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Cores Representações e Transformação

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Video 1
Nós vamos ter em representações de cores e transformações sob este curso remoto de sensoriamento. Apesar de ser um no nosso tempo de escola estudamos tudo isso, mas no processamento digital de imagens, o conceito de cor hue e ou cores é muito importante. E, portanto, eu pensei que só para você saber rever essa coisa toda nós vamos passar muito rapidamente sobre esse aspecto. São características de cores e aplicações em sensoriamento remoto porque muitos produtos novos podem ser gerados uma vez que entendemos as coisas básicas sobre as cores. Então, há 3 características de cor que é primeira delas é hue outra é o brilho ou intensidade ou luminosidade do objeto e a luminosidade do objeto e terceira é a saturação. E por exemplo hue hue também chamamos para cores, então, cores diferentes tentam relembrar o disco Newton.E em Newton desk na periferi, todas essas cores estavam ali 7 cores. E o brilho varia de centro do disco em direção à periferia e a saturação também vai entrar entre. Portanto, é assim que na parte visível do EM é espectro quando vemos que todas estas 3 cores desempenham papel muito importante. E como você pode ver que a cor azul vem em primeiro lugar e é bastante separada com a cor verde e vermelha. Por isso, em sensores máximos de sensoriamento remoto estão na parte visual do espectro EM. E sensores de altíssima resolução, mesmo 40 ou 60 centros de resolução de centimetro também estão localizados nesta parte do espectro EM, por isso é muito importante. Agora, eles disseram cubo de cor que eu gostaria de passar algum tempo nisso enquanto discute esta corcubo. Se você vê no final que é onde o preto está marcado e que é o canto extremo do thecube que é o mais escuro. E que um é o preto e que nesse canto apenas diagonalmente oposto está o branco que se localiza aqui. Agora, e lá vai você saber mais 6 cores na outra esquina, então total 8 cantos estão lá, então mais 6 cores. Então, se eu pegar então aqui estamos tendo vermelho, então aqui estamos tendo azul e então aqui estamos tendo verde. Agora 3 mais restantes e eles são ocupados por cor ciana, então uma diagonal oposta na mesma superfície que é cor magenta e depois cor amarela. E por que isso isso significa, um acesso diagonal de preto ao branco basicamente representa a intensidade ou o brilho. E se você puder imaginar um cubo ou melhor cone dentro deste cubo então você descobriria que o você sabe que a base do cone terá todo o uso. E você sabe que o vértice do cone ou a parte inferior do cone terá a cor preta em cima você teria a cor branca. Eintensidade vai variar de centro do disco na base longe da periferia o que eu também posso demonstrar através desta. Por isso, novamente o mesmo cubo, agora as cores foram removidas apenas o nome das cores foi mencionado em suas respectivas cores. E se eu levar esse cone um cone dimensional de 3 para fora do cubo, isto é o que eu estava mencionando. Essa intensidade vai variar deste fundo ou ápice do cone para o thecentro. Então, este é o preto e aqui você está tendo a cor branca você vai variar ao longo desta periferia como esta. Por isso, essa é a hue e a saturação é de centro para longe em direção à periferia. Por isso, essas 3 coisas 3 características das cores são muito importantes especialmente quando lidamos com os compósitos de cor, compósitos pseudo coloridos ou imagens emergentes. E aí nós em projeto de processamento de imagem digital em reprojeto esses aviões que estão se encaixando nesta. Por exemplo, se eu puder pegar um avião que é vermelho, verde e azul e como você pode ver este avião é este. Assim, se uma imagem que está usando esse esquema de cores aditivas que é BGR ou azul verde vermelho, eu posso reprojetar essa imagem em outro plano que é ciano, magenta e amarelo. E transmissões para trás e para frente também são possíveis e isso vai nos permitir criar novos tipos de produtosatravés do processamento de imagens de imagens de satélite. Por isso, vamos ser claro, discutindo esta parte, agora novamente algo muito básico que estudamos muito cedo um tempo de escola. Que o que você sabe, essa combinação RGB que é destes 3 disco estão lá vermelho, verde, azul. E aí eles gostam de vermelho e verde faz um amarelo e então este vermelho e azul faz o seu cyan. E então isso faz com que o verde e azul faça ciano e vermelho e azul faz magenta.Então, como por, então este é um esquema de cores aditivas em compósitos de cores falsas padrão, utilizamos esses esquemas de cores aditivas. Todos os dispositivos de exibição se é um monitor de computador, sua tela móvel ou uma projeção, cada um desses dispositivos estão usando esquema de cores aditivas. Considerando que todos os seus dispositivos de impressão eles utilizam o outro esquema que é esquema de cores subtrativas que é ciano, magenta e amarelo que é subtrativo. Então, que nós vamos e como eu já lhe disse que de um avião que é o avião RGB, eu posso reprojetá-lo dentro daquele espaço calórico para CM por CM por K também, que é k para preto. E assim, da mesma forma eu posso criar novos produtos que de outra forma não são possíveis e esses novos produtos são muito, muito úteis no processamento digital de imagens. Por isso, mistura de cores aditivas ou esquema de cores aditivas que é seguido que é final estes são você sabe como cores complementares vermelho e ciano, verde e magenta e azul e amarelo que você também pode ver na figura lateral direita. E branco significa que todo esse vermelho ciano vermelho + cyan = vermelho + azul + verde que faz branco, que você também pode ver dentro deste. Por isso, adições de cores, há certas regras e que este disco de 3 cores explica com bastante facilidade. E muito rapidamente eu também vou para esse esquema de cores subtrativas que é usado pela impressão e é por isso que o pigmento está lá. Se você vir um jornal que a gente recebe todos os dias, se você ver ema parte inferior daquela página, você acharia 4 pontos cyan, magenta, amarelo e preto. Esses pontos são usados basicamente para calibrações para saber se todo fluxo desses pigmentos está entrando na impressão desses jornais ou não. Então, isso mostra claramente que enquanto a impressão eles usam esse esquema de cores subtrativas. Novamente estas são também as cores primárias cyan, magenta, amarelo, cores complementares podem ser vermelho e ciano, verde e magenta e azul e amarelo. E quando dizemos preto então todas essas cores estão lá então ele faz preto. Em dispositivos de impressão, porque por que desperdiçar cores, então, há um cartucho separado. Assim, sempre que você abrir uma impressora de cores se ela é um jato de tinta ou laser, você acharia que há 4 cartuchos, uma curva. Um é para cyan, outro é para magenta, depois amarelo e depois mais um é para o preto. Assim, sempre que pedir impressora para imprimir uma impressão em preto e branco, então ela não usaria as cores que usará apenas cartucho preto e imprimir no fundo branco apenas a fim de salvar essas coisas, assim o esquema C M by k é usado por dispositivos de impressão. Agora este é o círculo Newton disco ou Newton color e este em nosso tempo de escola, foi colocado em uma como roda e quando usamos para girar, usamos para obter uma cor completamente branca através de vinda deste disco. Mas a condição é que a cor deve variar assim o que é mostrado aqui. Se eles forem completamente marcados separadamente e mesmo a qualquer velocidade que você gire, você não conseguirá ver cor branca. Então, isso é muito importante aqui, novamente esses 3 componentes vão interpretar o papel hue, saturação e cor. O nosso brilho de intensidade, dispositivos de impressão que já mencionei e que seguem os esquemas de cores subtrativas. Existem 3 eixos existem ciano, magenta e amarelo, Recheia o um avião dentro daquele cubo de cor sobre o qual as coisas estão sendo projetadas. Por isso, o que você vê na sua tela, geralmente isso não vem através dos dispositivos de impressão. Porque há uma transformação do avião RGB de domínio RGB para o avião da CMYK. Então, é por isso que o que você vê não é o que você recebe, ele depende das configurações de sua tela também. Então, um tem que ter cuidado quanto ao que esperar de um aparelho de impressão. Se alguma dessas cores for classificar em seu dispositivo de impressão novamente você não obterá o que você espera. Então, esse esquema CMYK é usado por dispositivos de impressão. Agora, é possível como você sabe que transformação seja de RGB para CMYK ou reverso também é possível. Então, se eu quiser ter ciano então 255 menos em caso de 8 bits cenário estamos falando. Na maior parte das nossas discussões de processamento de imagens digitais, estaremos tendo esses cenário, cenário de 8 bits. Isso significa que os valores estão variando entre 0 a 255 total de 256 rótulos. Então, por menos amarelo e depois vocêusa isso uma constante e aí você fica com essas cores cyan, magenta, amarelo. Como você pode ver que essas transformações também não são totalmente você sabe transparente. E, por isso, às vezes o que você vê em sua tela você não passa pela impressão, de modo que um tem que estar ciente sobre esta parte. Agora, há vantagens e desvantagens e no geral alguém quando usamos o RGB foraem dentro desse cubo de cor que é um esquema de cores aditivas. Os parâmetros primários são as cores vermelho, verde e azul estão lá e usam para exibição aqui. E ele é mas, desperdiçando largura de banda se vamos para você sabe ponto negativo disso. Se nós vamos para CMYK que é esquema de cores subtrativas 4 coisas primárias cyan, magenta, amarelo e preto. Ele é usado nos dispositivos de impressão e funciona em mistura de pigmentos etc. Por isso, esquema de cores subtrativas é usado por dispositivos de impressão, RGB ou esquema de cores aditivas é usado para exibição.  
Video 2
Agora, chegamos à nossa conexão real com o processamento digital de imagens e criando uma cor composta ou composto de cor falsa ou composto de cores reais. E como você sabe que 3 cores nós exigimos para criar um composto de cores. Neste exemplo todos os 3 RGB são G e B são mostrados aqui e então eu posso fazer uma cor composta algo como este. Ora, este é um verdadeiro porque aqui esta não é cor falsa e, portanto, não estou a ver a vegetação aparecendo como cor verde. Então, se eu estou tendo essa escolha, se um em dados multispectral seeu sou um monte de bandas. Em seguida, é possível criar uma cor quase real, verdadeiramente não é cor real, mas perto de compósitos de cor real. E com finalidades de má interpretação, é sempre bom usar um composto de cores falsas. Como a vegetação vai sair muito claramente, os corpos d' água sairão muito claramente e outras características também você pode distinguir facilmente e as interpretações se tornam muito mais fáceis. Então, é na prática padrão que criamos um composto de cores falso padrão para interpretação de imagem. Claro que as classificações e outras coisas também podem ser realizadas em compósitos de cor próxima ou compósitos de cores falsas não um problema. Em algum momento as pessoas também usam palavra que a cor verdadeira, novamente não é exatamente a cor verdadeira que está perto de verdadeiros compósitos de cores estão lá. Mas, ainda assim, se muitas bandas estiverem disponíveis, como nos sensores Landsat TM ETM +, então essas combinações são possíveis. Agora, estarei mostrando alguns exemplos de como podemos criar ou explorar esse espaço de cores e brincar com isso e poder criar um novo produto. Então, o exemplo que eu vou ter é um 2 imagens da mesma área e elas estão perfeitamente registradas. Então, que eles vêm top uns dos outros tendo 2 diferentes de resolução espacial IRS-1C que está com resolução de 5,8 metros. E LISS 3, IRS uma vez que você LISS 3, mesmo satélite mas sensores são diferentes e esta resolução espacialé de 23,5 metro. Então, mas o IRS LISS 3 é multispectral, é por isso que a FCC é mencionada aqui e esta é PAN, portanto, esta é pancromática. No entanto, a imagem do PAN está tendo maior resolução espacial demas uma imagem LISS 3 está tendo maior resolução espectral, existem atualmente nas bandas FCC 3 lá. Então, qual o objetivo de trazer cores em resolução de 5,8 metros fazendo essa técnica de mesclagem ou fusão de imagem. E por isso podemos criar um produto a 5,8 metros de resolução e isso também na cor e que eu também estarei mostrando. Então, estes são os passos, o simples passo um tem que seguir, as 2 imagens de entrada que eles têm que ser co-registrados, então eles se encaixam uns com os outros. E aí você pega essa imagem registrada e fica como uma separada enquanto essa FCC que registrou FCC, ela é dividida em 3 componentesda RGB para o HIS. Como dito no quando estávamos discutindo cubo de cor, que eu posso projetar da RGB para a CMYK. E mais um avião, eu posso tocar que eu ajuste que ele representa a intensidade hue e saturação, isso também é possível. Então, eu posso projetar meu avião RGB ou RGB imagem em um novo avião que é a intensidade de IHS hue e saturação. Então, eu vou ter quando eu dividir essa imagem do RGB, eu estarei novamente tendo 3 imagens, uma é para intensidade outra é para hue, outra é a última é a saturação. Agora, essa imagem de intensidade que está vindo da FCC é lançada aqui e ela é basicamente substituída pela imagem PAN registrada. Então, alcançamos e a imagem de hue e imagens de saturação são tomadas como ela é, porque novamente eu vou criar um composto de cores RGB ou falso. Então, agora uma transformação atrasada do IHS para RGB é feita. E quando eu faço isso porque essas imagens já estão encorpadas e, portanto, eu crio uma imagem de mesclagem que está tendo a qualidade tanto das imagens, PAN e LISS 3. PAN, eu vou repetir novamente é ter maior resolução espacial lá é que a LISS 3 está tendo alta resolução espectral. Então, eu quero um produto que deve ter uma alta resolução espacial, bem como alta resolução espectral e por esse processo de fusão ou fusão de imagem podemos alcançar essa coisa. Vou mostrar agora alguns produtos também é isso que eu estava mencionando sobre isso o disco. E a saturação de hue eu posso projetar intensidade I, H é hue e saturação é daqui de centro para longecomo as cores estão saturadas. Então, por isso, é assim que através desses vetores, eu posso obter todos esses valores e é assim que as transformações podem ser alcanadas. E agora esta é imagem de entrada que está tendo resolução de 5,8 metro, e isso vem de PAN, preto e branco, claro que caneta cromática significa preto e branco aqui. Agora, estou tendo um composto de cor falsa, mas ele está em resolução de 23,5 metros. Então, isso é cor mas em baixa resolução espacial e esta é a imagem PAN mas em alta resolução espacial. Por isso, agora produto o que se vê é ter alta resolução espacial assim como cores. As cores não são exatamente como o que temos visto na FCC, mas algum ajuste pode ser feito em quase mesmas cores podem ser alcanadas. Aqui você pode não ser capaz de ver aquela melhora que se deu naquele composto de cores falsas. ut deixe-me fazer uma parte desta e esta é a Delhi golf tribunais, como você pode ver que uma imagem LISS 3 não está mostrando que os tribunais de golfe muito claramente, todos os furos de 18 buracos estão lá uma quadra de golfe padrão e você não vê todos esses buracos muito claramente. Mas quando vamos para a imagem do PAN em 5,8 meterresolução, estou vendo esses furos e trilhas muito claramente, mas é em preto e branco, portanto, a imagem lateral direita é a imagem de mesclagem. Agora estou vendo em cores assim como em alta resolução espacial. Assim, basta tocar dentro desse espaço de cor, cubo de cor, eu posso criar novos produtos usando 2 imagens do ter uma resolução espacial diferente e uma resolução espectral. E eu posso criar um produto de fusão que é muito mais útil então separadamente estes 2 produtos. E isso é o que o conceito de espaço de cores é usado diretamente aqui, para criar esses produtos. Quando desenvolvemos essa imagem essa imagem o que você está vendo aqui também e junto com o artigo foi publicada como um artigo de capa de capa por mim no ano de 99. E desde então as pessoas adotaram esse esquema ou essa forma de criar magos fundidos ou mesclar e criar um novo produto que está vindo do conceito de espaço de cores. lhe dará mais um exemplo, em vez de mesclar 2 imagens, pode-se também mesclar mapa uma imagem e para certo projeto isto é o que foi feito. Então, o que você está vendo aqui é na maior escala um mapa digitalizado, que também está em cores. E isto é 1968 porque queríamos estudar a detecção de cadeia, o que se deu em termos de vegetação ou invasão é o lago Dal deSrinagar, Caxemira. E assim conseguimos um mapa confiável de curso a partir de pesquisa da Índia de 1968. E então nós tínhamos uma imagem de satélite, então isso é 30 anos diferença, 1998 que era 1968. Então, esta é a imagem LISS 3 e esta é a banda 3, porque este é canal infravermelho e a vantagem aqui que eu queria ter o corpo de água muito claramente. Por isso, porque em água infravermelha que a radiação infravermelha é completamente absorvida pela água e, portanto, obtemos assinatura negra de bodias.Assim, os corpos hídricos podem ser distinguidos no canal infravermelho. Agora, usando isso, estes 2 insumos um é este mapa que está na cor esta imagem. Eu poderia criar um produto, produto novo e que chamamos de pseudo cor transformar imagem não uma cor falsa, não uma mescla mas é uma cor pseudo, por que pseudo cor. Como você sabe que esta imagemde 1998 foi atribuída cor vermelha e 2 componentes deste mapa colorido nós somos atribuídos cor verde e azul. Então, quando você volta para o IHS para uma transformação RGB, então você recebe esse tipo de produto. Agora, isso tornou-se muito útil para um determinado projeto que queríamos mostrar que onde o encroachamento se deu. Por isso, como nesta parte e perto do portão Dal ou na parte norte do lago. Por causa da agricultura ou você conhece a poluição no rio em vegetação e assim por diante. Mais adiante também notamos que, em 30 anos, o canal que usa para se conectar e o lago Nigeen e Dal foitambém encalado ou bloqueado. Assim, embora nenhuma navegação de Circar como foi possível em 1998 ou mais adiante. Então, se alguém gostaria de restaurar a forma e o tamanho de 1968 status de lago Dal, então estas são as áreas onde esse encenamento se deu. E essas são as áreas que deveriam estar limpas, para que possamos atingir o status de 1968 ’ tem parte de blowup estão lá. Este é o mapa e apenas um componente fora da cor, esta é uma imagem de satélite no meio.E o mar está do lado direito é a saída acabar, como você pode ver que esta parte vermelha aqui o que você está vendo o que eu vou fazer é marcar aqui como amarelo. E esta é a parte que foi encenada em 30 anos, mais este canal também foi bloqueado. Há mais alguns canais que foram bloqueados. Por isso, a cor vermelha está mostrando as mudanças que tem ocorrido em termos de vegetação dentro desse corpo de água. Mais uma é a parte norte, novamente você pode ver que aqui também você pode visualizar que a vegetação veio para cá. É por isso que está dando alta refletância no canal infravermelho e quando você cria um mapa de mesclagem, imagem mescla produto totalmente um novo conceito e aí você consegue uma marcação clara de invasão de encroachment. E se quisermos restaurar então essas são as áreas devem ser limpas. Novamente este trabalho também veio como um artigo de capa de página em International journal of remote sensing. O motivo pelo qual eu estou todo mostrando isso, o propósito aqui de como você pode realmente jogar em seu processamento digital de imagem softwares ou de edição de fotos softwares com essas imagens. Uma vez que você entende o conceito de espaço de coresinteiro, então essa peça é possível e você pode criar novos produtos conforme seus requisitos. Porque muitas vezes você sabe que as abordagens convencionais podem não produzir esses resultados que são úteis. E também você sabe aceitável para os tomadores de decisão porque os tomadores de decisão estão em busca de um propósito diferente. Afinal, por que tudo o que estamos fazendo é criar você sabe alguma plataforma para melhores decisões. E para isso esse conceito de espaço de cores é muito importante.  
Video 3
Mais um exemplo que estarei mostrando, novamente, isso está relacionado com detecção de cadeia há 2 imagens de um pré-terremoto. Houve terremoto em Chamoli em março de 99 em 29 de março de 99. Por isso, por sorte tivemos uma imagem de nossos dados de canal único de IRS-1C satélites pan-cromáticos. E de 26 de março apenas 3 dias antes do terremoto. E quando satélite estava na órbita adjacente tinha as capacidades para conduzir. Isso significa que se um pode inclinar a câmera e a câmera foi inclinada e a mesma área foi novamente olhada pelo mesmo sensor de mesmo satélite.E que é em 31 de março que está novamente em 3 dias após o ou antes 2 dias após o terremoto. Por isso, há apenas 5 dias de diferença entre 26 de março a 31 de março e em entre no dia 29 de março ocorreu o terremoto. Agora, queríamos mapear exatamente onde ocorreram deslizamentos de terra de indução de terra. E quando você volta a usar aquela técnica de transformação de pseudo cor porque para imagem de cor você requer 3 imagem, 3 bandas, 3 canais, mas aqui eu estou tendo apenas 2. Então, o que nós fizemos, nós designamos para a imagem pós terremoto, atribuímos a cor vermelha e para a imagem de pré terremoto para azul e verde, atribuímos imagem de pré-terremoto. Então, essa imagem no lado esquerdoque é a imagem de pré-terremoto foi repetida duas vezes para verde e azul. Enquanto que para o canal vermelho a imagem do terremoto pós terremoto foi mantida e por isso você pode criar uma saída algo assim. Onde todas essas cores vermelhas na imagem estão mostrando as mudanças que ocorreram entre esses 5 dias e esperemos que sejam induzidas por aquele terremoto. Então, podemos atribuir muito confiantemente que isso seja por causa dos fenômenos de terremoto que ocorreram entre essas 2 datas. E já que estas são imagens digitais, assim você pode mascarar tudo, exceto a cor vermelha, cor vermelha brilhante e é isso que ela é feita. Então, exatamente o quanto de área estava envolvida no deslizamento de terra que pode ser visto ou que pode ser mapeado com muita precisão. Assim, e as áreas que estão a ter cor branca estão a mostrar nenhuma alteraçãoque não significa alterações em termos de reflexão. Porque quando ocorre deslizamento de terra, o que quer que seja a superfície superior pode estar tendo vegetação ou grama ou que as coisas estão todas desenraizadas. E superfície fresca,material fresco é exposto e o você sabe que o brilho vai aumentar. E, portanto, como você pode ver no post que essas áreas se tornaram relativamente tendo altos valores de pixels em comparação com a imagem de pré-terremoto. Assim, em vez de parecer 2 imagens simultaneamentee ver as mudanças, podemos fazer processamento de imagem digital. Podemos fazer a transformação da cor, a transformação de pseudo cor cria um produto que é tudo em apenas uma única imagem. Mais um exemplo do mesmo terremoto do deslizamento de terra que do lado esquerdo, você está tendo o pré-terremoto, no lado direito novamente você está tendo imagem de terremoto pós-terremoto. E quando criamos um PCT. É assim que se consegue, por isso há páginas brancas que estão a dizer que não ocorreu qualquer alteração entre esses 5 dias. Isso significa que esses deslizamentos de terra já eram parte branca existente, enquanto que a parte vermelha está dizendo que é isso que as mudanças ocorreram entre esses 5 dias. Então, dessa forma, ele se torna um produto muito exclusivo para exatamente mapear área afetada por deslizamento de terra ou também se você quiser, você pode saber quais foram o deslizamento de terra existente e quais foram os induzidos pelo terremoto. E da mesma forma novamente quando descobrimos que esta é a nova técnica que desenvolvemos especialmente para avaliar a mudança induzida por um terremoto ou deslizamento de terra induzida pelo terremotoo submetido ao diário e ele é aprovado como um artigo de capa de página novamente em revista internacional de sensoriamento remoto. Da mesma forma, a mesma técnica também foi usada mais tarde em outros terremotos também. E isso foi no terremoto POK Paquistão ocupou o terremoto da Caxemira. E como se pode ver no centro imagem é a imagem de esquerda é a imagem do pré-terremoto o centro imagens a imagem do terremoto póse a imagem certa é a pseudo cor transformar. Novamente as patches vermelhas estão mostrando as mudanças em termos de reflexão e isso significa que estão mostrando as mudanças de novos deslizamentos de terra. Não só essas imagens estão contando o novo deslizamento de terra mas o padrão que eles estão seguindo em uma linha e esse geólogo de linha vai inferir como uma falha. Isso é exemplo do terremoto do Burj em uma altíssima resolução de imagens desobre isso. E mesmo as mudanças que ocorreram em nível domiciliar também podem ser detectadas usando tal técnica. Mais um exemplo do terremoto de Burj e novamente esta foi a primeira vez que o sensoriamento remoto via satélite se envolveu para mapear liquefação que é um núcleo de fenômenos sísmicos. O principal objetivo aqui é mostrar para que como essa pseudo cor ou conceito de espaço de cores pode ser utilizar para mapear várias mudanças que possam ser induzidas por um terremoto ou inundações ou qualquer desastre natural ou até mesmo manfeitos. Aqui a liquefação o que você está vendo aqui os novos corpos d' água por causa da liquefação eles vieram. E tivemos as imagens de 4 de janeiro e 29 de janeiro e em entre no dia 26 de janeiro de 2001 ocorreu o terremoto do Burj. E o que vemos nesta parte, esta parte que eu estou destacando aqui à frente a liquefação máxima ocorreu. Isso significa que água oooada na superfície que estava no solo arenoso saturado devido ao abalo veio à tona, por aquela altura o satélite também estava passando e ele gravou. Então, envolvemos a imagem de pré-terremoto e apenas pós terremoto 3 dias após a imagem do terremoto. E poderíamos mapear essa liquefação afetada parte com muita precisão e isso foi feito pela primeira vez no mundo. E, portanto, novamente apesar de não ter vindo como um artigo de capa de página, mas mesmo assim veio como um artigo completo no International Journal of remote sensing. Existem outras formas também, podemos utilizar esses espaços de cores e um está em falsos fenômenos de percepção topográfica. De novo, esta é a I vontade rapidamente através desta, esta é uma falsa cor composta da área de Uttarkashi e o rio que você está vendo é o rio Bhagirathi e nós queríamos remover este falsofenômenos de percepção topográfica. Então, esta é a nossa imagem de entrada, este é o nosso modelo de relevo sombreado de entrada mas tendo o oposto Sun Azimuth. Aqui se você ver o Sol Azimuth é 163 se você adicionar 180 grau e então ele se torna 343. Assim, na imagem o sol estava no quadrante sudeste, mas em um modelo de elevação digital modelado baseado em modelo de elevação da SRM, o sol passou a ser no quadrante noroeste. Por isso, usamos essa imagem como imagem de intensidade e hue e saturação vieram dessa falsa imagem composta de cor.   E novamente as técnicas de transformação, então, quando vamos para isso, é assim que se consegue um produto. Essa intensidade é aquele modelo de relevo sombreado que está a ter iluminação solar a partir da direção noroeste enquanto que a imagem de satélite tinha a iluminação solar a partir da direção sudoeste 1. E que FCC a imagem de satélite foi esfacelada em 3 componentes HIS, eu fui substituído pelo modelo de relevo sombreado tendo direção oposta de iluminação solar. Hue e saturação vieram de compósito de cores falsas, e quando você vai para transformação atrasada que significa do IHS para RGB você acaba com essa imagem. Em qual rio estáfluindo no vale fenômenos falsos de percepção topográfica foram removidos e você vê uma imagem perfeita. Por isso, há várias formas de se criar novamente, que veio como um artigo de capa de página no InternationalJournal of remote sensing. Então, isso traz para o fim dessa discussão, todo o propósito de rever o ou relembrar nosso conceito de espaço de cores, esquemas de cores aditivas, esquema de cores subtrativas. Que no processamento digital de imagens, podemos realmente explorar os diferentes aviões dentro do cubo de cor e podem criar produtos muito novos especialmente para detecção de cadeia. Ou, às vezes, para remover alguns certos fenômenos como falsos fenômenos de percepção topográfica. E da mesma forma podemos realmente produzir resultados muito bons apenas entendendo primeiro sobre o conceito de transformações de espaço de cores e criação de novos produtos utilizando-se de 2 imagens de satélite de datas diferentes. Como em caso de terremotos, ou mapa com imagem, um mapa é um mapa muito antigogeralmente você fica antes mesmo de landsat que é 1968 mapa. Por isso, em 1972, em diante começamos a obter imagens de satélite, por isso, às vezes, queremos estudar mudanças de longo prazo que aconteceu em determinadas áreas. Por isso, temos que implicar em toposalmofados ou mapas topográficos, e mapas topográficos muito antigos podem estar disponíveis para você. Então, se você quer usar aquele mapa topográfico junto com uma imagem de satélite, então novamente você pode fazer da mesma forma que eu demonstrei aqui. Há muitas inovações dentro deste espaço de cores e a transformação também pode ser feita, então isso traz para o fim desta discussão muito obrigado.