spring:legal:func
Diferenças
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spring:legal:func [2008/11/25 14:19] – created jpedro | spring:legal:func [2008/12/05 18:40] (atual) – jpedro | ||
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Linha 1: | Linha 1: | ||
- | ====== Funcionalidades ====== | ||
- | ===== Spring-5.0 ===== | ||
- | **Generalizações e Agregações** | ||
- | É poss' | + | ==== Generalização |
- | Media, Mediana, Maioria, Minoria, Maximo | + | |
- | ndvi_20 = (nir - red)/(nir + red) ; | ||
- | Supondo que as as bandas radiometricas (" | + | A lingaugem LEGAL, a partir da versão 5 do Spring permite explorar as diferenças |
- | ndvi_200 = Maximo | + | Media, Mediana, Maioria, Minoria, |
+ | A figura abaixo ilustra as perdas de informação para representar um mapa a diferentes resoluções: | ||
- | Aqui um mapa de resolução 200x200m é obtido a partir dos dados originais de sensores. | + | {{spring: |
- | É claro que as variáveis devem estar declaradas e instanciadas corretamente. Por exemplo: | + | Observe a expressão abaixo:\\ |
- | red= Recupere | + | ndvi_20 |
- | nir= Recupere | + | Supondo que as variáveis //red// e //nir// representam imagens radiometricas nas bandas do vermelho e o infra-vermelho proximo, na resolução 20x20m, a equação acima nos dá o indice de vegetação para cada local (pixel, cela) de uma área de trabalho. Entretanto pode-se ter generalizações baseadas nesses dados de sensores a diferentes resoluções, |
- | ndvi_20 | + | ndvi_200 |
- | ndvi_200 = Novo (Nome = " | + | 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 = " | ||
+ | nir= Recupere (Nome = " | ||
+ | ndvi_20 = Novo (Nome = " | ||
+ | ndvi_200 = Novo (Nome = " | ||
Na verdade o uso desse recurso sintático pode ser bem mais flexivel como nos exemplos abaixo: | 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))/ | + | ndvi_200 = (Maximo (banda4) - Media(banda3))/ |
Dessa maneira o LEGAL pode ajudar em estudos visando a adequação de escala e resolução para integrar dados de sensores em modelagem. | Dessa maneira o LEGAL pode ajudar em estudos visando a adequação de escala e resolução para integrar dados de sensores em modelagem. | ||
+ | |||
+ | ==== Operações de Vizinhança ==== | ||
+ | (a partir da versão Spring 5.0.4.2) | ||
+ | |||
+ | Com o objetivo de permitir o desenho mais flexivel e explicito de operações envolvendo vizinhanças foi introduzida uma Função " | ||
+ | |||
+ | {{spring: | ||
+ | |||
+ | A partir de operações de ordem ou igualdade pode-se então efetivamente definir vizinhanças. Por exemplo a região ressaltada na figura anterior pode ser descrita de diversas maneiras: | ||
+ | |||
+ | (Distancia()== 2) | ||
+ | (1 < Distancia() < 3) | ||
+ | (2 < | ||
+ | ... | ||
+ | |||
+ | Uma grande variedade de vizinhanças podem ser assim especificadas, | ||
+ | |||
+ | {{spring: | ||
+ | |||
+ | A interação entre as vizinhanças assim definidas e os dados matriciais de uma base de dados pode entao ser modelada como o " | ||
+ | |||
+ | ((Distancia() < 3) * nir) | ||
+ | ((Distancia() < 3) * red) | ||
+ | |||
+ | A partir daí pode-se então extrair estatisticas simples tais como: | ||
+ | |||
+ | Media, Mediana, Maioria, Minoria, Maximo e Minimo. | ||
+ | Permitindo a descrição de diversas operações de vizinhança, | ||
+ | |||
+ | nir_av = Media ((Distance() < 3) * nir)); | ||
+ | red_av = Media ((Distance() < 3) * red)); | ||
+ | ndvi_av = Media ((Distance() < 3) * ((nir - red)/(nir + red))); | ||
+ | |||
+ | Segue-se um exemplinho que descreve um método de detecção de alvos, cuja expressão matemática pode ser dada pela equação: | ||
+ | det = (m0 - m1) / s1 | ||
+ | |||
+ | Aqui, **m0** representa uma imagem com os valores médios nas vizinhanças 3x3 de cada pixel de uma imagem original, **m1** por sua vez representa outra imagem com as médias sobre vizinhanças definidas pelo conjunto diferença entre vizinhanças 9x9 e 3x3, sobre essas mesmas vizinhanças é então determinado o desvio padrão correspondente, | ||
+ | m0 = Media((Distance() <= 1) * m) ; | ||
+ | m1 = Media((1 < Distance() < 4) * m) ; | ||
+ | s1 = sqrt (Media((1< | ||
+ | det = (m0- m1) / s1 ; | ||
+ | |||
+ | A figura a seguir ilustra as diferentes vizinhanças envolvidas no programa acima, a imagem de entrada representada pela variável **m**, as médias e a imagem resultante associada à variável **det** | ||
+ | |||
+ | {{spring: | ||
+ | |||
+ | As mesmas considerações discutidas até agora são tambem válidas para outra função distancia, tambem implementada, | ||
+ | D(p0, p1) = |y0 - y1| + |x0 - x1| | ||
+ | |||
+ | Um circulo de raio 2 segundo essa medida de distancia teria a forma como indica a figua abaixo: | ||
+ | |||
+ | {{spring: | ||
+ | |||
+ | A partir daí todas as operações discutidas anteriormente podem fazer uso da distancia cityblock, bastando para isso substituir nas expressões, | ||
+ | |||
+ | (Cityblock()== 20) | ||
+ | (10 < Cityblock() < 30) | ||
+ | (20 < | ||
+ | ... | ||
+ | Vale ainda observar que as distancias e valores envolvidos nas expressoes correspondem a escalas metricas convencionais, | ||
+ | |||
+ | Na sintaxe das funções distancia discutidas, a ausencia de parametros indicada pelo " |
spring/legal/func.1227622750.txt.gz · Última modificação: 2008/11/25 14:19 por jpedro