%0 Thesis
%4 sid.inpe.br/jeferson/2005/02.15.15.35
%2 sid.inpe.br/jeferson/2005/02.15.15.35.46
%T Validação do modelo linear de mistura espectral em imagens ASTER/TERRA a partir de dados IKONOS
%J Validation of linear spectral mixing model applied to TERRA/ASTER images using IKONOS data
%D 2004
%8 2004-11-29
%9 Dissertação (Mestrado em Sensoriamento Remoto)
%P 127
%A Teixeira, Claudio Gelelete,
%E Kux, Hermann Johann Heinrich (presidente),
%E Shimabukuro, Yosio Edemir (orientador),
%E Santos, João Roberto dos (orientador),
%E Galvão, Lênio Soares,
%E Antunes, Alzir Felippe Buffara,
%I Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
%C São José dos Campos
%K sensoriamento remoto, modelo linear de mistura espectral, ASTER, IKONOS, uso da terra, remote sensing, spectral linear mixing model, ASTER, IKONOS, land use.
%X Há uma tendência atual de utilização de dados multisensores, de diferentes características espacial, espectral e radiométrica, em estudos de caracterização e monitoramento da dinâmica de ocupação da terra. Esse fato tem permitido o desenvolvimento de novas abordagens no tratamento digital desses dados multisensores. Nesse contexto, o presente trabalho tem como objetivo o desenvolvimento metodológico para utilização conjunta de dados ASTER/TERRA e IKONOS II, através da aplicabilidade da técnica do Modelo Linear de Mistura Espectral (MLME). A idéia básica é verificar a possibilidade de melhorar o resultado do modelo de mistura espectral aplicados em imagens de média resolução espacial (ASTER, por exemplo), a partir da utilização de dados de alta resolução (IKONOS), permitindo a caracterização e estimação de pixels mais puros na formulação do modelo. No procedimento metodológico foram realizadas operações de registro entre as imagens, correção atmosférica possibilitando a realização do trabalho com imagens reflectância, compatibilização radiométrica e espacial, além da aplicabilidade do modelo linear de mistura espectral. Para tal, houve a implementação de um programa para estimar novos valores radiométricos dos pixels puros derivados dessa integração multisensor, com o desenvolvimento matemático de equações, empregando-se o método dos mínimos quadrados na equação original do MLME. A validação dos dados ASTER originados a partir deste processo foi realizada através de regressão linear. Com as proporções dos componentes solo, sombra e vegetação originárias de cenas IKONOS e sua aplicação ao programa desenvolvido, foi possível a estimação de pixels ASTER mais puros e por conseguinte, um refinamento do desempenho desse modelo de mistura nas imagens ASTER. Na análise de vários pixels com valores radiométricos semelhantes (por formarem um mesmo alvo) na imagem ASTER e respectivas imagens-fração, pode-se constatar certa correlação com seus homólogos (IKONOS), de valores radiométricos com maior diferença entre si. Este fato degrada o resultado da correlação espacial esperada entre as imagens multisensores e a acurácia dos cálculos para a estimação dos novos valores radiométricos dos pixels puros a serem utilizados na imagem ASTER. ABSTRACT: Presently there is a tendency to use multi-sensor data of different spatial, spectral and radiometric characteristics, for studies referring to the dynamics of land use/land cover. This fact allowed the development of new approaches for the digital processing of such data. Within this context, the objective of this work is a methodological development to the joint ASTER/TERRA and IKONOS II data, considering the application of a Spectral Linear Mixture Model (SLMM). The fundamental idea is to verify the possibility for the improvement of the result of a spectral mixture model, applied to medium spatial resolution images (e.g. ASTER), from the use of high-resolution data (IKONOS II), allowing the characterization and estimation of pure pixels at the model formulation. The methodological procedure consisted of registration operations between images, atmospheric correction allowing the execution of the work with reflectance images, making compatible radiometric and spatial characteristics, besides applying the model on spectral linear mixture. In order to do that, a computer program was implemented to estimate new radiometric values of pure pixels derived from this multi-sensor integration, with the mathematical development of equations, using the least-squares method at the original SLMM equation. The validation of ASTER data originated from this process was done by linear regression. Considering the proportions of components Soil, Shade and Vegetation originated from IKONOS II scenes and its application to the computer program developed, it was possible to estimate the most pure ASTER pixels, and consequently to refine the performance of this mixture model at ASTER images. During the analysis of several pixels with similar radiometric values (because they form the same target) at the ASTER image and respective fraction images, one found out a certain correlation between radiometric values with its homologue (IKONOS II), with a larger difference among them. This fact degrades the result of the spatial correlation expected among multi-sensor images and the accuracy of calculation for the estimation of the new radiometric values of pure pixels, to be used at the ASTER image.
%@language pt
%3 paginadeacesso.html