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Correção de Fenômenos Topográficos Falsos

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Vídeo 1

Olá a todos e bem-vindos a falsos fenômenos de percepção topográfica e correção parte 2, em que um a nós vamos discutir muito mais sobre as correções da FTPP. Na primeira parte discutimos o que é exatamente o FTPP e em quais situações se observa FTPP? Então, aqui agora vamos ver em mais detalhes e é isso que o arranjo que eu estava discutindo em imagens de sensoriamento remoto normal de um dos satélites de sensoriamento remoto que estão sendo adquiridos de sóis em satélites Kona ou perto de satélites de órbita polar típicos que são típicos satélites de sensoriamento remoto. Então, aqui está o sensor que é mostrado aqui e a posição de sol é esta e norte está aqui. Agora quando esse arranjo está lá, então você também pode ter um pressentimento sobre o que eu estava discutindo sobre o ângulo de elevação do sol e, geralmente, horas da manhã que significa entre 9,30 10,30 quando, as imagens são necessárias a partir de satélites síncronos do sol este ângulo que é esse ângulo de elevação do sol é em torno de 45 grau. Isto é o que é mostrado nesta figura também e depois estamos a ter outro ângulo que é mais importante aqui é o ângulo de azimute de sol. São os amigos meteorológicos também assim, nesta situação essa situação é mostrada e a partir de aproximadamente do quadrante sudeste e se observador está aqui, o que eu acabei de marcar, então o que acontece é que quando a imagem é adquirida, que é outra imagem, então e essa imagem sofrerá de FTPP se imagem pertence a um terreno montanhoso. Porque se uma imagem pertence a um terreno plano como indigentes de avião ou desertos, onde as sombras são mínimas e então você não vai ver FTPP. Por isso, a principal razão deste fenômeno da FTPP é por causa de sombras em uma pesada dairias, sombras são e às vezes muito grandes e podem dar uma percepção de profundidade bastante fácil. Então, um, basicamente um método, que costumava ser lá mais cedo, que uma única imagem não pode dar a você percepção de profundidade, o que não é verdade, o que vimos em parte um que mostrei a vários exemplos. Não só imagens da terra mas também na lua que essas imagens sofrem de FTPP e não há razão e que não estão dando a percepção de surdos de percepção, se não terão dado percepção de profundidade e usando uma única imagem, então não teremos sido ou não deveríamos ter visto FTPP. Então, esse método foi lá mais cedo que para ver a percepção de profundidade é preciso ter 2 imagens de 2 ângulos diferentes que agora não é correto depois de identificar reconhecer esses fenômenos de FTPP e imagens de satélites de terreno. Assim, quando esta relação de sensor objetivo solar está lá, o que acontece em caso de satélites típicos de sensoriamento remoto, e quando nas horas matinais, é isso que agora quando se pode argumentar isso, por que não pode ter o sol na direção noroeste, isso significa que o sol e o observador ambos estão no hemisfério diferente e ver o sol ambientará o oeste antes de chegar ao noroeste ele nunca alcançará de fato. Por isso, nunca chega na direção noroeste e, portanto, a aquisição de dados de horas noturnas não é possível que eles assim, fora o curso, essas órbitas tenham sido sabiamente e design e bem testadas como é que esse tempo provavelmente fenômenos FTPP não foi realizado para mais tarde em. Ora, isto é o que venho mencionando que quando e este observador aqui e a iluminação solar no mesmo hemisfério, ou seja, no hemisfério sul, então somos obrigados a ver FTPP quando giramos por imagem de 180 grau, então a iluminação solar ou sermos deslocados aqui, a posição do observador ou vemos por grau rotativo de 180 grau. Também podemos ser seguros para o ângulo de iluminação também ou azimute solar azimuth e quando colocamos fonte de observação e iluminação em hemisfério oposto. Depois, não veremos FTPP assim, quando giramos a imagem, foi isso que aconteceu que tanto vai em hemisfério oposto e depois o FTPP se foi. Agora, quais são os métodos de correção, um método que eu já discuti é a rotação de imagem por 180 grau, que é muito fácil e física ou digitalmente pode ser feito muito fácil. Mas como também mencionei isso quando usamos imagens de satélite e são produtos com outros datasets em plataforma GIS ou em plataforma de sistema de informação geográfica. Aí estamos tendo problema se girarmos, então tudo tem que ser encaminhado e isso vai criar um inferno de problemas. Por isso, para evitar essas coisas, precisamos ter alguma outra técnica em que não devemos girá-las ainda mas ainda assim se livrar da FTPP e de uma técnica que foi desenvolvida por nós mesmos e que é a SRM que é a SRM que é a técnica de correção baseada em modelo de relevo SRM é também chamada de colina disse que na literatura você pode encontrar modelo de relevo sidereal ou em alguém para o mesmo conceito você pode encontrar uma terminologia diferente que é o estado de colinas então o que é este basicamente e existe um produto que é chamado de elevation digital mais um monte de modelos de elevação digital de diferentes resoluções espaciais de globo inteiro atualmente disponível para download gratuito.
Agora, ao usar esses modelos de elevação digital pode-se dar uma fonte de sombra ou iluminação através de uma modelagem e então podemos criar uma superfície diferente que é chamada de modelo de relevo sideral ou modelo diferente que é chamado assim o original muitos desses modelos de elevação digital livremente downloadable foram criados usando imagens de sensoriamento remoto. Assim, primeiro os dados de sensoriamento remoto que aqueles datasets foram usados usando técnica de interferômetro SAR ou usando uma técnica de par estéreo e usando qualquer uma dessas técnicas. Um modelo de elevação digital do globo foi desenvolvido de diferentes resoluções e essas DMs podemos utilizar para criar um estado de colina ou modelo de relevo sideral de nossa escolha. Nossa escolha significa que fonte de iluminação e ângulo de iluminação que é o sol azimute e elevação de sol e depois em durante esta modelagem, criar de DM para SRM pode ser alterado como parte de nossos requisitos e então podemos utilizar algum processamento de imagem. Técnicas de processamento de imagem ou técnica de transformação de cores de transformação para criar imagem corrigida da FTPP sem rotativo em 180 grau portanto, o exemplo que estaremos vendo em breve. Agora, a terceira possibilidade e qualquer que tenhamos desenvolvido também é criar negativos de imagem em vez de usar um modelo de elevação digital do que conduzir um modelo de relevo sideral de nossa escolha tendo a devida elevação azimute de sol. E se tirarmos uma imagem simples, uma falsa cor composta ou imagem composta de cor e fazer algumas técnicas de processamento de imagem executam alguma técnica de processamento de imagem, lá também nós também podemos nos livrar da FTPP. So exemplo da SRM e criação de negativos de imagem que vamos ver

Vídeo 2

agora o que quando nós vamos para SRM Embora este fluxograma possa soar um pouco complicado, mas deixe-me tornar as coisas bem simples. Basicamente, você precisa ter um modelo de elevação digital sideral de quase mesma resolução, resolução espacial como ou imagem de satélite que está sofrendo com FTPP. Agora, quando usamos esse modelo de elevação digital e o que precisamos fazer, precisamos criar um modelo de relevo sideral que esteja se opondo a ele azimute solar comparado com o que as imagens de satélite têm porque a imagem de satélite está tendo logo o sol azimute que está em aproximadamente no quadrante sudeste. Mas queremos criar através desta modelagem de elevação digital a modelagem de fixação e queremos forçar o sol a ir no quadrante noroeste e isso pode ser feito com muita facilidade em uma plataforma GIS ou até mesmo em algum software de processamento de imagens. Então, como acontece e quando isso está aí, então que weneed para fazer que o composto de cores que estamos tendo, vamos dividir em 3 componentes e este o que é logo aqui que será dividido em 3 componentes e este é um IHS que é Intensidade Hue e saturação, isto é o que ele é mostrado aqui. Essa imagem composta de cor será dividida em 2, 3 componentes usando qualquer software de processamento de imagem digital padrão e agora teremos 3 componentes IHS Intensidade Hue e Saturação. Então, o que é feito no próximo passo é que a imagem de intensidade é substituída pela SRM que está tendo azimute de sol oposto tem comparado à FCC. Então, agora este SRM está substituindo a imagem de intensidade que nós separamos da RGB e permanecendo 2 componentes que é hue e saturação vai vai como é tão hue e saturação estão indo como está. E uma vez agora, estamos a ter 3 componentes I como SRM que está a ter um anjo oposto à imagem de satélite oposto ao sol azimutal ângulo e depois estamos a ter a mesma hue e a mesma saturação. Agora, no último passo é combinado ou fazer a transformação inversa que é do IHS é a RGB. Então, iniciamos com RGB a RGB lascada em 3 componentes IHS, I da imagem é eliminada e ela é substituída por SRM ou modelo de relevo sideral. O que está tendo sol azimute oposto tem comparado com o que as imagens de satélites estão tendo e quando fazemos a transformação reversa que é do IHS à RGB vemos uma imagem que não é que não sofrerá de FTPP me corrigiu sem rodar a imagem em 180 grau. Vejamos agora Então, esta é uma imagem de terreno do Himalaia e no centro o que você está vendo o rio Bhagirathi e como você pode ver que a imagem está sofrendo com FTPP e, portanto, o rio Bhagirathi está aparecendo fluindo sobre os ricos com geomorfológica, topograficamente é impossível. Agora, outro ponto para notar aqui que a palavra norte é para cima e agora que se você vir o sol azimute que é de 163,3 grau e quando você baixar uma imagem de satélite e você também pode baixar o e este meta dados dessa imagem em particular imagem e através de metadados. Você pode saber quando aquela imagem foi um sossego o que foi o ângulo de elevação do sol azimute e sol e mesmo que você tenha um não obtendo esse arquivo de metadados, há modelos estão disponíveis pelos quais você pode fornecer o e você sabe localização de centro em termos de latitude longitude de para sua imagem ou uma área de estudo e a data em que a imagem foi adquirida esta muita informação é muito necessária assim, uma vez que você tenha fornecido essas 2 informações que é o local. Localização do centro da imagem e a data da imagem novamente você pode dirigir este azimute de sol azimute e San elevation. Mas se você está tendo metadados então maravilhosos isso será lhe dar informações mais precisas então, aqui o que quando esta imagem da Receita Federal nosso satélite de sensoriamento remoto indiano listou 3 sensor quando foi adquirido no no dia 12 de outubro de 1998. Naquele momento, e que naquele momento o sol azimute estava em 163,3 grau e quando essa situação estava lá, a imagem está sofrendo com a FTPP. Agora, o que como eu discuti através desse gráfico de fluxo que Utilizando modelo de elevação digital da mesma área e quase ter a mesma resolução espacial, foi criado um modelo shiftily. Portanto, se você adicionar 180 grau em 163,3 grau, isto é o que você vai acabar com 343,3 grau significa que o sol azimute na esta imagem é aproximadamente aqui no quadrante sudeste foi modelado ou dimensionado através desta modelagem no quadrante noroeste adicionando 180 grau e o agora e a elevação do sol foi mantida como está, não há alteração na elevação de sol 49,2 na imagem original, portanto, no modelo de alívio da miser é o mesmo. Por isso, tocamos apenas com o sol azimute, obrigamos o sol a iluminar aquela área da direção noroeste em vez da direção do sudeste e quando nos obrigamos a isso agora, o senhor pode ver que o rio Bhagirathi passou no vale que significa que está nos dando uma percepção correta. Então, mas isso se torna esta imagem este SRM se torna nossa imagem de intensidade então, o que é feito como eu também expliquei através desse gráfico de fluxo. Esta é imagem colorida que é a imagem RGB então, esta imagem é dividi-la em 3 componentes IHS I intensidade image H é hue que são cores e S é a saturação sobre as cores. Então, 3 componentes estão lá 1 componente que eu original eu da imagem é eliminado e ele é substituído com este 1 que estamos vendo que é o modelo de relevo sideral ter ângulo de azimute oposto ângulo de azimute e 2 componente que é Hue e saturação permanecem iguais. E então quando nós quando executamos a transformação inversa que significa do IHS para RGV é isso que conseguimos. Agora aqui o sol azimute em real cidadão e não é possível porque como já mencionei isso quando precisamos de sol para iluminar o terreno da direção noroeste, o que é impossível porque antes que o sol chegue até lá ele se fixará no melhor assim, nunca chegará na direção noroeste. Mas podemos modelá-lo e é isso que exatamente foi feito neste caso que temos modelo o sol a ir no noroeste diretor e iluminar o terreno e quando observamos e no que você notaria que não somos girados para o norte aqui ou não giramos eles podem não permanecer para cima. Então, que isso significa que essa imagem pode então ser usada junto com outros datasets em uma plataforma GIS então, essa correção, que você acabou de observar, é sem rodízio. Mas implicando um modelo de alívio sombrio de oppositas sun azimuthal então se livrando da FTPP e é isso que exatamente aconteceu, embora haja porque nenhuma técnica é universal. E aqui também estamos tendo alguns artefatos que você está vendo em cor azul muito brilhante e nós por causa da imagem original essas áreas em nosso urso no conjunto completo e como você também pode observar aqui que essas áreas estão na configuração completa. Por isso, quando as áreas são sombra incompleta nesta FTPP ser corrigida imagem e estas podem aparecer como artefatos caso contrário tudo está em ordem e eles que estão sem rodízio se livraram da FTPP nesta imagem. Agora, o problema com essa técnica e um é claro, artefatos neste exemplo você está vendo alguns exemplos você pode não se o terreno não for tão acidentado, então esses problemas você pode não observar o outro problema é todo o tempo que você requer um modelo de elevação digital correspondente correspondente. Eu quero dizer de quase mesma resolução espacial e isso pode criar problema porque agora estamos passando de imagens de resolução espacial relativamente coarser para imagens de resolução espacial muito alta de 1 metro de 60 centímetro. Assim, correspondente modelo de elevação digital na mesma resolução de imagens de satélite não estão disponíveis e, portanto, essa técnica não pode ser implícita e para aquelas imagens, que estão tendo alta resolução espacial .Então, esta é uma limitação está lá com esta técnica, mas mais exemplo dessa técnica veremos e esta é novamente do terreno do Himalaia, você está vendo novamente o rio Bhagirathi que está fluindo aqui assim. Então, este é o modelo de elevação digital e este é o modelo de relevo sideral derivado do modelo de elevação digital onde o sol o azimute foi o sol foi obrigado a iluminar o terreno da direção noroeste que significa que o que a imagem original tem 162, 180 foi adicionado e acabamos com 342,5 e quando esta é a situação e depois a mesma substituindo esta com a imagem de intensidade e a imagem de séculos da ONU permanece mesmo a transformação de retrocesso do IHS para RGB e acabamos com esta imagem. Portanto, norte nesta imagem norte é ascendente nenhuma questão sobre isso. E rio foi para o vale que significa que o FTPP se foi e esta imagem ou o produto scan ou seu produto podem ser usados com outros datasets sem rodar a imagem. Esse é o ponto subjacente que aqui não estamos rodando a imagem, mas ainda está se livrando de FTPP todas as 3 coisas juntas. Esta é a imagem de entrada que está sofrendo com o offcurso FTPP este é composto color composto falso color. Este é o modelo de relevo sombrio tendo iluminação solar a partir da direção noroeste onde está na imagem originária o sol azimute, na direção sudeste e quando fazemos essa transformação, o que temos o sol aqui no observador de direção noroeste, e o norte está para cima, mas ainda é que não estamos tendo FTPP nesta imagem. Agora, mais uma técnica, que eu gostaria de trazer aqui é sobre a negativa de criação negativa de imagem de intensidade e nesta técnica, não exigimos o modelo de relevo sideral correspondente porque no anterior o problema que começamos a enfrentar quando começamos a usar modelos de alta resolução de espaço e correspondentes modelos de elevação digital dessa resoluções tornam-se difíceis de adquirir então, portanto, alguma outra técnica deveria ter sido desenvolvida foi o que fizemos que um composto de cor falsa composto de cor falsa é RGB uma imagem típica do RGB. Então, podemos o que podemos fazer Podemos dividir essa RGB em 3 canais diferentes que temos quando temos discutido esse espaço da galeria, discutimos que dentro do cubo de cores, podemos utilizar vários aviões para projetar nossa imagem ou dados e um um típico é o RGB e que é vermelho verde. Outro pode ser IHS que é intensidade use saturação. Outro avião no qual podemos projetar os dados é o CMY que é cyan magenta yalo que os dispositivos de impressão usam. Por isso, dentro das cores cubo de minorias, muita peça pode ser feita e podemos tirar o benefício e podemos nos livrar de tais fenômenos como o FTPP. Então, a RGB é dividida em imagens coloridas dividi-la em 3 componentes que é o IHS e aqui o que ele é feito e que intensidade negativa de imagem de intensidade é criada e quando criamos uma imagem negativa de intensidade, o que estamos fazendo basicamente, estamos forçando o sol a ir do quadrante sudeste para o quadrante noroeste e uma vez que ele é feito. Então uma transformação de imagem atrasada que significa desde IHS até RGB é feito embora assim, componente de intensidade é a negativa de intensidade da imagem de RGB original, então hue e saturação permanecerão iguais a na técnica de Natalya. Quando uma vez é feito então nos livamos da FTPP sem implicar em modelo de elevação digital ou um modelo CW então, muito rapidamente, sem usar muito software ou dependendo do software ou dependendo do modelo de alívio sideral da resolução espacial correspondente, podemos simplesmente nos livrar da FTPP e isso também sem rodar a imagem. Então, esse é o mais recente desenvolvimento que fizemos alguns anos atrás e que se livrando da FTPP sem um rodízio.
E sem implicar modelo de relevo sideral. No entanto as áreas na imagem original que tem sombra incompleta estão dando alguns artefatos e algumas variações de cor em comparação com a FCC original. Caso contrário, o FTPP se foi e ainda não é possível fazer interpretações confiáveis porque se estamos vendo e ele fez o que está sofrendo de FTPP que significa tipografia inversa, então somos obrigados a fazer interpretações erradas. Então, é sempre exigido sempre que estamos usando imagens de terreno hilly que primeiro se livam da FTPP por qualquer uma dessas técnicas e então começamos a fazer interpretação e uma não deve realizar interpretação de imagens de um terreno hilly terreno em sem se livrar da FTPP caso contrário, interpretação errada será feita e se esses derivados de interpretações estão sendo usados para outras análises, então a análise também pode criar resultados errados. Por isso, é um usuário de imagens de satélite de um terreno deve estar ciente de que um fenômeno existe que são fenômenos de percepção topográfica falsa, 3 técnicas que desenvolvemos. Dependendo de seus requisitos, pode-se usar essas técnicas e pode se livrar da FTPP antes de iniciar, analisar ou interpretar sua imagem de satélite e a mesma imagem de Entrada de imagem no lado esquerdo, que está sofrendo com FTPP no lado direito que você está vendo e sabe, a imagem, que se livre da FTPP sem rodar e sem implicar um modelo de relevo sombreado. Por isso, resolução é questão de resolução espacial nunca surgirá em tal tipo de técnica de correção da FTPP e este é o exercício que eu consegui fazer através dos alunos, e muito interessante que a imagem foi usada. Quando eu dei isso aos alunos, quando a imagem estava sofrendo com a FTPP e eles fizeram a interpretação de lineamentos e então eu me livrei da FTPP e pedi a eles que fizesses interpretações contra eles e o que você observa, o que você também pode ver através desses diagrama de gurus, que o você sabe, as direções têm completamente mudança de características diferentes e isso aqui este nordeste, traços de direção sudeste. O que somos você sabe que não o faz, destacando-se na interpretação, destacamos-nos nas imagens que irão a FTPP ser corrigida. Então, isso é o que eu queria demonstrar que se uma imagem está sofrendo de FTPP uma é obrigada a fazer interpretações erradas e, portanto, é muito necessária a primeira imagem FTPP correta deve ser corrigida para a FTPP e então a interpretação deve ser feita e esta também é interpretação linear em FCC corrigida também ela está lá.

Vídeo 3

Vou mostrar para vocês a regra de como isso o que eu fiz e que desenvolvi uma animação simulada de animação simulados significam que há oito cenários, que colocou em uma sequência um pouco alguma lacuna de tempo e também posição de sol. Então, quando eles esta animação é começar o que você veria que o sol está girando e quando o sol estiver nos observadores do hemisfério sul também está no hemisfério sul, você vai ter você observaria FTPP. Quando o sol vai no hemisfério norte, observador permanece no hemisfério sul, você não observará FTPP Então, agora estaremos vendo isso uma animação de imagem, já que acabo de explicar que, aqui, a posição do sol está mudando e quando vemos o sol mudar de posição, a percepção de profundidade também muda e também estaremos vendo como o FTPP aparece e desaparece assim, vamos ter essa animação. O que estamos vendo quando o sol está no hemisfério sul, estamos vendo um FTPP mas quando o sol vai para o hemisfério norte, não vemos FTPP. Então, que como essa imagem foi criada ou esta animação me deixou explicar oito cenários ao norte do sul, leste, oeste e norte a leste, sudeste, sudoeste e noroeste. Oito cenários foram criados usando aquele modelo de alívio sombrio de oito locais diferentes do sol ou do sol azimute então retrocesso. Por isso, oito vezes as correções de topografia ou FTPP foram feitas. E assim 4 vezes o que você está vendo nisso, quando o sol está no hemisfério sul, porém, este é branco e no fundo é um preto, pode-se dizer que esta é lua mas acredita-se que esta é a posição do sol que estamos mostrando aqui. Por isso, quando o sol vai no hemisfério sul, estamos observando FTPP quando Sol vai no hemisfério norte, não observamos FTPP e por favor note que acabamos de mudar o ângulo de sol azimutal não o ângulo de elevação do sol por aqui agora assim que agora sol se vai no hemisfério norte. Observador no hemisfério sul, não vemos FTPP assim, quando tanto observador como sol se encontram em hemisfério oposto como este atualmente então não estamos dizendo agora estamos vendo FTPP e quando ele volta a ver é não estamos observando FTPP. Portanto, isso explica ainda mais, e que qual é o papel do sol azimute em caso de FTPP e isso claramente, demonstra-se claramente e que a FTPP ocorre quando o sol azimute ou a fonte de iluminação ou iluminação solar ou de iluminação e o observador ficam no mesmo hemisfério quando estão em hemisfério oposto. Não estaremos vendo a FTPP como sendo demonstrada animação agora, vamos observar outra animação em que em vez de você saber criar imagens simuladas para o azimute de sol nesta animação, o azimute de sol foi mantido mesmo que está na direção noroeste sem FTPP e FTPP corrigido imagens e a cada 5 graus está começando a partir de origem imagens sucessivas imagens foram criadas e colocadas em animação. Então, é por isso que eu uso a palavra simulada de animação então, nesta animação simulada o que você está vendo, quando o sol é o horizonte próximo você vê muito escuridão nas sombras da imagem são muito grandes e lá para a percepção de profundidade é o máximo e o sol está perto do horizonte que é de 5 grau ou 10 grau quando o sol vai sobrepor as sombras torna-se percepção mínima e profundidade reduz significativamente. Por isso, isso demonstra que como a elevação do sol também desempenha um papel e para a percepção de profundidade e também ela você sabe cancelar esse mirth. O que diz que por ver uma percepção de profundidade na imagem de satélite uma requer imagens de 2 direções diferentes que não estão corretas dessa forma. Então, aqui pode-se ver que como a sol se eleva e vai desempenhar papel muito importante, por que eu estou discutindo essa animação aqui, porque durante a temporada de inverno e esta é essa situação de estação de inverno e sol está nos horizontes baixos, nosso horizonte próximo no início da manhã em que as imagens estão sendo adquiridas. E, portanto, se você faz alguma análise de ter imagens de temporada de inverno e temporada de verão, então você enfrentaria esse problema de diferentes conjunto de condições. Assim, uma vez que ficaria sabendo por meio da modelagem usando diferentes modelos de alívio sideral, pode-se corrigir uma imagem e então outra imagem pode ser usada para comparação, mas quando 2 imagens de 2 estações diferentes estão sendo usadas para determinados fins. Deve-se ter consciência de que por causa do ângulo de elevação do sol, eles podem estar tendo sombras diferentes e, portanto, diferentes condições de sombra e percepção de profundidade e o mesmo com o azimute do sol também. Então, este aqui tem que ter em mente quando estamos usando imagens de satélite e principalmente estou falando de terrenos montanhosos, porque a maioria dos desafiadores está usando imagens de satélite de terreno como Himalaya que é altamente considerado este exemplo também é de Himalaya do vale do rio Bhagirathi, que faz parte ou um afluente de Ganges. Agora, o que vemos naquele dia uma vez publicamos nosso trabalho lá fora e identificamos esses fenômenos da FTPP, pessoas que começaram a usar o nosso trabalho e começaram a incorporar em suas publicações e também começaram a desenvolver sua própria coisa e embora aqui e este azul em tudo tenham mencionado em seu papel, que o FTPP é um problema de inversão de alívio e, primeiramente, identificado por Seraph em 1996. Há um reconhecimento de corte claro embora este deva ter sido atualizado aqui que não é qualquer Mais impressionado este papel já foi publicado de qualquer maneira. Por isso, nós o que eles fizeram, eles implicaram transformação de onda que é uma técnica muito forte muito poderosa no processamento de imagens e eles levaram imagem de superfície da lua e também um modelo de elevação digital e usando aquele modelo de elevação digital e modelo de relevo oposto e de alívio de sombra que foi criado no na linha do meio, coluna do Meio e então e desta mesma forma que a transformação é feita então, quando isso é feito, então através dessa transformação de onda, você vê sem rotação FTPP se deu na imagem certa, veja a comparação com a imagem esquerda, imagem extrema esquerda e imagem direita do samearea. Mas a imagem de esquerda está sofrendo onde o norte é de esquerda para cima a imagem sofre de FTPP quando se vê e ao usar o modelo de alívio da sombra e através de uma transformação de onda. Depois, o que se vê que a FTPP ficou sem girar a imagem nesta técnica e quem em tudo já usou e sideral modelo de alívio de direção oposta. Outro exemplo também logo sobre o criador da superfície da lua e, em seguida, certo modelo de relevo da mesma área e do meio de baixo médio e, em seguida, sobre a imagem inferior direita, que é agora e faz e não sofre de FTPP sem rodízio que foi corrigido. Mas há uma limitação em seu trabalho os exemplos que mostrei a partir de imagens coloridas ou imagens de cores falsas ou imagens RGB aqui muito esperadamente o que fizeram, levaram apenas imagens pretas e brancas. Assim, não há 3 componentes e, portanto, os artefatos que citei em minha técnica de correção, o problema dos artefatos não surgirá aqui, pois se trata de uma única imagem de banda única de imagem de canal, mas, ainda assim, uma técnica foi desenvolvida. E que é baseado na transformação de wavelet e o FTPP foi corrigido, uma vez que foi corrigido para uma banda, ele pode ser implícito para corrigir para outros canais ou outros eventos e, então, finalmente, um composto de cores também pode ser criado. Então, da mesma forma que, esse fenômeno da FTPP que discutimos, e as causas da FTPP, quais são as razões que estão causando o FTPP e onde estas estão ocorrendo em uma (()) (36:40), e não apenas na superfície da terra. Mas também na lua e também FTPP é observado na superfície das mars e você pode conferir também nas mars do Google. Então, quando você instala o Google terra, e o mesmo tempo, o Google moon e o Google mars também são instalados e eles também são você pode observar na imagem de esquerda como aqui e esta é mars Express e a área do bicho e na imagem esquerda está sofrendo de FTPP e porque azimute de areia é da direção sudeste e, portanto, você está vendo você sabe que o criador não tem percepção incorreta, mas nisso quando eu rotai esta imagem em 180 grau então começamos a ver as coisas na percepção correta. Então, isso significa, o que podemos ver depois de ver mais um exemplo de superfície das mars satélites imagens de superfície das mars que está tendo também alguma robusto e que o que podemos dizer aqui com o monte de confiança de que as imagens adquiridas por satélites ou sóis em órbita de satélites corolitas não só da Terra, Lua ou Marte sofrerão sempre de FTPP esta é uma afirmação forte e arrojada que fiz que imagens de um terreno montanhoso. Acessado de satélites de órbita polar de qualquer parte do globo ou da lua ou Marte sempre sofrerá de FTPP que significa, podemos dizer que o FTPP é um universal fenômeno e para claro para o flittering e qualquer um que tenha começado ou que use essas imagens de terreno montanhoso de qualquer um desses corpos, Terra Lua ou Marte planeta ou satélite. Em seguida, deve-se ter consciência sobre os fenômenos, um deve sempre que usar, deve-se fazer correções e, em seguida, começar a fazer as interpretações.

Vídeo 4

Muito interessante, é por isso que na parte uma eu tenho dito que vai ser entreguado. Então, é isso que eu vou mostrar entretendo e lá está um artista e cujo nome é Houldsworth, o que ele identificou este fenômeno e muito mais tarde fora, e o que ele começou a colocar a sua própria galeria, que é chamada de Houldsworth pippy house gallery e o que eles o que ele fez que estão a tirar uma imagem. Que está sofrendo de FTPP e depois parte dessa imagem, você sabe a imagem girada e depois posta