Classificação e eliminação dos ruídos em imagens hiperespectrais pela análise seqüencial da transformação por Fração de Ruído Mínima

Abstract

Hyperspectral images are extremely susceptible to noise interferences which hinder mineral identification and quantification. Therefore, it is fundamental the use of techniques to minimize them. An efficient mathematical noise reducing procedure employs the Minimum Noise Fraction (MNF). The MNF procedure is derived from and similar to the Principal Component Analysis (APC). The main difference between them is that the MNF considers the noise while the PCA considers the data variation. It results in an ordering that reflects the image quality. The MNF transformation can be subdivided in four stages: a) obtaining a noise sample; b) formulation of a noise fraction index; c) implementation of a linear transformation function as PCA; and d) inversion of MNF considering only signs information. In the present work a methodology of MNF sequential steps is proposed using internal and external references of the image. As external reference it was used the dark reference collected during a flight simultaneously to the image acquisition. The internal reference was obtained by statistical techniques for the segmentation of the noise fraction in relation to the sign. Three types of noises can be defined by variance and correlation: a) uncorrelated noises with equal variance in all bands, b) highly correlated noises, and c) Noises with Unknown Covariance. Matrix. For the AVIRIS images, a sequential procedure of MNF can be accomplished with two stages: the first one eliminates the noises of intern reference and the second the relative external reference to the instrumental noise. That procedure allows to distinguish different types of noises and to eliminate them sequentially and efficiently.Keywords: Remote sensing; image processing; hyperspectral; noise. RESUMOAs imagens hiperespectrais são muito suscetíveis às interferências de ruídos, o que dificulta a identificação e a quantificação mineral. Portanto, torna-se fundamental o emprego de técnicas para minimizá-los. Um eficiente procedimento matemático para redução de ruídos é a Fração de Ruído Mínima (MNF). Esse método é derivado e análogo à transformação Análise de Componentes Principais, distinguindo-se por promover a maximização do ruído ao invés da variância dos dados, o que proporciona um ordenamento que reflete a qualidade das imagens. A transformação MNF pode ser subdividida em quatro etapas: a) obtenção de uma amostra do ruído; b) formulação de um índice de fracionamento do ruído; c) implementação de uma função de transformação linear no molde da APC, e d) inversão do MNF considerando apenas as informações de sinais. No presente trabalho é proposta uma metodologia de MNF seqüencial, utilizando referências internas e externas da imagem. Como referência externa foi utilizada a referência escura coletada durante o vôo simultaneamente à obtenção da imagem. A referência interna foi obtida por técnicas estatísticas para a segmentação da fração do ruído em relação ao sinal. Três tipos de ruídos podem ser definidos conforme a variância e correlação: a) ruídos não-corr...

Controle De Qualidade Posicional Em Dados Espaciais Utilizando Feições Lineares

“…O método MNF foi desenvolvido para eliminar a alta correlação com o mínimo de perda de informação, num princípio estatístico de redução de dados, tornando evidentes feições que não eram percebidas visualmente. Carvalho Júnior et al (2002) afirmam que as imagens geradas com o processo de inversão do método de MNF apresentam espectros límpidos de ruído, pois as primeiras bandas compõem cerca de 90% das informações, e o restante são ruídos.…”

“…Recentemente, com o advento dos sensores hiperespectrais, análises minuciosas sobre as propriedades dos alvos ou materiais vem sendo estudados com maior eficiência, representando atualmente uma nova abordagem com relação às técnicas de sensoriamento remoto (Carvalho Júnior et al, 2002).…”

Análises Espectrais Da Vegetação Com Dados Hyperion E Sua Relação Com a Concentração E O Fluxo De Co2 Em Diferentes Ambientes Na Amazônia Brasileira

“…Posteriormente, Baptista (2003) apresentou resultados satisfatórios com a aplicação do CO2flux para mensurar a eficiência do processo de sequestro de carbono pela vegetação na fase clara da fotossíntese. Recentemente, com o advento dos sensores hiperespectrais, análises minuciosas sobre as propriedades dos alvos ou materiais vem sendo estudados com maior eficiência, representando atualmente uma nova abordagem com relação às técnicas de sensoriamento remoto (Carvalho Júnior et al, 2002). Os sensores hiperespectrais, por possuir em alta dimensionalidade espectral, fornecem uma diversidade de informações sobre a estrutura e propriedades bioquímicas e fisiológicas, concentrações de nutrientes, pigmento, FPAR e utilização da eficiência da luz (Asner et al, 2005).…”

“…O método MNF foi desenvolvido para eliminar a alta correlação com o mínimo de perda de informação, num princípio estatístico de redução de dados, tornando evidentes feições que não eram percebidas visualmente. CarvalhoJúnior et al (2002) afirmam que as imagens geradas com o processo de inversão do método de MNF apresentam espectros límpidos de ruído, pois as primeiras bandas compõem cerca de 90% das informações, e o restante são ruídos. foram registrados tendo como referência a imagem de nível 1Gst Geotiff da United States Geological Survey (USGS) referentes as localizações de cada área, conduzidos no programa ENVI 4.8. índice CO2flux(RAHMAN et al, 2000)mede a eficiência do processo de sequestro de carbono pela vegetação.…”

Modelagem espectral para determinação da concentração e fluxo de co2 em paisagens naturais e antrópicas na região amazônica

“…Os métodos de correções atmosféricas são aplicados para corrigir os efeitos atmosféricos nas bandas, a partir de dados meteorológicos de cada local. (CARVALHO JÚNIOR et al, 2002).…”