Classificação e NDVI

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Sensoriamento remoto 
Classificação e NDVI 
Tipos de classificação 
padrões Supervisionada: São utilizados algoritmos cujo o reconhecimento dos 
espectrais dos alvos se dão com base numa coleção de amostras conhecidas. 
Água 
λ(nm) 
Floresta 
λ(nm) 
Classificação 2 
Tipos de classificação 
padrões Supervisionada: São utilizados algoritmos cujo o reconhecimento dos 
espectrais dos alvos se dão com base numa coleção de amostras conhecidas. 
Água 
λ(nm) 
Floresta 
λ(nm) 
Classificação 3 
Classificação 4 
Supervisionada: São utilizados algoritmos cujo o reconhecimento 
dos padrões espectrais dos alvos se dão com base numa amostra 
conhecida 
Principais Métodos: 
*Máxima verossimilhança 
Máxima verossimilhança-ICM 
Paralelepípedo 
Distância euclidiana 
Redes neurais (Perceptron, MLP, RBN) 
Tipos de classificação 
Não Supervisionada: São utilizados algoritmos cujo o reconhecimento dos padrões 
espectrais dos alvos se dão sem o conhecimento a priori do analista. É útil para 
identificar padrões desconhecidos ou para eliminar subjetividades. 
Classe 1 
λ(nm) 
Classe 2 
λ(nm) 
Classificação 5 
 
Tipos de classificação 
Não Supervisionada: São utilizados algoritmos cujo o reconhecimento dos padrões 
espectrais dos alvos se dão sem o conhecimento a priori do analista. É útil para 
identificar padrões desconhecidos ou para eliminar subjetividades. 
Classificação 7 
Principais Métodos: 
ISODATA 
K-Means 
Redes neurais (Kohonen) 
Aplicações em Vegetação - NDVI 
O Índice de Vegetação por Diferença Normalizada (NDVI: 
Normalized Difference Vegetation Index) é um indicador simples 
que pode ser utilizado para avaliar se o alvo observado contém 
vegetação verde viva (próximo de 1) ou não (próximo de -1). 
 
Plantas verdes vivas absorvem radiação solar na região 
espectral de radiação fotosinteticamente ativa (PAR). Células das 
folhas evoluíram para dispersar (refletir e transmitir) radiação solar 
na região do infravermelho próximo (~50% da energia solar 
recebida) pois o nível de energia por fóton neste domínio (> 700 
nm) não é suficiente para sintetizar moléculas orgânicas, caso as 
plantas absorvecem radiação neste comprimento de onda 
acarretaria em super-aquecimento dos tecidos. Por esta razão as 
plantas são brilhantes quando observadas na região do infra- 
vermelhor próximo e escurar na região PAR. A clorofila absove 
muita radiação no comprimento de onda da luz visível (400 a 700 
nm) para uso na fotossíntese, enquanto que a estrutura celular das 
folhas refletem fortemente luz no infra-vermelho próximo (700 a 
1100 nm). 
Aplicações em vegetação 8 
Aplicações em Vegetação - NDVI 
NDVI  
(NIR  R) 
(NIR  R) 
 
O domínio do NDVI pertence ao intervalo [-1,1]. 
Quanto mais próximo de 1, maior é a certeza de 
estar se tratando de um pixel de vegetação. Altos 
valores do índice indicam maior presença de 
vegetação. 
Aplicações em vegetação 9 
Aplicações do NDVI 
 
Aplicações do NDVI 
 
Aplicações do NDVI 
 
Aplicações do NDVI