Docstoc

SPRING

Document Sample
SPRING Powered By Docstoc
					Introdução ao SPRING:
Adaptado de DPI_OBT/INPE
              SPRING – Características Gerais

       Sistema de Informações Geográficas-SIG
       Desenvolvido e mantido pela DPI – INPE
       Software Freeware – Download via Web
       Média de 14000 downloads/ano
       Versões em Windows e Linux (5.0 – Julho de 2008)
       4 Idiomas: Português, Inglês, Espanhol e Frances
       Capacitação dos usuários é realizada em cursos presenciais, e a
        distância, de curta duração
       Tutoriais e livros on-line
       Sites Espelhos na Espanha e Argentina
       Manual online – browser estilo Web
       Funções para PDI, MNT, Álgebra de Mapas, Redes


2
    Download via Web   - www.dpi.inpe.br/spring




3
    SPRING - AJUDA OnLine




4
                   O QUE É UM MAPA DIGITAL ?

     Mapa: modelos simplificados da realidade
       – Representação gráfica (ponto, linha, polígono, matriz)
       – Normalmente em escala e em uma projeção
       – Seleção de entidades abstratas sobre ou relacionadas com a
         superfície da Terra.
       – Classificação em grupos (tipos de solo)
       – Simplificação de elementos gráficos
       – Exagero de elementos importantes
       – Simbologia para apresentar dados




5
            TIPOS DE MAPAS QUE O SPRING TRABALHA

       Características dos mapas: diversidade de fontes
        geradoras e de formatos apresentados.

       O sistema se restringe a tratar os seguintes tipos de dados;
        –   Mapas Temáticos: conceitos qualitativos (uso do solo,
            vegetação);
        –   Mapas Cadastrais (localização de objetos do mundo –
            pontos, linhas e polígonos + tabela – ex. Lotes urbanos)
        –   Mapa de Redes (localização de objetos do mundo –
            nós e linhas orientadas – ex. Postes e rede elétrica)
        –   Mapas Numéricos (representação de superfícies)
        –   Imagens de Sensores Remotos (ex: aerofotos,
            satélites, radares);
6
                    MAPAS TEMÁTICOS


       Estrutura vetorial topológica construída
        é do tipo arco-nó-região


       Pode ser armazenado no formato vetorial ou matricial
       A escolha entre a representação matricial ou vetorial
        para um mapa temático depende do objetivo em
        vista.

       Inseridos no sistema por digitalização ou
        classificação de imagens
         Ex: Mapa de Solos, Mapa Geológico, Mapa com classes
            de Declividade, Mapa de Uso e Ocupação da Terra



7
               MAPAS CADASTRAIS/OBJETOS

       Mapas de      suporte   à   representação   de   objetos
        geográficos
       As entidades (pontos, linhas e polígonos) são Objetos
        Geográficos
       Objetos possuem atributos descritivos em tabelas
       Podem estar associados a várias representações
        gráficas
       Podem ter representações gráficas diferentes em
        mapas de escalas distintas
         Ex: Mapas de Lotes, Quadras, Propriedades Rurais

           São armazenados em forma de coordenadas vetoriais, com a topologia
            arco-nó-polígono associada
           Não é usual representar estes dados na forma matricial



8
                     MAPAS DE REDES/OBJETOS

       Mapa de suporte à representação de objetos
        geográficos
       As entidades (nós e linhas) são objetos geográficos
       Mapa vetoriais com topologia arco-nó (grafo)
         –   arcos tem um sentido de fluxo e atributos
         –   nós tem atributos (fontes ou sorvedouros)
                                Sub-estações                     Forte ligação com BD
                           id   label            capacidade
                          22    Eng. Dentro 3.000 kVA            Integração de dados
                                                                 Segmentação dinâmica
                                        Postes
                           id   label            Transf.         Linguagem de visualização
                          2345 32-17-95          Classe 3

                                                                 Capacidade de adaptação

        * Uso em serviços de utilidade pública, como água, luz e telefone, redes
           de drenagem (bacias hidrográficas) e rodovias
9
                            IMAGENS

        Dados obtidos por satélites, fotografias aéreas,
         "scanners" aerotransportados ou radares
        Armazenadas como matrizes (lin x col)
        Cada elemento de imagem ("pixel") tem um valor
         proporcional à reflectância do alvo imageado




                                      CARACTERÍSTICAS IMPORTANTES
                                           resolução espacial (km, m, cm);
                                           resolução espectral (num. bandas);
                                           resolução temporal (dias);
                                           resolução radiométrica ( 2n ).
10
                              MAPAS NUMÉRICOS

        São mapas utilizados para representar uma grandeza
         que varia continuamente no espaço - altimetria,
         precipitação, propriedades do solo ou subsolo (como
         aeromagnetismo).
        A superfície modelada é representada por
             –    grades regulares ou
             –    grades triangulares

                Tratamento da altimetria para mapas topográficos ou hipsométricos
                Análises de corte-aterro para projeto de estradas e barragens
                Mapas de declividade e exposição (geomorfologia e erodibilidade)
                Análise de variáveis geofísica e geoquímicas e apresentação
                 tridimensional (em combinação com outras variáveis)
11
            Representações de Mapas TEMÁTICOS


     • Vetorial
          • preserva relacionamentos topológicos
          • associar atributos a elementos gráficos
          • melhor precisão
          • eficiência de armazenamento
          • permite preenchimento por hachura ou padrões.


     • Matricial
          • fenômenos variantes no espaço
          • adequado para simulação e modelagem
          • processamento mais rápido
          • maior gasto em armazenamento

12
              Representações de Mapas NUMÉRICOS

     GRADE RETANGULAR
        Matriz de elementos de espaçamento fixo
        Valor estimado da grandeza
        Mais adequada p/ dados geofísica e vista
         3D
        Facilita manuseio e conversão

      GRADE TRIANGULAR
            Conexão entre amostras
            Estrutura topológica arco-nó
            Representa melhor relevos
             complexos
            Capacidade de incorporar
             restrições (linha de quebra)
13
         MÓDULOS DO SPRING



Spring - entrada, análise e manipulação dos
dados

Scarta - elaboração de cartas (layout)

Impima - leitura e conversão de imagens
                                     IMPIMA
                                  Módulos do SPRING


      Objetivo: Converter toda ou parte (recortar) de imagens e salvar no formato
      SPG para ser registrada.




    Entrada
                                                                                   Saída
 Tiff / GeoTiff                                                              SPG
 SPG
 GRIB
 RAW
 DAT
 SITIM




15
                        SPRING
                       Módulos do SPRING




    Entrada
 TIFF / GeoTIFF
 RAW / JPEG / JP2
                                              Saída
 SPG                                       TIFF / GeoTiff
 DXF- DWG                                  RAW
 ASCII - SPRING                            JPEG2000
 Shape / ArcINFO                           Surfer
 Surfer - asc
 IDRISI – img asc                          IDRISI – img asc
 KML
 Tabela                                    DXF- DWG
       ASCII                               ASCII - SPRING
       DBASE                               ArcINFO
       Spacestat
 Conversores                               E00
       ShapeFile                           ShapeFile
       MID/MIF                             KML
       E00                                 Spacestat
       DBF                                 SpringWeb
       GRD (Surfer)
 Mesa digitalizadora                       TerraLib

16
                 SCARTA
                Módulos do SPRING




    Entrada                           Saída
                                    Arq. Carta
PI’s de um                          Arq. Molde
   banco e                          Arq. IPL
   projeto do                       Impressora
   Spring                           Arquivos
                                        PDF
                                        PostScript
                                        BMP
                                        PNG
                                        GIF
                                        TIFF
                                        JPG

17
             MODELO DE DADOS DO SPRING

    Como serão modelados os diversos dados ?
    Quais tipos de categorias de dados serão criadas ?
    Qual a área a ser trabalhada ?
    Quais os mapas (PI’s) da área de trabalho ?
    Quais as representações dos mapas ?




18
                        BANCO DE DADOS
                            Modelo de dados do SPRING



        Depósito de informações do SPRING
             –   SGDB (Access, Dbase, Oracle, MySQL, PostgreSQL) – Tabelas
             –   Mapas – Dados espaciais em formato proprietário do SPRING
        Pode-se definir vários BD (apenas um ativo)
        Não está relacionado a uma área geográfica
        Um BD pode conter vários Projetos
                C:\springdb\Banco
                 –   um sub-diretório (pasta) no sistema de
                     arquivos.


         Nota: O sistema ativa automaticamente o último
              banco manipulado ou um pré determinado
19
                  MODELO DE DADOS
                     Modelo de dados do SPRING




        Define os diversos tipos de dados (ou categorias de dados)
        Agrupa grandezas geográficas semelhantes em um único modelo.
        Uma categoria é comum aos vários Projetos criados no Banco de
         Dados.
          – Uso_Terra (Temático), Solo (Temático)
          – Imagem_TM (Imagem), Foto_8000 (Imagem)
          – Altimetria (MNT)
          – Cadastro_Rural (Cadastral)
          – Logradouros (Rede)




             C:\springdb\Banco\Categorias
              –   arquivos (tabelas) debaixo do diretório do
                  banco
20
                                PROJETO
                            Modelo de dados do SPRING



        Define a região de interesse:
         –   Área geográfica definida por um retângulo
         –   Tem uma projeção cartográfica e
         –   Contém um conjunto de Planos de Informações
             (PI’s) do mesmo tamanho ou menor que a região
             geográfica, em escalas específicas.
              -   Mapa de solo;
              -   Imagens Landsat;
              -   Mapa altimétrico, etc.

            C:\springdb\Banco\Projeto
              –   um sub-diretório (pasta) do diretório do banco
         Nota: O sistema ativa automaticamente o último
              projeto manipulado ou um pré determinado.

21
              PLANO DE INFORMAÇÃO
                    Modelo de dados do SPRING



        Representa o espaço geográfico com características básicas
         comuns definidas pela categoria do dado
        Condição: existência de um Projeto e da Categoria do Dado
        Cada PI está associado apenas a uma categoria
        Uma categoria define o tipo de dado de vários PI’s
             Ex:    - Mapas de Uso de 1970 e 1980 (Temático)
                     - Bandas 3, 4 e 5 do Landsat (Imagem)
                     - Mapa altimétrico (MNT)
                     - Mapa de fazendas (Cadastral)
                     - Mapa de Logradouros (Rede)

        C:\springdb\Banco\Projeto\PI.lin
          –   corresponde a arquivos debaixo do diretório
              do projeto
     * Sempre existirá um PI ativo no Painel de
22      Controle.
                    Objeto e Não Espacial
                              Modelo de dados do SPRING



     OBJETO
        Define-se um objeto do mundo real por meio de uma tabela que têm
         atributos descritivos (e.g. países, lotes, etc.) e uma ligação (GEOID)
         com uma geometria na forma de pontos, linhas ou polígonos.
        Dados individualizáveis pelo atributo Rótulo com atributos descritivos.
        Pode ter várias representações gráficas em planos cadastrais e/ou redes.


                                       Objeto : paises   com atributos
                                      GEOID    Rótulo/   Area /      Pais        Pib (US $   Populacao
                                               Nome      Perimetro               milhoes     (milhoes)


                                      1        BR / BR   nn / nn     Brasil      350         160

                                      2        AG /AG    nn / nn     Argentina   295         34
             PI de uma
             categoria cadastral
         * Cada objeto tem seu visual definido e seus atributos em uma tabela de banco
23
             de dados relacional.
                Objeto e Não Espacial
                       Modelo de dados do SPRING



     NÃO ESPACIAL
      Tabela de dados alfanuméricos sem vínculo com geometria, mas que
       pode se conectar com uma tabela de objeto por um atributo comum.



                                    Objeto : fazenda
                                     geoid         area           Cad_INCRA
                                      22           1500            019331




                                    INCRA_cod              ITR       dono
          PI Cadastral com            019331              12000       Olacyr
          polígonos de
          fazendas
                                    Tabela Não Espacial : fazendeiro
24
                        CLASSE TEMÁTICA
                             Modelo de dados do SPRING



        Define uma subdivisão específica de uma categoria do
         modelo temático
        Armazena atributos de apresentação (cor e
         preenchimento)
        Todas as Classes de uma categoria são comuns a
         quantos projetos existirem no banco de dados
     Ex:
        Classes de Uso_Terra (Mata, Capoeira, etc)
          – Drenagem (Principais, Secundários, etc)
                                                            Cl 3
          – Solo (Podzólico, Latosolo)       Cl 1
           * Se alterar o visual de uma
              classe temática, todos PI’s
              de qualquer projeto do            Cl 2
              mesmo banco sofrerão a
              alteração.
25
              RESUMO DO MODELO DE DADOS SPRING

                                                                                              • Imagem
              • Nome                Banco de Dados                                            • Numérico
              • Diretório                                                                     • Cadastral
              • SGBD                                                                          • Rede
                                                                  Categorias                  •Temático
                                                                                                  Classe 1
                                                                                                  Classe 2
                                                                  Tabelas                 • Objeto
                                                                                          • Não Espacial
• Nome
• Projeção             Projeto A                 Projeto B
• Ret. Envolvente

• Nome
• Categoria         PI 1    PI 2   PI 3 PI 4   PI 1   PI 2
• Resolução
• Escala
• Ret.Envol
                                           1


                                                              Objeto com atributos
                                                             Id     Rótulo/   Area /       Pais        Pib (US $   Populacao
                                                                    Nome      Perimetro                milhoes     (milhoes)


                                                             1      BR / BR   nn / nn      Brasil      350         160

26                                                           2      AG /AG    nn / nn      Argentina   295         34
             DICAS




Apresentação de dados no SPRING
     Apresentação de dados
                SPRING

                    1 - Selecionar uma Categoria
                    2 - Selecionar um Plano de Informação
                    3 - Selecionar uma representação disponível
                    4 - Desenhar na tela ativa

                       Duplo clique no PI desmarca o mesmo
                       Duplo clique na Categoria desmarca PI’s
                       Cada alteração no Painel é necessário
                        clicar em Desenhar


                       Importante - Definir a prioridade na
                        aba “PI Selecionados” – desenha de
                        baixo para cima.
          Desenha por último



28        Desenha primeiro
                             ZOOM
                 Apresentação de dados no SPRING

     1 - Ativar Cursor de Área
     2 - Marcar ponto superior esquerdo
        (1)                                         1

     3 - Mover o mouse p/ baixo e p/
        direita
     4 - Marcar ponto inferior direito (2)
     5 - Clicar em [Executar – Desenhar]
        ou                                              2




     * Clicar BD desmarca a área selecionada
     * Após marcar o ponto (2) pode-se mover
        qualquer das laterais ou todo o retângulo
        marcado

29
                               Barra de Ferramentas
                               Apresentação de dados no SPRING

Manipulação de             Cursor Zoom)                       Auto: ajusta imagem p/ dimensões
Banco, Projeto                                                padrões da tela
                              Cursor de Área                  Pleno: pontos de imagem = pontos da
Modelo de Dados,
Obj. - Não Espacial                                           tela
                                    Cursor de Voo (pan)
e Plano de                                                    Escala: ajusta dados p/ escala
Informação                              Cursor de Info        informada

                                               Desenhar                 Gráfico




                                                                            Palheta de Cores
  Painel de
  Controle                                                                   Cursor de Janelas
 Cursor de Ponto                                             Acoplar

                                                   Recompor Área               Ampliar 2,4 ou 8x
     Cursor de Mesa
                                                   do proj.
                                                                            Mostra coordenadas
     Zoom + (2 x centro da tela)                  Anterior                  Planas, Geográficas ou
                                                                            Info
          Zoom - (2 x centro da tela)           Zoom PI
30
                                  Acoplar Tela
                            Apresentação de dados no SPRING



            Apresentar os dados de uma Tela dentro de uma janela móvel
             sobre a Tela Principal

         1 - Ativar e apresentar um PI na Tela Principal
         2 - Ativar Tela 2 e selecionar outro PI
         3 - Clique em Acoplar na barra de ferramentas
             e escolha Tela 2
         4 - Marque na Tela Principal um retângulo com
             cursor de área sem Desenhar
         5 - Clique na parte interna do retângulo e mova
             sobre a Tela 1

             Somente a Tela Principal pode estar
              associada a outras telas (2,3,...) ou a tela
31            Auxiliar
REGISTRO DE IMAGENS
        http://glcfapp.umiacs.umd.edu:8080/esdi/index.jsp


3 (0,63-0,69 m)     4 (0,76-0,90m)        5 (1,55-1,75 m)




Visível (V)           Infra-V próximo           Infra-V médio



                                        Composição
                                        R(4)G(5)B(3)
                                  IMPIMA
  - Aplicativo do SPRING utilizado para leitura de imagens em diversos formatos
  que serão armazenadas no formato SPG+DSC (com ou sem recorte) para
  posterior correção geométrica (registro).




 Parâmetros
 de Entrada




Parâmetros de
Saída (Cursor)
* Amostragem
                   Correção geométrica

   Importância
    –   eliminação de distorções sistemáticas
    –   estudos multi-temporais
    –   integração de dados em SIG


   Requerimentos
    –   conhecimento das distorções existentes
    –   escolha do modelo matemático adequado
    –   avaliação e validação de resultados
                    Correção geométrica

   Fontes de distorções geométricas (MSS, TM,
    HRV, AVHRR, WFI)
    –   rotação da Terra (skew)
    –   distorções panorâmicas (compressão)
    –   curvatura da Terra (compressão)
    –   arrastamento da imagem durante uma varredura
    –   variações de altitude, atitude e velocidade do satélite
          Correção geométrica

Efeitos das distorções geométricas
        Transformações geométricas
   Ortogonal - 3 parâmetros
          1 rotação, 2 translações
   Similaridade - 4 parâmetros
          1 rotação, 1 escala, 2 translações
   Afim ortogonal - 5 parâmetros
          1 rotação, 2 escalas, 2 translações
Disponíveis no SPRING
   Afinidade - 6 parâmetros (polinômio de grau 1)
          1 rotação, 1 rotação residual, 2 escalas, 2 translações
   Polinomiais de grau 2 e 3
 Registro: Qual o problema?


Identificar a transformação espacial T que
   modela a distorção entre os dados




(Lin x Col)Imagem      (X, Y) sistema referência
          Modelo Polinomial - Registro


                                       m       i                i j
                                        a ij x y
                                                           i
Polinômio de grau m:           X 
                                      i 0 j 0
                                      m i                      i j
                                        bij x y
                                                       i
                              Y 
                                     i 0 j 0

    Onde : (X,Y) : coordenadas de referência
           (x,y) : coordenadas da imagem
           a e b : coeficientes do polinômio determinados a
                  partir dos pontos de controle.
Pontos de Controle
  Reamostragem (interpolação)

        o NC mais próximo ao resultado do
VPM - pega
mapeamento inverso

                         •Efeito de blocos
                         • Processamento
                         rápido
                         • Não cria novos
                         valores de NC
                         (mantém estatísticas
                         da imagem)
   Reamostragem (interpolação)

Bilinear


                       •O valor obtido pela
                       média ponderada dos
                       NCs dos pontos E e F
                       é transferido para a
                       posição X
                       • Efeito de suavização
                       devido a operação de
                       média
          Reamostragem (interpolação)

   Efeitos da Interpolação




                     VMP




                                Bilinear
           Registro – Procedimentos Gerais

   Selecionar / Carregar Imagem (arquivo spg + dsc)

   Se projeto não ativo ==> Definir Projeção

   Criar/Adquirir Ponto (mesa - tela - teclado)

   Selecionar pontos e a equação de mapeamento – grau do
    polinômio - Testar

   Salvar Pontos com menor erro.

   Importar SPG - Registra a imagem por reamostragem (Interpolação)
    –   Vizinho mais próximo
    –   Bilinear (*)
    –   Convolução cúbica (não disponível)
            Registro - Observações

   Reconhece imagens TM com correção de nível 5
    e 6 => Ativa a opção com correção de sistema =>
    Permite registro com 1 ponto
   Escolher pontos de controle bem distribuídos
   Avaliar o Erro nos Pontos - depende da
    aplicação: * 0,5 pixel para precisão
            * 0,5mm x denom. escala de trabalho
   Antes de salvar ==> avalie várias combinações
   Os Pontos ficarão armazenados no arquivo
    descritor *.dsc
   Importar a imagem ==> Efetiva o Registro
REALCE DE CONTRASTE
            Realce de Contraste

   Melhorar a qualidade visual da imagem
   Contraste de uma imagem - intervalo de níveis
    de cinza assumidos pelos pontos da imagem
   Avaliação do contraste de uma imagem -
    histograma
       Exemplos de imagens e seus histogramas

   Baixo contraste => os níveis de cinza ocupam um
    pequeno intervalo de valores possíveis
       Exemplos de imagens e seus histogramas

   Alto contraste => os níveis de cinza ocupam
    quase todo o intervalo de valores possíveis
Realce de Contraste
                      ENTRADA




                      SAÍDA
                  Realce de Contraste

   Uma função y=f(x) mapeia os pixels com um
    valor x para um novo valor y
    O resultado depende da forma da função

         h( y )
                                f (x )




                                         h(x )
            Realce de contraste: Linear
                                            ENTRADA
    define uma função de transferência
     linear
    maior a inclinação da reta  maior o
     realce
                    y  ax  b



                                            SAÍDA




    imin           imax
CLASSIFICAÇÃO DE IMAGENS
                     Classificação

   É o processo de extração de informação da imagem para
    reconhecimento de padrões e objetos homogêneos

   Como resultado de uma classificação cada ponto (ou região)
    da imagem é mapeado para um tema.
     Pixels associados a temas (cores)
             Espaço de Atributos



• Os elementos de imagem                   ...
                                         .......
pertencentes a um mesmo                  ......
                                         ......
objeto (tema) aparecem                     .. urbana
plotados como uma nuvem                 ...
                                      .......
de pontos (aglomerado)                ......
                                      ......
                             ...
                           .......
                           ......       ..
• Os três aglomerados de   ......
                             ..       mata
pontos definem três            água
diferentes alvos
                                               Banda 1
         Classificadores Implementados no Spring

Nome                Tipo de Análise   Tipo de
                    (classificador)   Treinamento
Isoseg              Regiões           Não-
                                      Supervisionado
Bhattacharya        Regiões           Supervisionado

MaxVer              Pixel             Supervisionado

MaxVer-Icm          Pixel             Supervisionado

Distancia           Pixel             Supervisionado
Euclidiana
             Tipos de Classificadores

   Classificadores por PIXEL: classifica cada pixel
    isoladamente mapeando-o para um dos temas de
    treinamento baseado somente no seu valor.

   Classificadores por REGIÕES: classifica regiões (um
    conjunto de pixels) mapeando todos os pixels que formam a
    região para um mesmo tema baseando-se no valor de todos
    os pixels que formam a região
        Tipos de Classificadores (outro critério)

   Classificadores supervisionados: o usuário informa a-
    priori o conjunto de temas para as quais os pontos da
    imagem serão mapeados (exige treinamento)

   Classificadores não supervisionados: o usuário não
    fornece nenhuma informação a priori relativa ao conjunto
    de temas para as quais deve-se mapear a imagem
    –   utiliza um algoritmo de agrupamento para determinar o
        número de classes diferentes presentes na imagem
                Classificadores por pixel

   Classificadores por pixel (todos supervisionados):
    –   MaxVer : utiliza parâmetros estatísticos inferidos das
        amostras de treinamento como critério de decisão sobre
        que tema um pixel irá pertencer

    –   MaxVer-ICM: variação do MaxVer onde numa segunda
        etapa a informação contextual é levada em conta. Pixels
        são reclassificados de acordo com os temas atribuídos aos
        vizinhos

    –   Distância Euclidiana: associa cada pixel a um tema cuja
        distância euclidiana de seu valor ao valor médio da classe
        (obtido das amostras) seja mínimo
           Processo de Treinamento

   Identifica amostras para cada uma dos temas
   As amostras de um tema devem ser homogêneas
   As amostras devem conter toda a variabilidade
    espectral esperada para cada tema
   Analisar as amostras antes da classificação  grau
    de confusão entre os temas


                                       água
                                       reflorestamento
                                       área urbana
                                       cultura
             Pós-Classificação: refinamento

    Elimina pixels isolados                               Antes

    Define-se um peso e um limiar
    Cada pixel é comparado com os seus
     vizinhos (3x3)
    Substitui o pixel pelo tema de maior                  Depois
     frequência nessa vizinhança
               EX: Peso 3 e Limiar 3



    Imagem                                                   Imagem
    Classificada                        1                    Classificada
    original                            3                    modificada
                                        3 = 1 x 3 (peso)
                                        4
      Mapeamento para Classes Temáticas

   A imagem classificada continua pertencendo a categoria
    do modelo IMAGEM
   O mapeamento de classes gera uma imagem temática
    em alguma categoria do modelo TEMÁTICO
   Todos os temas obtidos no processo de classificação
    devem ser mapeados para alguma classe da categoria do
    modelo temático
                      Passos para se executar uma
                        classificação por PIXEL

        Criar arquivo de contexto (bandas + método)
        Executar treinamento (criar amostras - retangular / poligonal)
        Analisar amostras
        Classificar (criar imagem classificada)
        Executar pós-classificação (não Obrigatório)
        Mapear para classes temáticas (criar PI temático)



                                                                    Mesmo PI
Imagem                          Imagem
                                                         Temático                 Temático

               TREINAMENTO       Matriz                    Matriz         M ->V     Vetor
     Matriz CLASSIFICAÇÃO                  MAPEAMENTO

                                                        Mapa c/ classes           Polígonos c/
Imagens Mono                 I. Classificada                                      classes
                                                        Temáticas
Bandas em NC                                                                      Temáticas
SEGMENTAÇÃO DE IMAGENS
                       Segmentação
   Processo executado antes da Classificação por Regiões
   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
              Segmentação no SPRING

   Crescimento de regiões:
    –   Cada pixel é inicialmente rotulado como uma região
    –   Segundo um critério de similaridade regiões adjacentes vão
        sendo agrupadas
    –   O processo é repetido até que nenhum outro agrupamento
        possa ser feito


   Detecção de Bacias
Crescimento de Regiões:exemplo



                                   TM-
                                   Lansdat




                                 JERS-1
CLASSIFICAÇÃO DE IMAGENS
             Classificadores por regiões

   Isoseg
     – não-supervisionado
     – as regiões são caracterizadas pela média,
       matriz de covariância e por sua área
     – as regiões são agrupadas segundo uma
       medida de similaridade: distância de
       Mahalanobis
            Classificadores por regiões

   Bhattacharya
    – supervisionado
    – usa as amostras (treinamento) para estimar a
      função densidade de probabilidade de cada
      classe
    – a região será mapeada para a classe cuja
      distância de Bhattacharya calculada entre
      elas seja menor
Passos para se executar uma classificação por Região


   Executar a Segmentação (imagem rotulada - vetor)
   Criar arquivo de contexto (bandas + método + Imagem
    Rotulada)
   Extrair informações estatísticas de média e variancia de
    cada região definida na imagem rotulada resultante da
    segmentação
   Executar treinamento (se classific. supervisionada)
   Analisar amostras (se classific. Supervisionada)
   Classificar (criar imagem classificada - Isoseg ou
    Bhattacharya)
   Executar pós-classificação (não Obrigatório)
   Mapear para classes temáticas (criar PI temático)
    Passos para se executar uma classificação por Região



Imagem
                        Imagem
                 SEG.
     Matriz               Vetor

                        I. Rotulada                                          Mesmo PI
Imagens Mono
Bandas em NC                                                                            Temático
                    +                        Imagem              Temático

                            TREINAMENTO        Matriz MAPEA-        Matriz    M ->V       Vetor
 Imagem
                           CLASSIFICAÇÃO                 MENTO
                                                                 Mapa c/ classes        Polígonos c/
                                           I. Classificada       Temáticas              classes
        Matriz                                                                          Temáticas


  Imagens Mono
  Bandas em NC
                            Edição Matricial

   Disponíveis 5 modos de operações:
       Editar Área - Utiliza edição de linhas fechadas (ilhas)
        digitalizadas sobre o PI ativo;
       Copiar área - Utiliza um plano de informação de referência
        (imagem classificada, rotulada, planos temáticos ou cadastrais)
        para associar ou trocar as classes no PI ativo;
       Classificar Área - permite pintar a imagem temática com classes
        temáticas sobre as áreas (polígonos), que estão representadas
        pelos próprios pixels da imagem
       Limpar Pixels – elimina áreas de pixels contíguos menores que o
        limiar informado
       Deslocar Imagem - desloca todo o plano matricial na direção
        informada
          Edição Matricial – Barra de Ferramentas

      Permite editar
      -Mapas temáticos matriciais
      -Imagens classificadas
      -Imagens sintéticas




Selecionar operação:
Editar, Classificar, Copiar,                                             Operações
                                                   Visual da classe                  Executar
Limpar, Deslocar                                                         na fila
                               Selecionar classe                                     operações     Sair




                                            Cor da classe
                                                                      Remover item
                                                                                        Remover todos
                                                                      da fila
     Deslocamento                                                                       os itens
              Edição Matricial -            Editar Área




   Botão da direita fecha o polígono
   Executar para alterar os polígonos editados
        Edição Matricial -           Classificar Área




   Selecione a cor da classe que deseja atribuir
   Selecione o polígono na tela do PI ativo.
   Executar para confirmar.
         Edição Matricial -            Limpar Pixels




   Digite o número de pixels contíguos que deseja substituir.
   Executar para confirmar.
      Edição Matricial -           Deslocar Imagem




   Digite o valor de deslocamento em X e Y.
   Executar para confirmar. O que ultrapassar o retângulo envolvente
    do PI será recortado.
Módulo SCARTA - Geração de Cartas
                  Elementos da Carta

   ELEMENTOS                  OBSERVAR
   Título                     Equilíbrio e Lay-out
   Escala                     Contraste de Padrões
   Tamanho do Papel           Cores
   Legenda                    Disposição dos
                                Elementos
   Localização
                               Claridade e legibilidade
   Dado (PI’s)
                               Composição do Dado
   Grade
                                (PI’s)
        Módulo SCARTA - Geração de Cartas

   Interface semelhante ao Spring
   Painel de Controle e Tela de Visualização
   Exige Banco de Dados e Projeto ativos
   Criar/Carregar a carta
     – Elaborar a carta
        1 - Características da Carta (Papel e Dados) + PI’s
        2 - Elementos da Carta
            Texto - Símbolos - Legenda - Escala
        3 - Grade
        4 - Quadros e Linhas
   Gerar arquivo IPL / Salvar Carta
   Imprimir ou salvar em arquivo
1 - Características da Carta e PI’s
               1 - Características do Papel e dos Dados

                                        F2

                                   U2

                                                                             COORD2
                              P2
                                                         Área de Dados

                                                                ou

                                                         Área de Projeto ou PI

          P1

     U1                                             COORD1

F1



     F1, F2 - tamanho do papel               COORD1, COORD2 - área de
     dados
     U1, U2 - área útil                      (Projeto/PI/ sub-área)
     P1, P2 - Área de dados                  COORD1            P1
2 - Elementos da Carta   (Texto )
2 - Elementos da Carta          ( Símbolo )




           Biblioteca em DXF ou BMP
           C:\Arquivos de Programas\spring\etc\chart\symbol
2 - Elementos da Carta   ( Legenda )
2 - Elementos da Carta   ( Escala )
3 – Grade   ( Planas )
3 – Grade   ( Geográficas )
4 - Quadros e Linhas
Gerar arquivo IPL / Salvar Carta / Imprimir


                                     Criar arquivo
                                     *.ipl p/ abrir
                                     no IPLOT

                                     Salvar Carta
                                     para alterações
                                     posteriores
                                     Imprimir
                                     Exportar
                                           PostScript
                                           EPS
                                           CGM
                                           BMP
                                           PCX
                                           GIF
                                           TIF
IPLOT: Visualização e Impressão
             Opção de Edição e Impressão : CorelDRAW




PostScript
EPS
CGM

				
DOCUMENT INFO
Shared By:
Categories:
Tags:
Stats:
views:3
posted:1/17/2013
language:Portuguese
pages:94