Comparison of different fusion algorithms in urban and agricultural areas using sar (palsar and radarsat) and optical (spot) images

Abdikan, Saygın; Şanlı, Füsun Balık

doi:10.1590/s1982-21702012000400001

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“…Assim, na Quarta etapa o componente de intensidade é substituído por uma imagem de alta resolução espacial [39]. O resultado desse processo é a associação das cores das imagens multiespectrais à banda de alta resolução espacial, criando-se um novo conjunto de três bandas que podem ser utilizadas no processo de mapeamento de uso e da cobertura da terra.…”

Section: Bandas Resolução Espacialunclassified

Sensoriamento remoto aplicado ao estudo de densidade demográfica

Santos¹,

Nunes²,

Santos³

2021

Geografia Por Sensoriamento Remoto

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ResumoO mapeamento de densidade demográfica é recorrente nas análises geográficas, suas aplicações são variadas e representa a relação do número de habitantes por uma determinada área, que geralmente poder ser: um país, estado, município, bairro, setor censitário, dentre outras. Assim, a densidade demográfica é critério fundamental para a compreensão da dinâmica populacional, sedo um índice adotado por diversos países em diferentes continentes. Contudo, o Método Coroplético, que é clássico e de uso recorrente na espacialização de densidade demográfica revela que a população está distribuída homogeneamente em cada unidade de área, mesmo quando partes da região é, na realidade, desabitada. Desse modo, esse capítulo apresenta o Método Dasimétrico, que é uma alternativa para estimar a localização mais realista da ocupação humana para o cálculo de densidade demográfica, dentro da unidade de área a ser adotada. Para tanto, emprega-se o processamento de imagens de sensoriamento remoto orbital em ambientes de sistemas de informação geográfica. Os resultados indicam as áreas construídas, onde se localizam os habitats urbanos, enquanto "principal tarefa geográfica". Além disso, contribui para pensar o urbano na sua dimensão sócio-espacial, como o modo pelo qual a reprodução do espaço se realiza na contemporaneidade, como realidade e como possibilidade. Assim, quando identificadas áreas densamente povoadas é possível observar impactos sociais, ambientais e econômicos, especialmente com maiores riscos de degradação ambiental, criminalidade e sobrecarga da infraestrura viária. Por fim, sob a perspectiva do método, a experiência tem revelado resultados de densidades demográficas mais realísticas com tendência de aumento do teor de seus valores nas cidades brasileiras.Palavras-chave: dasimetria, geografia urbana, processamento digital de imagem, urbanização. Geografia por sensoriamento remotoJoceli Augusto Gross (Ed.

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Section: Bandas Resolução Espacialunclassified

Sensoriamento remoto aplicado ao estudo de densidade demográfica

Santos¹,

Nunes²,

Santos³

2021

Geografia Por Sensoriamento Remoto

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“…dos mesmos ou diferentes sensores para a mesma área para obter mais informação que não é conseguida utilizando cada imagem / banda sozinha, a fim de melhorar a qualidade da interpretação das imagens (Abdikan & Sanli, 2012).…”

Section: Processamento Digital Na Interpretação De Imagemunclassified

Utilização de Índices Físicos a partir de Imagens OLI – TIRS para o Mapeamento de Uso e Cobertura da Terra no entorno do Aeroporto Internacional do Recife/Guararapes – Gilberto Freire

Oliveira¹

2019

Rev. Bras. Geog. Fis.

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Atualmente o uso de índices físicos NDVI (Normalized Difference Vegetacion Index), NDBI (Normalized Difference Built-up Index) e NDWI (Normalized Difference Water Index) vêm sendo muito utilizados como suporte para o mapeamento e monitoramento de uso e ocupação da terra. A área de estudo abrange o Aeroporto Internacional do Recife/Guararapes – Gilberto Freyre e o seu entorno, uma região na qual estão inseridos os municípios de Jaboatão dos Guararapes e Recife, ambos no Estado de Pernambuco. Utilizando imagens do satélite LANDSAT-8, sensor OLI de 18-06-2016, orbita-ponto 214-066, aplicou-se a técnica de fusão RGB-IHS para se obter uma melhor resolução espacial, logo após foram calculados os índices físicos, com o objetivo de avaliar o uso e ocupação do solo da área em questão. Como resultado final, obteve-se um mapa de uso e cobertura da terra, contendo quatro classes (solo exposto, água, vegetação e área construída), na escala de 1:50.000, no sistema de referência geodésico WGS84. Physical indexes from OLI - TIRS images as tools for land use and coverage mapping around the airport International Recife / Guararapes - Gilberto Freire A B S T R A C TCurrently the use of NDVI (Normalized Difference Vegetation Index), NDBI (Normalized Difference Built-up Index) and NDWI (Normalized Difference Water Index) have been widely used as support for mapping and monitoring land use and occupation. The study area covers the Recife / Guararapes - Gilberto Freyre International Airport and its surroundings, a region in which the municipalities of Jaboatão dos Guararapes and Recife are located, both in the State of Pernambuco. Using images from the LANDSAT-8 satellite, OLI sensor of 06-06-2016, orbit-point 214-066, the RGB-IHS fusion technique was applied to obtain a better spatial resolution, after the physical indexes were calculated, with the objective of evaluating the land use and occupation of the area in question. As a final result, a land use and land cover map was obtained, containing four classes (exposed soil, water, vegetation and built area), in the 1: 50.000 scale, in the WGS84 geodetic reference system.Keywords: physical indexes, remote sensing, urban area, use and land cover.

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“…Image fusion techniques have been researched and developed for a variety of applications to increase the retrievable information and to sharpen lower resolution. During our experiments we have tested different algorithms against each other such as the Ehlers method, Principal Component Analysis (PCA), Discrete Wavelet Transform (DWT) and Gram-Schmidt spectral sharpening (GS) algorithms because of their higher performance as described by other authors (Klonus and Ehlers, 2008;Abdikan, 2012). Pansharpening is often applied by enhancing the spatial resolution of multispectral images with a single pan channel.…”

Section: Image Fusionmentioning

confidence: 99%

Assessment of Cropping System Diversity in the Fergana Valley Through Image Fusion of Landsat 8 and Sentinel-1

Dimov¹,

Kuhn²,

Conrad³

2016

ISPRS Ann. Photogramm. Remote Sens. Spatial Inf. Sci.

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ABSTRACT:In the transitioning agricultural societies of the world, food security is an essential element of livelihood and economic development with the agricultural sector very often being the major employment factor and income source. Rapid population growth, urbanization, pollution, desertification, soil degradation and climate change pose a variety of threats to a sustainable agricultural development and can be expressed as agricultural vulnerability components. Diverse cropping patterns may help to adapt the agricultural systems to those hazards in terms of increasing the potential yield and resilience to water scarcity. Thus, the quantification of crop diversity using indices like the Simpson Index of Diversity (SID) e.g. through freely available remote sensing data becomes a very important issue. This however requires accurate land use classifications. In this study, the focus is set on the cropping system diversity of garden plots, summer crop fields and orchard plots which are the prevalent agricultural systems in the test area of the Fergana Valley in Uzbekistan. In order to improve the accuracy of land use classification algorithms with low or medium resolution data, a novel processing chain through the hitherto unique fusion of optical and SAR data from the Landsat 8 and Sentinel-1 platforms is proposed. The combination of both sensors is intended to enhance the object´s textural and spectral signature rather than just to enhance the spatial context through pansharpening. It could be concluded that the Ehlers fusion algorithm gave the most suitable results. Based on the derived image fusion different object-based image classification algorithms such as SVM, Naïve Bayesian and Random Forest were evaluated whereby the latter one achieved the highest classification accuracy. Subsequently, the SID was applied to measure the diversification of the three main cropping systems.

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Comparison of different fusion algorithms in urban and agricultural areas using sar (palsar and radarsat) and optical (spot) images

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Sensoriamento remoto aplicado ao estudo de densidade demográfica

Sensoriamento remoto aplicado ao estudo de densidade demográfica

Utilização de Índices Físicos a partir de Imagens OLI – TIRS para o Mapeamento de Uso e Cobertura da Terra no entorno do Aeroporto Internacional do Recife/Guararapes – Gilberto Freire

Assessment of Cropping System Diversity in the Fergana Valley Through Image Fusion of Landsat 8 and Sentinel-1

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