Arquivo para novembro, 2011

Fusão de imagens com Componente Principal – ENVI

Inicie o ENVI, adicione a imagem de Componentes Principais criada a partir das bandas 1 (0.45 0.52), 2 (0.53µ 0.61µ) e 3 (0.63µ 0.69µ) do sensor ETM+ do satélite Landsat 7 com resolução de 30 metros. Adicione também a banda Pan (0.52µ 0.90µ) que possui resolução de 15 metros também gerada pelo sensor ETM+ do satélite Landsat 7. O objetivo desse tutorial é gerar uma imagem de Componentes Principais com Resolução de 15 metros.

Depois de abrir as imagens, Acesse:
Spectral > PC Spectral > Sharpening
Na janela Select Low Spatial Resolution Multi Band Input File, selecione a imagem de Componentes Principais (resolução baixa – 30 metros) e clique em Ok.

Na janela Select High Spatial Resolution Input File, selecione a banda pancromática (resolução alta – 15 metros) e clique em Ok.

Na janela PC Spectral Sharpen Parameters
em Resampling selecione Cubic Convolution
clique em Choose para determinar o destino em que será salvo a imagem e em seguida clique em OK

Pronto, a nova imagem de Componentes Principais está com uma resolução de 15 metros. Este método de fusão de imagens por componentes principais baseia-se na substituição da primeira componente pela imagem de resolução maior, a qual pode ser contrastada de forma a ter média e variância próximas às da primeira componente.
Isso pode ser feito porque assume-se que ambas as imagens tem agora características espectrais semelhantes.
Para visualizar o resultado final basta abrir as imagens em display diferentes

Qualquer dúvida ou correção entrem em contado.
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Componentes Principais – ENVI 4.5

A Análise de Componentes Principais é um dos métodos estatísticos mais usados quando se pretendem analisar dados multivariados. Ela permite transformar um conjunto de variáveis originais, intercorrelacionadas, num novo conjunto de variáveis não correlacionadas, as componentes principais.
Para gerar as Componentes Principais será necessária uma imagem RGB
Neste tutorial utilizaremos a composição 321 RGB Landsat 7.
Inicie o ENVI e abra a composição em um Display para depois que realizar a operação ser possível analisar a imagem de Componentes Principais com a Composição 321 RGB.

Vamos dar início aos procedimentos
Acessando:
Transform>Principal Components> Forward PC Rotation> Compute New Statistics and Rotate

Selecione a Imagem e clique em Ok.
Na Janela Forward PC Parameters em Output Stats Filename clique em Choose para definir o local aonde será salvo o arquivo de estatistica para conversão, caso se desejar realizar o processo inverso [Componentes Principais para RGB] basta utilizar estes parâmetros. Em Enter Output Filename clique em Choose para definir o destino e o nome do arquivo, em Output Data Type selecione Byte, neste exemplo estamos utilizando apenas 3 bandas, portanto em Number of Output PC Bands atribua o valor 3 e em seguida clique em Ok.

Após o processamento o gráfico a seguir será apresentado.
Este gráfico representa a nova imagem gerada contendo os valores redundantes acumulados (Eigenvalue) e as componentes principais (Eigenvalue Number). Pelo gráfico já é possível notar que na componente principal 1.0 contém um número maior de informações acumuladas do que as componentes 2.0 e 3.0

Feche o gráfico, perceba que a Imagem gerada de Componentes Principais se encontra na janela Available Bands List, crie um novo Display e clique em Load RGB

Estas imagens tanto a RGB quanto a de Componentes Principais estão contrastadas, para remover o contraste acesse na janela das imagens:
Enhance>[Scroll] Linear

Agora com as representações “reais” podemos perceber a riqueza de informações presentes na imagem de Componentes Principais comparada com a imagem RGB

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Georreferenciar Imagem do Google Earth no ArcGIS

Abra o Google Earth, acesse o local que deseja salvar a imagem para ser georreferenciada.
Neste exemplo iremos utilizar uma imagem da cidade de Ceres – GO.
Após definir a área desejada no Google, aperte a tecla F11 para exibir a imagem na Tela Inteira
e Acesse: Arquivo>Salvar>Salvar imagem… e destine um local aonde será salvo a imagem.

Como a imagem do Google não tem referências, é necessário se obter informações georreferenciadas para servirem de base ao nosso georreferenciamento da imagem.
Neste exemplo iremos utilizar o shape do perímetro urbano da cidade de Ceres-GO e o shape da malha viária adquiridos no site do SIEG – Sistema Estadual de Estatística e Informações Geográficas de Goiás no endereço www.sieg.go.gov.br/
Enfim, após adquirir os dados necessários, abra o ArcGIS e adicione a imagem e os respectivos shapes.
Perceba que a imagem está totalmente deslocada em relação aos shapes.
Adicione a ferramenta Georeferencing clicando com o botão direito do mouse sobre
a barra de ferramentas do ArcGIS e acesse a ferramenta Georeferencing

Agora a partir da ferramenta Add Control Points iremos escolher na imagem pontos semelhantes aos shapes.
Comece dando um zoom to layer na imagem, acesse a Ferramenta Add Control Points e clique no local desejado que sejá levado a posição semelhante no shape.

Agora dê um zoom to layer no Shape e clique no local semelhante e perceba que a imagem já começou a ser deslocada.

Repetir esse procedimento com outros pontos distintos até conseguir uma precisão boa para o georreferenciamento.
Note que na imagem abaixo foi aplicado ao shape do perimetro uma transparencia de 50%
para facilitar o manuseio da operação.

Para verificar a precisão do georreferenciamento clique na ferramenta View Link Table

Para finalizar o georreferenciamento acesse:
Georeferencing>Update Georeferencing

Agora basta exportar a imagem como desejar.

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Apostilas Matlab

“O Matlab é um software criado pela Mathworks em 1984 destinado à análise e modelagem de sistemas e algoritmos. Devido à sua praticidade, essa poderosa ferramenta computacional vem sendo utilizada tanto em universidades quanto em empresas do mundo todo. Em relação a uma linguagem de programação tradicional (como C/C++ ou Fortran), o desenvolvimento de algoritmos no ambiente Matlab é sem dúvida mais fácil e rápido.”

Em breve estarei postando novos tutoriais

Abaixo irei disponibilizar 4 apostilas úteis aos que
estão interessados em aprofundar neste Software.

 Introdução ao MatLab 

Apostila básica do Software Matlab

Apostila de introdução ao MATLAB

Apostila de MATLAB 

Espero que tenham gostado do material.
Bons estudos.


V Geonordeste – III Seminário de Geotecnologias

De 6 a 10 de novembro.

Destino dessa próxima semana.


Primeiro programa no Matlab

Apresentação da interface do Matlab, destacando as principais abas que mais serão utilizadas.

Após familiarizar com o software, vamos dar início ao nosso primeiro programa.
Abra o Matlab e clique em New M-File para criarmos um novo editor de texto, neste editor é que iremos criar toda a estrutura do programa. O M-File é semelhante a aba Command Window pois os 2 tem o poder  de executar as funções criadas, mas o M-File permite salvar toda a estrutura do programa para ser aberto quantas vezes for necessária.

No Editor vamos desenvolver um programa que irá ler um arquivo de texto(xyzi.txt) que contém as coordenadas X, Y, Z e as respectivas intensidades para gerar a imagem de intensidade.

Digite no Editor os comandos conforme apresentado na figura abaixo, lembrando que tudo que está representado com o símbolo da porcentagem (%) o programa reconhece como comentário, ou seja, não fará parte dos comandos que serão executados.

Após desenvolver a estrutura do programa, é necessário salvar o arquivo do Editor acessando File>Save As…. e determinar o local para salvar o arquivo do formato .m

Para Executar o programa clique em Run teste

Volte para a interface inicial do Matlab e perceba que na aba Workspace estão presentes as respectivas matrizes que criamos. Para realizar a visualização de uma delas basta clicar 2 vezes sobre a variável desejada. Note a visualização do arquivo que importamos (txt) representado pela variável A (147279 linhas x 5 colunas).

Perceba que o Matlab também criou uma nova janela determinada Figure 1 que representa a imagem de intensidade gerada a partir do arquivo “xyzi.txt”

Então é isso, nosso primeiro programa foi desenvolvido, caso interessem no arquivo utilizado basta clicar aqui . O arquivo disponível para download se encontra no formato doc ao baixá-lo transfira todos os dados a um bloco de notas e salve com o nome “xyzi.txt”

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