| | Urbanização - detecção através da delineação do perímetro da cidade
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Este exercício está dividido em duas partes e necessita da utilização do LEOWorks.
Parte 1
Após a avaliação visual e interpretação destas duas imagens de satélite com uma resolução bastante elevada, podes prosseguir com a análise da urbanização de Lassa e quantificar o aumento da área urbana no período de 1965 a 2000.
Faz download os dados necessários em Himalayas_env3.zip.
Numa primeira fase, examinamos as duas imagens espectrais do dia 1 de Nov. de 1988 e 28 de Dez. de 2000. Inicia o LEOWorks e abre as seguintes imagens: 1988_321.tif, 1988_432.tif, 1988_543, e 1988_753.tif.
1988_321significa: imagem do ano de 1988 de cores reais, banda 3 a vermelho, banda 2 a verde e banda 1 a azul. 1988_432 tem a banda 4, infravermelhos próximos a vermelho, etc. a banda 5 corresponde a infravermelhos (cerca de 1,6 μm) e a banda 7 corresponde também a infravermelhos (cerca de 2,2 μm).
Quando abrires as imagens, o visualizador deve ter o seguinte aspecto:
Diferentes combinações de bandas de Lassa 1988.
Como podes ver, não existe muito contraste nas imagens, por isso, é difícil distinguir entre os diferentes tipos de cobertura territorial. Este facto deve-se à proximidade dos valores de cinzento dos pixels nas imagens.
Prime o botão 'Image histogram' no visualizador.
Abre-se uma janela apresentando o histograma da imagem.
O histograma é apresentado para cada canal da imagem. Como sabes, as imagens a cores costumam consistir em 3 canais de ecrã: um canal de ecrã vermelho, verde e azul.
O histograma abaixo descreve a distribuição dos valores de pixel (ou de cinzento) para este canal.
Uma vez que se trata de um conjunto de dados de 8 bits, os valores a cinzento na imagem podem variar entre 0-255. Isto faz com que existam 256 valores possíveis para um pixel. 2^8 (2*2*2*2*2*2*2*2 = 256).
Como podes ver a partir do histograma, a maior parte dos valores de cinzento é partilhada entre 9-128. Ao deslocar o rato sobre o histograma, surge uma cruz que apresenta na caixa de informações o valor (nível) e a contagem do total de pixels com este valor específico (contagem).
Não se utiliza o espectro total de 256 valores de cinzento diferentes, apenas se utilizam 119 (128-9). Uma vez que é bastante difícil para o olho humano distinguir cores muito semelhantes, podemos distribuir as informações por todo o espectro de 256 possibilidades.
Histograma da Imagem
No LeoWorks, prime a opção Enhance>Histogram Equalization. Podes ver o efeito imediatamente depois de premires o botão. Analisa novamente o histograma após a equalização. Podes ver que agora se utiliza a totalidade do espectro e que os contrastes na imagem são muito melhor representados.
Efectua este passo com as quatro imagens e compara-as umas com as outras.
1. Por que motivo uma imagem digital consiste em 3 canais de ecrã? Que bandas espectrais podem estar por trás (consulta os três exemplos)?
2. Qual seria o aspecto de um óptimo histograma?
3. Por que motivo a imagem original não apresentou qualquer contraste e quaisquer cores?
4. -De que modo estas 3 combinações de bandas variam umas das outras?
5. Que cor tem a vegetação nestas imagens?
6. Que cor tem a área urbanizada nestas imagens? (Utiliza as imagens 'lhasa_1965' e 'lhasa_2000_3m' para distinguir a área urbana dos terrenos de cultivo, etc.)
Após analisar todas as imagens diferentes, que apresentam todas uma diferente combinação de bandas, podes verificar que os objectos aparecem com cores diferentes.
As diferentes cores nestas imagens derivam de diferentes combinações de bandas do sensor. Esta imagem foi obtida no dia 1 de Novembro de 1988 pelo mapeador temático do Landsat. A resolução espacial corresponde a 28,5 metros e 7 bandas diferentes (6 espectrais, 1 térmica).
As bandas espectrais são descritas do seguinte modo:
Banda 1: Azul
Banda 2: Verde
Banda 3: Vermelho
Banda 4: Infravermelhos próximos
Banda 5: Infravermelhos médios
Banda 6: Térmica (não disponível aqui)
Banda 7: Infravermelhos médios
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