%0 Thesis
%4 sid.inpe.br/mtc-m19@80/2010/04.26.14.17
%2 sid.inpe.br/mtc-m19@80/2010/04.26.14.17.02
%T Geração e avaliação de produtos híbridos CBERS-2B para a identificação de fragmentos de vegetação arbórea
%J Generation and evaluation of CBERS-2B hybrid products for the identification of arboreal vegetation fragments
%D 2010
%8 2010-04-30
%9 Dissertação (Mestrado em Sensoriamento Remoto)
%P 163
%A Carvalho, Lino Augusto Sander de,
%E Rennó, Camilo Daleles (presidente),
%E Novo, Evlyn Marcia Leão de Moraes (orientador),
%E Fonseca, Leila Maria Garcia (orientador),
%E Barbosa, Cláudio Clemente de Faria,
%E Papa, João Paulo,
%I Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
%C São José dos Campos
%K processamento de imagens, sensoriamento remoto, CBERS 2B, mata ripária, image processing, remote sensing, CBERS 2B, riparian forest.
%X Este trabalho tem como objetivo produzir dois produtos híbridos de imagens CBERS-2B com resolução espacial de 2,5 e 10 metros e avaliar sua aplicação para o mapeamento de fragmentos de vegetação arbórea na região do reservatório de Ibitinga. Para reduzir o efeito de borramento das imagens CBERS-2B, testa-se o desempenho dos filtros de restauração Inverso Modificado, Wiener, Richardson-Lucy, Richardson-Lucy Modificado, e dos filtros baseado na teoria de POCS e Redes Neurais. Página: 11 Aplica-se então o melhor método de restauração às imagens dos sensores CCD e HRC CBERS-2B. São avaliados também três filtros de redução do ruído striping: mediana simples, mediana multinível e o método de casamento de momentos local. Após esses processamentos descritos, as imagens CCD e HRC são fusionadas usando o método pan-sharpening para gerar dois produtos CBERS-2B, um com 2,5 e outro com 10 m de resolução espacial. Para avaliar o desempenho desses produtos para o mapeamento de fragmentos de vegetação arbórea, as imagens restauradas e não restauradas são submetidas à classificação com base em três técnicas : MaxVer, SVM e ISOSEG. Os resultados da classificação são então comparados com um mapa de referência produzido por um especialista e com os mapas temáticos gerados pela classificação MaxVer das imagens dos sensores QuickBird e AVNIR-2 (ALOS). De uma forma geral, as análises comparativas mostraram que a restauração de imagens não melhorou significativamente o mapeamento de fragmentos de vegetação arbórea e que os produtos híbridos CBERS-2B apresentaram resultados similares aos dados Quickbird e AVNIR-2, com valores de Kappa de até 0,82. A comparação da classificação do produto CBERS-2B de 10 m com a classificação do produto AVNIR-2 indicou valores de Kappa significativamente iguais. ABSTRACT: This study aims to evaluate two hybrid CBERS-2B products of 2.5 m and 10 m spatial resolution, for mapping forest fragments at Ibitinga Sao Paulo state, Brazil. In order to reduce the blurring effect in CBERS-2B images, the restoration methods Modified Inverse Filtering, Richardson-Lucy, Modified Richardson-Lucy and ones based on POCS theory and neural network are evaluated. The best restoration filter is applied to restore the images acquired from CCD and HRC onboard satellite CBERS-2B. In addition, three filters to reduce the striping noise in CCD images were evaluated: simple median, multilevel median, and local moment matching. After filtering and restoring, the images CCD and HRC are fused by using the pan-sharpening method to generate the CBERS-2B products of 2.5 m and 10 m spatial resolution. To map forest fragments regions, the hybrid images CBERS-2B, restored and none restored, are classified through three classification techniques: MaxVer, SVM and ISOSEG. To assess the CBERS-2B images quality for mapping forest fragments, the CBERS-2B thematic maps were compared to a reference map produced by a specialist and to the thematic maps generated by classifying Quickbird and AVNIR-2 (ALOS) images. In a general way, the comparison analysis concluded that image restoration process did not significantly improved the forest fragments mapping, and the CBERS-2B hybrid products presented similar results to Quickbird and AVNIR-2 data, with Kappa values up to 0.82. The comparison between the maps obtained from CBERS-2B hybrid product and AVNIR-2 indicated Kappa values significantly equal.
%@language pt
%3 publicacao.pdf