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Técnica Geo-Referenciamento

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Vídeo 1

Olá a todos e vamos discutir nesta palestra técnica de geo referenciamento também chamada de registro de imagem. Mas em razão de ter começado a gente começou a chamar um geo-referenciamento porque agora não só estamos fazendo registro de imagem. Mas nós também estamos referenciando alguns mapas também e trazê-los para sistema de coordenadas geográficas é por isso que é mais adequada a técnica de georeferenciamento. Trata-se de uma técnica comum entre o processamento digital de imagens e também em sistema de informação geográfica que está no GIS. Ainda assim, esta é uma técnica muito, muito importante para transformar seus dados especialmente as imagens de satélite ou mapas do domínio geométrico em domínio geográfico. E para alcançar a tarefa a partir da transformação a partir de domínio geométrico para domínio geográfico, fazemos essa geo-referenciamento. Então, o que exatamente o geo-referenciamento é que nós transformamos imagens e mapas do sistema de coordenadas geométricas para sistema de coordenadas geográficas. Você sabe que na coordenada geometria ourconceito foram desenvolvidos em sistema de coordenadas geométricas. Mas sistema de informação geográfica do GIS ou em imagens que gostaríamos de usar junto com determinados mapas, queremos sobrepor nossas imagens com determinados mapas e, portanto, é necessária a referenciação de geo. Por isso, se mantemos nossos dados em domínio geométrico então fica difícil sobrepor-se a outros datasets, outras camadas, outros temas. E, portanto, é necessário transformar desde sistema de coordenadas geométricas até sistema de coordenadas geográficas. E isso pode ser alcançado seja usando mapas base tendo ou imagens que já são geo referência tendo coordenadas geográficas. E também podemos usar pontos de controle de solo talvez disponíveis através deste GNSS que é o Global Navigation Satellite Systems GPS ou quaisquer outros sistemas de navegação. E, portanto, se estamos tendo alguns pontos de controle de solo padrão, esses também podem ser usados. E hoje em dia pontos de controle de solo também estão vindo para referenciamento usando o Google earth. Portanto, pelo qual podemos voltar a obter os pontos de controle de GCP ou de terra. Por isso, basicamente a geo referenciamento está se transformando a partir de suas imagens de dados do sistema de coordenadas geométricas para sistema de coordenadas geográficas usando determinados mapas padrão, mapas base que já estão em sistema de coordenadas de geografia ou talvez pontos de controle de solo. Por isso, como você sabe que quando a imagem é adquirida pelo satélite a imagem resultante está tendo certos tipos de erros, alguns são erros sistemáticos alguns são erros geométricos muito temporários e não sistemáticos estão aí. Por causa de muita movimentação do satélite, porque o satélite se movimenta em altíssima velocidade e em um espaço e pode se desviar de seu eixo ou velocidade ou outras coisas. Em estágios iniciais de sensoriamento remoto por satélite esses erros como varredura de skewness sensor distorções e outras distorções panorâmicas foram mais. Mas hoje em dia esses erros estão se tornando muito menos mas, ainda assim, eles podem estar lá. E eles basicamente distorcem a imagem e chamamos como erros geométricos na imagem e quando queremos transformar de domínio geométrico para domínio geográfico, precisamos corrigir esses erros. E erros sistemáticos podem ser corrigidos com muita facilidade, enquanto nenhum erro sistemático se torna muito difícil de ser muito desafiador às vezes para removê-las. Por isso, erros sistemáticos podem ser removidos com bastante facilidade, estaremos vendo certos esses erros através de alguns esquemas como uma distorção de scanner de pista cruzada. Quando nós costumamos ter esses scanners em movimento Landsat e estágios iniciais de Landsat e IRS. E então tivemos essas questões sobre as distorções que estão sendo criadas por este scanner de faixa cruzada. Variações de velocidade do espelho se aquele espelho que deve estar ajudando a se concentrar, o sensor pode ter alterações na velocidade por causa de certas razões dentro da espaçonave ou dentro do sensor. Então você pode ter um problema em suas imagens a questão do defasamento também virá. Pois como você sabe que esses satélites que orbitam satélites não são exatamente de norte a pólo sul. Eles estão tendo certo ângulo em dizer 9 grau a partir de pole e quando os dados estão sendo adquiridos por um satélite, a terra também está rodando de oeste para direção leste sobre ele é próprio eixo. E devido a isso uma defasagem nas imagens também pode ser vista e isso também pode ser removido e esses erros cairão nas distorções sistemáticas ou nas distorções geométricas. Há certas distorções não sistemáticas como a rotação da terra que é por causa de algumas mudanças na velocidade ou satélite ou alguma outra coisa. Em seguida, a rotação de terra caso contrário a rotação da terra também pode ser considerada sob as distorções sistemáticas. As variações de altitude de repente há uma mudança na altitude do satélite. E se isso está aí, então é suposto estar a ter imagem para esta área mas agora está a ter imagem desta área. Sendo assim, isso cria uma essa distorção devido à variação de altitude, pode haver uma variações de pitch que certamente o satélite divida em direção a frente ou para trás e que pode criar variações de pitch. Às vezes, esses erros são difíceis de identificar, então um tem que ser muito cuidadoso enquanto faz esse processo de geo-referenciamento usando o GCP's então você pode se livrar da maioria desses erros com bastante facilidade. Por isso, é por isso que é muito importante antes de utilizar essas imagens, é melhor primeiro geo-referiá-las e depois utilizar e criar quaisquer que sejam os mapas que você deseja criar. Se de repente houver uma mudança na velocidade da espaçonave que também vai substituir, por isso esta área deve estar lá na imagem mas ela cobriu uma área maior por causa da alta velocidade neste exemplo específico agora rode variações. Então, se supor que um satélite está indo assim ele rola na cena da vista como esta. Então, se esse movimento estiver lá então isso trará um dado de como este, enquanto deveria ser dessa área de marca amassada. Sua variação é como se fosse algo assim movimenta-se em um acesso próprio o satélite e que pode trazer suas variações. Portanto, variações de pitch estão lá quando ela divida ou retroceder ou retroceder variações de rolo é algo assim e sua variação é assim. Assim, estes podem criar problemas em nossas imagens ou podem trazer distorções geométricas. Você também sabe que, quando a imagem é armazenada, ela é basicamente ter é uma matriz dimensional de 2, portanto, é uma linha e coluna. E geralmente sistemas de coordenadas geométricas quando imagens em sistema de coordenadas geométricas estas são de canto superior esquerdo. As coordenadas são endereço do canto superior esquerdo, enquanto que em geo referenciamos imagens ou dados, tiramos coordenadas do canto esquerdo inferior. Então, essa coisa também tem que ser considerada enquanto faz o geo-referenciamento. Portanto, a fim de como já mencionei no início desta discussão, que a fim de utilizar esta imagem de satélite ou produtos a partir de imagens de satélite como mapa de uso da terra, mapa de cobertura florestal ou mapa de litologia ou qualquer outro mapa de linhação de mapas. Gostaríamos de utilizar esses mapas com outros datasets que já dizem geo referência. Por isso, para esse propósito é necessário estabilizar uma imagem para a palavra transformação e que basicamente transformará nossa imagem. Imagem que está em domínio geométrico para as coordenadas do mundo real ou domínio geográfico e é assim que ela é importante.

Vídeo 2

E há o método comum o que estamos discutindo é o georeferenciamento de imagem. Em algum momento ela também é chamada de correções geométricas e também às vezes as pessoas chamam como registro de imagem. Algum tempo também você pode encontrar na retificação de literatura o significado é mesmo. Basicamente transformando uma imagem ou um mapa do domínio geométrico para domínio geográfico. E basicamente descobrir de uma dada ordem de polinomial que veremos através de equação, que minimiza o erro na transformação a partir das coordenadas de imagem originais. Aqueles estão nas linhas e colunas começando de cima à esquerda para coordenadas de imagem retificadas que estão em termos de coordenadas geográficas e começando da esquerda inferior. Por isso, fazendo isso nós alcançamos o geo-referenciamento. Agora há basicamente 3 passos deixe-me agora trazer sobre esses 3 passos aqui. Há 3 etapas primeiro é o registro usando pontos de controle de solo, esses pontos de controle de solo podem vir de já geo referenciada imagem ou mapa ou coletado do campo também usando seus dispositivos GNSS.
E então primeiro é registro amarrando os pontos de controle do solo, identificando o mesmo recurso sobre o seu geometricamente em uma imagem geométrica ou em imagem bruta e depois registrando-a, essa é primeira parte. Segunda parte é esta escolha polinomial uma equação de ordem polinomial adequada e porque precisamos saber que onde um pixel irá partir de qual local para qual local. E para isso precisamos de uma função de transformação e que possa ser alcanada através de uma equação polinomial. E terceiro é o que valorizado vai carregar o valor de pixel e para o qual fazemos a re amostragem. Portanto, 3 passos o passo mais rápido é o registro, segundo é passo para descobrir a transformação através de equação polinomial de uma determinada ordem que discutiremos que qual ordem eu devo escolher e a terceira é descobrir o valor do pixel que é através da re amostragem. Por isso, 3 passos estão aí, passos muito distintos estão lá a maioria dos softwares que eles foram preparados para fazer essas tarefas em uma sequência. Portanto, não há confusão e a referenciamento de geo pode ser alcanada se você usar um software RGIS ou um software LiDAR sem problema é muito fácil. Agora, vou estar explicando como essa parte de registro é, como você pode ver aqui que na imagem de entrada só isso é porque o nosso entendimento. Por isso, as únicas 4 coordenadas foram ou 4 GCP's existem pontos de controle de solo como você pode ver aqui, e este é o meu mapa de destino ou mapa de referência. Então, em mapa de referência, suponha que este e este esteja mostrando o mesmo recurso, estes são os pontos de controle de solo comum.
Por exemplo, pode haver uma travessia de estrada, pode haver uma ponte ferroviária, pode haver um coder, que eu também estou vendo na minha imagem de satélite. E o mesmo tempo eu também estou vendo no meu mapa de referência ou coletado do campo as coordenadas. Então eu vou amarrar essa coordenadoria com esse GCP, com esse GCP e da mesma forma todos os GCP's eu vou amarrar e que depois do registro uma vez eu estou tendo agora a função de transformação disponível para mim. Farei o reampling e criarei uma imagem de saída de produto que seja corrigida geometricamente, assim também eu posso alcançar. Agora vejamos, como decidir sobre a ordem de equação polinomial não é muito difícil a primeira é a imagem original que se mostra para dentro de cima. Se imagem é apenas necessária ou qualquer mapa requer apenas transformação do domínio geométrico para domínio geográfico sem qualquer alteração em escala ou sem rotação. Então, primeira ordem polinomial ou transformação conformal seria suficiente. Isso significa transformar desde domínio geométrico até domínio geográfico sem qualquer rotação sem alteração em escala. Mas se eu quiser porque um mapa está em escala diferente, o meu mapa de destino está em escala diferente. Portanto, eu estarei exigindo alguma mudança em escala talvez alguma rotação também possa estar em um sistema de projeção aqui eu estou em outra projeção, projetam projeções. E, portanto, irei para polinomial de segunda ordem, portanto, primeiro pedido nenhuma alteração em escala e nenhuma rotação, segunda ordem mudança em escala e rotação. E terceira ordem é mudança em escala, rotação e warping, pode haver uma imagem que esteja cobrindo grande parte da terra e que talvez representando a parte curva da parte de curvaturas da terra parte. E isso pode exigir a terceira ordem de transformação polinomial porque eu tenho que fazer com que a representação em um flat em um 2D em vez de em uma curvatura curvada e, portanto, a equação polinomial de terceira ordem exibem. Se você for para a medida em que for maior em ordem na maioria desses softwares de processamento de imagem GIS softwares até de terceira ordem as coisas foram implementadas. Mas também há extensões e ferramentas estão disponíveis se alguém está indo mesmo eu vi até o 12º pedido há utilitários disponíveis pelos quais você pode fazer essa transformação. Mas você sabe a menos que seja necessário, um não deve ir por ordem muito alta de seleção de equação polinomial. Até a terceira ordem na maioria dos casos é mais do que suficiente para um porque uma vez que você for superior em ordem o número de pontos de controle exigência de ponto de controle aumentaria. E é assim que ele virá em vigor através desta fórmula e este P é uma arquibancada basicamente por ordem de polinomial que eu escolho. Por isso, se eu colocar P = 1 então estou escolhendo a primeira ordem polinomial e eu exigiria apenas 3 pontos de controle para alcançar uma transformação. Mas, se eu for por uma segunda ordem, eu exigiria um duplo ponto de controle de solo, se eu for para a terceira ordem eu necessito então 10. Assim, você vai mais alto e maiores exigências de pontos de controle aumentarão significativamente. Se ele não for realmente necessário apenas o você precisa remover a alteração de warping em uma escala e rotação. Então terceira ordem seria mais do que suficiente, software padrão que é por isso que eles implementaram. Nas ferramentas de referenciação geo eles implementaram apenas até terceira ordem de equação polinomial. Agora como fazemos assim como um do lado esquerdo estamos vendo uma imagem esta é uma demonstração de um determinado software. Por isso, do lado esquerdo você está vendo uma imagem que está em domínio geométrico, no lado direito você está tendo uma imagem que está em você saber domínio geográfico. Por isso, estarei usando os pontos de controle do solo vendo que o ponto de controle de solo comum também está aqui. E ao fazer esse primeiro passo que é o registro eu vou te conhecer ponto um por um e eu estarei registrando assim. Enquanto faz o registro você recebe esses erros também e o quanto é um tal erro é dx e dy que também você vai estar lendo aqui. Por isso, as primeiras dessas 2 colunas estão mostrando as coordenadas de entrada estas estão mostrando a você sabe as coordenadas de referência e depois outras. Portanto, essa via de rota são erros quadrados também podem ser avaliados nesta fase e os pontos que você está dando maiores erros podem ser lembrados na imagem e, em seguida, podem fazê-lo. Mas se alguém está acenando qualquer imagem padrão ou geo referência de imagem ou mapa para coletar o GCP's ou nem mesmo um GNSS. A outra maneira hoje em dia é usar o Google earth porque ele já está perfeitamente geo referenciado. Portanto, se os pontos de controle do solo podem ser identificados no Google terra e você pode coletar essas coordenadas geográficas que é longitude de latitude do Google terra e pode alimentar essas coordenadas durante o seu registro de imagem. Por isso, pelas quais imagens de satélite de altíssima resolução também podem ser registradas usando o GCP's coletado do Google earth. Agora uma vez que a transformação é encontrada então ela é aplicada para cada pixel na imagem de entrada. E aí a outra operação é realizar a transformação uma vez que o registro é feito então temos que fazer a transformação. Temos que determinar o valor do pixel basicamente e o valor do pixel. Então primeiro é o registro, segundo é a transformação que significa qual pixel vai para cá. E terceiro um é o que o valor é de pixel seria para pixel alvo e que é alcançado fazendo o reampling. E há 3 técnicas até agora, a mais simples é a técnica vizinha mais próxima, vamos estar vendo detalhes também. Segunda é a técnica bilinear e terceira é a convolução cúbica. Sendo assim, existem 3 técnicas de reamostragem e dependendo de nossos requisitos e restrições, devemos escolher adequadamente. Agora a equação de transformação polinomial de ordem de m é mostrada aqui. Portanto, se você substituir com o diga primeiro pedido este se torna um muito simples, se você for para segunda ordem, você exigirá mais GCP's e segunda ordem 6 mínima 6, mínimo 6 não significa, mínimo GCP não significa que você irá coletar apenas 4 ou 6 ou 3. Na prática normalmente é melhor recolher mais do que o dobro, o que a equação polinomial está exigindo. Por isso, se for escrito 3 em primeira ordem colete pelo menos 6, em segunda ordem se for 6 colete 12. Porque queremos alcançar uma função geográfica apurada muito elevada ou esta função de transformação e para esse efeito é melhor sempre ir duplicar a exigência mínima dos pontos de controlo do solo. Se eu pegar o exemplo de ArcGIS que imagem para palavra transformação é um parâmetro de 6 afina transformação e essa é a equação polinomial de segunda ordem na forma de como esta. Por isso, vamos para uma coordenada geográfica, a saída é uma entrada é de domínio geométrico e estes CNF. Como aqui este é espaço de imagem e este é o espaço de coordenadas, portanto, esta é a minha imagem de entrada no lado esquerdo, este espaço de coordenadas e esta equação está aqui. Agora essas que são essas coisas, portanto, x1 e y1 também são calculados x e y o alvo x e y que estamos exigindo coordenada geográfica, simples x é o número da coluna. Pois aqui as coordenadas em uma imagem bruta iniciarão a partir do canto superior esquerdo. Então, é por isso que é o número de coluna de uma imagem de pixel e então linha número de um pixel na imagem x o A que estará aqui A é a dimensão de x escala de um pixel em um mapa. Essa é a resolução basicamente espacial em x direção de curso que o mesmo estaria na direção y. E porque pixel é sempre quadrado em forma e B e D são os termos de rotação porque esta é a equação polinomial de segunda ordem. Portanto, a imagem pode exigir alguma rotação ou mudança em uma escala, portanto B e D estão lá que estão aqui B e D. Então, em uma segunda transformação de ordem e C e F são os termos de tradução e que significa coordenadas x e y do centro de pixel superior esquerdo. Porque estes estão vindo de lá e queremos ter imagem onde as coordenadas geográficas começarão a partir de baixo esquerdo. Assim, os termos de tradução também são usados em forma de C e F e então E é o negativo que também é usado aqui que é o negativo porque estamos vindo do canto esquerdo superior para o canto esquerdo inferior é por isso que dizem aqui, é preciso mudar essa escala y e isso é negativo. Então essa escala de y E é negativa eu já expliquei porque a origem da imagem e um sistema de coordenadas geográficas são diferentes. A origem da imagem está localizada no canto superior esquerdo e enquanto que a origem do sistema de coordenadas do mapa está localizada no canto inferior esquerdo. Agora quando você vai estar fazendo registro você fica com a raiz significar um erro quadrado. Assim, como interpretar esses erros muito rapidamente quando esta fórmula é aplicada e então utilizar pontos de controle uma medida de erro que é o erro residual é devolvido. Grande o erro residual se você estiver obtendo um erro residual maior, é melhor deletar que o GCP colete outro. Se for um pequeno razoavelmente dentro do pixel de 1 em termos de resolução espacial você pode aceitar. Portanto, erro basicamente como se sabe a diferença entre onde o ponto de partir foi encerrado em oposição ao local real que foi um especificado na posição de ponto. E o erro total que você também pode ter contra o do GCP individual também um total de um erro quadrado é computado por raiz média quadrada soma de todos os resíduos para computar o erro RMS. Por isso, o total é importante mas os indivíduos são importantes. Então, enquanto faz esse registro, você saberia que o que o GCP individual está dando mais erros e como eu disse, aqueles podem ser deletados e recolocados em local diferente. Assim, este valor descreve o quão consistente é a transformação entre a linha de pontos de controle diferente ou também no ArcGIS por links ele é chamado links. E quando o erro é particularmente grande, se você souber contra o indivíduo, você pode remover e adicionar pontos de controle para ajustar o erro. Por isso, enquanto faz essa coisa, você imediatamente conhece os erros. Uma vez que você tenha coletado 3 pontos você vai para quarto você começa a obter os erros. E embora esse erro do RMS seja uma boa avaliação da exatidão das transformações mas uma não deve se confundir por causa de um erro de RMS baixo com um registro preciso. Por exemplo, pode ainda conter erros significativos para um ponto de controle mal inserido porque é até o quão confiável é esse ponto de controle, isso é muito, muito importante neste processo de registro que é o primeiro passo de referenciamento de geo. Assim como já disse mais os pontos de controle mais do que dobrar a exigência de exigência mínima. Como por essa fórmula de que quanto pontos de controle seriam necessários contra diferentes equações polinomiais. Como para a segunda ordem 6 são necessários colete 12, portanto, mais eles controlam pontos de igual qualidade. Qualidade, aqui é importante a qualidade tem que ser confiabilidade de ponto de controle que o que você está considerando como ponto de controle é realmente visto na imagem bruta e na imagem principal ou no Google earth. Isso significa que você está vendo o mesmo objeto que não se alterou, se há uma diferença de tempo entre imagem de entrada e imagem principal então uma tem que estar ciente de que pode ter mudado esse local. Assim, os pontos de qualidade são usados e com mais precisão o polinômio pode converter os dados de entrada em uma coordenada de saída.

Vídeo 3

Agora o terceiro e último sistema em geo-referenciamento é o método de reamostragem por isso eu explicarei primeiro todos os 3 métodos muito rapidamente quando iremos detalhar em pequenos detalhes também. Então você vê no fundo essa bagunça compradora que você está vendo no fundo, lá uma grade ficou marcada e essa é uma essa sobre essa uma só que uma cela também está marcada. Então, a partir da imagem de entrada quando vejo esse tipo de arranjo que este é a imagem não corrigida e esta é a minha imagem geometricamente correta que é o meu alvo. Por isso, no método vizinho mais próximo qualquer que seja o pixel está tendo maior sobreposição que será o valor daquele pixel será transformado para o pixel que está na matriz corrigida de geometria, que é até agora em branco. Assim, o valor do pixel ou o pixel que está tendo sobreposição mais alta, maior sobreposição sobre esta grade vazia de geometricamente corrigido que o valor do pixel será transferido pois ele está sem nenhuma modificação em um novo local. E o local já foi decidido através de uma transformação, então agora o que estamos decidindo o valor do pixel. Se nós vamos para a técnica de reamostragem bilinear, então 4 pixels circundantes serão considerados. Sua média ponderada será tomada, meios médios ponderados, que pixel de imagem de entrada está tendo sobreposição máxima em relação ao pixel de destino. Como o local do pixel de destino é conhecido agora após a segunda etapa, apenas o valor não é conhecido. Portanto, palavra através de reamostragem estamos determinando o valor para o pixel de destino. Sendo assim, média ponderada de digamos neste exemplo pixel 1, 2, 3, 4 é tomada e essa média ponderada é atribuída ao pixel de destino e esta é técnica de respaldo bilinear. Na técnica de convolução cúbica você conhece 4 por 4 matriz 4 em torno de pixels que significa total de 16 pixels seria considerado. E sua média ponderada a partir da distância em relação ao pixel de destino é calculada e que é atribuída a um pixel de destino. Agora vejamos individualmente, aqui está novamente aqui o que você está vendo aqui nas linhas sólidas é a imagem corrigida são o alvo nas linhas tracejadas você está vendo a imagem bruta. E queremos transformar esse valor de pixel que está na cor escura para esta. E ao ver se eu vou para vizinho mais próximo então nessa técnica, isso será avaliado que o qual pixel está tendo sobreposição máxima com o pixel de destino e esse valor é atribuído para que este seja vizinho mais próximo. Em caso de bilinear 4 em torno de pixels ponderada média será tomada com base na sobreposição. Assim, aquele que estiver tendo sobreposição máxima carregará o peso máximo enquanto determinará o valor do pixel. E o pixel que está tendo a sobreposição mínima terá menos digamos ou menos papel na determinação de valor de pixel para pixel de destino. E em caso de convolução cúbica 4 por 4 matriz é usada e que será decidido com base na distância o destino para valor para o pixel de destino. Por isso, na amostragem vizinha mais próxima que determina o valor do pixel do pixel mais próximo da coordenada de entrada é especificado. Atribua esse valor à coordenada de saída sem nenhuma modificação nenhuma média ponderada, nenhuma média baseada em sobreposição de área ou distância nada simples. Seja qual for o pixel está tendo sobreposição máxima com o pixel de destino, esse valor de pixel de imagem de entrada é atribuído para o alvo. Esse método é mais eficiente porque não é feito uma média, nenhuma medição é feita há apenas uma parte da sobreposição é feita. E isso, portanto, o tempo de cálculo é menor, vizinho mais próximo não altera o quadro isso é muito importante. Se você for levar essa imagem georeferenciada de saída para processamento adicional como classificação e outras coisas então você deve fazer com vizinho mais próximo em vez de convolução bilinear ou cúbica. Lembre-se destes 2 outros 2 bilinear e convolução cúbica modificarão seu valor original do pixel e podem deteriorar também a qualidade de imagem. Por isso, se você pegar uma imagem que é convolução cúbica reamplia imagem e realizar uma classificação você pode não alcançar uma classificação muito boa. E, ao contrário disso, se você pegar uma mesma imagem no vizinho mais próximo reamplia e faça a classificação você alcançaria uma classificação precisa elevada. Então você decide uma e uma pode decidir com base no meu propósito ou alvo. É um desejável que as alterações sutis nos valores do pixel precisam ser retidas, em muitas aplicações ela é necessária. Não quero que se saiba compromisso sobre a qualidade de uma imagem. E quando esta situação é lá então vizinho mais próximo é a técnica de reamostragem mais adequada. No entanto, há alguns pontos negativos também estão associados ao vizinho mais próximo ao reamplia, que ele induz um pequeno erro em imagem corrigida. E o que é que um pequeno erro é, que talvez o deslocamento seja especialmente por até um meio pixel, já que você sabe que se um pixel estiver ocupando a sobreposição máxima está aí, esse valor é atribuído. Portanto, pode haver um deslocamento especialmente por meio de um pixel e aquela imagem corrigida talvez jagged ou blocky ora stair passo caso na aparência por causa da rotação ou uma mudança de escala que tenha ocorrido em segunda ordem de transformação polinomial. Por isso, esse erro neste reamplia vizinho de repistagem pode vir muito visível. Caso contrário isso é um bem simples, muito eficiente e bom para se alguém ir usar mais essa imagem para classificação, agora a próxima técnica é bilinear. Como mencionado ele considerará agora 4 pixels circundantes e irá tomá-lo é média ponderada e atribuirá o valor do pixel à imagem de destino. E como você sabe que quanto mais perto o ponto central do pixel ou sobreposição, as coordenadas maiores são peso ele terá que decidir o número digital final a ser atribuído ao pixel corrigido. Porque aquele que está tendo o mais próximo ou tendo máximo de nível terá o máximo de dizer enquanto decide o valor do pixel para pixel de destino. E o resamplamento bilinear gera um melhor um smoother aparecendo relativamente comparado com o vizinho mais próximo reamplia a imagem. Apesar de o valor do pixel ser alterado neste processo porque média ponderada ou 4 pixels vizinhas foram tiradas. E isso pode produzir resultados tendo uma imagem embasada ou perda de resolução de imagem. Então, um tem que estar lá é o que eu posso dizer é um trade off. Estou conseguindo uma imagem de aparência mais suave ao invés de jagada em caso de vizinho mais próximo. Mas o mesmo tempo eu estou ficando talvez embasado ou perda de resolução na imagem. Este método requer de 3 4 vezes o tempo de cálculo, obviamente porque no vizinho mais próximo nenhum cálculo, exceto aquele que estiver tendo sobreposição máxima que o valor é vermelho e transformado para o pixel de destino. Mas aqui 4 pixels estão envolvidos e então cálculo qual deles é o mais próximo qual é a média mais justa e então ponderada é tomada. Assim, leva tempo talvez 3, 4 vezes então o que para vizinho mais próximo embora registro altamente preciso consiga valores de pixel mais fiéis a partir da imagem original não corrigida. Por isso, se a peça de registro é boa, você coletou boa qualidade de GCP's e vários GCP's mais do que o necessário. Aí você pode obter uma saída melhor através da técnica de respaldo bilinear, a última aqui é a convolução cúbica. Portanto, isso é pouco sofisticado em comparação com as outras 2 técnicas que temos discutido que leva a média ponderada média de 16 pixels circundantes. Como você pode ver nessas cores e pontos cor-de-rosa e destes a partir e então um novo valor é atribuído ao pixel de destino. Novamente a mesma coisa que mais perto do pecado perfeito x por x reamplia do que o vizinho ou bilinear reamplia. Isso evita a aparência desarticulada como a que é comum no vizinho mais próximo e fornece uma imagem levemente aguda em comparação com o bilinear. Mas também corrompe o valor original do pixel como o bilinear. Portanto vizinho mais próximo é a única técnica de reamostragem, que não modifica o seu valor original do pixel, enquanto que outras 2 técnicas bilinear e convolução cúbica, estas modifica o seu valor de pixel. Então, se estas forem aceitáveis em seu trabalho adicional então você usa esses convolução bilinear ou cúbica caso contrário, é melhor ir para vizinho mais próximo. Este ponto eu já discuti que esse método que é convolução cúbica ou bilinear não é recomendado para a classificação seguir. Como novos valores de pixels talvez ligeiramente diferentes de valor de radiância real detectado pelo sensor do satélite. E o tempo de cálculo do curso, vai levar muito mais o vizinho mais próximo. Porque no vizinho mais próximo apenas se envolve um pixel sobreposto, aqui 16 pixels, lá a distância é medida, então, média ponderada é tomada.
Por isso, levará mais tempo de cálculo, portanto, isso traz para o fim desta importante discussão técnica sobre esta importante técnica que é comum no processamento de imagens digitais, bem como no GIS. E como precisão a prática subjacente como precisa você recolheria os GCP's, como confiável e de alta qualidade. Você alcançaria um melhor registro, você alcançaria uma melhor transformação e, finalmente, alcançaria melhor geo-referenciamento, então isso traz para encerrar essa discussão, muito obrigado.