Exercício 1 - Landsat ETM - Continuação
|  | Imagem média aritmética | |
Aritmética
Como vimos, lagos superficiais, pântanos e barras de canal de areia húmida são dificilmente identificáveis na imagem de cores verdadeiras do Delta interior do Níger.
São, no entanto, vistos claramente em imagens de cores falsas usando pelo menos um canal de infravermelho. Mas estas imagens reflectem uma visão da Terra numa forma pouco comum no que diz respeito às cores.
A combinação de uma imagem de cores falsas e a visualização de uma imagem realista de cores verdadeiras é um método muito útil para produzir imagens que se assemelham fotografias a cores.
Abre o programa LEOWorks. Se ainda não fizeste o download das imagens do Delta Interior do Níger, fá-lo agora.
Escolhe File>Open. Vai aparecer uma caixa de diálogo. Escolhe a pasta Niger e selecciona a primeira imagem Nigerdelta_Landsat_Band_2.tif. Abre também Nigerdelta_Landsat_Band_4.tif e Nigerdelta_Landsat_Band_7.tif.
Escolhe Image>Combine from...>Red Green Blue. Vai-se abrir um menu. Selecciona image Nigerdelta_Landsat_Band_7.tif para Vermelho, Nigerdelta_Landsat_Band_4.tif para Verde e Nigerdelta_Landsat_Band_2.tif para Azuk, e depois clica OK.
Esta nova imagem é uma combinação de cores falsas de três fotos em tons de cinzento. Melhora os dados em bruto da mesma forma que fizeste fez para o exercício de 'combinação de cores verdadeiras'
Abre a imagem Nigerdelta_Landsat_Band_321.tif.
Escolhe Image>Arithmetic... e selecciona Nigerdelta_Landsat_Band_321.tif como Image #1 e 'Combined Image' como Image #2. Escolhe 'Average' como 'Operation' e activa 'All channels'.
A nova imagem combina as vantagens das duas imagens de entrada. É uma intersecção de valores de pixel. Compara as três imagens e obserae as vantagens desta nova imagem calculada, dando exemplos. Olha atentamente para cobertura vegetal e superfícies de água.
NDVI
O Índice de Vegetação de Diferença Normalizada (NDVI) é usado para mostrar a quantidade de cobertura vegetal em imagens de detecção remota. A vegetação dará uma forte reflexão na área de 0,7 - 0,9 micrómetros, ao passo que vai dar uma reflexão fraca na área de de 0,6 - 0,7 área.
Como a assinatura espectral da vegetação é muito característica, a distinção entre solo descoberto e vegetação verde normalmente não apresenta problemas. A diferença entre a reflexão nas gamas de infravermelhos próximos e visíveis pode, como já foi mencionado, ser utilizada para determinar a fotossíntese e o crescimento das plantas.
Os pigmentos em células de folhas absorvem a maior parte do vermelho e reflectem a maior parte da radiação do infravermelho próximo do sol.
O cálculo do NDVI do Landsat NDVI é: (canal4 - canal3) / (canal4 + canal3)
Olha de novo para a imagem de cores verdadeiras do Delta interior do Níger e observa a vegetação. É muito difícil classificar a vegetação nesta área. A imagem NDVI pode ser útil.
| | | Imagem NDVI do Delta Interior do Níger |
Abre o programa LEOWorks. Se ainda não fizeste o download das imagens do Delta Interior do Níger, fá-lo agora.
Escolhe File>Open. Vai aparecer uma caixa de diálogo.Escolhe a pasta Niger e selecciona a primeira imagem Nigerdelta_Landsat_Band_3.tif. Abre também Nigerdelta_Landsat_Band_4.tif.
Escolhe Image>Arithmetic... e selecciona Nigerdelta_Landsat_Band_4.tif como Image #1 e Nigerdelta_Landsat_Band_3.tif como Image #2 e escolhe NDVI como 'Operation'.
A imagem NDVI calculada pode ser melhorada se for colorida. No LEOWorks, escolhe Image/Convert to .../Image with LUT. Faz duplo clique na escala de cinzentos no fundo da imagem. Na janela 'LUT Editor' clica 'Open LUT' e selecciona ndvi.pal. Clica 'Open'. Fecha a janela 'LUT Editor' e guarda a imagem.
As áreas brilhantes indicam uma alta densidade de clorofila, que por sua vez indicam vegetação saudável.
Em alternativa, use a ferramenta Compute NDVI.
Que áreas aparecem nessa cor brilhante?
Para responder a esta questão, compara a imagem NDVI com as imagens de cores verdadeiras e de cores falsas do Delta Interior do Níger.
Descubra o que há de especial comparando a imagem de cores verdadeiras e a imagem NDVI.
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