que, para as imagens NOAA, é descrito acima. Este passo usa simplesmentetodos os pontos efeméricos disponíveis no arquivo, diferentemente dos métodos vistosaté então, que o usuário determina a quantidade de pontos a serem usados.

Depois de criado este arquivo, faremos agora um processo de GLT (Geographic LookupTable) e a usaremos para georreferenciar a imagem.

• Selecione, dentro do menu principal, a cadeia de comandos "Mapa –Georreferenciar por Entrada de Geometria – Criar GLT"

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• Aparece a janela "Input X Geometry Band". Selecione o arquivo de Longitudegerado e clique em OK.

• Depois, aparece a janela "Input Y Geometry Band". Selecione o arquivo deLatitude gerado e clique em OK.

• Logo após, aparece a janela "Geometry Projection Information". Escolha aprojeção desejada para o arquivo de saída em "Output Projection forGeoreferencing". Clique em OK.

• Aparece a janela "Build Geometry Lookup File Parameters". Com o arquivo degeometria, o ENVI calcula automaticamente o tamanho de pixel adequado etambém o ângulo da órbita em "Output Rotation". Escolha um nome para oarquivo SGL (que será o arquivo de geometria) e clique em OK. O resultadoaparecerá na lista de bandas disponíveis, porém, não é necessário visualizá-lo.(NOTA: Esse processo é bastante lento, pois usa todos os pontos efeméricos).

Gerado o arquivo SGL, georreferenciaremos esta imagem a partir deste arquivo.

• Selecione, dentro do menu principal, a cadeia de comandos "Mapa –Georreferenciar por Entrada de Geometria – Georreferenciar por GLT"

• Aparece a janela "Input Geometry Lookup File" . Selecione o arquivo de geometria(SGL) gerado e clique em OK.

• Logo após, aparece a janela "Input Data File". Selecione o arquivo de imagem eclique em OK.

• Depois, aparece a janela "Georeference from GLT Parameters". No campo"Subset to Output Image Boundary" , escolha "Yes" se o arquivo a sergeorreferenciado for um subset (corte). Caso contrário, escolha "No". Em"Background Value", escolha o valor Zero (imagem com cor de fundo preta),escolha "File" ou "Memory" e clique em OK. O resultado aparecerá na lista debandas disponíveis.

Procedimentos para gerar um subset de uma cena da imagem NOAA egeorreferenciá-la com arquivo de geometria.

Muitas vezes não é de interesse do usuário georreferenciar a cena completa, e sim,apenas parte dela. O georreferenciamento por GLT é um processo lento, e se a área deinteresse for apenas uma parte da imagem (subset), o usuário não precisa perder tempogeorreferenciando a cena inteira. Gerar subsets aparentemente é fácil, mas, comoprecisamos do arquivo de geometria da NOAA para realizar o georreferenciamento, deve-se tomar alguns cuidados que veremos agora nesta seção deste guia.

1º passo:

Crie um arquivo de geometria da imagem utilizando os mesmos passos da seção 3.4.1deste guia, mas quando aparecer a janela " AVHRR Input File", clique no botão "SpatialSubset" e gere um subset da imagem na área de interesse.

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2º passo:

Salve a imagem NOAA original como um arquivo ENVI Standard selecionando a cadeiade comandos "Arquivo – Salvar Imagem Como – ENVI Standard". Quando for escolhido oarquivo clicando em "Import File", aparece a janela "Create New Input File". Selecione oarquivo de imagem e clique em "Previous" que daí ele cobrirá exatamente a áreaescolhida anteriormente no passo 1.

3º passo:

Edite o cabeçalho do ENVI do novo arquivo salvo. É preciso que se edite o "Ystart" e o"Xstart" para zero. Se não for feito isso, haverá problemas no georreferenciamento porGLT.

4º passo:

Siga os passos dessa seção que tudo ocorrerá normalmente.

3.6. Outras ferramentas para imagens NOAA

3.6.1. Visualizar Cabeçalho de imagens NOAA

Esta função torna-se extremamente útil principalmente quando se quer saber qual aversão da imagem (NOAA 12, 13, etc...).

• Selecione, dentro do menu principal, a cadeia de comandos "Ferramentas –Ferramentas para Dados Específicos – Utilidades AVHRR – VisualizarInformações de Cabeçalho".

• Aparece a janela "AVHRRInput File" . Selecione oarquivo da imagem NOAAdesejado e clique em OK.

• Aparece a janela "AVHRR FileInformation" (Figura I – 29).

Note na figura I – 29 asdiversas informaçõescontidas no cabeçalho,como coordenadas decanto da imagem,Ângulo zenital, versão,etc

Figura I - 29: Visualização de cabeçalho de imagens NOAA.

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3.6.2. Calibrando Dados

Essa função é utilizada para calibrar dados de imagens NOAA 12,14 e 15. Ela retornaresultados de porcentagem de reflectância para as bandas 1 e 2 e retorna a temperatura(em Kelvin) absoluta da superfície dentro do intervalo do comprimento de onda absorvidopelo sensor nas bandas 3, 4 e 5. veremos agora como obter esses dados calibradosusando o ENVI.

• Selecione, dentro do menu principal, a cadeia de comandos "comandos"Ferramentas – Ferramentas para Dados Específicos – Utilidades AVHRR –Calibrar Dados".

• Aparece a janela "AVHRR Input File" . Selecione o arquivo da imagem NOAAdesejado e clique em OK.

• Logo após, aparece a janela "AVHRR Calibrate Parameters". Selecione a versãodo satélite, escolha em "Correct for Solar Zenith Angles" se é desejada a correçãopara o ângulo zenital solar, escolha "File" ou "Memory" e clique em OK. Oresultado aparecerá na lista de bandas disponíveis.

3.6.3. Calculando temperaturas da superfície do mar

Esta função calcula, além da temperatura da superfície do mar, atemperatura das nuvens (se elas existirem na imagem) e também atemperatura absoluta do solo terrestre.

• Selecione, dentro do menu principal, a cadeia de comandos "Ferramentas –Ferramentas para Dados Específicos – Utilidades AVHRR – ComputarTemperatura da Superfície do Mar".

• Aparece a janela "AVHRR Input File" . Selecione o arquivo da imagem NOAAdesejado e clique em OK.

• Logo após, aparece a janela "AVHRR Sea Surface Temperature ...". Em "Satélite",escolha a versão do satélite NOAA do arquivo escolhido, em "SST Algorithm"(usado para a correção atmosférica para o cálculo da temperatura), escolha aopção "Day..." se a imagem foi adquirida ao dia, e escolha Night se a imagem foradquirida pela noite: Split para as bandas 5 e 4, Dual para as bandas 4 e 3 e Triplepara as bandas 5 e 3.

• Escolha "Yes" ou "No" para a correção da imagem para a correção do ângulosolar. Escolha "File ou "Memory" e clique em OK. O resultado aparecerá na listade bandas disponíveis, com uma imagem com uma banda apenas, e os resultadosem graus Celsius (NOTA: Para observar a temperatura, basta ativar o "CursorLocation/Value" com duplo-clique sobre o display da imagem.

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Figura I - 30 : Imagem de temperaturas absolutas. Note que é usada a janela "CursorLocation/Value" para observar os valores de temperatura na imagem

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Figura J-1:Menu das funçõesTopográficas

J: Ferramentas Topográficas.Qualquer tipo de modelo topográfico pode ser representado por relevos, e deste relevopode-se criar um formato de saída que é uma visualização de superfície 3D. No entanto,para gerar esse tipo de dado, é necessário que se tenha coordenadas coletadas nocampo seja elas arbitrárias ou com sistema de projeção cartográfica adequados, e a cadacoordenada deve ser associado um valor de elevação chamado de coordenada z , cota ,altitude ou profundidade. A partir dessas cotas que estão associadas a cada ponto x e ydo terreno existem algoritmos que criam uma grade regular desses pontos, e após

gerado a grade regular é criado o Modelo Digital deElevação (DEM). Também existem outrasnomenclaturas para o DEM como MDT (ModeloDigital de Terreno) ou MNT (Modelo Numérico deTerreno).

Para se trabalhar com esse tipo de dado, o ENVIdispõe de uma série de ferramentas que se encontraem Topográfico , que pode ser acessado através domenu principal.

A opção “Abrir Arquivo Topográfico” serve para abrirarquivos que estão no formato de MDT ou DEMfornecidos pela USGS dos Estados Unidos.

“Modelagem Topográfica” é usado para gerar imagens de aspecto, inclinação,obliqüidade, declividade, variações da curvatura do terreno dos dados topográficos, etc.

“Classificar Características Topográficas” é uma função que permite classificarautomaticamente características de um MDT. Ele classifica automaticamente Picos,Cumes, Passagens, Planícies, Canaleta e Buracos.

“Criar Visualização “Hill Shade”” cria um relevo sombreado de um MDT através da Tabelade Cores do ENVI.

“Substituir Valores Incorretos” serve para eliminar um valor incorreto no MDT

“Gradear Pontos Irregulares” é uma função usada para criar grades regulares através depontos distribuídos irregularmente e logo após ele gera um MDT através dessa malhadigital.

“Visualização Interativa 3D” é uma ferramenta que é utilizada para visualização emanipulação de MDT´s.

“Geração de MDT” é uma função desenvolvida pela SulSoft para gerar um MDT a partirde um ou mais arquivos que estejam no formato .dxf , .dgn ou .evf e que estejam naforma de curvas de nível ou pontos cotados.

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1. Abrir Arquivo Topográfico

Essa função é acessada através da cadeia de comandos “Topográfico – Abrir ArquivoTopográfico” do menu principal. Essa função permite ler arquivos do tipo United StatesGeological Survey Digital Elevation Model (USGS DEM) , Defense Mapping Agency digitalTerrain Elevation Data (DMA DTED) e também o Spatial Data Transfer Standart (SDTSDEM).

2. Modelagem Topográfica

A função de Modelagem topográfica pode ser usada em qualquer arquivo MDT, e servepara extrair parâmetros da imagem, como aspecto do MDT, declividade, variações decurvaturas, etc. O resultado é um arquivo de imagem que contém as informaçõesextraídas do MDT.

O usuário precisa fornecer informações de elevação eazimute solar. Clicando em “Compute Sun Elevation andAzimuth...” , basta o usuário fornecer a data da aquisiçãodo MDT e a localidade, em Lat/Long, que o própriosoftware computa a elevação e o azimute do local para odado horário. Veja alguns exemplos

Slope: A declividade, ou inclinação do terreno, é medidaem graus no ENVI e o valor de inclinação de uma dadaregião pode ser vista através do Cursor Location Value .O valor zero é horizontal.

Aspect: Gera uma imagem de aspecto da região em umdado azimute , elevação solar e horário.

Figura J-2:Janela TopoModel Parâmeters

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3. Classificar Características Topográficas

O ENVI dispõe da ferramenta de classificação automática de características topográficasde um MDT. Como em um processo normal de classificação, ele atribui cores para cadacaracterística do MDT.

A característica topográfica é feita através da inclinação do terreno e também através dasua curvatura. Por exemplo, se numa dada direção a declinação da superfície for côncavaatravés de uma seção transversal, essa região é classificada como uma canaleta. Logo,se a declinação da superfície for convexa em uma dada direção de uma certa seçãotransversal, essa região é classificada como um cume. Os picos tem uma seçãotransversal convexa e uma curvatura longitudinal também convexa, os poços tambémpossuem uma seção transversal convexa, porém a sua curvatura longitudinal é côncava.As passagens possuem uma curvatura convexa e uma curvatura côncava. O ENVIclassifica automaticamente picos, cumes, passagens, planícies, canaleta e buracos.

• Selecione , dentro do menu principal, a cadeia de comandos “Topográfico -Classificar Características Topográficas”.

• Selecione o MDT, e logo em seguida aparecerá a janela “Topographic FeatureParameters” .

Figura J-3:MDT Raster(visão 2D)

Figura J-4:Imagem de Declividade(as regiões mais claras são as de

maior declividade)

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• Escolha File ou Memory e depois, cliqueem OK.

O resultado aparecerá na janela “Available BandsList”. O verde da classificação representa o plano(“plane”) , azul representa canaletas (“chanells”),laranja representa cume (“ridge”), vermelhorepresenta passagens (“pass”), amarelorepresenta picos (“peak”) e magenta representaburacos e depressões (“pit”). Um exemplo declassificação de características topográficas seencontra na figura abaixo.

4. Criar Visualização “Hill Shade”

É usado para criar um relevo sombreado a partir de um arquivo de MDT, para assim ter-se uma melhor visualização do MDT em um plano de duas dimensões. A visualização Hill-Shade pode ser feita através de duas maneiras: Usando as cores do display ativo ouusando a tabela do cores do ENVI.

4.1. Criar Visualização Hill Shade através das cores do display

• Selecione, no menu principal, “Topográfico – Criar Visualização Hill Shade” .

• Vai aparecer a janela “Hill Shade Blend Input” , que é a janela que o usuáriopoderá optar entre escolher a tabela de cores do ENVI ou usar as cores do própriodisplay da imagem para criar a visualização. Para este exemplo, vamos escolheras cores do display ativo.

Figura J-5:Janela da escolha dosparâmetros da classificação.

Figura J-6:Resultado daClassificação Automática

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Figura J-7: Parâmetros para acriação do relevo sombreado

• Escolha o arquivo MDT desejado e clique em OK, logoem seguida aparece a caixa de diálogo “Hill ShadeImage Parameters” .

• Especifique os valores de elevação e azimute solar e sea imagem de entrada não tiver uma resolução definidano seu cabeçalho, aparecerá um campo para o usuáriofornecer a resolução da imagem, dentro do “Hill ShadeImage Parameters”.

• Escolha File ou Memory para a saída do resultado.

• Clique em OK e o resultado aparecerá em formato RGBna janela de lista de bandas disponíveis (“AvailableBands List”). Um exemplo de resultado está acima.

4.2. Criar Visualização Hill Shade através da tabela de cores do ENVI.

Uma aplicação da tabela de cores do ENVI para gerar visualização Hill Shade serve paraDEM que não possuem uma composição colorida, e sim, apenas tons de cinza. Eletransforma os valores HSV do arquivo DEM em uma composição colorida RGB e comisso gera a visualização Hill Shade.

• Selecione, no menu principal,“Topográfico – Criar VisualizaçãoHill Shade”.

• Quando a janela “Hill Shade BlendInput” aparecer, escolha a opçãoColor Table Lookup”.

• Logo após, selecione o arquivoDEM desejado e clique em OK.

• Vai aparecer a janela “Hill ShadeImage Parameters”, mas com adiferença que vai aparecer tambémna mesma janela uma campo coma tabela de cores do ENVI (figuraao lado).

Figura J-8:Resultado de umavisualização Hill Shade

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• Especifique a tabela de cor desejada, preencha os campos da elevação e azimutedo Sol (pode ser computado a partir da data, hora e posição de Latitude eLongitude).

• Escolha o tipo de realçe para o arquivo de saída, escolha File ou Memory e cliqueem OK.

5. Substituir Valores Incorretos

Em um arquivo DEM, ou MDT, as altitudes são representadas por tons de cinza, ou seja,pelos níveis de cinza associado à resolução radiométrica da imagem.

Um DEM pode ser representado, por exemplo, pelopreto sendo a região de menor altitude passandopelos tons de cinza até chegar no branco, sendo obranco a região de maior altitude.

Para chegar-se nestes resultados, que é o arquivofinal DEM, é usado interpoladores matemáticos evários outros procedimentos para se ter o resultadofinal. Mas mesmo que esses procedimentosmatemáticos e estatísticos sejam comprovadamenteeficientes, é comum que às vezes haja pequenasfalhas em alguns pontos da imagem, falhas essasque pode ser gerada, por exemplo, pelo tipo deinterpolador matemático usado. Essas falhas sãovalores incorretos de pixels que aparecem naimagem. Por exemplo, em uma certa região onde háa predominância do valor de altitude 200 metros, sendoeste valor de altitude representado pelo valor de cinza15, que é próximo do preto numa escala de cores 0-255. Imagine que dentro dessa região há um valor depixel 255, que é branco e que nada tem a ver com a região, então esse é o valor incorretoque devemos substituir. Valores incorretos de pixels também é comum aparecer emimagens de Radar.

O ENVI possui uma função que corrige esse tipo de problema que é a função “SubstituirValores Incorretos” , dentro do menu Topográfico. Através dessa função é possível corrigiresse tipo de problema , sendo essa função de grande importância.

• Selecione “Topográfico – Substituir Valores Incorretos” .

• Aparecendo a caixa de diálogo, escolha o arquivo desejado e clique em OK.

• Aparece a caixa de diálogo “Replace Bad Data Parameters” (Figura J-9).

Figura J-9:Parâmetros de entrada paraa substituição de valores incorretos.

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• O usuário pode optar por duas opções: determinar um valor específico do valor depixel incorreto no campo Bad Value ou então escolher um intervalo de valores depixels incorretos no campo Bad Value Threshold Range.

• Escolha File ou Memory e clique em OK. O resultado aparecerá na lista de bandasdisponíveis (Available Bands List).

6. Gradear Pontos Irregulares

Essa função serve para criar uma grade regular de pontoscotados a partir de uma coleção de pontos, sendo essespontos, em formato ASCII, dispostos em uma malhairregular. O ENVI, através dessa função, cria através de uminterpolador matemático uma grade regular de pontos, e logoapós , tendo essa grade regular, cria um DEM, aparecendo oresultado na lista de bandas disponíveis.

Essa função é extremamente útil, sendo uma das maisutilizadas hoje em diversos trabalhos de topografia, porque éa partir de pontos coletados no terreno que se cria um MDT

• Selecione “Topográfico – Gradear Pontos Irregulares”.

• Aparecendo a caixa de diálogo, selecione o arquivoonde estão os pontos em formato ASCII. Forneçatambém o Datum e Sistema de projeção em que estãoos pontos.

• Depois de selecionado o arquivo, aparecerá a caixade diálogo “Input Irregular Grid Points”

• Defina a coluna para os pontos X , Y e Z (cota).Também informe se as coordenadas dos pontos sãobaseadas em pixel ou em coordenadas de mapa.

• Clique em OK e aparecerá a caixa de diálogo “Gridding Output Parameters”.

• Selecione o tipo de interpolação que você deseja aplicar nos pontos. Tambémdefina a resolução (tamanho do pixel) de saída. Em Output Data Type, escolha otipo numérico que estão os dados. Clique em OK.

• Novamente aparecerá a caixa “Gridding Output Parameters, mas agora o usuáriodefinirá o arquivo de saída e , caso algum parâmetro deva ser mudado, clica-se em“Change Output Parâmeters”. Escolha File ou Memory e clique em OK.

Figura J-10:Parâmetros dagrade irregular de pontos

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• O resultado aparecerá na janela de lista de bandas disponíveis (Available BandsList).

7. Visualização Interativa 3D

Gerar visualizações tridimensionais é um passo fundamental para se trabalhar comDEM's, sendo muitas vezes o trabalho final, pois hoje em dia esse tipo de serviço éconstantemente realizado.

A função “Visualização Interativa 3D” , que seencontra no menu topográfico e também dentro domenu da janela gráfica, no menu “Ferramentas –Visualização Interativa 3D” é usada para gerarvisualizações tridimensionais de arquivos DEM. Éaberta uma janela e nessa janela você podemover, rotacionar ou transladar a visualizaçãoatravés do cursor.

• Carregue a imagem desejada.

• Selecione “Topográfico – VisualizaçãoInterativa 3D” ou, no menu do display,“Ferramentas – 3D Surface View”.

• Vai aparecer a caixa de diálogo paraselecionar o arquivo. Selecione o arquivodesejado e clique em OK.

• Depois de selecionado o arquivo DEM, vaiaparecer a caixa de diálogo da entrada dosparâmetros da visualização.

• Em DEM Resolution, preencha a resolução em que você deseja que sejaapresentado a visualização. Os números acima são números de pixels paraimpressão.

• Em “DEM min plot value” e “DEM max plot value” escreva, respectivamente, osvalores mínimos e máximos de cotas do DEM. Se o campo for mantido em branco,ele não estabelecerá limites. Os valores que não estiver no intervalo escolhido nãoserão mostrados na visualização.

• Em “Vertical Exageration” , forneça o valor de exagero vertical desejado.

• Em “Image Resolution” escolha Full ou Other.

Figura J-11:Parâmetros davisualização 3D.

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• Em “High Resolution Texture Mapping” , se colocar On, toda a resolução daimagem vai aparecer no MDT, melhorando assim a qualidade da visualização domesmo.

• Entre com os valores do tamanho dos pixels e clique em OK. Logo após,aparecerá um display com a superfície digital e também a caixa de diálogo “3DSurface View Controls”.

Figura J-12:Visualização 3D da Região Metropolitana de Porto Alegre

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7.1. Funções do mouse no display de visualização 3D.

O mouse desempenha um papel fundamental para a visualização da superfície 3D.Através dele, é possível fazer translações, rotações e também o zoom em tempo real.

Botão esquerdo do mouse: Serve para fazer rotações na figura. Movendo o mouse nahorizontal, a figura rotaciona 360° tanto para a esquerda como para a direita. E movendoo mouse na vertical, a superfície se movimenta 180° tanto para cima como para baixo.

Botão central do mouse: Faz translações , tanto de um lado para outro, como de cimapara baixo. O botão central não está presente em todos os mouses do mercado, portanto,para simular o botão do meio do mouse, pressione Control e clique com o botão esquerdodo mouse.

Botão direito do mouse: É usado para se ter o zoom em tempo real. Arrastando omouse para a direita, tem se a aproximação do zoom. Arrastando o mouse para aesquerda, tem-se o afastamento da figura.

7.2. Valor / Localização do cursor

A função da localização do cursor, que serve paradeterminar, em um certo pixel, a sua coordenada e o valor detom de cinza, também pode ser usada no display davisualização 3D. Para isso, vá primeiramente no displayaberto da figura (Não o display da superfície) e de um duplo-clique para que apareça a caixa de diálogo da localização docursor. Logo após, vá com o mouse para o display davisualização 3D e lá vai aparecer, além dos valores X e Y , asua cota, ou altitude, ou profundidade Z que está associadaao par de coordenadas X e Y. A coordenada Z vai aparecerescrita como “Elev”.

• Também é possível interagir com uma localidade do MDTcom mesma localidade na imagem. Para isso, é só darum duplo-clique no MDT que automaticamente a mesmaregião irá aparecer na janela gráfica.

7.3. Modos de funcionamento do 3D Surface ViewMotion Controls

O controlador da visualização 3D é usado para criaranimações e/ou vôos simulados para proporcionar umamelhor visualização do MDT. Ele pode funcionar de doismodos diferentes: Como “User Defined” ou como“Annotation” . Para carregar o “Motion Controls” , selecione, dentro do menu do 3DSurface, “Options – Motion controls”.

Figura J-13:Menu Options

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7.3.1. Modo “User Defined”

No modo “User Defined”, o usuário escolhe as posições previamente para fazer umaanimação através de cenas definidas pelo usuário (paths).

Voando sobre a imagem 3D (Fly-Through)

O ENVI dispõe de um módulo aonde é possível salvar cada posição desejada da figura3D e depois criar uma animação a partir dessas imagens. Com isso, pode–se ter umavisão mais interativa da imagem em três dimensões.

Passos:1 – Dentro do display da visualização 3D, escolha, através de translações, rotações ezoom uma posição desejada da figura tridimensional.

2 – Dentro da janela “3D Surface View Controls”, clique em Add.

3 – Escolha uma nova posição da imagem.

4 – Clique novamente em Add.

5 – Repita o procedimento 3 e 4 , respectivamente, até ter-se várias posições da imagem.

Add: Adiciona uma nova posição da imagem.Replace: Querendo alterar uma das visualizações já escolhidas, clique sobre ela na caixade diálogo do controlador 3D , escolha uma nova visualização dentro do display e vá emReplace.Delete: Apaga qualquer visualização escolhida.Clear: Apaga todas as visualizações de uma vez só.

6 – Entre com o número de frames desejado para o Fly-Through. Quanto maior o númerode frames, dependendo da quantidade de cenas escolhidas, melhor vai ser a animação,porém mais lenta.

7 – Clique em “Play Sequence” e na mesma janela de display da superfície 3D aanimação começará.

7.3.2. Modo “Annotation”

O modo “Annotation” é usado para definir uma linha de vôo através de uma polyline,elipse, retângulo ou polígono. Através dessa figura, o ENVI cria um “Fly-Through”baseado na linha definida pelo usuário.

1 – Dentro da janela “Motion Controls” , selecione “File – Input Annotation From...” ou“Options – Motion: Annotation Flight Path”.

2 – Agora, o usuário pode optar por dois caminhos:

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1ª opção: Crie uma linha de vôo através do display da imagem com a cadeia decomandos “Overlay – Annotation” e logo após, dentro do controlador 3D, clique em “File –Input Annotation from Display” e selecione uma das anotações feitas.

2ª opção: Crie uma anotação e salve em arquivo. Logo após, selecione, dentro dajanela do controlador 3D, a cadeia de comandos ”File – Input Annotation from File” eselecione o arquivo de anotação desejado e depois selecione a figura desejada dessearquivo.

3 – Aparecerá no display da visão 3D a linha selecionada pelo usuário. Agora, o usuáriodispõe de várias opções como:

Play Sequence: Essa opção não muda em relação ao do modo “User Defined” , mas coma diferença de que nestecaso a animação vai seguira linha de vôo criada pelousuário.

DEM Clearance / ConstantElevation: É usado paradefinir a altura de vôo doFly-Through. Em DEMClearance, ele segue arisca a altura de cada pontoda imagem. Se a parte queela estiver sobrevoandotiver uma altura de 100metros, com esta opção elavai estar a uma altura de,por exemplo, 50 metrosdessa região. Se em outraregião a altura for zero,neste modo ele também vaisobrevoar a 50 metrosdesse plano. Já no modoConstant Elevation, elepega uma referência naimagem e faz um sobrevôocom uma altura constante,não importando qual regiãoda imagem.

Vertical look Angle / Horizontal look Angle: Usado para definir a inclinação vertical ehorizontal da visão do sobrevôo.

Smooth: Usado para delinear (suavizar) o traçado da anotação.

Replot Trace: Essa função serve para o usuário verificar no display da visão 3D asmudanças que ele está fazendo na linha de vôo. Por exemplo, se o usuário suavizar otraçado, ele não vai aparecer na figura, mas usando a função Replot Trace, ela vai ser

Figura J-14:Visualização 3D com camadas vetoriaissobrepostas

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visualizada no display. Se o usuário mudar a altura de vôo, também vai ser visualizada seo usuário pressionar o botão dessa função.

7.3.3. Sobreposição de camadas vetoriais

A partir da versão 3.5, tornou-se possível a sobreposição de camadas vetoriais em cimada visualização do MDT para ter-se uma melhor representação dos dados.

• Carregue um arquivo vetorial (ou crie um layer) dentro do display da imagembidimensional (sem a visualização 3D).

• Depois de carregado os vetores, gere o MDT e , dentro do menu Options,selecione a opção “Import Vectors”

• Os vetores aparecerão na visualização 3D. O usuário pode desligar os vetores em“Vector Layers [On/Off]” . Quando o MDT é movido com o cursor , tem-se a opçãode os vetores moverem-se juntos ou não, clicando-se em “Plot Vectors OnMove[No/Yes]”

7.4. Tipos de representação de DEM

Como foi visto na figura 16, o DEM da figura foi representado por uma escala de tons decinza, sendo a parte clara de maior altitude e a parte escura de menor altitude. Também,para melhor visualização, pode-se aplicar no display da imagem em tons de cinza umatabela de cores e , posteriormente, gerar a visualização 3D. Se o Arquivo DEM for emRGB, também o procedimento para visualizar o DEM é o mesmo de antes. Mas, pararepresentar um DEM, existem outras possibilidades de visualização. No ENVI, existemferramentas em que se pode visualizar o DEM da forma “wire frame” ou por pontos.

Figura J-15:Diferentes tipos de representação deMDT

Modo Image Modo Wire Frame Modo Points

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• Selecione, dentro do menu do 3D surface, a cadeia de comandos “Surface –Image , Wire , Ruled XY , Ruled YZ , ou Points”.

O display mudará automaticamente.

• Mais abaixo, dentro do menu “Surface” , o usuário pode escolher a resolução naqual se deseja que fique a imagem.

Para visualizar toda a malha de linhas do Wire Frame, selecione “Options – Wire Lines:See Through”.

Para encobrir as linhas que ficam atrás da visualização, selecione “Options – Wire Lines:Hidden”.

7.5. Menu “Options”

7.5.1. Resetando a visualização 3D

• Selecione “Options – Reset View” e a visualização aparecerá numa posiçãodefault.

7.5.2. Visão Panorâmica

• Selecione “Options – Position View”.

A caixa de diálogo “SurfaceView Positioning” aparecerá.

• Selecione “Map Coord” para imagens georreferenciadas , ou “Pixel Coord” paraimagens baseadas em coordenadas e pixel (não georreferenciadas).

• Se for selecionado “Pixel Coord”, entre com o valor da linha (Line) ou da coluna(Sample) da coordenada da região onde vai ser a origem do eixo ou dê um duplo-clique sobre a imagem do DEM para definir aonde vai ser o seu ponto central.

See Through Hidden

Figura J-16:Visualização

do Wire Frame

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• Logo após definida a origem, defina a altura da sua origem em “Height AboveGround”. É fundamental escolher uma altura coerente com a altitude dos dados doDEM, porque se for escolhida uma altura desproporcional aos valores de cota, ousuário terá problemas para usar a visão panorâmica.

• Na janela, há duas barras, uma para o “Azimuth” (Azimute) e outra para a elevação(“Elevation”) do terreno. O Azimute é contado de 0º ao norte e é crescente nosentido horário. Já a elevação é contado a partir do plano horizontal como sendode 0º e é decrescente para baixo e crescente para cima.

Visão 3DOrigem

Height Above Ground

Figura J-17:Demonstração da origem e do“Height Above Ground”

Imagem

Norte

HeightAboveGround

Sentido Positivo(até 90º)

Sentido Negativo(até -90º)

Elevation

Figura J-18:Gráficos de crescimentos dosazimutes e elevações da visão

panorâmica.

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7.5.3. Criando animação das cenas salvas

Como já foi visto anteriormente, bastava o usuário dar um clique no botão “PlaySequence” para gerar a animação da visão 3D. Mas com a função Animate Sequence,que se encontra dentro do menu options , é dada mais opções para o usuário visualizar aanimação, com um botão de Play, um de Stop e dois para retroceder e avançar aanimação. Carregando a função, ele primeiramente vai carregar os números de framespara depois, na seqüência, criar a animação.

Inverte a ordem de como foram dispostas ascenas da animação.

Coloca a animação na ordem das cenas que foramdefinidas.

Botão “Play”

Botão “Stop”

7.5.4. Mudando o exagero vertical do DEM

Para visualizar mais detalhes de um DEM, na maioria dos casos é necessário aplicar umaexagero vertical na imagem, o conceito de exagero vertical é largamente usado emFotogrametria e Topografia, e é bem explicado conforme a figura abaixo:

Figura J-19:Caixa de diálogo “AnimatingSequence”.

Figura J-20:Representação deperfis

Perfil Normal Perfil com exagero vertical de 2X

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• Para mudar o exagero vertical da visão 3D , selecione, dentro do menu options, aopção “Change Vertical Exaggeration” e entre com o valor de exagero verticaldesejado.

7.5.5. Mudando a cor de fundo da visão 3D

• Selecione “Options – Background: Black or White”.

7.5.6. Interpolador de pixels

• Selecione “Options – Interpolation: None ou Bilinear” . O default é o “None” , mas aBilinear gera uma melhor aparência na visualização da imagem no monitor, já queela faz uma interpolação de pixels. Em consequência, fica mais lenta a operaçãode rotação, translação e zoom da imagem 3D.

7.5.7. Dando seqüência a animação

• Em “Options – Play Sequence LookUp On” é possível fazer uma animaçãocontínua clicando apenas em Play Sequence. Terminando a animação, ela voltanovamente ao início e assim sucessivamente.

7.6 Manipulando o menu File e a visão 3D

Através do menu File da caixa de diálogo “3D SurfaceView Controls” é possível salvar umcerto conjunto de cenas definido pelo usuário, restaurar um arquivo já salvo de cenas,inserir uma anotação feita no display (como já foi visto na seção 6.3.2 deste capítulo) etambém salvar a animação ou o display da visão 3D.

7.6.1. Salvando e restaurando as cenas (Paths)

• Selecione “File – Save path to file”

• Entre com o nome do arquivo de saída. Ele será salvo na extensão .pat .

• Para restaurar um arquivo .pat já criado, selecione “File – Restore path from file” eselecione o arquivo .pat desejado .

• Obs.: Apenas no modo “User Defined” é possível restaurar um arquivo .pat .

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7.6.2. Salvando e imprimindo o display da visualização 3D

• Para salvar a visualização como um arquivo de imagem, selecione “File – SaveSurface As – Image File”

• Para salvar a visualização no formato VRML 2.0 , selecione “File – Save SurfaceAs – VRML”

• Para imprimir o arquivo, é só selecionar “File – Print”.

7.6.3. Salvando a animação no formato MPEG

No ENVI é possível salvar as animações no formato MPEG, porém, para isso é preciso teruma licença especial e sem custos. Para adquiri-la, basta o cliente entrar em contato coma SulSoft através do e-mail [email protected].

• Defina as cenas em que se deseja fazer a animação.

• Logo após, crie uma animação com essas cenas para verificar se a animação é aque se deseja fazer.

• Logo após, selecione “File – Output Sequence to MPEG”.

• Entre com a compressão desejada do arquivo MPEG. Uma compressão de 0significa pior qualidade no formato de saída, assim como o valor 100 significa totalqualidade (sem compressão).

• Entre com o fator de duplicação se desejado. Se o usuário escolher o fator 2, porexemplo, na hora de gerar o MPEG, esse arquivo terá o dobro de frames doescolhido na animação do ENVI.

• Entre com o nome do arquivo de saída e clique em OK.

8. Geração de MDT a partir de arquivos .dxf ou .evf

Essa função foi desenvolvidapela SulSoft e tem comoobjetivo criar um arquivo noformato ENVI de um MDT emformato .dxf ou .evf . O arquivo.evf é o formato vetorial doENVI e o formato .dxf é oformato vetorial aceito porvários softwares do tipo CADpopulares, como o Microstatione o AutoCAD.

Figura J-21:Função Geração de MDT

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• Selecione “Topográfico - <Geração de MDT>.

• Aparece a caixa de diálogo igual à da figura abaixo.

• No Botão “Importar Dados” escolha o arquivo .dxf ou o arquivo .evf desejado.

• Logo após, vai aparecer a janela para escolher a projeção que se encontra osdados escolhidos.

• Depois, escolha como se deseja que apareça os dados escolhidos no MDTPreview, se “Desligado” , “Vetor 2D”, “Vetor 3D” , ou “Raster”.

• Escolha o tamanho do pixel de saída.

• Defina o método de interpolação (Triangulação , Crescimento de Regiões ouInverso da Distância).

• Escolha também o exagero vertical do MDT.

• Escolha o nome do arquivo de saída e o caminho do diretório em “choose”.

• Clique em Gerar MDT . Logo após, o resultado aparecerá na Lista de BandasDisponíveis.

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K: Tratamento de Dados de Radar

No ENVI há um conjunto de ferramentas desenvolvidas para o tratamento de dados deradar e, em especial, radares de abertura sintética - SAR (Synthetic Aperture Radar).

Além disso, diversos dos recursos padrões para o processamento de imagens podem serutilizados em imagens de radar. Recursos tais como realce, manipulação de cores,classificação, registro, retificação geométrica, etc.

A utilização de dados de radar traz algumas vantagens, entre as quais destacamos o fatoda aquisição não depender do clima no instante em que ela é feita. Ou seja, ainterferência de nuvens é muito baixa na imagem radar, e isto ocorre porque o sensor deradar atua na faixa de microonda, onde a absorção de energia pela umidade do ar ébaixa.

No entanto há alguns problemas inerentes ao dado radar que prejudicam a interpretaçãodas imagens, tais como o ruído "speckle" e o efeito padrão de antena. Para estes casoshá rotinas específicas desenvolvidas para corrigir as falhas presentes na imagem. Umaexplicação sobre os principais conceitos de imagem radar encontrados neste capítulo,você encontra na seção "Para Saber Mais”

1. Ambiente para tratamento de dados de Radar

O ENVI possui um dos mais completos suporte para otratamento de dados SAR provenientes dos sensoresAIRSAR/TOPSAR, RADARSAT e SIR-C

Entre os formatos suportados incluem-se o padrãoCEOS. Dados comprimidos do AIRSAR fornecidospelo JPL (Jet Propulsion Laboratory), os quais estãono formato Matriz de Stokes, são sintetizados.

As correções radiométricas (Padrão de Antena e"Speckle") e espaciais (Slant Range) são processadastanto a partir do 'header' (cabeçalho) dos dadosTOPSAR, RADARSAT e SIR-C, como de dados deoutras fontes, desde que todos os parâmetros, comoaltitude de vôo(km), mínima distância(km), tamanho dopixel em 'Slant Range'(m), etc, sejam fornecidas viateclado.

Abordaremos a seguir como abrir cada tipo de dado.

Figura K-1: Menu defuncionalidadespara dados SAR

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1.1. Visualizar cabeçalho e arquivo de imagem SIR-C

• Selecione, dentro do menu principal, a cadeia de comandos “Radar –Abrir/Preparar Arquivo de Radar – Visualizar Cabeçalho CEOS Genérico”.

• Aparece a janela “Enter Compressed Data Products Filename”. Selecione oarquivo NDV_L.CDP (contido no CD de dados do ENVI).

• Aparece a janela “CEOS Header Report”. Nessa janela contém informações sobrea imagem de radar a ser analisada.

Dados importantes com relação a imagem são mostrados, como o número de linhas ecolunas (samples), tipo de dado, a projeção (Slant ou Ground Range), tamanho do pixel(em metros), a polarização, entre outros.

O JPL distribui os dados do SIR-C em um formato compactado (extensão .cdp , comovisto logo acima), devendo ser sintetizado para visualizá-los.

• Selecione, dentro do menuprincipal, a cadeia decomandos “Radar –Ferramentas Polarimétricas –Sintetizar Imagens SIR –C”.

• Aparece a janela “Input DataProducts File”. Clique nobotão “Open File”.

• Selecione o arquivoNDV_L.CDP. Quando onome do arquivo aparecer nocampo "Selected Files L:",clique "OK".

Em seguida surge a caixa dediálogo para definição dosparâmetros de sintetização (figura K-2). As três polarizações - HH, VV e HV - e TP (deTotal Power) são marcadas, os tipo de dado de saída é ponto flutuante (Floating Point) eescolha o nome do arquivo sintético de saída (extensão .syn).

• Clique em OK e o resultado aparecerá na lista de bandas disponíveis.

• Visualize a banda L-TP recém gerada, e aplique um realce interativo,selecionando, dentro do menu da janela gráfica, a cadeia de comandos ”realce –Realce Interativo”.

Figura K-2: Escolha dos parâmetros de saída para oarquivo sintetizado

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• Na janela de realce escolha Histogram_Source - Band e Stretch_Type - Gaussian.

Note como é forte o aspecto granulado da imagem.A suavização deste efeito, inerente ao dado radar,pode ser feita mediante aplicação de filtrosespecíficos ou através do processamento "multi-look".

1.2. Redução de ruído Speckle

Este é sem dúvida um dos fatores complicam ainterpretação das imagens obtidas por RADAR eque impediu um crescimento maior da aplicaçãodesta tecnologia pela comunidade usuária desensoriamento remoto.

Com os avanços da tecnologia de aquisição e dosalgoritmos de processamento dos dados de radar,cada vez mais este tipo de informação tem setornado útil e utilizada.

Processamento Multi-look

Aqui, fazemos um processamento que irá gerar um arquivo compactado .cdp de umaimagem "3 looks" da original.

• Selecione, dentro do menu principal, “Radar – Ferramentas Polarimétricas - DadosCompactados Multi-look – SIR-C Multi-look .

• Na janela "Input Data Product Files", entre com o arquivo NDV_L.CDP .

• Logo após, é carregada a janela “SIRC Multi-Look Parameters” altere o número de visadas("looks") de 1 para 3, tanto em "range", quantoem azimute e escolha o nome do arquivocompactado .cdp novo.

• Os parâmetros referentes a número de colunase linha e resolução em metros são ajustadosautomaticamente, de acordo com o número devisadas escolhido. Clique em OK.

Para visualizar o resultado, basta sintetizar o arquivocompactado gerado nesta operação, da mesmamaneira com feito na seção 1.1 deste capítulo do Guia.

DICA: Quando aparece a janela “Input Data ProductFiles” , se tiver nos seus campos alguma imagem

Figura K-3: Banda L-TP

Figura K-4: Banda L-TP com "3looks"

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carregada anteriormente, clique no botão “Reset” para carregar um novo arquivo.

Veja na Figura K-4 como realmente o aspecto granulado reduziu consideravelmente apósprocessamento "multi-look". O tamanho da imagem, no entanto, igualmente diminui, poishouve uma degradação na resolução espacial em azimute e "range".

Filtragem

O ENVI lhe disponibiliza os filtros mais utilizados para reduzir o speckle. São filtroschamados adaptativos, tais como:

Lee Frost

Gamma

Kuan

Sigma Local

Erros de Bit

• Para aplicar o filtro, selecione, dentro do menu principal, a opção “Radar – FiltrosAdaptativos – [filtro desejado]”.

a b

c dFigura K-5: Imagem SIR-C (a) , com filtro Lee (b), filtro frost (c) e

filtro Gamma (d)Todos usando janela 3 x 3

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1.3. Slant Range para Ground Range

Para corrigir as distorções geométricas decorrentes da aquisição de imagem por radar(ver seção "Para Saber Mais"), o ENVI emprega as rotinas que executam esta tarefa paraquaisquer formatos de dados radar. Para os formatos AIRSAR, RADARSAT e SIR-C, eleé capaz de ler automaticamente os parâmetros necessários, a partir das informaçõescontidas nos cabeçalhos.

Caso os dados estejam em um formato diferente destestrês, deve-se entrar com os parâmetros de altitude devôo (km), range próximo (km) e tamanho do pixel em"slant" (m).

• Selecione, no menu principal, a cadeia decomandos “Radar – Slant-To-Ground Range –SIR-C”

• Escolha o arquivo de parâmetros NDV_L.CDP edepois o arquivo sintetizado NDV_L.SYN.

Na janela "The Slant to Ground Range Parameters"(Figura K-6), os campos correspondentes a altitude devôo (km), distância ‘range’ próximo (km) e tamanho depixel (m) em ‘Slant’ são automaticamente preenchidospelo arquivo de cabeçalho.

• Digite 13.32 no campo "Output pixel size (m)"

• Para método de reamostragem, escolha "Bilinear"e entre com o nome NDV_GR.IMG para o arquivode saída.

Figura K-6: Definição deparâmetros de conversão

Stand-Ground Range

Figura K-8: Imagem Slant -Range banda LPolanização HH

Figura K-7: Imagem Ground -Range bandaL

Polanização HH

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Visualize e compare as duas projeções, como as que estão acima. Perceba na primeiraimagem, como realmente em "slant range" o pixels ficam com um tamanho reduzido comrelação ao tamanho normal, dado por "ground range". A direção de visada é da direitapara a esquerda, e a distorção é maior no lado direito e menor no lado esquerdo daimagem.

1.4. Visualização das Assinaturas de Polarizações

As assinaturas de polarização são representações tridimensionais de todo o sinalespalhado de radar, sobre um único pixel ou um conjunto deles. Mostra oretroespalhamento em todas as combinações de polarizações de transmissão e recepção.Chama-se de co-polarizada a combinação onde a transmissão e recepção têm a mesmapolarização, enquanto que a combinação onde ambas são ortogonais entre si édenominada polarizada cruzada.

As polarizações não são extraídas da imagem inteira, mas sim de regiões de interesse(ROIs) que o usuário define ou carrega de regiões predefinidas.

• Selecione, dentro de menu principal, a cadeia de comandos “Ferramentas –Região de Interesse – restaurar Arquivo de ROI Gravado”.

• Abre-se o arquivo \envidata\ndv_sirc\pol_sig.roi , que se encontra no CD de dadosdo ENVI.

As regiões são vegetação, deserto, areia e fan.

Embora as ROI’s sejam visualizadas sobre o display da imagem, elas servirão dereferência para extrair assinaturas da matriz compactada do arquivo .cdp.

• Selecione, no menu principal, “Radar – Ferramentas Polarimétricas – ExtrairSignaturas de Polarização – SIR-C”. Selecione a imagem NDV_L.CDP.

Após selecionar todos os itens ("Select All Items") e saída para memória ou arquivo, tecleOK e as assinaturas em 3-D do valor de intensidade (eixo Z), bem como a vista superior(2-D) de cada item serão mostradas em janelas individuais

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No canto superior esquerdo do gráfico 3-D consta a informação que os dados são dabanda L, com combinação co-polarizada (CP), do alvo areia (sand), da cor da ROI(yellow) e do valor mapeado (Intensity).

No eixo X temos 91 valores de elipticidade ("ellipticity") variando entre –45o a 45o, e noeixo Y há outros 181 ângulos de orientação, indo de 0o a 180º.

A tabela de cores padrão da vista superior é em escala de cinza, a qual pode ser alteradapara qualquer outra tabela do ENVI na caixa de diálogo acessada por "Options – ColorTables..."

É possível alterar também o valor mapeado pelos gráficos, de intensidade paraintensidade normalizada (entre 0 e 1) ou para decibéis (dB). E ainda alternar acombinação de polarização entre co-polarizada e polarizada cruzada. Tudo isso na opçãode menu "Polsig_Data"

1.5. Realçando a imagem radar

O ENVI disponibiliza diversas ferramentas para o processamento de imagens em geral,que podem ser muito úteis para imagens de radar. Um exemplo disso é a rotina decriação de composição colorida sintética.

Figura K-9: Visualizador de assinaturas de polarização, com os dados da região amarela,correspondente ao alvo areia (sand), com a sua vista superior dada no lado direito da janela.Ao lado aparece a janela informando a estatística de intensidade, e os parâmetros devisualização do gráfico.

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O princípio desta metodologia, é baseado na transformação do espaço de cores HSVpara o espaço RGB. Basicamente, aplica-se um filtro passa baixa e outro passa alta naimagem, e colocamos as baixas freqüências no matiz (H), as altas no valor (V) e fixamosuma saturação (S). Daí então é feita a transformação destas bandas para o espaço decores RGB.

A utilização deste método em imagem radar tem por finalidade melhorar a exposição dascaracterísticas da imagem em larga escala, refinando detalhes. Ele apresenta melhoresresultados em áreas de moderado relevo.

Para maiores detalhes, consulte o artigo:

Daily, M., 1983 "Hue-saturation-intensity split-spectrum processing of Seasat radarimagery", Photogrammetric Engineering and Remote Sensing, Vol. 49, No. 3, pp. 349-355.

• Abra o arquivo do CD-ROM'\envidata\rsat_sub\bonnrsat.img'

• Vá para ' Transformações -> Imagem de CorSintética' e selecione a imagem.

Aparecerá uma janela para entrar com o tamanho dasjanelas dos filtros passa alta e baixa, bem como o valor desaturação.

Como resultado temos três bandas que correspondemcada uma a um canal do espaço de cores RGB. Aocomparar a composição colorida com a imagem radaroriginal, há um grande acréscimo de informação visual,onde os contornos entre diferentes alvos ficam bem maisrealçados.

Figura K –10: Escolha dosparâmetros de criação da

composição colorida sintética

Figura K –11: Parte da imagemoriginal

Figura K –12: Composição ColoridaSintética

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2. Para Saber Mais: Imageamento por RADAR

O termo radar é uma sigla derivada de "Radio Detection And Ranging". Nas imagensóticas obtidas tanto por aerolevantamento como por satélites, precisamos de uma fontede luz para que o filme fotográfico ou o sensor eletrônico, sejam sensibilizados pelaradiação refletida pelo alvo no terreno. Neste caso temos exemplo de sensores passivos.

Já o radar emite a sua própria fonte de radiação, na faixa do microondas, captandoigualmente o sinal de retorno refletido pelo alvo. Por isso ele é dito como um sensor ativo,ou seja, ele próprio gera a sua fonte de radiação. Portanto, isto possibilita ao radarrealizar imagens durante a noite.

Além disso, nesta faixa de comprimento de onda, a influência de nuvens é muito baixa nosinal. Isto significa, que mesmo em dias nublados, a aquisição de imagens por radar podeser feita sem grandes perdas de qualidade.

Para emitir e captar a radiação refletida, o radar dispõe de uma antena, que transmitesinais (ondas) numa extensão do terreno variando o ângulo de incidência q .

A antena do radar é capaz de tanto de emitir como receber sinais nos planos horizontal(H) e vertical(V). Portanto, a antena poderá:

1. transmitir horizontal, receber horizontal – HH

2. transmitir vertical, receber vertical – VV

3. transmitir horizontal, receber vertical – HV

4. transmitir vertical, receber horizontal - VH

Os modos HV e VH são usados para discriminar certos alvos. Por exemplo, se a antenaenvia um sinal polarizado horizontal, ao chegar no terreno e retornar ele é espalhado emdiversas outras direções. No entanto, na maior parte das vezes, o componente vertical dosinal de retorno terá forte influência da vegetação presente na área atingida.

O avião ou satélite, segue uma direção de vôo e o sinal (pulso) é emitido na direçãoperpendicular em intervalos regulares de T segundos.

A largura da célula de resolução, na direção de vôo (ra) é diretamente proporcional aaltitude de vôo e ao comprimento de onda do pulso. E é inversamente proporcional aocomprimento da antena e ao coseno do ângulo de incidência.

Para sensores aerotransportados, cuja a altitude de vôo é da ordem de centenas demetros, para obter uma resolução de 20 metros, o tamanho da antena deve teraproximadamente entre 8 e 10 metros de comprimento.

No entanto, para os sensores orbitais, onde a altitude é da ordem de centenas dequilômetros, a antena deveria ter um comprimento próximo a 10 quilômetros. Este tipo deantena é claramente inviável, tanto do ponto de vista técnico como econômico.

Então desenvolveu-se um radar que simula uma antena com estas proporções, a fim deobter resolução semelhante. A este tipo de radar é dado o nome de Radar de AberturaSintética, ou simplesmente SAR (Synthetic Aperture Radar). A seguir são apresentadas

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características próprias de imagem radar e SAR especificadamente, que resultam emalguns problemas na interpretação visual das mesmas.

2.1. Aquisição SAR

Vamos analisar pontualmente o procedimento de geração de imagens por um SAR. Apartir de um instante T1 o radar emite pulsos a um ponto P localizado na direção de"range", a plataforma se desloca e no instante T2, novamente são emitidos pulsos a estemesmo ponto P. A diferença entre T1 e T2 é denominada intervalo de abertura.

Durante este período entre T1 e T2 a plataforma deslocou-se a uma velocidade V emrelação ao solo, logo o comprimento da antena sintética é obtido por

Ls = V × (T2 - T1)

Exemplos de sensores SAR orbitais são o japonês JERS-1 e o canadense RADARSAT. Ede sensor SAR aerotransportado o AIRSAR/TOPSAR, da NASA

2.2. Distorções da imagem adquirida

'Slant' e 'Grount Range' - distorção geométrica

Abaixo temos uma figura que representa esquematicamente a plataforma onde o radarestá acoplado e os pulsos transmitidos. Vamos identificar o que significa cada símboloapresentado:

Figura K –13: Esquema do modode transmissão e recepção desinais de um SAR

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- q p- - p : ângulo de incidência 'próximo', ou seja, referente ao menor ângulo de visada nadireção de aquisição dos dado

- q d : ângulo de incidência 'distante', referente ao maior ângulo de visada.

- g d : ângulo complementar do triângulo, igual a (90 - q d )

Os pulsos têm período fixo, logo os segmentos AB e CD possuem o mesmo comprimentona direção de "slant range". Entretanto, a projeção no terreno ("ground range") destessegmentos não preserva esta equivalência, pois irá variar de acordo com a distância doponto com a direção nadir do sensor.

Com isso, uma mesma variação de distância em "slant", não corresponderá a umamesma variação em "ground range". Portanto, como podemos perceber visualmente naFigura K-14, os segmentos A'B' e C'D' não tem o mesmo comprimento.

Analisando geometricamente, vemos que:

CD' = C'D' cos( g d )

CD' = C'D' cos( 90 - q d )

CD' = C'D' sen( q d )

Portanto, qualquer distância (SL) em ‘slant’, é convertida para 'ground range' (GR), por

GR = SL / sen( q )

Figura K –14: Geometria de aquisição de imagem SAR

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Padrão de Antena - distorção radiométrica

Veja que a distância que o pulso percorre no ângulo de incidência máximo é maior que adistância percorrida no ângulo de incidência mínima. A potência do sinal decai em relaçãoao cubo da distância ao ponto - P ~ 1 / R 3 -, havendo uma perda no brilho da imagem nadireção de "range".

O conjunto SAR possui um componente eletrônico que procura corrigir automaticamenteesta perda de potência no sinal. Mas esta correção possui imperfeições, necessitando-seainda a aplicação de um algoritmo de correção de padrão de antena, que irá minimizar asincorreções remanescentes.

Uma observação importante, é que esta distorção pode ser desconsiderada quando aplataforma for orbital, pois a razão entre a distância mínima e máxima Rmín / Rmáx éaproximadamente unitária, o que ocasiona pouca perda de potência do sinal, do início aofim da linha de aquisição.

Portanto esta correção é mais importante quando a plataforma for aerotransportada, ondea razão Rmín / Rmáx não pode ser ignorada

2.3. Imagem Complexa

O formato complexo de um dado radar, deriva do processamento dos dois componentesdo sinal retroespalhado de fase q : o real ('quadrature' Q) e o imaginário ('in-phase' I),onde

Q = cos(q )

I = sen(q )

Com isso forma-se a imagem amplitude do dado complexo, dada por:

A = (Q2 + I2)1/2

Figura K –15: Difusores que formama amplitude em cada célula deresolução (pixel)

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Cada pixel da imagem amplitude é formado por elementos denominados difusores, queigualmente possuem componentes reais (Q) e imaginários (I) - Figura G-15 -, comdiferentes fases e amplitudes, organizados de forma aleatória. O valor do pixel é oresultado da soma vetorial (coerente) destes difusores. I

Como conseqüência, temos uma imagem com uma textura granulada, com umaaparência de "sal e pimenta", um ruído o qual se dá o nome speckle.

De duas maneiras podemos reduzir o ruído speckle: via processamento "multi-look" ou viafiltros adaptativos.

O processamento "multi-look", consiste em gerar na direção de vôo, N imagens nointervalo de abertura sintética da antena do SAR, e calcular uma imagem que será amédia dessas.

Como conseqüência positiva, aumentará a relação sinal/ruído, no entanto a resoluçãodiminuirá, pois a largura de cada visada ("look") será menor do que a do intervalo deabertura sintética.

Os filtros adaptativos fornecem um modo de remover o speckle das imagens sem afetarseriamente as características espaciais dos dados.

Os principais filtros adaptativos são:

• Filtro de Frost : este filtro reduz o speckle e preserva as bordas da imagem,utilizando estatística local. O pixel filtrado é substituído pelo valor calculado peladistância do centro do filtro, o fator de amortecimento, e a variância local.

• Filtro de Lee : ele é baseado no desvio padrão (sigma) para suavizar o ruídospeckled, cuja a intensidade está relacionada com a cena da imagem, e contémum componente multiplicativo e/ou aditivo. Ele filtra os dados baseados naestatística calculada dentro de uma janela individual de filtragem. Diferentementede um filtro passa-baixas típico, o filtro de Lee, bem como outros filtros sigmasimilares, preserva detalhes enquanto elimina o ruído. O pixel filtrado é substituídopor um valor calculado que usa os pixels ao redor dele.

• Filtro de Kuan : este filtro também reduz o speckle e preserva as bordas daimagem. Ele transforma o ruído multiplicativo em um modelo. Similar ao filtro deLee, mas com uma função peso diferente. O pixel filtrado é substituído por umvalor calculado baseado na sua estatística local.

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3. Aplicações

Mineração na cidade de Colônia, Alemanha

A direção de visada do satélite para a escavação damina é da direita para esquerda. As paredes e estepesda escavação agem como refletores de canto,produzindo uma forte resposta. Isto na figura aparececomo uma série de linhas concêntricas. O lado oeste ésombreado pelo pulso do radar, por isso está em um tommais escuro.

Região de armazenamento e distribuição de petróleo

Uma rede de oleodutos cruzam o deserto, no Iraque.Um conjunto de tanques é visível no centro da imagem.Acredita-se que o teto destes tanques são móveis, ondea altura do teto varia de acordo com o nível de petróleodepositado no tanque.

Tanques parcialmente cheios, onde o teto está em umnível abaixo com relação às paredes, atuam comorefletores de canto, produzindo um brilho maior naimagem. Por outro lado, tanques cheios possuem tetosao nível das paredes, produzindo um baixo retorno desinal, e por conseqüência um tom de cinza menor naimagem.

Desmatamento, Ilha de Natuna, Indonésia

Situada na costa oeste de Borneo, no Sul do Mar daChina, é coberta por uma densa floresta tropical epântanos. Desmatamentos, na fronteira sul da ilha, sãoum dos poucos indícios de habitação nesta remota ilha.Os claros retangulares possuem textura homogênea eretornam menos retroespalhamento do que a vegetaçãoao redor. Como conseqüência, os desmatamentos têmum nível de cinza mais escuro.

Figura K-16

Figura K-17

Figura K -18

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Piscicultura, Bangkok, Tainlândia

Estes formatos semelhantes a um pé de galinha,decorrem da técnica de piscicultura caraterística destaregião. Longas traves, com redes esticadas entre elas,são abertas radialmente de uma plataforma elevada. Opeixes são levados para as redes pelo abaixamento damaré.

A seguir, na Figura G-20 vemos um exemplo de como a análise temporal de dados radarpode ser útil. Na primeira data (26/08/1996) a área está seca e o contorno do rio éperfeitamente visualizado. Na data seguinte (09/03/1997), no auge da enchente, temosárea alagada representada por valores escuros (plantações???) e claros (solopreparado???). Na última data (20/03/1997) já há um recuo da área alagada, comtendência a normalização do quadro.

Muito provavelmente estas imagens foram geradas em dias nublados, mas devido o sinalde radar possuir um comprimento de onda onde a influência da cobertura de nuvens ébaixa, o acompanhamento da enchente tornou-se viável.

Figura K-19

26 de Agosto de 1996 (B) 9 de Março de 1997 (G)

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20 de Março de 1997 Composição Colorida RGB

Figura K –20: Note na composição colorida, que a área em azul corresponde aplantação??? alagada, enquanto a área amarela é relativa a solo preparado ou

areia???. Em magenta a área que foi alagada quando do auge da enchente,em 9 de Março. Deste modo podemos mais facilmente estimar a área alagada

com base no valor digital da composição colorida

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L: Tratamento de Dados Hiperespectrais

Sensores hiperespectrais são ferramentas do sensoriamento remoto que combinam asapresentações espectrais do sensor com as capacidades analíticas de um espectrômetro.Eles podem ter centenas de bandas espectrais com uma resolução espectral de 10 nm oumenor (O LANDSAT TM tem só 6 bandas, com resoluções espectrais de 70 nm ou maior).

Os sensores hiperespectrais, ou espectrômetros imageadores, produzem um espectrocompleto para cada pixelna imagem (Figura L-1). Oresultado da análise dosdados hiperespectrais é aidentificação dos objetosque não podem serdiferenciados comsensores de resoluçãoespectral menor.

1. DiversasCalibrações...

1.1 Calibração ATREM

O "Atmospheric RemovalProgram" é um modelo detransferência radioativaque determina a reflectância de uma superfície, em dados AVIRIS (AirborneVisible/Infrared Imaging Spectrometer), sem conhecimento anterior das caraterísticasdessa superfície. O ATREM utiliza as bandas de absorção do vapor d'água (0,94 - 1,1mm) para determinar uma certa quantidade de vapor, baseando-se nos pixels dos dadosAVIRIS, na curva de irradiação solar acima da atmosfera e no espectro de transmitânciapara cada um dos gases atmosféricos, como CO2, O3, N2O, CO, CH4 e O2.

1.2 Calibração normalizada ("Flat Field")

A técnica "flat field" é usada para normalizar imagens de uma área conhecida (GOETZ &SRIVASTAVA, ROBERTS et al.: 1986). Esse método é eficaz na redução dos dados doespectrômetro a uma reflectância relativa e pressupõe que o usuário localize uma regiãode interesse com baixa informação espectral. O espectro médio da região de interesse éusado como o espectro de referência, que é dividido pelo espectro de cada pixel daimagem.

Figura L-1: A técnica dos sensores hiperespectrais (Vane et al., 1985).

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1.3. Calibração pela reflectância média relativa interna ("internal relativeaverage reflectance", IAAR)

Esta técnica é usada para normalizar imagens de uma área desconhecida em regiõessecas (ROBERTS et al.: 1985; CONEL et al.: 1985; KRUSE et al.: 1990). O espectromédio é calculado para a imagem total e vai ser usado como espectro médio da imagem.Em seguida, o espectro médio é dividido pelo espectro de cada pixel da imagem.

1.4. Calibração por linha empírica ("empirical line")

A calibração por linha empírica é usada para forçar os dados de uma imagem para umespectro de reflectância de uma área selecionada. Este método aplica a regressão linearde todas as bandas para determinar o nível de cinza e a reflectância. A aplicação destemétodo necessita da definição de uma região de interesse, de curvas de reflectância dabiblioteca espectral e da radiância de trajetória.

A grande maioria das imagens usadas neste capítulo encontram se no CD "Tutorial andDATA CD" do ENVI, no subdiretório ..\envidata\cup95avsub.

• Carregue as seguintes imagens do subdiretório ..\cup95avsub: cup95_at.int;cup95_ff.int;cup95_ia.int; cup95_el.int.

• Determine o espectro de reflectância do pixel x:450 / y:220 (alunita) (Figura L-2).

Localizador de pixels

Tornou-se possível a utilização de quatrosetas, em tela, para a movimentação, pixel apixel, do cursor que aponta aquele a serlocalizado.

• Selecione a cadeia de comandos"Ferramentas – Localizador de Pixels" edigite os valores da coluna e da linha dopixel nas caixas de texto. Clique nobotão "Apply" para mover o cursor parao pixel selecionado. Ou então, use as

setas, localizadas na parte inferior dacaixa de diálogo para mover o cursor.Se for necessário localizar pixels emimagens que sejam subconjuntos de outras, fixe a opção "Yes", ao lado do item"Use Offset". Usar o localizador de pixel ("pixel locator") para achar o pixel daquelaposição.

• O perfil Z é chamado pressionando-se o botão "Profiles" e arrastando o "mouse"até a opção "Z Profile" no menu "Functions".

Figura L-2: Comparação dos métodosde calibração.

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Obs.: ENVI examina automaticamente a curva espectral do pixel central da janela deampliação.

1.5. Transformação "EFFORT"

A correção "EFFORT" (Empirical Flat Field Optimized Reflectance Transformation) usa-separa remover o ruído residual causado pelo espectrômetro o pela influência atmosféricade dados calibrados com o método de calibração ATREM (seção 1.1) do espectrômetroAVIRIS. EFFORT é uma técnica relativamente automatizada que foi desenvolvido á basede calibração "Flat Field" (seção 1.2) e fornece o melhor espectro de reflectância dedados AVIRIS.

A correção EFFORT seleciona este espectro, o qual é caracterizado pelo ruído coerente,especialmente na faixa do 2,0 µm (absorção de CO2), aplica uma suavização e um fator"gain" da curva espectral.

Compare o espectro de alguns pixels nas imagens calibradas com o método "ATREM" e"EFFORT".

- imagem de entrada: ..\cup95_at.int- imagem de entrada: ..\cup95eff.img

Determine os espectros de reflectância nas duas imagens dos pixels x:503 / y:581 ex:542 / y:533 usando o localizador de pixel e "Link Displays".Obs.: Nota a similaridade entre os dois espectros. ENVI examina automaticamente acurva espectral do pixel central da janela de ampliação.

2. Uso da biblioteca espectral

Além das ferramentas espectrais, o ENVI tem gravadas três bibliotecas espectrais,produzidas pelo Jet Propulsion Laboratory. As bibliotecas espectrais contêm ascaraterísticas de 160 minerais diferentes, no intervalo espectral de 0,4 até 2,5 mm.

As bibliotecas espectrais são destinadas a aplicações em geologia, pois auxiliam nainterpretação de diferentes minerais. Para testar a biblioteca espectral, reproduz-se umaimagem hiperespectral do AVIRIS, que tem normalmente 224 bandas diferentes,possibilitando uma interpretação mais detalhada, especialmente no setor geológico.

• Seleciona-se a função "Open Image File" e navega-se até o subdiretório..\cup95avsub no "Tutorial and DATA CD" do ENVI. Escolhe-se o arquivocup95_at.int, que contém 40 bandas (2,0 até 2,4 mm) dos dados do AVIRIS, parao método de calibração ATREM.

• Determinar o perfil Z dos materiais da tabela ao lado; use o localizador de pixelpara achar os pixels.

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• Abra a biblioteca espectral (C:\rsi\idl60\products\envi40\spec_lib\jpl_lib\jpl1.sli.)selecionando a cadeia de comandos “Análise Espectral – Bibliotecas Espectrais –Visualização de Bibliotecas Espectrais", que contém os seguintes minerais: alunitaSO-4A, buddingtonita Fields TS-11A, calcita C-3D, caolinita PS-1A.

• Aparece o "Spectral Library Viewer" (Figura L-3), que mostra as curvas espectraisobtidas em laboratório.

• Clique o botão direito do "mouse" no canto direito, abaixo do eixo x, para ver osnomes dos minerais carregados e, no diagrama, para chamar o botão "Functions".

• Clique o botão esquerdo do "mouse" no canto esquerdo abaixo do eixo x paramudar a escala da diagrama.

• Clique com o botão central do "mouse" nas partes das curvas que desejaaumentar.

Material Coluna Linha

Alunita 531 541

Buddingtonita 448 505

Calcita 260 613

Kaolinita 502 589

Figura L-3: Janela de curvas da bibliotecaespectral.

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2.1. Criação de biblioteca espectral

Tornou-se possível a introdução de vários arquivos ASCII e de tabelas para a criação deuma biblioteca espectral.

• Selecione, no menu principal, a cadeia de comandos "Análise Espectral –Bibliotecas Espectrais – Criação de Bibliotecas Espectrais".

• Aparecerá a janela “Spectral Library Build”. Escolha ASCII ou Data File

• Depois, selecione o arquivo que contém as informações do comprimento de onda.Geralmente, escolhe-se o arquivo em que vai ser feita a análise (ele buscará nocabeçalho as informações de comprimento de onda).

• Neste exemplo, foi escolhido a imagem cup95eff.int , que se encontra no diretório\rsi\idl60\products\envi40\data . É uma imagem de um sensor hiperespectral e emcada banda está contido as informações de comprimento de onda.

• Selecione o arquivo e clique em OK. Logo após, aparecerá a janela “SpectralLibrary Builder”. Agora, importe os dados de coleta para a criação da biblioteca,selecionando dentro dessa mesma janela, a cadeia de comandos “Import –From...” . A aquisição desses dados para a construção da biblioteca pode ser feitade várias maneiras, como por exemplo selecionando ROI´s dentro de uma certaimagem, coletando dados de laboratório e também dados de campo.

• Concluído o procedimento acima, selecione, também dentro da mesma janela, acadeia de comandos “File – Save Spectra As - ...”

Em um exemplo didático, foi extraído ROI´sdentro da imagem cup95eff.int e logo após,criado uma biblioteca espectral atravésdessas ROI´s.

Figura L-4: Imagemcup95eff.int. Veja ocomportamento espectral do alvo mostrado na janela de zoom de acordocom o comprimento de onda. Veja também que na janela “#1 SpectralProfile:cup95eff.int” existem 3 linhas verticais indicando em que faixa deonda que está a composição colorida RGB.

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• Para visualizar o comportamento dessa biblioteca espectral, selecione, dentro domenu da janela gráfica (display), a cadeia de comandos “Ferramentas – Perfil –Perfil em Z (espectro)” (Figura L-4).

• Dentro da janela “#n Spectral Profile:...”, selecione “File – Input Data - ...”. Nonosso caso, foi selecionado a Spectral Library criada a partir das ROI´s coletadasna imagem.

• Aparecerá a janela “ Input Spectral Library”. O usuário pode selecionar as classesque ele queira que apareça no gráfico Spectral Profile. Para selecioná-losseparadamente, basta segurar o botão <CTRL> do teclado e ir clicando com obotão esquerdo do mouse nos “Spectras” desejados.

• Clique em OK e o resultado aparecerá no mesmo gráfico (Figura L-5).

Note que o perfil do nosso alvo que aparece no zoom da figura L-4 aparece aqui como alinha branca de maior espessura (a espessura foi editada através do menu Edit – Dataparameters). Esse gráfico permite uma excelente análise de alvos por toda a imagem.Vale lembrar que a curva que representa os alvos da imagem (branca) muda em temporeal de acordo com o deslocamento do zoom. Clicando com o botão direito do mousedentro do gráfico, aparece uma legenda com o nome de cada classe. E clicando com obotão central do mouse (ou também, <CTRL> + Botão esquerdo do mouse) pode-sedefinir níveis de aproximação (zoom) dentro do gráfico.(NOTA: As curvas mostradasacima provavelmente não correspondem a realidade e são meramente ilustrativas,escolhidas empiricamente. Qualquer semelhança com a realidade é mera coincidência).

Figura L-5: Gráficosdos diferentes perfisespectrais.

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3. Decomposição espectral ("Spectral Unmixing")

Normalmente, as superfícies naturais são heterogêneas. Uma mistura espectral aparecequando vários materiais são registrados em um só pixel. Se as dimensões de um pixelforem grandes (pixel macroscópico), a mistura ocorre de uma maneira linear; se o pixel formicroscópico, a mistura ocorre de maneira não-linear.

Etapas da decomposição espectral no ENVI

1. Correção atmosférica;

2. Transformação MNF ("minimum noise fraction");

3. Análise do índice de pixels puros ("pixel purity analysis");

4. Definição dos espectros ("endmembers"), pela aplicação do visualizador n-dimensional ("n-dimensional visualizer");

5. Análise dos erros residuais e das repetições.

3.1 Transformação MNF ("minimum noise fraction")

A transformação MNF é utilizada para determinar as dimensões inerentes nos dados deimagem, para segregar o ruído nos dados e parareduzir as exigências no processador. Atransformação implementada no ENVI é feita emdois passos:

Primeira transformação

A primeira transformação é baseada em umamatriz de covariânca do ruído, que descorrelacionae reescalona o ruído dos dados.

Segunda transformação

A segunda transformação consiste na análise doscomponentes principais dos dados, em que o ruídoé excluído.A seguir, determina-se a dimensionalidadeinerente dos dados pelo exame dos autovalores("eigenvalues") e da imagem associada.Os dados provenientes podem ser divididos emduas partes: uma parte associada com autovalorese auto-imagens coerentes.

Figura L-6: Caixade diálogo da

transformação MNF.

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Neste caso, o ruído tem uma variância igual; não há mais correlações entre as bandas;outra parte complementada com autovalores quase iguais às imagens dominadas peloruído. Utilize somente as partes coerentes, para o ruído poder ser eliminado dos dados.

• Selecione "Análise Espectral – Rotação MNF – MNF Adiante – Estimar Estatísticade Ruído de Dados". Use esta função quando uma imagem estiver bem escura ouquase invisível. Selecione a imagem cup95eff.int, dentro do diretório\RSI\IDL60\products\envi40\data.

• Aparece a caixa de diálogo "Forward MNF Transform Parameters" (Figura L-4).

- estatística do ruído: ..\ruído.sta- estatística do MNF: ..\mnf.sta- imagem de saída: ..\mnf.img

Depois da transformação, as bandas do arquivo cup1.sta aparecem na lista de bandasdisponíveis e a plotagem dos autovalores é feita automaticamente. A curva de autovalores(Figura L-7) indica as imagens que são dominadas por autovalores associados àsprimeiras bandas. As imagens dominadas pelo ruído correspondem à curva rebaixada.

Seleção dos espectros ("endmembers")

Compare algumas bandas e determine acorrelação das bandas entre a plotagem deautovalores. Use o dispersogramabidimensional entre as bandas 1 e 2 e observeas correlações dos pixels da nuvem com ospixels correspondentes na imagem. Exporteesses pixels como regiões de interesse etransfira-os para a caixa de diálogo dasregiões de interesse. Use dispersogramasdiferentes e digite nomes diferentes para asregiões diferentes.Clique no botão "Mean All" na caixa de diálogodas regiões de interesse. Evite a sobreposiçãode regiões de interesse diferentes. - região deinteresse de saída: ..\ cupunmix.roi .

3.2 Resultados da decomposição espectral

Nesta seção, os valores médios das regiões de interesse vão ser usados peloprocedimento de decomposição espectral das primeiras oito bandas do MNF.

• Selecione, dentro do menu principal, a cadeia de comandos “Análise Espectral –Métodos de mapeamento - Decomposição Espectral Linear ("Linear SpectralUnmixing").

Figura L-7: Autovalores do MNF.

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• Aparece a caixa de diálogo entitulada "Linear Spectral Unmixing Parameters"."Import Spectra - From ROI Mean":

• Transfira o arquivo de ROI escolhido e aplique um aumento de contraste. Utilizeum perfil Z nos dados de reflectância para reconciliar as bandas de absorção emfunção da abundância dos espectros. A seguir, carregue as frações diferentescomo RGB em outras telas e tente explicar o aparecimento de cores mistas.

3.3 Índice de pureza de pixel ("pixel purity index")

O índice de pureza de pixels utiliza a informação da geometria convexa para chegar aospixels puros, dividindo toda a imagem em pixels puros e impuros (BOARDMAN et al.:1995). Para calcular o PPI, os espectros são calculados iterativamente emdispersogramas multidimensionais, e depois, projetados ao vetores uniformes. Os pixelsextremos em todas bandas são marcados e o número total, em que um pixel foi marcadocomo pixel extremo, será anotado. Finalmente, uma imagem é calculada, na qual o valorde cinza de cada pixel se refere ao número, que foi marcado como pixel extremo.

Selecione, no menu principal, a cadeia de comandos “Análise Espectral – Pixel PurityIndex – [RÁPIDO] Nova Banda de Saída

Selecione a imagem desejada (no nosso caso, foi escolhida a imagem hiperespectralcup95eff.int)

OBS.: Os sensores hiperespectrais são os mais adequados para fazer a análise de índicede pureza de pixel, pois contém inúmeras bandas e a análise é mais refinada, e oresultado, mais confiável.

• Aparecerá a janela “Fast Pixel Purity Index Parameters.

Number Of Iterations & Threshold Factor

Solo

Vegetação

Banda Y

Banda X

Reta A

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Imagine um Scattegrama ilustrativo como o do gráfico acima, aonde temos solo evegetação distribuídos em duas bandas genéricas X e Y. Como pode ser visto a nuvemde pixels do solo e da vegetação, representadas pelas elipses, estão distintas entre si.Como é de deduzir, os pixels mais puros de solo e vegetação são os que estão nas duasextremidades da reta A. Logicamente, os pixels mais impuros são os que estão entre asduas nuvens de pixels, no caso, pode representar uma vegetação rasteira que contémsolo, por exemplo. O desenho acima é representado para duas bandas. Aonde se temmais bandas, mais refinado é o processo. Por isso que o sensor hiperespectral é oindicado para fazer análise de PPI.

A opção “Number Of Iterations” é o número de vezes que a reta que define a pureza dopixel é disposta para coletar os pixels da extremidade e determinar o nível de pureza. Nonosso caso, escolhemos 1000 iterações (sempre é preciso um bom número de iteraçõespara que o refinamento seja maior).

Em “Threshold Factor”, o usuário determina a diferença do valor digital limite para serindicado como pixel de pureza. Por exemplo: Se o software computou o pixel de valor 200como puro, e na opção Threshold Factor for escolhido o valor 1, o pixel de valor 199também será escolhido como puro. Para sensores hiperespectrais, é indicado o valor 1.Caso se queria extrair níveis de pureza em sensores LandSat, pode ser indicado o valor2, ou no máximo 3.

• Escolha File ou Memory e clique em OK.

Figura L-8: Gráfico das várias etapas do processo de determinação deíndice de pureza do pixel.

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Quando a função estiver sendo executada, o gráfico vai mudar de iteração para iteraçãoem tempo real para separar os pixels puros. Note que o gráfico descreve uma curvaassintótica, o que é próprio de métodos iterativos.

• Aparecerá na janela “Available Bands List” a imagem PPI. Carregue no display.Depois, dentro da janela do display, selecione “Ferramentas – Valor/Localização doCursor” e veja no campo “Data” o número de vezes que o dado pixel foi dito comopuro pelas iterações.

Obs.: Os pixels escuros correspondem aos espectros misturados (impuros).

Dica: Carregue a imagem hiperespectral em outro display e compare as regiões daimagem que contém pixels puros através do comando Link Display (dentro da janela dodisplay, em Ferramentas – Link”.

4. Spectral Feature Fitting (SFF) e Análise

Spectral Feature Fitting (SFF) é um método a base de absorção que ajusta o espectro deimagem ao espectro de referência (por exemplo bibliotecas espectrais). A maioria dosmétodos são incapazes de identificar materiais específicos e só indicam a semelhança deum material comparando-se com outros materiais conhecidos. Já existem técnicas paraidentificação de materiais através da extração de espectros especiais de imagem ouatravés de curvas espectrais retiradas em laboratórios. Essas técnicas são utilizadasespecialmente em aplicações geológicas, mas também é comum o seu uso em projetosde agricultura, florestais e meio-ambiente. Todos esses métodos requerem uma reduçãode dados de radiância para dados de reflectância.

4.1 Remoção de contínuo (Continuum Removal)

O contínuo e uma função matemática usada paraisolar uma absorção especial que serve como umaentrada de análise (KRUSE et al., 1988; KRUSE,1988; KRUSE, 1990; CLARK et al., 1990, 1991, 1992;CLARK & CROWLEY, 1992; KRUSE et al., 1993b,1993c; SWAYZE et al., 1995).

A remoção de contínuo é um meio de normalizarespectros de reflectância para que seja possível acomparação de feições de absorção individuais a partirde um valor de base comum. Entende-se por contínuouma superfície envolvente convexa ajustada a partesuperior de uma curva espectral que utiliza segmentosretilíneos que conectam os máximos locais da curva. Aremoção do contínuo se faz pela sua divisão peloespectro real de cada pixel da imagem.

Figura L-9: Comparação entre osespectros "Effort" e "Continuum Removed"

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Os pontos dos espectros resultantes são iguais a 1,0 onde há ajuste entre o contínuo e osespectros da imagem e menores que 1,0 onde ocorrem feições de absorção.

• Selecione, no menu principal, a cadeia de comandos "Análise Espectral – Métodosde Mapeamento - Continuum Removal". Escolha a imagem de entrada na caixa dediálogo "Continuum Removal Input File" e clique "OK"

- imagem de entrada:..\cup95eff.int- imagem de saída:..\cup95_cr.dat

• Carregue a banda 193 (2.20µm) como imagem em tons de cinza, examine umperfil-Z.

• Selecione no menu "Options" da janela do perfil Z a opção "Auto-scale Y-axis Off".Em seguida, entre no menu "Edit - Plot Parameters" e mude os valores de intervalopara eixo-Y em 0.5 - 1.0.

• Compare os espectros entre os dados cup95eff.int e cup95_cr.dat usando a função"Link" entre as imagens..

• Mova o reticulado que indica a posição da janela Zoom para atualizar o perfil deoutras posições. Use também o localizador de pixels e para examinar os espectrosdas posições 503/581 e 542/533.

• Compare as composições coloridas usando as bandas 183, 193 e 207 entre osdados cupp95eff.int e cup95_cr.dat.

• Notar a correspondência entre as áreas escuras e examine os perfiscorrespondentes.

• Compare também as imagens na banda 207 (2.34 µm).

• Examine um perfil Z das áreas escuras dos dados cup95cr.dat e compare a curvaespectral com aquela, que foi examinada da imagem "Effort".

• Obs.: As áreas escuras na banda 207 correspondem com a faixa de absorçãoperto de 2,34 µm.

4.2 Ajuste de feição espectral (Spectral Feature Fitting)

O ajuste de feição espectral é uma metodologia que permite que se avalie o ajuste deespectros de imagem a espectros de referência por meio do método de mínimosquadrados. As escalas dos espectros da imagem são redimensionadas para se ajustaraos espectros de referência após a remoção de contínuo de ambos os conjuntos.

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Em seguida, espectros da imagem e de referência são comparados dois a dois emdeterminados valores de comprimento de onda e o erro médio quadrático é calculado emrelação a cada espectro de referência.

O resultado consiste ou em imagens separadas correspondentes ao erro de escala e aoerro médio quadrático ou em uma imagem da razão entre os erros de escala e médioquadrático para cada espectro de referência. As imagens de erro separadas podem serutilizadas em dispersogramas bidimensionais para determinar onde determinadosmateriais ocorrem. As imagens da razão entre os erros mostram a distribuição de cadaespectro de referência, em que os melhores ajustes aparecem como pixels claros.

A função de ajuste espectral deve ser aplicada a dados cujos contínuos já tenham sidoremovidos. Entretanto, o sistema executa a remoção simultaneamente ao ajuste, casonão tenha sido feita preliminarmente.

4.3. Cálculo de Imagens de Escala e RMS

• Selecione, no menu principal, a cadeia de comandos "Spectral Tools - SpectralFeature Fitting" e utilize uma imagem de entrada cujo continuum já tenha sidoremovido.

- imagem de entrada: ..\cup95_cr.dat

Selecione os espectros de referência da maneira usual.

- imagem de saída: ..\cup95sff.dat

Carregue as imagens de escala "Scale (Mean: Alunite 2.16...)" e "Scale (Mean: Kaolinite)como imagem em tons em novas telas e aplique a função "Link" para comparar naquelascom a imagem cujo contínuo já tenha sido removido.

Selecione, no menu das funções, a cadeia de comandos "Interactive Analysis - CursorLocation/Value".

Obs.: Apesar de as imagens serem parecidas, os valores entre as duas imagens deescala diferem.

Carregue as imagens de RMS "RMS (Mean: Alunite 2.16...)" e "RMS (Mean: Kaolinite)como imagem em tons de cinza nas telas que foram usados para visualizar as imagensde escala e aplique novamente a função "Link" para comparar aquelas com a imagemcujo contínuo já tenha sido removido.

Obs.: Valores RMS baixos indicam um bom ajuste espectral.

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Dispersograma bidimensional entre as Imagens de Escala e RMS

Examine dispersogramas bidimensional do imagem RMS carregando as imagens deescala e RMS nas bandas x e y para os materiais diferentes !

Defina uma ROI na dispersograma para valores baixos de RMS para todos intervalos doScale

4.4 Razões das Imagens de Ajuste de feição espectral ("Fit Images")

• Selecione, no menu principal, a cadeia de comandos "Spectral Tools - SpectralFeature Fitting" e utilize uma imagem de entrada cujo contínuo já tenha sidoremovido.

• Selecione os espectros de referência da maneira usual usando o botão "Toggle"no diálogo dos parâmetros de SFF para escolher imagens de razão Scale/RMSpara cada espectro como output.

• Carregue a imagem "FIT(Mean: Kaolinite...)" numa tela e compare-a com asimagens de Escala e RMS correspondentes e tente explicar a interação entre asimagens Scale/RMS para produzir a imagem "FIT".

5. Assistente de classificação hiperespectralO Assistente de Classificação Hiperespectral (ou ENVI Spectral Mapping Wizard) é umassistente de classificação automática para imagens hiperespectrais. Eleautomaticamente faz a rotação MNF, PPI, visualização n-dimensional, classificação pelométodo Spectral Angle Mapper faz a investigação dos resultados de mapeamento. Comele, fica mais fácil analisar e extrair dados das suas imagens hiperespectrais!!!

• Selecione, dentro do menu principal, a cadeia de comandos “Análise Espectral –Assistente de Classificação Hiperespectral”

Figura L-10: Caixa de diálogo dos parâmetros SSF

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• Aparecerá a janela igual à da figura L-11.

Note que existe um texto em português queguiará o usuário na sua classificação...

• Clique em “Next”. Agora o assistentepedirá para selecionar o arquivo de entrada edar um nome genérico para o arquivo desaída. Os nomes dos resultados ficará daseguinte maneira: NOME_MNF para oresultado da rotação, NOME_PPI para aimagem que representará o nível de pureza depixels, etc... clique novamente em “Next”.

• Agora é a etapa da transformação MNF Adiante. Digite o número de bandasdesejadas para a banda de saída e clique em OK.

O assistente calculará os principais componentes das imagens (MNF) e apresentará ográfico MNF Eigenvalues, que é um gráfico de autovalores, já explicado mais acima nestecapítulo. O usuário pode notar que a rotação MNF coloca o que tem de “mais importante ecomum” de cada imagem nas primeiras bandas, na ordem, e nas últimas bandas ficamapenas o que ocorrem em poucas bandas. A análise de principais componentes servepara detectar alvos específicos e tem aplicação em pesquisas geológicas, por exemplo.Clicando em “Load Animation of MNF Bands…” pode-se fazer a animação dos resultadosdo MNF.

• Clique em “Next” e o próximo passo do assistente será o cálculo dadimensionalidade dos dados.

• Clique em “Next” e o próximo passo é a escolha dos “Endmembers”

• Agora o passo é a determinação do nível de pureza dos pixels (Pixel PurityIndex[PPI]). Detalhes de como funciona o PPI encontra-se na seção 3.3 destecapítulo.

• Logo após, aparece o gráfico assintótico e a imagem PPI aparece na lista debandas disponíveis.

Figura L-11: Assistente declassificação hiperespectral

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• O próximo passo é a geração do visualizador n-dimensional, aonde as classesficarão separadas por nuvens de diferentes cores. Ou seja, cada nuvem é umaclasse que o assistente criou automaticamente.

• Depois, clique em “Next” , e depois, em “Retrieve Endmembers”, que daí oassistente coletará os endmembers separados pelo visualizador n-D, ou seja, asclasses. Clique em Next e o assistente pedirá se você deseja incluir bibliotecasespectrais já prontas, arquivos de estatísticas, etc... Clique, novamente, em “Next”.

• Após isso, o usuário já pode gerar uma imagem classificada usando o método doSpectral Angle Mapper, o assistente explicará, através do título “Métodos deMapeamento” , os parâmetros necessários que o usuário deverá fornecer. Cliqueem “next” e o software já criará a imagem classificada. Para visualizar a imagemclassificada, clique em “Load SAM Class Result”

• Depois disso, o ENVI criará um relatório de estatística, esse relatório carregará najanela “Spectral Mapping Wizard Summary Report”

Figura L-12: Visualizador n-D criado pelo assistente. Note que cadaclasse é representada por uma cor.

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M Produção de Carta – Imagem

1. Grade de Coordenadas

A função de grade de coordenadas (Grades) possibilita a visualização simultânea degrades de coordenadas de pixel, coordenadas cartográficas planas e lat/lon, variando-secores, espessura, tipos e tamanhos de caracteres, bem como a gravação, a recuperaçãodesses parâmetros e a sobreposição de uma ou mais grades. A implementação dosreticulados facilita a orientação numa imagem, especialmente, antes de sua retificação.

• Para o traçado das grades de coordenadas, primeiramente abra a imagem em quese queira fazer a carta imagem, depois, selecione, dentro do menu da janelagráfica, a cadeia de comandos “Overlay – Grid Lines” (Figura M -1).

• Defina os parâmetros na caixa de diálogo "#n Grid Line Parameters" (n refere-seao número da janela) (Figura M -2).

• Com a seleção dos parâmetros da grade, aparece a caixa de diálogo "Grid LineParameters", que controla os parâmetros do traçado das grades de coordenadas,como o tamanho e o sistema de coordenadas.

Grades baseadas em pixels

As imagens que ainda não foram georreferenciadas só podem ser visualizadas com umreticulado baseado nos pixels. Neste caso, o tamanho do reticulado é especificado empixels (o pixel [1,1] situa-se no canto superior esquerdo). As linhas do reticulado sãodeterminadas em coordenadas de pixel.

Figura M-1: menuOverlay

Figura M-2: Dialogo deparâmetros da grade.

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Grades em imagens georreferenciadas

As imagens georreferenciadas são baseadas em coordenadas retangulares ougeográficas. O tamanho do retículo de coordenadas é especificado em unidades deprojeção (normalmente em metros), baseado no pixel de referência determinado noarquivo de cabeçalho. As coordenadas do reticulado são marcadas com as coordenadasanálogas.

• Depois da implementação dos reticulados, eles podem ser carregados oudescarregados com a opção "Toggle Grid On/Off".

As caraterísticas dos três reticulados decoordenadas podem ser controladasindependentemente, no menu emcascata, com a seleção do tipo dereticulado "Pixel", [On/Off] para gradesbaseadas em pixels; "Map Grid", [On/Off]para grades baseadas em coordenadasretangulares; e "Geographic Grid",[On/Off] para grades baseadas emcoordenadas geográficas. Note que ostrês tipos de grade podem ser utilizadossimultaneamente

Tamanho do retículo

O tamanho do retículo é definido naopção "Grid Spacing", para gradesbaseadas em pixels ou em coordenadasretangulares; ou na opção "Spacing(DMS)", para grades baseadas emcoordenadas geográficas. "Grid Spacing"é definido pelo número de pixels paragrades em pixels; em metros, paragrades retangulares; ou em graus,minutos e segundos ou em grausdecimais, para grades em coordenadasgeográficas.

Figura M-3: Retículo de coordenadas

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2. Composição de mapa e anotações

• Para fazer anotações, deve-se, inicialmente, dentro dajanela gráfica, selecionar a cadeia de comandos“Overlay – Annotation”.

• Carregará a janela “#n Annotation: ...” , igual à dafigura M-4.

Para posicionar a anotação na janela de imagem ("image") ,janela global ("scroll") ou de aproximação ("zoom") escolhaa opção apropriada no topo da caixa de diálogo "#nAnnotation:". Quando selecionada a opção, todas as outrasoperações serão desabilitadas na janela escolhida. Aanotação pode ser temporariamente suspensa pela escolhada opção "Off", e neste caso todas as operações normais domouse serão possíveis novamente em todas as janelas.

Todos os objetos de anotação possuem um pequenomarcador com a forma de um diamante que serve para posicioná-los. Para posicionar aanotação na posição escolhida da janela, sendo um texto ou um objeto gráfico, siga osprocedimentos indicados na tabela 1:

Tabela 1

AçãoBotão do

mouseInteração Onde

Posicionar a anotação corrente Esquerdo Clique e solte Na posição desejada

Mover a anotação corrente EsquerdoClique, segure e

arrasteNa área da imagem

Deletar a anotação corrente Meio Clique e solteQualquer lugar na

imagem

Fixar a anotação corrente e seguirpara a próxima operação de

anotaçãoDireito Clique e solte

Qualquer lugar naimagem

Preparar para selecionar umaanotação fixada

EsquerdoClique e abra o

menu "pull down"Opção selecionável no

menu "Object"

Re-selecionar uma anotação EsquerdoClique e arraste

para a caixa "draw"Ao redor dos cantos do

objeto de anotação

Suspender anotação (todas asfunções normais habilitadas)

Esquerdo Clique Botão de opção "off"

Continuar anotação (funçõesnormais suspensas)

Esquerdo CliqueBotões de opção:"Image", "Scroll",

"Zoom"

Figura M-4: Janela de Anotações

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2.1 O Menu "Object"

As opções do menu "Object" permitem que se possa selecionar os tipos de objetos(Texto, símbolos, "shapes", dados do mapa, rampas de cor são disponíveis como objetosde anotação). Mostramos neste item como aproveitar os recursos disponíveis destaferramenta, e também de que maneira podemos inserir e editar objetos numa imagem deforma simples.

Além de textos, podemos inserir símbolos, polígonos regulares, imagens e gráficos; tudosobreposto a imagem ou mapa. Um dos recursos mais interessantes desta aplicação é apossibilidade que temos de inserir como símbolo, fontes "True Type". A vantagem é queexistem fontes "True Type" de símbolos disponíveis para praticamente todas as áreas detrabalho, desde geografia, passando por aviação, planejamento urbano, agricultura, etc.Isto cria uma oportunidade muito boa de enriquecer e o mapa ou imagem em termos deinformação gráfica.

Para obter os arquivos de fontes "True Type" basta adquiri-las na Internet e gravá-los nodiretório de fontes do sistema operacional (geralmente C:\Windows\Fonts para quemtrabalha com o sistema operacional Windows).

Inserindo Objetos

Na opção "Object" escolher o objeto e configurá-lo, arrastando-o até a posição desejadana imagem ou mapa, e clicar no botão esquerdo.

Então podemos, caso se queira, editar o objeto, mudando sua cor, tamanho ou fonte.Quando estiver concluída a edição do objeto, clique em qualquer parte da imagem com obotão direito do "mouse" para finalizar.

Na figura M-6 é mostrado um exemplo ondetemos como símbolos objetos representandoregião com neve, área de trilha e de ocupaçãourbana. Além de objetos texto identificando aárea montanhosa e a cidade.

Editando Objetos

Caso se queira modificar alguns dos objetosinseridos na imagem, a edição dos mesmos ésimples. Podemos fazer de duas maneiras:

Caso a opção "Hide Object Corners" dosubmenu "Options" da janela "Annotation"estiver ativa, a seleção deve ser feita em um oumais objetos, criando uma moldura apertando obotão esquerdo do "mouse" e arrastando-o atéque a moldura cubra todos os objetosdesejados. Figura M-5: Escolha de símbolos para a

imagem ou mapa.

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Caso a opção "Show Object Corners" dosubmenu "Options" da janela "Annotation"estiver ativa, ao invés de a moldura cobrir oobjeto, ela pode cobrir os pontos de canto("corners") de cada objeto desejado.

Conforme a seleção que foi feita, agorapodemos editar o(s) objeto(s), movendo-o(s),modificando sua fonte, tamanho e o que maisfor necessário.

Após concluir as modificações, bastaproceder como anteriormente e clicar com obotão direito do "mouse" em qualquer parteda imagem ou do mapa.

3. Gerando Mapas Automaticamente

A partir da versão 3.5 do ENVI, foi adicionado a função Quick Map, em que o usuáriopode gerar mapas e carta-imagens de forma automática, e também facilitando a produçãode mapas em série. Neste capítulo veremos mais detalhadamente como utilizar o QuickMap.

Figura M-6: Imagem contendo objetos

Figura M-7: menu de acesso ao QuickMap

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• Selecione, dentro do menu da janela gráfica, acadeia de comandos “Arquivo – Quick Map –Novo QuickMap”.

• Aparecerá a janela “QuickMap Default Layout”(Figura M-8).

Defina os parâmetros de escala do mapa e tamanho dopapel. Em Width e Height, coloque as dimensões dopapel em que se deseja que fique o mapa. Porexemplo, as dimensões da folha A4 é 21cm por 29,7cm.Defina também a opção de orientação do papel (Portraitou Landscape).

• Clique em OK e aparecerá a janela “QuickMap Image Selection” (Figura M-9).

Figura M-8: Janela de entradados parâmetros iniciais da

carta-imagem

Figura M-9: Produção de umacarta-imagem utilizando uma

cena do sensor ASTER,georreferenciada,

composição colorida 2-3-1(equivalente a 3-4-2 do

LandSat).

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• Clique em OK e aparece a janela #n QuickMap parameters (Figura M-10).

• Digite o título desejado da carta em “Main Title”; clicando com o lado direito domouse nos campos “Lower Left/Right Text”, aparece as informações degeorreferenciamento da imagem.

• Para salvar as definições, clique em “Save Template”. Para abri-las novamente,clique em “Restore Template” e selecione o arquivo desejado.

Figura M-10: Janela dos parâmetros doQuickMap.

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Clicando-se em “Apply”, automaticamente o ENVI abre um novo display com a carta-imagem pronta, com linhas de grade, Rosa-Dos-Ventos, barra de escala, Informações deprojeção e título (Figura M-11).

Note que ainda dá para fazer alguns consertos no nosso mapa, por exemplo, colocar emportuguês as palavras “Map Scale” , tirar as barras das milhas... para isso, bastaselecionar, dentro do menu da janela gráfica em que se abriu a carta-imagem, aseqüência “Overlay – Annotation”; selecione com o botão esquerdo do mouse o que sequeira mudar, ou deletar.

Figura M-11: Carta Imagem gerada automaticamente pelo QuickMap

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Explorando o ENVI Zoom

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Sumário

Apresentação da Interface do ENVI Zoom .................................................................. 3

Iniciando o ENVI Zoom ................................................................................................. 4

Configurando Preferências .......................................................................................... 4

Abrindo e Visualizando Imagens ................................................................................. 5

Trabalhando com o Data Manager .............................................................................. 5

Trabalhando com Layers .............................................................................................. 6

Reordenando Layers .................................................................................................... 6

Ocultando Layers .......................................................................................................... 6

Explorando a Interface ENVI Zoom ............................................................................. 6

Usando as Ferramentas de Visualização .................................................................... 7

Trabalhando com a Janela Global de Visualização ................................................... 8

Trabalhando com a Janela Portal Raster .................................................................... 8

Acesso a Barra de Ferramentas do Portal .................................................................. 9

Trabalhando com Combinação, Alternação e Subset de Layers ............................. 9

Combinação de Layers ............................................................................................ 10

Alternação de Imagens ................................................................................................. 10

Transposição de imagens ............................................................................................ 10

Cortando e Salvando Layers ........................................................................................ 11

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ENVI Zoom

ENVI Zoom é um novo modo de visualização disponível a partir do ENVI 4.3. Suainterface robusta e fácil de usar permite executar tarefas de visualização e manipulaçãode imagens obtidas por técnicas de sensoriamento remoto. Dentre as ferramentas devisualização estão as funções de contraste, brilho, realce e transparência. O dispositivotambém permite trabalhar com múltiplos “layers” de dados para serem visualizados emuma única janela. Além disso, ENVI Zoom reprojeta e reamostra as imagensinstantaneamente.

A ferramenta de detecção de anomalias “RX Anomaly Detection” é outra funcionalidadeinclusa no ENVI Zoom. Este dispositivo detecta diferenças espectrais ou de cor entrelayers e detecta alvos desconhecidos que são espectralmente distintos do restante daimagem.

Nas próximas versões do ENVI, serão implementadas novas funções para o ENVI Zoom.

Apresentação da Interface do ENVI ZoomA figura a seguir sintetiza os principais componentes presentes na interface do modoENVI Zoom.

Barras de Categorias

Modo 1

Modo 3

Modo 4

Barra de menus

Barra de Ferramentas

Barra de status

Gerenciador de ProcessosPortal Raster Janela Principal

Janela Global

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Iniciando o ENVI Zoom

Windows: selecione -> Iniciar -> Programas -> RSI ENVI 4.3 -> ENVI Zoom, ou cliqueduas vezes sobre o ícone de atalho “ENVI Zoom 4.3” da área de trabalho;

UNIX: digite “envizoom” na linha de comando do UNIX.

Configurando Preferências

Por “default” quando você abre um arquivo de imagem no ENVI Zoom, automaticamente,a imagem é mostrada em verdadeira cor ou em tons de cinza, baseado no tipo de arquivoque é carregado. Nesta demonstração, mostraremos como alterar as preferências devisualização e a forma de gerenciar dados.

1. A partir da barra de menus, selecione “File > Preferences”; para que a caixa dediálogo “ENVI Zoom Preferences” apareça.

2. No lado esquerdo da caixa de diálogo, selecione “Data Manager".

3. No lado direito da caixa diálogo, clique duas vezes sobre o campo “Auto DisplayMethod for Multispectral Files” e selecione “Color IR” (color infrared). Isso fará comque os arquivos de imagens sejam visualizados na composição falsa cor por default.

4. Clique duas vezes sobre o campo “Launch Data Manager After File/Open” e selecione“Always”. Isto permitirá que a janela Data Manager seja visualizada cada vez que umarquivo é aberto.

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5. Certifique-se que as seguinte configurações estão selecionadas:Auto Display Files = TrueClear Display When Loading New Data = FalseClose Data Manager After Loading New Data = False.

6. Clique “OK” na caixa de diálogo “ENVI Zoom Preferences” para salvar as novaspreferências.

Abrindo e Visualizando Imagens

1. Clique no botão abrir na barra de ferramentas. A caixa de diálogo aparecerá.2. Navegue até o diretório ENVIZoom \data\ e abra o arquivo qb_boulder_msi. Em razão

de você ter configurado as preferências anteriormente , a imagem é automaticamentecarregada em composição falsa cor e a janela Data Manager também é mostrada.

Trabalhando com o Data Manager

1. quando você clica sobre os nomes das bandas na janela Data Manager, elas sãoassociadas automaticamente à sequência de canais RGB. Experimente selecionardiferentes combinações de bandas, clicando sobre o nome de uma das bandas paraser associada ao canal R.

2. Repita o processo para associar uma das bandas ao canal G e depois ao B.

3. Você, originalmente, tem uma imagem falsa cor carregada dentro da janela devisualização. Na janela Data Manager, clique com o botão direito sobre o nome doarquivo (qb_boulder_msi) e selecione “Load True Color”. O ENVI Zoom selecionaráas bandas apropriadas para carregar a imagem em verdadeira cor na janela principalde visualização (Image window).

4. Clique no link “Tip:Working with the Data Manager” para acessar informações sobre afuncionalidade do Data Manager (ENVI Zoom Help).

5. Para fechar o ENVI Zoom Help clique sobre o botão X no topo direito da janela.

O Data Manager lista os arquivos que vocêpossui abertos e permite que eles sejamacessados para serem carregados no display.Quando você abre um arquivo no ENVI Zoom,um novo item é adicionado ao topo da árvore dearquivos do Data Manager. Você pode abrirmúltiplos arquivos em uma única sessão doENVI Zoom e é possível escolher os arquivosque devem ser visualizados em tela e com quecomposição, através do Data Manager.

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6. Explore os botões da barra de ferramentas do Data Manager. A partir da barra deferramentas do Data Manager, você pode abrir novos arquivos , expandir ou minimizararquivos, fechar arquivos e congelar o Data Manager para manter-se ativo sobre atela ou descongelar para automaticamente fechar quando você carrega um arquivodentro da tela.

7. Para fechar o Data Manager clique sobre o botão X no topo direito da caixa dediálogo.

Trabalhando com Layers

Você pode carregar múltiplos Layers dentro de somente uma sessão do ENVI Zoom etambém gerenciá-los através do Layer Manager. No exercício anterior, você havia criadoseparadamente layers em falsa cor e verdadeira cor de um mesmo arquivo. Ambospodem ser visualizados no campo “Layer Manager”.

Reordenando Layers

Você pode controlar a ordem dos layers e visualizar janelas arrastando e soltando layerspresentes na árvore do gerenciador de camadas “Layer Manager tree” ou através do usodo menu “options”.1. Clique e arraste “Raster1: qb_boulder_pan” , presente no Layer Manager, sobre o

“Raster 2: qb_boulder_msi”.

Ocultando Layers

Por padrão, todos layers da janela Layer Manager são mostrados na janela principal devisualização. Você pode, temporariamente, esconder a visualização do layer para quepossa trabalhar com outros layers na janela principal de visualização (Image window).1. Clique com botão direito do mouse sobre Raster1: qb_boulder_msi no “Layer

Manager” e desabilite a opção “Show Layer” para oculta-lo na janela principal dovisualização.

2. Clique com o botão direito sobre Raster1: qb_boulder_msi, novamente, e habilite aopção “Show Layer” para voltar a visualizar o layer, anteriormente desligado.

Explorando a Interface ENVI Zoom

A interface ENVI Zoom inclui uma barra de menus, barra de ferramentas, barra degerenciamento e barra de status. As diversas funções da interface ENVI Zoom sãocustomizadas e fornece opções para aplicações em múltiplos monitores.

1. É possível destacar a categoria “Layer Manager”, clicando no botão de destacar, àdireita”;

2. Reconecte, novamente, a categoria “Layer Manager” através do símbolo X no topodireito da janela “Layer Manager”;

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3. Desmonte inteiramente o painel da categorias, clicando sobre a seta de colapso àdireita das categorias. Isto permite que você visualize a imagem em grande amplitude.Agora, visualize as categorias clicando, novamente, sobre a mesma seta (na esquerdada janela principal de visualização);

4. Desmonte a categoria “Cursor Value” através do clique na seta à esquerda da barrade categoria “Cursor Value”. Agora, remonte-a clicando, novamente, sobre a mesmaseta.

Usando as Ferramentas de Visualização

1. Clique no botão Zoom e, em seguida, clique e arraste o cursor do mouse gerandoum retângulo ao redor de uma área que apresente a borda da lagoa, próximo ao ladodireito inferior da imagem. Assim, a área selecionada será ampliada na janela devisualização da imagem.

2. Clique no botão Pan e, em seguida, clique e arraste o cursor do mouse sobre ajanela principal de visualização para efetuar deslocamentos direcionais com auxílio domouse. Você pode usar, também, o botão central do mouse para executar o pan.

3. Clique no botão Fly e, em seguida, mantenha continuamente a linha de direçãoorientada pelo cursor do mouse. Movimento avante em relação ao centro (para qualquerlado) causa o aumento da velocidade;

4. Clique no botão Rotate e em seguida, clique e arraste o cursor no sentido horárioou anti-horário para rotacionar a imagem. A lista de seleção em cascata presente na barrade ferramentas informa interativamente o grau de rotação corrente.

5. Clique no botão Select para sair da ferramenta de rotação.

6. Clique sobre a lista de seleção em cascata Rotate to e selecione 0º.

7. Experimente as funções de Brilho, Contraste, Realce e Transparência

Clique sobre o símbolo de incremento ou decremento, posicionados à direita eesquerda do indicador da barra móvel (movimento unitário) ou ainda clique nabarra móvel e use as teclas “Page Up” ou “Page Down” para mover o indicadorpara cima e para baixo incrementando a cada 10 %.

Clique na barra deslizante e aperte a tecla “Home” do teclado para mover a barradeslizante para o máximo (100) e na tecla “End” para mover o indicador da barradeslizante para o mínimo (0).

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8. Clique no botão “Reset” de cada barra deslizante para retornar a posição inicial doindicador.

9. Experimente diferentes tipos de realces, selecionando as opções disponíveis no menuem cascata “Stretch Types” (realce linear é o padrão ).

Trabalhando com a Janela Global de Visualização

1. Aumente ou diminua o tamanho da janela global, clicando e arrastando o cursor domouse sobre o canto inferior direito;

2. Clique dentro da caixa de delimitação da janela principal e arraste-a para qualquerposição dentro da janela global para atualizar dinamicamente a visualização daimagem;

3. Clique fora da caixa de delimitação, na janela global, para re-centralizar a caixa dedelimitação no local onde você clicou.

Trabalhando com a Janela Portal Raster

A janela Portal encontra-se dentro da janela principal e permite que você visualize,simultaneamente, múltiplos layers presentes no Layer Manager. A janela portal funcionacomo um layer a parte (dentro da pasta de portais) no Layer Manager. Nesta etapa, vocêirá comparar os layers referentes a composição falsa cor e verdadeira cor da imagemqb_boulder_msi.

1. A partir do Layer Manager, clique com o botão direito sobre Raster2: qb_boulder_msi(composição em verdadeira cor) e selecione “Order Layer Bring to Front”. Isso farácom que o Raster2 image para o topo da lista de layers.

A janela global de visualização (Overview) forneceuma visão completa da extensão dos layerscarregados dentro da janela principal devisualização. Cada vez que você carrega um novolayer para o display, a janela global de visualizaçãoé redimensionada para ser estendida a todoslayers da janela da imagem. A janela global nãoestará disponível até que a pirâmide de layers sejagerada. Deste modo ela aparecerá vazia poralguns segundos.

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2. Clique no botão Portal dabarra de ferramentas. O ENVIZoom cria uma janela portal paravisualização do segundo layerlistado no Layer Manager, o qual éa imagem Raster 1 (composiçãofalsa cor). O ENVI Zoom adicionao novo Portal para a pasta dePortais do Layer Manager;

3. Clique e arraste dentro do Portalpara move-lo ao redor da janelaprincipal;

4. Clique e arraste sobre um doscantos ou lados pararedimensioná-lo;

5. Clique sobre o botão Pan na barra de ferramentas do ENVI Zoom. Acione aimagem verdadeira cor (clique fora do Portal) e arraste-a ao redor da janela principal.Observe como o Portal permanece centralizado enquanto a imagem move-se por trásdele.

6. Clique no botão Select para sair da ferramenta Pan.

Acesso a Barra de Ferramentas do Portal

1. Clique uma vez dentro do Portal para selecioná-lo, então coloque seu cursor na partesuperior do Portal para visualizar a barra de ferramentas do Portal.

2. Clique no botão “Pin” .

3. Clique sobre o botão Pan da barra de ferramentas do ENVI Zoom. Ative a imagemverdadeira cor (clique fora do Portal) e arraste ele ao redor da Image window.Observe como o portal não acompanha mais o movimento gerado pela função Pan.

4. Clique no botão Select da barra de ferramentas ENVI Zoom para sair da funçãoPan;

5. Clique uma vez dentro do portal para selecioná-lo, então coloque seu cursor na partesuperior do portal para visualizar, novamente, a barra de ferramentas do Portal.

6. Clique sobre o botão “Unpin” da barra de ferramentas do Portal.

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Trabalhando com Combinação, Alternação e Subset de Layers

O ENVI Zoom possui ferramentas que ajudam a comparar diferenças entre dois layers.Você pode usar essas ferramentas para comparar imagens inteiras ou efetuar acomparação dentro do portal. Estas ferramentas são ativadas somente quando você tiverdois ou mais layers carregados no layer manager e quando você visualiza ao menos umlayer na janela principal. Para uma melhor visualização, quando usamos estasferramentas, recomenda-se não usar a barra móvel de transparência.

Combinação de Layers

A função “Blending” permite executar uma transição gradual de uma imagem para outra,pelo aumento da transparência de uma das imagens.

1. clique com o botão direito dentro do Portal e selecione, através do menu de atalho, afunção “Blend”. O mistura automática começa a partir da imagem verdadeira cor emdireção a imagem falsa cor.

2. Experimente aumentar a velocidade da mistura, usando os “botões direcionais” ,disponíveis na barra de ferramentas do Portal.

3. Clique no botão “pause” na barra de ferramentas para encerrar a combinação deimagens.

Alternação de Imagens

Esse recurso permite a alternação da visualização de dois layers dentro do Portal.

1. Clique com o botão direito do mouse sobre o Portal e selecione “Flicker”. A alternaçãodas imagens tem inicio a partir da imagem verdadeira cor para a imagem falsa cor.

2. Experimente aumentar ou diminuir a velocidade de alternação das imagens, clicandosobre os “botões direcionais” da barra de ferramentas.

3. Clique sobre o botão “pause” da barra de ferramentas do portal para encerrar afunção.

4. Se você encerrar a função “flicker” enquanto a imagem verdadeira cor estiver sendovisualizada, seu portal aparecerá transparente. Clique com o botão direito sobre oportal e selecione “ Load New Layer Raster 1 : qb_boulder_msi.

Transposição de imagens

A função “swiping” permite executar uma transposição espacial entre uma imagem e outraatravés de uma linha vertical divisória que move-se entre as duas imagens.

1. clique com o botão direito sobre o portal e selecione “Swipe”. Essa funçãoautomaticamente inicia a transição entre a imagem cor verdadeira e a falsa cor.

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2. Experimente aumentar ou diminuir a velocidade de transição, clicando sobre os“botões direcionais” na barra de ferramentas do portal.

3. Clique sobre o botão “pause” na barra de ferramentas do portal para encerrar afunção.

Cortando e Salvando Layers

Nesta etapa, você irá usar o recurso “Chip from Display” para capturar o conteúdo dajanela principal e salva-la. Qualquer manipulação de realce, ampliação, rotação ouPortais que estiverem sendo visualizados na image window são desfeitos na imagem desaída. O ENVI Zoom vai gerar uma imagem de 8 bit em três bandas de resolução de tela.

1. clique sobre o botão “chip from display” na barra de ferramentas do ENVI Zoom paraque a caixa de diálogo “chip from display parameters ” apareça.

2. A partir do menu em cascata “output file”, selecione JPEG e aceite a opção padrão“No Compression

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