Não é de hoje que se sabe que o gvSIG a partir da versão 1.9, com uso da extensão Remote Sensing (mais conhecida como Teledetección) vem se mostrando uma importante ferramenta livre de sensoriamento remoto, mesmo com restrições. Ao menos, faz o que promete.
Mas o que vem a ser fusão de imagens?
Segundo a definição do Centro Estadual de Pesquisas em Sensoriamento Remoto e Meteorologia do Rio Grande do Sul (CEPSRM) é o aproveitamento de informações produzidas por diferentes sensores, combinando imagens de diferentes características espectrais e espaciais, produzindo uma imagem com melhor resolução espacial do que a a imagem multiespectral original.
Em outras palavras é unir o que uma imagem de baixa resolução tem de melhor, que é a resolução espectral (multiespectral = várias bandas) com o que uma imagem de alta resolução pancromática (tons de cinza) tem de melhor, que é a resolução espacial, com mais detalhes do ambiente estudado. Assim, ter-se-á uma imagem de alta resolução colorida.
Para que serve a fusão de imagens?
Melhorar a visualização dos dados contidos numa determinada imagem de satélite a fim de que os alvos a serem mapeados sejam melhor interpretados, minimizando erros humanos no processo de classificação.
Eu vinha tentando publicar este artigo desde o dia 14 de agosto de 2010 mas não estava tendo sucesso no processo de fusão e estive sem tempo para averiguar o que estava ocorrendo. Aproveitei o feriado de Independência do Brasil e, então, achei o erro.
Prepare-se, leia até o fim e depois pratique. Você verá que fusionar imagens no gvSIG 1.9 é tão fácil quanto roubar doce de criança. Vamos lá?
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1. Carregue a imagem multiespectral no gvSIG.
Para este post utilizei um recorte da cena 146_111 do satélite CBERS 2, sensor CCD, composição R3G4B2 e resolução espacial de 20 metros.
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2. Com a imagem selecionada, clique na ferramenta Raster process e depois escolha a opção Fusión Imagenes (como nas figuras abaixo).
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3. Chegou o tão esperado momento para definir os parâmetros de fusão.
No campo Banda alta resolución, selecione a sua imagem de alta resolução. Para este post utilizei recorte da cena 146_B_111_2 do satélite CBERS 2B, sensor HRC e resolução espacial de 2,7 metros.
No campo Method, selecione o método Brovey. Existe mais três outros métodos, o IHS, Componentes Principais e Wavelets. Recomendo experimentá-los também para ver qual melhor lhe agrada.
No campo Parámetros, posicione o marcador em 25. Ele varia de 0 a 50.
No campo Nome da capa, defina o nome do seu arquivo, e opte por criar o arquivo apenas na memória virtual ou no disco rígido do seu computador.
Por fim, clique em aceitar e aguarde o processamento. Automaticamente a imagem fusionada será carregada no gvSIG.
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No final, você terá a fusão do que esta imagem tem de melhor, as cores…
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…com o que esta tem de melhor, que é a resolução…
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…e este é o resultado final.
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Viu como é simples proceder fusão de imagem no gvSIG 1.9?
Agora é com você. Use e abuse dos recursos disponíveis no gvSIG.
Até a próxima.
Caro Esdras,
Ótima postagem! Parabéns!
Tenho a perfeita compreensão de que para um sig livre os métodos apresentados são de bom grado e não tem nem como comparar com os softwares proprietários, por isso, na comparação com nossa tecnologia nacional o gvSig vem dando um banho na qualidade de processamento.
Gostaria ainda de ouvir sobre o processo de fusão de imagens algo sobre o relacionamento que esse procedimento tem com a acurácia e precisão do registro das imagens que farão parte do processo, além de problematizar o relacionamento entre a proporcionalidade das resoluções espaciais. Esses dois temas não tem sido abordados na maioria das postagens sobre fusão e nos softwares livres isso é de grande importância, pois precisamos (usuários) saber como desenvolver essas etapas para que o processo de fusão tenha bons resultados.
Mais uma vez parabéns!
Olá Sadeck, obrigado pelo seu comentário.
Concordo plenamente com o que você expôs, inclusive comecei a escrever um artigo sobre isso para apresentar no Simpósio Brasileiro de Sensoriamento Remoto, enquanto escrevia esse tutorial. Não abordei no post por três motivos:
1. Apresento o básico a fim de que o leitor do blog tenha a curiosidade de “fuçar” as ferramentas do programa em tela;
2. Abordo o tema dando margem às pessoas a pesquisarem e se aprofundarem no que está sendo proposto, ao invés de se limitarem estritamente às ferramentas e
3. Tiraria a exclusividade do artigo científico que pretendo publicar no SBSR.
Mas toda sugestão é e sempre será bem vinda.
Abraços.
Com certeza, você tem toda razão, o ineditismo no SBSR é sempre levado em conta. Se tudo der certo então, nos vemos por lá. Aguardo seu artigo.
Um abraço.
Caro Esdras
Parabéns por mais este excelente artigo! Estou fazendo um levantamento dos artigos de tutoriais sobre o gvSIG disponíveis na web, e o teu blog é um dos maiores contribuintes
Uma pequena sugestão, que creio irá qualificar ainda mais os nossos tutoriais: que tal disponibilizar em anexo ao artigo as imagens e os demais materiais que serviram de base, para que possamos reproduzir o mesmo em nossas máquinas? Ajudaria muito!
Um abraço, e mais uma vez, parabéns pelo excelente serviço que vens prestando à comunidade linux e aos amantes do geoprocessamento.
Eliazer, obrigado pela sua sugestão. Não prometo muita coisa pois, como os artigos são produzidos em horas vagas, geralmente em finais de semana, não resta muito tempo para pensar em coisas novas.
Mas vamos tentar, ok?
Obrigado pelo seu comentário.
Olá Esdras, venho acompanhando o seu blog e achei esse post excelente, realmente o GvSIG vem me surpreendendo cada vez mais, se possível gostaria que você me respondesse duas perguntas: qual foi o tempo de processamento para esta fusão? você já obteve bons resultados utilizando classificação supervisionada de imagens no GvSIG? um forte abraço.
Oi Marcelo, tudo bem? Obrigado pelo seu comentário.
Respondendo a sua pergunta, O tempo de processamento da fusão se deu rápido, em torno de 5 ou 6 minutos, mas as cenas que utilizei eram recortes. Tentei várias vezes todos os métodos com cenas completas do CBERS e levou um final de semana inteiro até o gvSIG fechar acusando falta de memória. Este é o mal do gvSIG, como ele é desenvolvido em java, processos que exijam alta performance, e para.
Quanto à classificação supervisionada (CS), os resultados foram satisfatórios. Como todo procedimento de CS, o resultado é o que e como se define as regiões de interesse (ROIs).
Abraço.
o seu blog esta de parabéns, todas os tutorias estao bem explícido, é como se estivesse acessando aulas em vídios..
Ola Otacilio, fico muito agradecido pelo seu comentario. Sempre tento ser didatico para todos os niveis de leitores do blog Geoparalinux. Abraco.
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