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Mosaicking Técnica e Aplicação

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Vídeo 1

Olá a todos e bem-vindos à discussão sobre as técnicas de subconjunto de subconjunto de mosaicos e suas aplicações sob este curso de essências de sensoriamento remoto. Às vezes você sabe que enfrentamos um problema sobre você conhecer mosaicking porque sua área de interesse pode estar coberta por 2, 3 cenas podem ser de 4 ou, às vezes, grande área como para ser coberta e para que as cenas tenham que ser mosaicadas. Por isso, para uma faculdade também dizemos isso que tem de ser feito e o propósito aqui é criar um mosaico que não tenha os esquemas ou crie um esquema menos mosaico. Geralmente é um bastante difícil mas ainda existem técnicas que estão disponíveis no processamento digital de imagens e também em softwares pelo qual podemos fazer mosaico de várias cenas e conjuntos de dados em 1 única imagem. Portanto, se olarmos a definição que basicamente ela se refere ao processo de combinação espacialmente sobre imagens de lapping em um único conjunto de dados para produzir uma imagem espacialmente contínua baseada em uma função de agregação. Agora essa imagem espacialmente contínua significa aqui também que precisamos não ter um visto o mais longe possível. Mas, às vezes, cenas muito adjacentes podem ter datas diferentes geralmente elas são e se o intervalo de tempo é grande entre essas duas cenas adjacentes então fica muito difícil remover a cena ou as alterações que estão presentes em 2 imagens diferentes. Mas ainda assim também mescla alguma palavra de tempo também é usada. Mas mesclar ou fazer mosaicking está trazendo 2 cenas adjacentes como nesta figura é mostrado aqui que 2 cenas adjacentes estão aqui e então a saída é criada mas a saída atualmente é ter uma cena enquanto a cena não deveria ter estado lá. Mas de qualquer maneira essa cena também pode ser removida por certas técnicas certas e anexadas ou um mosaico combinado pode ser criado. Quando vemos as imagens reais então nós este é um mosaico que podemos fazer em um software comercial que eu venho discutindo em demonstração também. 2 exemplos de mosaicking 2 cenas banda 2 simples banda simples não colorida são mostradas aqui mas compósitos de cores também são mosaicked like this. Por isso, a área comum que você está vendo é essa aqui a área comum agora aqui durante mosaicking tem que ser declarado que o que deve ser feito com a área comum se uma média deve ser tomada ou quem está tendo que alguma vez você decidir por ou decidido pelo usuário como nesse aquele que está na parte inferior pode ter o você sabe os valores de pixel naquela área que é a parte sobreposta. E por exemplo no lado direito isto é o que estamos vendo em mosaico e se não vermos as bordas desta imagem então provavelmente neste exemplo específico esta cena entre 2 cenas não pode ser identificada. Portanto, este é um exemplo de um bom mosaico mas estes são basicamente o exemplo não é exatamente de imagens de satélite mas de fotografias aéreas 1 e mesmo que elas teriam sido imagens de satélite mas se elas são uma atrás de outra que é uma você sabe no mesmo caminho que significa que estão representando a área da mesma data então criar mosaico não é difícil ou especialmente mosaico sem costura. Mas quando 2 imagens de órbitas diferentes estão lá e a diferença de tempo é lá então fazer o mosaico sem costura se torna pouco difícil mas há maneiras de minimizar essa cena e podemos ter esse exemplo. Como aqui de novo isso é de um mesmo software comercial e várias imagens foram tiradas aqui e o mosaico sem costura é o que se vê no lado direito. Muitas cenas estão aqui mas suas cenas foram minimizadas, exceto que foram as margens estão ali bordas de uma cena uma outra está lá então é que fica muito difícil remover essa. E, caso contrário, é possível criar um mosaico sem costura. O exemplo que antes nós tiramos sobre isso a costura e a costura pode ser necessário que a costura sempre deve ser uma costura de linha reta também pode ser uma linha arbitrária como aqui e então o mosaico também pode ser criado. Aqui está o talvez o melhor exemplo aqui de pegar ou criar mosaico de 2 cenas adjacentes que estão tendo características espectrais diferentes que significam porque elas pertencem a 2 datas diferentes agora como pode ser feito então a técnica aqui é a correspondência o histograma e foi por isso que quando começamos a discutir o processamento digital de imagens de dados de satélites. Iniciamos com o histograma torna-se muito importante em quase todo o processamento de dados de sensoriamento remoto. Então aqui os histogramas de todas essas 3 cenas que estão tendo características espectrais de características diferentes foram combinadas pela técnica de correspondência de histograma e então você não vê nenhuma costura em entre como aqui você não vê nenhuma costura aqui seam completamente sumida. Por isso, dessa forma esse mosaico pode ser criado. Aqui o exemplo de 3 mas pode haver 30 cenas a única coisa que a imagem de saída seria de tamanho muito grande em termos de memórias de computador de modo que um tem que se dar conta dessa parte à medida que caminhamos para uma resolução espacial mais alta e superior. E, portanto, nossos requisitos de dados ou os requisitos de manipulação de dados de manuseio estão se tornando muito grandes e, portanto, um tem que se dar conta do tamanho. Caso contrário, é possível criar um mosaico sem costura de várias cenas. Mas mais exemplos aqui é ao invés de combinar histograma aqui é o exemplo de balanceamento de cores excluindo áreas que significa que as áreas comuns foram excluídas e o que encontramos que de curral mosaico foi criado novamente usando o mesmo software comercial mas às vezes nas bordas você está vendo é um mostrando alguma escuridão. Por isso, provavelmente essa parte se torna difícil de remover, ainda assim você sabe que é sempre tentar alcançar menos você sabe que é sempre tentar alcançar a melhor saída possível através de diferentes técnicas de mosaicking. Agora e este é o exemplo do Planalto Tibetano e estes são os que você conhece de land sat 8 dados tendo 78 cenas e o que estamos vendo se você não vê o limite de bordas então em entre provavelmente é muito difícil encontrar uma cena porque ela foi criada de tal maneira que a cena não se torna óbvia. Ainda assim, deixe-nos alguns lugares por causa da diferença de tempo entre diferentes imagens que você vê aqui e as costuras também são visíveis caso contrário é um bom produto tranquilo. Sendo assim, seja uma 2 cenas, 10 cenas, 30 cenas ou neste exemplo 78 cenas mosaicos podem ser criadas até onde é possível o melhor mosaico sem costura. No entanto a veja esta é uma terra sentou 8 e há 3 bandas seria um mosaico de muitos gigabyte já estaria lá. Assim, um a tratar de que grande parte dos dados caso contrário tecnicamente é possível criar uma cena de 100 de cenas em conjunto. Um dos melhores exemplos de mosaico sem costura e a imagem ortográfica-retificada que está disponível para o globo. E tem como nesta que há 24 imagens de entre 1984 1997 do centro da Índia em torno do pólo norte foi mosaicado veja a diferença de tempo é mais de cerca de 13 anos diferença de tempo está aí não obstante é este é um mosaico completo sem costura de 24 cenas e não onde se vê alguma cena entre estas imagens que são as 24 imagens. Por isso, é possível que sejam as 24 imagens por isso é possível criar mosaico sem costura e uma pode cobrir é área de interesse através de tais produtos.


Vídeo 2

Agora um dos melhores exemplos de mosaico sem costura de grupo inteiro que vemos através do Google terra como você pode ver aqui também. Embora uma vez que você comece a assumi-lo então o que acontece são cenas individuais começam a aparecer e de grosseiras suas costuras também mas nessa escala ou ainda mais (()) escala em uma extensão não vemos uma costura em nada. Mas quando o limite de seam individual começa a aparecer então por causa da diferença de tempo entre as costuras adjacentes se for grande ou a diferença de estação é lá então definitivamente observamos as costuras até mesmo no Google terra. Pode haver tempo diferente deles o seu pode ser diferença na resolução espacial também e é por isso que as costuras estão disponíveis como seismas são cena senão podemos ter um dado completamente sem costura e este é um dos exemplos de (()) escala global. Agora mais um passo importante que temos de levar muitas vezes com os dados de satélites ou em processamento digital de imagens é criar um subconjunto de uma imagem que significa extrair a nossa própria área de interesse neste exemplo que a imagem que temos vindo a ver de Nagpur area que é terra set TM e ETM 24 cena idêntica imagem está aqui. Mas esta parte dessa imagem foi extraída um subconjunto foi criado e isto é o que você está vendo aqui no lado direito então porque minha área de interesse pode cair dentro desta dentro desta caixa vermelha ou retângulo vermelho e eu preciso não ter em meu disco rígido ou em banco de dados todo o mosaico que é obviamente muito grande conjunto de dados. Então, então é possível criar um subconjunto ou extrair os dados ou a cena sub a partir de grande mosaico ou grande cena também. Por isso, muitas vezes precisamos fazer tais passos para antes de tudo reduzir o processamento desnecessário em durante o processamento digital da imagem e embora isso em algum lugar na parte de trás do sistema tornemos a cena mosaico completo mas para posterior processamento junto com os outros conjuntos de dados podemos criar um subconjunto. E criar subconjunto não é difícil em todo este subconjunto de exemplos foi criado usando um retângulo mas uma linha arbitrária como um subconjunto de conjunto de água sub conjunto de limite político e nível distrital ou estadual também pode ser criado sem muito problema. Portanto, só se requer um limite de polígono como aqui um limite de polígono foi escolhido que é retângulo de retângulo vermelho é mostrado e um pode ter alguns outros limites mas tem que ser um polígono e então extração é possível criar um subconjunto de uma imagem é facilmente possível. Agora o terceiro tópico desta discussão é sobre subamostragem de imagem você sabe que não é possível inverso não é possível o que eu quero dizer aqui é que se eu estou tendo você conhece dados de sensoriamento remoto de resolução grossa uma vez que ele foi adquirido digamos que em resolução de 80 metros então não é possível por nenhuma técnica de cálculo ou baseado em AIU ou outras técnicas para criar uma imagem a dizer resolução de 10 metros. Mas o inverso é possível inverso significa subsampling pode ser feito e podemos criar uma imagem a uma imagem que tenha sido adquirida por sensor 10 metro resolução espacial pode ser subconjunto ou pode ser subsamplida para resolução de 80 metros como mostrado aqui. Por isso, a basicamente a ideia de subsampling de um subsampling de imagem é basicamente reduzir o número de pixels a partir de uma imagem que é jogar fora a cada outra linha e coluna para criar uma imagem de tamanho reduzido. Algumas vezes em alguns aplicativos porque quando estamos usando vários datasets todos os datasets podem não ter a mesma resolução espacial. Por isso, podemos decidir que algum conjunto de dados que está tendo a alta resolução espacial deve ser reduzido a essa resolução específica dizem que decidimos resolução de 80 metros. Portanto, imagem de entrada de 10 metros tem que ser reduzida para 80 metro mas reversa como já disse que imagem de resolução de 80 metros não pode ser melhorada para resolução de 10 metro. Por isso, subsamplia é definitivamente possível e isso é feito às vezes em algumas circunstâncias espaciais tais passos são tomados em processamento digital de imagem para reduzir. Portanto, a redução é por você saber a redução do número de pixels tanto em ambos os diretos que é em linha e coluna quanto na criação de uma imagem subsampling como exemplo aqui que em podemos utilizar imagem de resolução espacial de 10 metro. Primeiro ela pode ser reduzida a resolução de 30 metro apenas 10 metro isto é deixe-me lembrar que esta não é compactação de dados. A compressão de dados é outra coisa embora quando reduzimos a resolução espacial desta imagem como neste exemplo definitivamente haverá menos exigência de espaço para resolução de 80 metro em comparação a 10 metro e pode ser apenas 1 oitavo de imagem original. Então, suponhamos que a imagem original era de 8 megabyte então esta imagem de resolução de 80 metros pode ser pode exigir apenas 1 megabyte de imagem entretanto esta não é todas as técnicas de compressão. As técnicas de compressão são diferentes e teremos um tratamento e discussão completamente separados sobre técnicas de compressão de imagens de satélites. Mas aqui é subsampling para que isso traga para o final desta breve discussão sobre 3 coisas um é sobre mosaicking de imagens muitas imagens múltiplas imagens iniciando 2 200 é possível e também criar um subconjunto de imagens e também finalmente discutimos sobre subsampling estas são mosaicking é muito comum processamento de imagem digital da técnica. Como já mencionei que por causa de várias vezes nossa área de interesse pode cair em 2, 3, 10, 15 veja que depende de quais imagens de resolução você está usando e que tipo de quão grande é a sua área de interesse. Por isso, é preciso ter muito cuidado enquanto faz mosaicos às vezes também estamos a ter já mosaicos disponíveis queremos criar um subconjunto uma pequena área porque a minha área de interesse pode ser menor então essas técnicas também aplicáveis. Por isso, subconjunto é um basicamente você pode chamar como técnica reversa de mosaicking e por último temos discutido sobre a alguma técnica de amostragem. Há uma outra palavra que é usada no processamento digital de imagens que discutimos durante a geo-referenciamento que se chama reampling. Assim, um não deve se confundir com o reamplia. O reampling é feito para descobrir o novo valor do pixel em uma grade de destino que é a última etapa de geo-referenciamento mas a sub-amostragem é completamente diferente. Por isso, não se deve confundir-se com estas palavras tão submerso é diferente é diferente. Por isso, isso traz para o fim desta discussão muito obrigado.