Publicado por: sadeckgeo | novembro 16, 2010

Modelo Linear de Mistura Espectral – TerraView 3.6

O modelo linear de mistura espectral tem sido bastante usado para estimativas de vegetação e interpretação de imagens voltadas para a questão do desflorestamento. Essa técnica foi desenvolvida com o intuito de poder estimar a proporção de cada componente da mistura (Solo, Sombra e Vegetação) dentro de cada pixel, pois dependendo da resolução espacial, teremos vários alvos irradiando a energia eletromagnética em um mesmo pixel. Então em síntese, o MLME serve para que eu possa dizer qual das 3 frações é mais representativa dentro de cada pixel.

Outros fatores importante para se levar em consideração a respeito dessa mistura espectral são os efeitos atmosféricos, que podem ser corrigidos com outros processamentos, os efeitos topográficos, que tornam a superfície irregular ocasionando uma diferença nos níveis de iluminação, além de alguns elementos do próprio sensor, como na questão da geometria de aquisição.

Lendo o livro do professor Shimabukuro, atentei-me que até mesmo a geometria das copas das arvores e a disposição das folhas se tornam importantes para a mistura espectral.

É importante ressaltar que o processamento do MLME não exclui o uso dos índices de vegetação e é uma boa contribuição para os algoritmos de classificação, neste sentido, variantes do MLME vêm sendo aplicadas com sucesso no mapeamento de espécies vegetais, áreas degradadas e mineralógicas.

Fonte de estudo sobre MLME:

Ferreira,M.E. 2003. Análise do modelo linear de mistura espectral na discriminação de fitofisionomias do Parque Nacional de Brasilia (bioma Cerrado). Dissertação de Mestrado, Instituto de Geociências, Universidade de Brasília. Publicado na Internet em http://www.unb.br/ig/posg/mest/Mest172/ disponível em 07/06/2008

SHIMABUKURO, Y. E.; MELLO, E. M. K.; MOREIRA, J. C.; DUARTE, V. Segmentação e classificação da imagem sombra do modelo de mistura para mapear desflorestamento na Amazônia. São José dos Campos: INPE, 1997, 16 p. (INPE-6147-PUD/029).

Sensoriamento Remoto no Estudo da Vegetação
Autores: Flávio Jorge Ponzoni e Yosio Edemir Shimabukuro

 

Links relacionados:

Correção Atmosférica FLAASH – ENVI

Correção Atmosférica – ENVI 4.5

Composição Colorida – TerraPixel

SNIC Tuts

Classificação Supervisionada – ArcGIS 9.3

About these ads

Responses

  1. Olá, Sadeck!
    Estou aplicando o MLME em imagens MODIS (MOD13Q1, bandas MIR, NIR, RED) para gerar imagens-fração de café, solo e água/sombra. Nessas imagens-fração, a proporção dos componentes deve ficar entre 0 e 1, não é? Já fiz vários testes (com e sem restrição) no Envi, mas os resultados não estão satisfatórios. Alguns valores nas imagens-fração aparecem negativos (solo e água) ou maiores do que 1 (café). Você saberia me dizer o motivo desse erro ou tem alguma dica sobre isso?

    Muito obrigada e parabéns pelo blog! Sempre ajuda!!

    • Olá Mª Angélica,
      Sua imagem está com correção atmosférica? Me passe o link de uma delas pra eu dar uma olhada.
      Obrigado!
      T+

      • Olá, Sadeck!
        As imagens MODIS já são baixadas com correção atmosférica.
        Depois de muiti procurar, eu encontrei um material que explica como faz para corrigir esses valores.
        Muito obrigada pela atenção!!!

      • De nada Maria Angélica,

        Qualquer coisa estamos por aqui!

        Um abraço.

  2. Olá Sadek, tudo bem?

    Você teria a referência da figura que utilizou para ilustrar o pixel com a mistura dos elementos vegetação, sombra e solo?

    Abraços

    • Olá Juvenal,

      Fui eu mesmo que fiz a figura… se quiser referencia-la pode usar o link do blog!

      Um abraço.

      • Obrigado Sadek!

        Abraços


Deixe uma resposta

Preencha os seus dados abaixo ou clique em um ícone para log in:

Logotipo do WordPress.com

Você está comentando utilizando sua conta WordPress.com. Sair / Alterar )

Imagem do Twitter

Você está comentando utilizando sua conta Twitter. Sair / Alterar )

Foto do Facebook

Você está comentando utilizando sua conta Facebook. Sair / Alterar )

Foto do Google+

Você está comentando utilizando sua conta Google+. Sair / Alterar )

Conectando a %s

Categorias

Seguir

Obtenha todo post novo entregue na sua caixa de entrada.

Junte-se a 1.117 outros seguidores

%d blogueiros gostam disto: