spring:legal:func
Diferenças
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spring:legal:func [2008/12/04 13:57] – jpedro | spring:legal:func [2008/12/05 18:40] (atual) – jpedro | ||
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Linha 1: | Linha 1: | ||
- | === Novas Funcionalidades (versão Spring 5) === | ||
- | **Generalizações | + | ==== Generalização |
A lingaugem LEGAL, a partir da versão 5 do Spring permite explorar as diferenças de resolução entre dados em modelagem a partir de estatísticas básicas tais como: | A lingaugem LEGAL, a partir da versão 5 do Spring permite explorar as diferenças de resolução entre dados em modelagem a partir de estatísticas básicas tais como: | ||
Linha 32: | Linha 32: | ||
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** | + | ==== 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 " | Com o objetivo de permitir o desenho mais flexivel e explicito de operações envolvendo vizinhanças foi introduzida uma Função " | ||
Linha 62: | Linha 63: | ||
red_av = Media ((Distance() < 3) * red)); | red_av = Media ((Distance() < 3) * red)); | ||
ndvi_av = Media ((Distance() < 3) * ((nir - red)/(nir + 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.1228399062.txt.gz · Última modificação: 2008/12/04 13:57 por jpedro