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