Aula 10

25 Novembro 2016, 10:00 • Francisco Andrade

Desenvolvimento do projecto de grupo- elaboração do mapa temático final:

- selecção final de classes/unidades, sua identificação, afinação e sobreposição

- sub- e sobreclassificação – significado, aspecto visual e implicações a nível da qualidade e usabilidade do mapa

- critérios para a resolução de sobreposições de classes – possibilidades e análise de situações concretas

- elementos gráficos adicionais: grelha coordenada, escala gráfica, orientação, legendas

- avaliação da precisão do produto final, com base nos pontos de controlo lidos no terreno (ou no GE, na ausência de pontos para a área de trabalho utilizada), para classes/unidades seleccionadas

Aula 9

24 Novembro 2016, 08:00 • Francisco Andrade

Importação de dados vectoriais (pontos lidos no terreno c/ receptores portáteis de GPS) para o software IDRISI e sua sobreposição a camadas matriciais/raster (imagens):

- descarga de dados com recurso ao software Google Earth

- conversão do sistema de coordenadas: Lat/Lon (WGS 84) para UTM, sector local

- visualização dos resultados c/ sobreposição a diferentes imagens: bandas individuais, compósitas, resultados de classificações

Avaliação da precisão de um mapa temático - as perspectivas do produtor e do utilizador e a precisão global do produto; a matriz de erro - princípios, construção/cálculo e interpretação

Aula 8

23 Novembro 2016, 08:00 • Francisco Andrade

Classificação supervisionada da área de trabalho - classificação rígida, com conhecimento prévio (mesmo que apenas parcelar) da distribuição no terreno de um conjunto restrito de unidades alvo:

- a área de treino - objectivo, definição e delimitação, enquanto amostra representativa e significativa de cada uma das unidades alvo de processo

- critérios de reconhecimento e de delimitação - selecção de bandas espectrais (ou conjuntos de) mais relevantes

- a assinatura espectral de uma área de treino – homogeneidade (uni- vs. multimodalidade) e caracterização estatística (distribuição de NDs, médias e desvios-padrão por banda)

- comparação, gráfica e numérica, de assinaturas espectrais de áreas de treino correspondentes a diferentes unidades (médias, desvios-padrão e variabilidade)

- o classificador de distâncias mínimas (à média) - princípio geométrico de funcionamento (a distância pixel-assinatura espectral de uma área de treino):

a. definição de distâncias limite de classificação e nível associado de generalização; unidades de medida: distâncias brutas e normalizadas; utilização de distâncias expressas em unidades de desvio-padrão e carácter probabilístico da classificação associada

b. análise e comparação de resultados

c. afinação de assinaturas espectrais – redelimitação/redistribuição das áreas de treino

d. reconhecimento e qualidade das classes formadas (com significado informativo homogéneo) – análise visual por sobreposição com imagens específicas

Aula 7

22 Novembro 2016, 08:00 • Francisco Andrade

Classificação de imagens digitais multiespectrais:

- a assinatura digital de um pixel - sua posição num espaço euclidiano de dimensão n (nº de bandas na correspondente assinatura espectral)

- similaridade entre pixels - paralelo entre similaridade espectral (de assinaturas espectrais) e similaridade informativa; dicotomia entre classes (espectrais) e unidades no terreno (tipos de coberto/de ocupação/de paisagem)

Classificação automática da área de trabalho: classificação rígida, sem pressupostos de partida - sem conhecimento prévio do terreno:

- o classificador de k-médias - princípio geométrico de funcionamento:

a. tipos de inicialização/"sementeira"

b. selecção de bandas mais relevantes

c. controlo do processo por critérios de convergência - nº de iterações e limite de migração de pixels entre classes

d. análise e comparação de resultados

Da classificação abrangente (de toda a áera de trabalho) à identificação e selecção de classes “com significado” – unidades no terreno:

- restrição da área a classificar através do uso de máscaras

- reclassificação - agrupamento de classes e subclassificações

- selecção de classes de interesse (com significado informativo homogéneo)

- início da construção do mapa temático final

Aula 6

21 Novembro 2016, 08:00 • Francisco Andrade

Elaboração de novas imagens máscara – emerso/imerso – a partir de conjuntos de bandas (IVs próximos e médios NIR e SWIR):

- operações numéricas e lógicas entre bandas

- natureza dos ND nas imagens resultantes (inteiro vs. real)

- transformação de NDs em imagens digitais

- comparação, visual e quantitativa das máscaras obtidas

- índices de vegetação – significado e exploração – o Normalized Difference Vegetation Index (NDVI) enquanto índice de actividade fotossíntética/proxi para biomassa fotossintética

- os ND enquanto medidas de intensidade de radiação ao nível do sensor e não de reflectância do terreno – implicações para o cálculo, análise e interpretação de índices de vegetação; a correcção de nível L1T nas imagens Landsat

- cálculo e cartografia do NDVI para a área emersa da área de trabalho seleccionada pelos diferentes grupos – construção e aplicação de máscaras binárias em imagens digitais “reais” (NDs reais)