Publicado por: sadeckgeo | dezembro 9, 2015

Interpretando imagens

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Gostaria de conversar hoje sobre o aprofundamento do conhecimento de forma geral, para o desenvolvimento de um bom interprete. Sei que isso leva algum tempo e um amadurecimento científico que as vezes nos sobrecarrega, mas é de profunda importância para o bom desempenho de nossas atividades na área.

O procedimento de interpretação visual de imagens é considerado por muitos como um dos melhores métodos para se fazer uma “classificação” ou obter informação. É óbvio que muitos também discordam dessa afirmação, pois como pode um interprete ser melhor que um algoritmo treinado ou com suporte às informações estatísticas da imagem para tal atividade?! Não podemos esquecer que por trás de uma classificação supervisionada temos um interprete que adquire as amostras e em uma classificação orientada a objeto também.

Você pode ler sobre classificação nessas postagens que fiz (Clique aqui)(e aqui).

O que precisamos ter em mente é que tanto para aplicar uma classificação supervisionada, quanto para fazer uma classificação visual, o interprete precisa ter um amplo conhecimento de todo o processo que nos levou à imagem, que passa pelo estudo da radiação eletromagnética (REM) e a interação dela com os alvos, isso quer dizer, ter um conhecimento físico, químico e biológico dos alvos, além das relações entre eles. E na verdade não é só saber que isso existe, mas ter um profundo conhecimento dessa etapa. Por exemplo, saber como se comportam plantas do tipo C3 e C4 para identifica-las em uma imagem e poder definir uma classe de pastagem ou vegetação secundária.

Com isso, é necessário, fundamental e extremamente importante entender os comprimentos de onda e o posicionamento deles para podermos extrair as informações procuradas na imagem, saber qual a cor representará o que procuramos e o porquê. Saber como trabalhar com esses comprimentos de onda, tendo o entendimento da REM, para geração de produtos como o NDVI, NBR, SAVI e outros, para ressaltar algumas características dos alvos. Entender como os alvos estarão representados em forma, textura e contexto, isso é muito recorrente nos artigos que tratam de interpretação.

Outra etapa ligada a todo esse processo, é entender a matemática por trás dos algoritmos computacionais que nos levarão ou nos ajudarão a ter mais facilidade na obtenção das informaçoes vindas das imagens, já que podemos amplificar suas características com as operações matriciais. Por exemplo, uma análise de principais componentes, o uso de uma transformação  de Tasseled CAP e entre outros.

Agora, se você, além de tudo isso ainda tiver um excelente conhecimento político, econômico, histórico e cultural sobre a área em análise e conseguir pensar em tudo isso em frações de segundos, você será um J.A.R.V.I.S da interpretação de imagens.

Espero ter aguçado o interesse por essa area, eu diria, mais teórica do sensoriamento remoto e da ciência em geal, e aguardo os comentários e acrescimos à essa postagem.

Referências:

LORENZZETTI, J. A. Princípios físico de sensoriamento remoto. São Paulo: Blucher, 2015. 293 p. ISBN 978-85-212-0835-8.

REES, W. G. Physical principles of remote sensing. Cambridge University Press, 2013.

Lillesand, T., Kiefer, R. W., & Chipman, J. (2014). Remote sensing and image interpretation. John Wiley & Sons.

http://www.revistas.usp.br/geousp/article/viewFile/74230/77873

http://mtc-m16.sid.inpe.br/col/sid.inpe.br/marciana/2005/01.06.13.32.23/doc/cap14.pdf


Responses

  1. Olá, gostaria de saber onde posso baixar os dados do censo 2010 em formato dbf.

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