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IDRISI
Rosangela Sampaio Reis
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IDRISI
Introdução Processamento de Imagens Informações Temáticas Modelagem Numérica de Terreno Cadastros – Consultas Redes Análises – Legal
Fonte: Adaptado de Profº Fábio Marcelo Breunig
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Introdução
Características gerais Módulos do IDRISI
Fonte: Adaptado de Profº Fábio Marcelo Breunig
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Características gerais
Sistema de Informações Geográficas – SIG Versões recentes: IDRISI Kilimanjaro (2004),
IDRISI Andes (2006) e IDRISI Taiga (2009) Software produzido pela empresa americana
Clark Labs Aplicações: Análise e Modelagem de Superfícies;
Análise de Séries Temporais e Detecção de Mudanças; Análise de Risco e Vulnerabilidade; Apoio a Decisão tipo Multi-Critério / Multi-Objetivo; Suporte API (Application Programming Interface), entre outras.
Fonte: www.idrisi.com.br/
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Aquisição
Fonte: www.idrisi.com.br/
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IDRISI Módulo Principal
Fonte: Adaptado de Profº Fábio Marcelo Breunig
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IDRISI
Introdução Processamento de Imagens Informações Temáticas Modelagem Numérica de Terreno Cadastros – Consultas Redes Análises – Legal
Fonte: Adaptado de Profº Fábio Marcelo Breunig
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Processamento de imagens
Realce de Contraste Composições Coloridas Filtragem Segmentação Classificação
Fonte: Adaptado de Profº Fábio Marcelo Breunig
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Processamento de imagens
Fonte: Adaptado de Profº Fábio Marcelo Breunig
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Registro de imagens
Fonte: Adaptado de Profº Fábio Marcelo Breunig
Registro Baseado em Pontos
de Controle Deve-se fornecer as
coordenadas verdadeiras dos PCs
Sistema usa mapeamento polinomial para colocar a imagem no Sistema de Referência desejado
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Realce de contraste
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Composição falsa cor
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TM 3
TM 4
TM 5
B
R
G
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Filtragem
Fonte: Adaptado de Profº Fábio Marcelo Breunig
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Exemplos: filtros da média e mediana
Fonte: Adaptado de Profº Fábio Marcelo Breunig
ruído
Filtro da média 3x3
Filtro da mediana 3x3
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Restauração
Fonte: Adaptado de Profº Fábio Marcelo Breunig
Corrige as distorções radiométricas inseridas pelo sensor no processo de geração da imagem (borramento)
Os filtros de restauração são específicos para cada sensor e banda espectral
Objetivo: reduzir o efeito de borramento
sensor sensorcena
Imagem
digital
Imagem
corrigida
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Segmentação
Fonte: Adaptado de Profº Fábio Marcelo Breunig
Segmentação: Identifica as regiões homogêneas dentro da imagem
Região: um conjunto de pixels contíguos bi-direcionalmente que possuem uma semelhança espectral
Atributos estatísticos são usados
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Classificação
Fonte: Adaptado de Profº Fábio Marcelo Breunig
É o processo de reconhecimento de padrões (objetos)
Como resultado de uma classificação cada ponto, ou região, da imagem é mapeado para um tema ou classe
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IDRISI
Introdução Processamento de Imagens Informações Temáticas Modelagem Numérica de Terreno Cadastros – Consultas Redes Análises – Legal
Fonte: Adaptado de Profº Fábio Marcelo Breunig
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Manipulação de mapas temáticos
Medidas de Classes Mapa de Distâncias Conversão Vetor - Matriz Conversão Matriz - Vetor
Fonte: Adaptado de Profº Fábio Marcelo Breunig
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Medidas de classes
Fonte: Adaptado de Profº Fábio Marcelo Breunig
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Mapa de distâncias
Fonte: Adaptado de Profº Fábio Marcelo Breunig
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Conversão vetor-matriz
Fonte: Adaptado de Profº Fábio Marcelo Breunig
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Conversão vetor-matriz
Fonte: Adaptado de Profº Fábio Marcelo Breunig