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Transformações de variáveis

Transformações de variáveis. As transformações das bandas podem ser usadas para obter informação quantitativa sobre a imagem e reduzir a dimensionalidade dos dados. Principais tipos de transformações. Transformações não lineares: Exemplo: Índices de vegetação Transformações lineares:

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Transformações de variáveis

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Presentation Transcript

  1. Transformações de variáveis As transformações das bandas podem ser usadas para obter informação quantitativa sobre a imagem e reduzir a dimensionalidade dos dados

  2. Principais tipos de transformações • Transformações não lineares: • Exemplo: Índices de vegetação • Transformações lineares: • Exemplos: componentes principais, transformação de Kauth-Thomas

  3. Índices de vegetação • Exemplos: • Quociente simples: NDivp(i)/NDv(i) • Normalized Difference Vegetation Index NDVI=( NDivp - NDv)/ ( NDivp + NDv).

  4. Índice NDVI • Este índice toma valores entre –1 e 1. • Chuvieco (2000) sugere que um coberto vegetal corresponde a NDVI>0.1 e que vegetação densa corresponde a NDVI>0.5

  5. Exemplo: imagem Landsat-TM, Castanheira de Pera

  6. Índices como o NDVI permitem atenuar o efeito do relevo na imagem obtida. Essa característica é importante, por exemplo, em análise multitemporal de imagens (para atenuação sos efeitos da variação da geometria de iluminação). ND’ – número digital (com correcção radiométrica) r - reflectância

  7. Efeito do relevo nas bandas de satélite: exemplo Composição colorida Modelo digital do terreno

  8. Exemplo: imagem Landsat-TM Ocupação agrícola e florestal NDVI > 0.5

  9. Componentes principais • Redução da dimensionalidade • Possivelmente relacionadas com características quantitativas do coberto • Exemplo: • Brilho da imagem na região do visível • Quantidade de vegetação verde • …

  10. Decomposição da matriz de variância-covariância ou da matriz de correlação

  11. Transformação linear das variáveis

  12. Exemplo: matriz de variância-covariância e matriz de correlação para 3 bandas SPOT-XS

  13. Exemplo: 3 bandas SPOT-XS. Percentagem da variância explicada por cada componente e vectores próprios da matriz de variância-covariância

  14. Projecção dos dados sobre a segunda componente: associado à vegetação Terceira componente

  15. Projecções sobre as últimas componentes: associado a “ruído” nas imagens

  16. Transformação de Kauth-Thomas Coeficientes para Landsat-TM

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