MÉTODO ADAPTATIVO PARA DETECÇÃO SUPERVISIONADA DE NUVENS E SOMBRAS EM IMAGENS DE CENAS NATURAIS
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Resumo
O objetivo deste trabalho é apresentar um método supervisionado para detectar a presença de nuvens e sombras em imagens da série de satélites Landsat. A presença de condições meteorológicas desfavoráveis é um dos fatores que impossibilitam ou diï¬cultam a utilização de imagens no sensoriamento remoto de reflectância. Além de provocar a cobertura de algumas regiões da cena, o sombreamento projetado pelas nuvens também resulta na diminuição signiï¬cativa do potencial de utilização dos dados. Em aplicações onde as áreas atingidas se distribuem irregularmente pela cena, o processo de separação das áreas úteis pode se transformar, quando realizado manualmente, em uma tarefa complexa e subjetiva. No entanto, processos puramente automáticos diï¬cilmente produzem resultados satisfatórios em todas as situações. A abordagem sugerida neste trabalho consiste na identiï¬cação semi-automática das regiões atingidas por nuvens e sombras na cena, preparando e otimizando a utilização desta para etapas posteriores do processamento. A técnica proposta inclui a seleção de amostras de diferentes tipos de nuvens e sombra na imagem. Pressupondo distribuição de probabilidade normal dessas três classes, os parâmetros estatísticos que descrevem as distribuições de cada amostra são utilizados para deï¬nir intervalos multiespectrais de aceitação, em termos de desvio-padrão, em torno das médias. Experimentos realizados em três imagens da Amazônia com presença de nuvens (densas e ï¬ nas), e sombra indicam a adequação da abordagem proposta quando comparada com produtos gerados automaticamente.
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Como Citar
SARTORIO, L. F.; DIAS, F. S.; ZANOTTA, D. C. MÉTODO ADAPTATIVO PARA DETECÇÃO SUPERVISIONADA DE NUVENS E SOMBRAS EM IMAGENS DE CENAS NATURAIS. Revista Brasileira de Cartografia, [S. l.], v. 69, n. 6, 2017. DOI: 10.14393/rbcv69n6-44317. Disponível em: https://seer.ufu.br/index.php/revistabrasileiracartografia/article/view/44317. Acesso em: 8 nov. 2024.
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