MÉTODO ADAPTATIVO PARA DETECÇÃO SUPERVISIONADA DE NUVENS E SOMBRAS EM IMAGENS DE CENAS NATURAIS

Abstract

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.