Transformações Radiométricas
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Transformações Radiométricas
Comparação do desempenho de algoritmos de normalização radiométrica de imagens de
satélite
Bruno Xavier da SilvaGuilherme de Castro LeiteLeonel Fonseca IvoMatheus Silva VilelaRafael Avelar Alves Belém
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Introdução Vários fatores causam distorções
radiométricas de imagens obtidas por satélites.
Para algumas aplicações, correção de tais distorções é fundamental, apesar de complicada.
Para contornar o problema, usa-se normalização radiométrica ao invés de correção radiométrica.
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Normalização Radiométrica Normalizar radiometricamente duas
imagens é compatibilizar as amplitudes dos níveis de cinza dos elementos de imagem em cada banda espectral de uma série multiespectral de imagens.
O processo se inicia com a eleição de uma das imagens temporais como imagem de referência e a outra como imagem de ajuste.
A técnica consiste em determinar os coeficientes de uma transformação linear que, aplicada à imagem de ajuste, efetua a retificação desejada.
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Método RABIM O algoritmo proposto por Neto baseia-se na
informação mútua como métrica de similaridade. Tal informação é, dada a imagem de ajuste S e a de referência R:
onde r e s são os valores de intensidade dos pixels das imagens R e S, respectivamente. P R(r) e PS(s) são as distribuições de probabilidade de r e s em cada imagem, respectivamente, e PRS(r,s) a distribuição da probabilidade conjunta de r e s.
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Método RABIM A normalização da imagem de ajuste S é
feita através de transformações radiométricas sucessivas, cujos parâmetros são incrementados com base na informação mútua entre a imagem de referência R e a imagem de ajuste transformada S’.
Dada então a nova imagem S’’, o passo acima é repetido até se encontrar a máxima informação mútua entre as imagens. Usando-se tal valor, é possível obter a imagem de ajuste final.
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Método de Uniformização das Médias e Variâncias (UMV) Consiste em igualar as médias e
variâncias de duas imagens, através de uma transformação linear.
São calculados os parâmetros (ganho e offset) da função que, aplicada à imagem de ajuste, faz com que a imagem resultante tenha a mesma média e variância da imagem de referência.
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Método de Uniformização das Médias e Variâncias (UMV)
Onde μS, μR, σ²S, σ²R, são as médias e variâncias das imagens de ajuste e referência, respectivamente.
Para a imagem resultante S’ temos então:
S’= S * ganho + offset
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Método proposto por Elvidge Consiste em realizar a
normalização radiométrica utilizando uma transformação linear, calculada apenas sobre os pixels que tiveram pouca ou nenhuma mudança dos níveis de cinza.
Obtém-se o ganho e offset com base nesses pixels, sendo estes empregados para normalizar toda imagem de ajuste.
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Método proposto por Hall O objetivo deste método é normalizar
radiometricamente as imagens compensando as diferenças de calibração do sensor, atmosfera e de iluminação entre as imagens.
O algoritmo consiste em : Identificar conjuntos de pontos que tenham
pouca ou nenhuma variação de nível de cinza entre as imagens.
Normalizar radiometricamente a imagem usando uma transformação linear cujos coeficientes são calculados baseados nas médias dos conjuntos de pontos encontrados no passo anterior, para cada imagem.
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Avaliação Para avaliar os métodos, foi utilizada a
distância euclidiana média, calculada entre a imagem de referência e a normalizada.
onde M x N é o tamanho da imagem, x e y são a posição do pixel na imagem, n é o número de bandas, Ir e Ia são a imagem de referência e de ajuste. Quanto mais próximo de zero estiver o valor d, melhor será o método.
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Avaliação
Os resultados experimentais foram testados para dois conjuntos de imagens dos sensores Landsat-TM-5 e Landsat-ETM+.
O primeiro conjunto cobre a região de São Paulo, enquanto as imagens ETM+ cobrem a região de Delta do Parnaíba.
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Resultados A tabela abaixo mostra o resultado da
distância média euclidiana para os métodos. Pode-se perceber que os melhores resultados foram para os métodos de Hall e UMV. Tal avaliação também pode ser confirmada pelas figuras.
UMV RABIM HALL ELVIDGE
São Paulo
16,12 20,35 16,72 38,10
Delta Parnaíba
19,27 229,55 25,86 36,76
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Imagem de referência Imagem de ajuste
Resultados
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UMV RABIM
Resultados
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Hall Elvidge
Resultados
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Imagem de referência Imagem de ajuste
Resultados
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UMV RABIM
Resultados
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Hall Elvidge
Resultados