Análise quantitativa e qualitativa da técnica de fusão IHS aplicada a imagens do satélite Landsat8

LAÍZY DE SANTANA AZEVEDO

Abstract


A fusão de imagens pode ser definida como um modelo que combina imagens de diferentes características e espaciais para sintetizar uma nova imagem com melhor resolução espacial que uma imagem multiespectral original. Este trabalho apresenta os resultados da análise quantitativa e qualitativa das imagens fusionadas à técnica IHS (intensidade, maturação e saturação), sendo uma área de estudo do reservatório de Itaparica, Pernambuco. A Técnica foi Aplicada EM Imagens do Landsat8 ( Terra remoto por satélite Sensing), in the bandas 2,3,4,5 and 6 do sensor OLI foram utilizadas nas diferentes combinações de RGB e fusionadas por IHS com a pancromática de captação de imagens com melhor resolução espacial. A resolução espacial do Landsat é de 8 metros para uma imagem multiespectral e 15 metros para a imagem pancromática. Após o processamento, foram apontados como indicadores e medidas de segurança como: média, variância, correlação e IQI (relação de qualidade da imagem). O que é mais difícil de obter na qualidade das imagens, ou seja, um maior nível de posteriores ao aumento da resolução espacial. A análise de análise foi realizada com o melhor resultado para as bandas 2,3 e 4

Keywords


Processamento de imagem. Fusão de imagem. Transformação-HIS

References


Adami, M. et al. Fusão de imagens por IHS para melhorar a identificação de uso do solo em elementos amostrais. Disponível em: . Acesso em 20 jun.2018.

Aguiar, C. R.; Batistella, D. Análise das técnicas de fusão de imagens aplicadas ao satélite CBERS-2B (CCD-HRC). Simpósio Brasileiro de Sensoriamento Remoto (SBSR),2013, Foz do Iguaçu. Anais. São José dos Campos, INPE: 2013. Artigos, p0542. Disponível em: . Acesso em: 21 jun. 2018.

Candeias, A. L. B.; Barbosa, C.; Barbosa, E. Algumas considerações sobre o reservatório de Itaparica utilizando análise multitemporal. V colóquio Brasileiro de Ciências Geodésicas. Disponível em: http://docs.fct.unesp.br/departamentos/cartografia/eventos/2007_II_SBG/resumos/R_031.pdf. Acesso em 22 de ago de 2018.

Crósta, A. P. Processamento digital de imagens de sensoriamento remoto. São Paulo: Universidade Estadual de Campinas, 1992. 167 p.

Gonzalez, R. F.; woods, R. E. Processamento de Imagens digitais. 3ª ed. São Paulo: Pearson Prentice Hall, 2010.

Lopes, H.; Sobral, M. C.; Gunkel, G.; Candeias, A. L. B.; Melo, G. Análise espaço-temporal da clorofila-A no reservatório de Itaparica por meio de imagens Landsat-TM. Simpósio Brasileiro de Sensoriamento Remoto (SBSR),2013, Foz do Iguaçu. Anais. São José dos Campos, INPE: 2013. Artigos, p1096. Disponível em: < http://www.dsr.inpe.br/sbsr2013/files/p1096.pdf >. Acesso em: 24 jun. 2018.

Magalhães, I. A. L.; Quinto, V. M.; Pena, F. E. R.; Omena, M. S.; Chiba, M. L. Santos, A. R. Análise comparativa entre Técnicas de fusão de imagens de alta resolução espacial do satélite Quickbird. Caderno de Geociências, 2011. Disponível em: https://portalseer.ufba.br/index.php/cadgeoc/article/download/5479/4037. Acesso em: 15 de ago de 2018.

Meneses, P. R; Almeida, T. Introdução ao processamento de imagens de sensoriamento remoto. Brasília: Universidade de Brasília, 2012. 266 p.

Moreira, M. A. Fundamentos do Sensoriamento Remoto e Metodologias de Aplicação. Viçosa, MG: 3°ed. Viçosa - UFV, 2005, p. 250.

Pinho, C. M. D.; Rennó, C. D. Kux, H. J. H. Avaliação de técnicas de fusão aplicadas à imagem Quickbird. Simpósio Brasileiro de Sensoriamento Remoto (SBSR),2005, Goiânia. Anais. São José dos Campos, INPE: 2005. Artigos, p4225. Disponível em: < http://marte.dpi.inpe.br/col/ltid.inpe.br/sbsr/2004/11.22.20.14/doc/4225.pdf>. Acesso em: 09 Ago. 2018.

Silva, M. M; Candeias, A. L. B. Family Agriculture in Brazilian Semi-Arid. Reservoir and River Basin Management. M. Sobral & G. Gunkel (Eds.), 2006.

Telles Junior, M. A. B. G. Super-resolução de imagens de sensoriamento remoto. Tese (Doutorado em Geologia) – Instituto de Geociências. Universidade de Brasília, Brasília – DF, 2008.

Wald, L.; Ranchin, T.; Mangolini, M. Fuison of satellite images of different spatial resolution: assessing the quality of resulting images. Photogrammetric Engineering & Remote Sensing, v. 63, p. 691-699, 1997.

Wang, Z.; Bovik, A.C. A Universal Image Quality Index. IEEE Signal Processing Letters, v.xx, Mar. 2002. Disponível em: < https://ece.uwaterloo.ca/~z70wang/publications/quality_2c.pdf>. Acesso em 25. Jun. 2018




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Journal of Hyperspectral Remote Sensing - eISSN: 2237-2202