|  | Esempio di sottrazione di un'immagine filtrata della zona “asciutta” dall'immagine filtrata della zona “inondata” | |
Esercizio 2: Rilevamento delle variazioni – band math
In questo esercizio, così come nell'esercizio 3, userete alcune tecniche di rilevamento delle variazioni. Queste tecniche permettono di ottenere maggiori informazioni sulle differenze tra le immagini mediante un'analisi comparativa.
Per prima cosa, implementerete alcune espressioni matematiche usando le immagini filtrate disponibili. Più precisamente, sottrarrete l'immagine che raffigura lo stato iniziale (pre-inondazione) dall'immagine che rappresenta lo stato finale (post-inondazione), eseguendo cioè l'operazione “finale - iniziale”. Questa tecnica produrrà nuove immagini, in cui sarà possibile riconoscere le differenze tra ogni coppia di immagini pre- e post-inondazione.
Aprite i file 05102004_f.tif, 25102005_f.tif e 10102006_f.tif come un unico dataset. Implementate le seguenti espressioni matematiche:
- 10102006_f.tif – 05102004_f.tif. L'immagine risultante rappresenta le variazioni tra 05102004 (pre-inondazione) e 10102006 (post-inondazione).
- 10102006_f.tif – 25102005_f.tif. L'immagine risultante rappresenta le variazioni tra 25102005 (pre-inondazione) e 10102006 (post-inondazione).
| | | Risultato finale della sottrazione della media delle immagini della zona asciutta dall'immagine post-inondazione |
Nelle immagini risultanti, l'assenza di cambiamenti o i piccoli cambiamenti sono visualizzati in grigio (valori di retrodiffusione medi). Le variazioni più marcate sono rappresentate in forma di aree scure o chiare, a seconda che il cambiamento sia stato un passaggio da chiaro a scuro o viceversa. Quanto maggiori saranno le differenze nella retrodiffusione tra i pixel corrispondenti, tanto più chiara o più scura sarà l'immagine risultante.
In altre parole, tutti i pixel che sono diventati sensibilmente più scuri nell'immagine post-inondazione saranno scuri nell'immagine risultante dalla sottrazione, mentre i pixel che sono diventati molto più chiari nell'immagine post-inondazione appariranno di colore chiaro. Di conseguenza, la presenza di nuove aree coperte d'acqua nell'immagine post-inondazione (cioè le aree alluvionate) dovrebbe produrre pixel scuri nell'immagine “di sottrazione”.
Benché entrambe le immagini pre-inondazione siano state acquisite nella stessa stagione di quelle post-inondazione, la presenza di differenze è inevitabile. Per questa ragione, le immagini pre-inondazione possono essere combinate in modo da produrre una nuova immagine che rappresenti una situazione media della zona “asciutta”.
Questa operazione permetterà di ridurre al minimo le differenze tra le immagini pre-inondazione (quanto più numerose saranno le immagini disponibili della zona “asciutta”, tanto migliore sarà il risultato) e di rendere perciò più affidabile il risultato della sottrazione. Per ottenere un'immagine media della zona asciutta, applicate l'espressione: (05102004_f.tif + 25102005_f.tif)/2 e salvate l'immagine risultante come pre-flood_mean.tif.
Chiudete tutte le immagini. A questo punto aprite i file 10102006_f.tif e pre-flood_mean.tif in un unico dataset e implementate un'altra sottrazione, usando l'immagine post-inondazione e la media aritmetica delle immagini pre-inondazione: 10102006_f.tif – pre-flood_mean.tif. Salvate l'immagine risultante come subtraction.tif.
In alternativa, potete produrre l'immagine subtraction.tif direttamente, senza generare separatamente il file pre-flood_mean.tif, usando la seguente espressione: 10102006_f.tif – (05102004_f.tif + 25102005_f.tif)/2. Il risultato sarà uguale. Tuttavia, il file pre-flood_mean.tif è necessario perché servirà nel prossimo esercizio.
1. Osservate l'immagine subtraction.tif e cercate di individuare le differenze (aree molto scure e molto chiare).
2. Cosa rappresentano le aree scure?
3. In base a ciò che avete imparato finora sull'interpretazione delle immagini radar e le proprietà dielettriche del suolo, sapreste dire cosa rappresentano i pixel chiari intorno alle zone alluvionate? Ricordate che l'immagine post-inondazione è stata acquisita due giorni dopo il nubifragio, perciò è probabile che una considerevole quantità d'acqua fosse già stata assorbita dal terreno o scaricata nella rete fognaria prima del passaggio del satellite.
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