ÍNDICES ESPECTRAIS

Um índice espectral é o resultado de
operações matemáticas entre valores
numéricos de pixels das bandas de uma
imagem.
Índice de vegetação da diferença
normalizada (ROUSE et al., 1974)
NIR  R
NDVI 
NIR  R
NDVI = índice de vegetação da diferença normalizada;
NIR
valor numérico do pixel na banda do infravermelho=
próximo;
R
= valor numérico do pixel na banda do vermelho.
Razão entre o vermelho e o
infravermelho-próximo (RICHARDSON &
WIEGAND, 1977)
R
RNIR 
NIR
Razão entre o verde e o infravermelhopróximo (BAUSCH & DUKE, 1996)
G
GNIR 
NIR
Índice de vegetação da resistência
atmosférica (KAUFMAN & TANRÉ, 1992)
NIR   (B  R )  R
ARVI 
NIR   (B  R )  R
índice de vegetação da resistência
ARVI =
atmosférica;
B
= valor numérico do pixel na banda do azul;
= efeito do aerossol.

Podemos usar =1 na falta de um modelo para o efeito de
aerossol, segundo proposto por RONDEAUX et al. (1996).
Índice de vegetação ajustado do solo
(HUETE, 1988)
NIR  R
SAVI 
 (1  L)
NIR  R  L
L = constante para ajustamento do efeito do solo
sobre a reflectância do dossel. O valor da
constante L é função do índice de área foliar.
Podemos usar um índice de área foliar médio
(L=0,5).
Índice de vegetação da diferença
normalizada do verde (GITELSON et
al., 1996)
NIR  G
GNDVI 
NIR  G

A reflectância do dossel da cultura em cada
banda é representada pela média dos
valores numéricos dos pixels da respectiva
banda da imagem.
Aquisição de imagens aéreas


Sensor orbital
Aeronaves
Câmera Multiespectral-Redlake
MS 4100 Duncantech
Adquire duas imagens
simultaneamente:
1) Colorida RGB
2) Falsa cor infravermelho


RGB: red-green-blue
CIR: red-green-near-infrared
Câmera colorida com 3-CCD




AZUL:460  45 nm
VERDE: 540  40 nm
VERMELHO: 660  40 nm
INFRAVERMELHO-PRÓXIMO: 800  65 nm
Tamanhos de CCD nas
Câmeras
a
c
b
1/4”
1/3”
1/2”
2/3”
1
a - mm
2,4
3,6
4,8
6,6
9,6
b - mm
3,2
4,8
6,4
8,8
12,8
c - mm
4
6
8
11
16
Imagens adquiridas com 3-CCD
VERMELHO-VERDE-AZUL
VERMELHO-VERDEINFRAVERMELHO
Extração de índices das imagens
NDVI RNIR GNIR ARVI SAVI GNDVI
Imagem RGB
VE-VD-AZ
ÍNDICES
Imagem CIR
IVP
Separação de bandas da imagem

Construção de um algoritmo para separar
bandas de imagens digitais usando a
linguagem computacional de alto nível do
Matlab.
Cada banda da imagem é uma
matriz (LxCxD)




Quando o programa carrega a imagem
para a memória o arquivo é
transformado em uma matriz de
dimensão três:
L = número de linhas da matriz;
C = número de colunas da matriz;
D = valores dos pixels das bandas da
imagem.
Exemplo para um pixel de cor branca
localizado na L=100; C=50; vermelho



Banda 1: 100x50x255
Banda 2: 100x50x255
Banda 3: 100x50x255
Representação no MATLAB



red=im(:,:,1);
green=im(:,:,2);
blue=im(:,:,3);
Comandos do Toolbox Image
processing

Pacote de processamento de imagens
imread: lê imagens não georreferenciadas.
Exemplo: im = imread('milho3 506 - RGB.tif');
im1= imread(‘milho3 506 - CIR.tif’);
im é a variável de memória para a matriz da
imagem ‘milho3 506 - RGB.tif’
Visualização de imagens

imshow: visualização de imagens.

Exemplo: imshow(im);

visualiza a imagem brasilia.jpg. A variável
‘im’ foi atribuída a imagem ‘milho3 506 RGB.tif’
Separação das bandas RGB e IR
da imagem
r=im(:,:,1);
todas as linhas, todas
 g=im(:,:,2);
todas as linhas, todas
 b=im(:,:,3);
todas as linhas, todas
 nir=im1(:,:,3);
todas as linhas, todas

as colunas, da banda 1
as colunas, da banda 2
as colunas, da banda 3
as colunas, da banda 1
Geração de índices

NDVI: índice de vegetação da diferença
normalizada
NIR  R
NDVI 
NIR  R


ndvi=(nir-r)./(nir+r);
ndvi é a imagem índice, isto é, a variação da
reflectância do dossel representada pelo
NDVI.
Auto-escala da imagem


rmax=max(ndvi(:)); rmin=min(ndvi(:));
s=255.*(ndvi-rmin)./(rmax-rmin);:
r  rmin
s  255
rmax  rmin