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Funcionalidades

Spring-5.0

Generalizações e Agregações

É poss'vel explorar as diferenças de resolução entre dados em modelagem a partir das estatísticas básicas tais como: Media, Mediana, Maioria, Minoria, Maximo e Minimo. Por exemplo, observe a expressão abaixo:

ndvi_20 = (nir - red)/(nir + red) ;

Supondo que as as bandas radiometricas (“red” e “near-infrared”) tem resolução 20x20m, essa equação nos dá o indice de vegetação a cada local (pixel, cela) de uma área de trabalho. Entretanto poderemos ter generalizações baseadas nesses dados de sensores a diferentes resoluções, por exemplo:

ndvi_200 = Maximo ( (nir - red)/(nir + red) );

Aqui um mapa de resolução 200x200m é obtido a partir dos dados originais de sensores.

É claro que as variáveis devem estar declaradas e instanciadas corretamente. Por exemplo:

red= Recupere (Nome = “Red”);

nir= Recupere (Nome = “NIR”);

ndvi_20 = Novo (Nome = “Ndvi_20”, ResX = 20, ResY = 20);

ndvi_200 = Novo (Nome = “Ndvi_200”, ResX = 200, ResY = 200);

Na verdade o uso desse recurso sintático pode ser bem mais flexivel como nos exemplos abaixo:

ndvi_200 = Maximo (banda4 - banda3)/ Media (banda4 + banda3); ndvi_200 = (Maximo (banda4) - Media(banda3))/ Minimo(banda4 + banda3);

Dessa maneira o LEGAL pode ajudar em estudos visando a adequação de escala e resolução para integrar dados de sensores em modelagem.


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