ÍNDICES ESPECTRAIS Um índice espectral é o resultado
de operações matemáticas entre valores numéricos de pixels das bandas de uma imagem.
Índice de vegetação da diferença normalizada (ROUSE et al., 1974)
RNIR
RNIRNDVI
NDVI = índice de vegetação da diferença normalizada;
NIR =valor numérico do pixel na banda do infravermelho-próximo;
R = valor numérico do pixel na banda do vermelho.
Razão entre o vermelho e o infravermelho-próximo (RICHARDSON & WIEGAND, 1977)
NIR
RRNIR
Razão entre o verde e o infravermelho-próximo (BAUSCH & DUKE, 1996)
NIR
GGNIR
Índice de vegetação da resistência atmosférica (KAUFMAN & TANRÉ, 1992)
R)RB(NIR
R)RB(NIRARVI
ARVI =índice de vegetação da resistência atmosférica;
B = valor numérico do pixel na banda do azul;
= efeito do aerossol.
Podemos usar =1 na falta de um modelo para o efeito de aerossol, segundo proposto por RONDEAUX et al. (1996).
Índice de vegetação ajustado do solo (HUETE, 1988)
)L1(LRNIR
RNIRSAVI
L = constante para ajustamento do efeito do solo sobre a reflectância do dossel. O valor da constante L é função do índice de área foliar. Podemos usar um índice de área foliar médio (L=0,5).
Índice de vegetação da diferença normalizada do verde (GITELSON et al., 1996)
A reflectância do dossel da cultura em cada banda é representada pela média dos valores numéricos dos pixels da respectiva banda da imagem.
GNIR
GNIRGNDVI
Aquisição de imagens aéreas Sensor orbital Aeronaves
Câmera Multiespectral-Redlake
RGB: red-green-blue CIR: red-green-near-infrared
Adquire duas imagens simultaneamente:
1) Colorida RGB
2) Falsa cor infravermelho
MS 4100 Duncantech
Câmera colorida com 3-CCD
AZUL:460 45 nm VERDE: 540 40 nm VERMELHO: 660 40 nm INFRAVERMELHO-PRÓXIMO: 800 65
nm
Tamanhos de CCD nas Câmeras
a - mm
b - mm
c - mm
1/4” 2,4 3,2 4
1/3” 3,6 4,8 6
1/2” 4,8 6,4 8
2/3” 6,6 8,8 11
1 9,6 12,8 16
ca
b
Imagens adquiridas com 3-CCD
VERMELHO-VERDE-AZUL VERMELHO-VERDE-
INFRAVERMELHO
Extração de índices das imagens
NDVI RNIR GNIR ARVI SAVI GNDVI
Imagem RGB VE-VD-AZ
Imagem CIR IVP
ÍNDICES
Separação de bandas da imagem
Construção de um algoritmo para separar bandas de imagens digitais usando a linguagem computacional de alto nível do Matlab.
Cada banda da imagem é uma matriz (LxCxD) Quando o programa carrega a
imagem para a memória o arquivo é transformado em uma matriz de dimensão três:
L = número de linhas da matriz; C = número de colunas da matriz; D = valores dos pixels das bandas
da imagem.
Exemplo para um pixel de cor branca localizado na L=100; C=50; vermelho
Banda 1: 100x50x255 Banda 2: 100x50x255 Banda 3: 100x50x255
Representação no MATLAB red=im(:,:,1); green=im(:,:,2); blue=im(:,:,3);
Comandos do Toolbox Image processing Pacote de processamento de imagens
imread: lê imagens não georreferenciadas.Exemplo: im = imread('milho3 506 - RGB.tif'); im1= imread(‘milho3 506 - CIR.tif’);
im é a variável de memória para a matriz da imagem ‘milho3 506 - RGB.tif’
Visualização de imagens imshow: visualização de imagens. Exemplo: imshow(im);
visualiza a imagem brasilia.jpg. A variável ‘im’ foi atribuída a imagem ‘milho3 506 - RGB.tif’
Separação das bandas RGB e IR da imagem
r=im(:,:,1); todas as linhas, todas as colunas, da banda 1 g=im(:,:,2);todas as linhas, todas as colunas, da banda 2 b=im(:,:,3);todas as linhas, todas as colunas, da banda 3 nir=im1(:,:,3);todas as linhas, todas as colunas, da banda 1
Geração de índices NDVI: índice de vegetação da
diferença normalizada
ndvi=(nir-r)./(nir+r);
RNIR
RNIRNDVI
ndvi é a imagem índice, isto é, a variação da reflectância do dossel representada pelo NDVI.
Auto-escala da imagem rmax=max(ndvi(:)); rmin=min(ndvi(:)); s=255.*(ndvi-rmin)./(rmax-rmin);:
minmax
min255rr
rrs
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