Introdução ao processamento digital de imagens

Introdução ao processamento digital de imagens

(Parte 1 de 5)

MinistØrio do Planejamento, Orçamento e Gestªo Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística - IBGE

Diretoria de GeociŒncias

Departamento de Recursos Naturais e Estudos Ambientais Primeira Divisªo de GeociŒncias do Nordeste

Introduçªo ao Processamento Digital de Imagens

Manuais TØcnicos em GeociŒncias - nœmero 9

Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística - IBGE Av. Franklin Roosevelt, 166 - Centro - 20021-120 - Rio de Janeiro, RJ - Brasil

ISSN 0103-9598 Manuais técnicos em geociências. Divulga os procedimentos metodológicos utilizados nos estudos e pesquisas de geociências.

ISBN 85-240-0762-1 ' IBGE, 2000

Equipe TØcnica

Departamento de Recursos Naturais e Estudos Ambientais - Primeira Divisªo de GeociŒncias do Nordeste - DGC

Coordenaçªo Valdir Francisco Veronese

Colaboradores

Romel Reis Maria Ivany Cardoso de Lima

Projeto Editorial GerŒncia de Editoraçªo - Departamento de Produçªo - DEPRO/CDDI

Estruturaçªo Textual e Tabular

Carmen Heloísa RosinØa Lucena Ervilha

Diagramaçªo Tabular LGonzaga

Copidesque e Revisªo

Iaracy Prazeres Gomes Anna Maria dos Santos Cristina Ramos Carlos de Carvalho JosØ Luís Nicola

Diagramaçªo Tabular, Textual e Ilustraçıes LGonzaga

Normalizaçªo BibliogrÆfica e de GlossÆrio

Divisªo de Documentaçªo - DIDOC/CDDI

Aparecida Tereza Rodrigues Regueira Ana Raquel Gomes da Silva Diva de Assis Moreira

Impressªo Centro de Documentaçªo e Disseminaçªo de Informaçıes - CDDI/IBGE, em 2 0.

Capa x - Divisªo de Criaçªo - DIVIC/CDDI

Introduçªo ao processamento digital de imagens / IBGE, Primeira

Divisªo de GeociŒncias do Nordeste. - Rio de Janeiro : IBGE, 1999.

92 p. - (Manuais tØcnicos em geociŒncias, ISSN 0103-9598 ; n.9) ISBN 85-240-0762-1

1. Processamento de imagens - TØcnicas digitais. I. IBGE. Primeira Divisªo de GeociŒncias do Nordeste. I. SØrie.

Divisªo de Biblioteca e Acervos EspeciaisCDU 528.852:681.32 RJ/9-28 CART

Impresso no Brasil / Printed in Brazil

Apresentaçªo

Tradicionalmente, a extraçªo de informaçıes das imagens de sensoriamento remoto pelas equipes tØcnicas de geociŒncias tem sido feita por mØtodos analógicos. Entretanto, a partir dos anos 90, constata-se uma utilizaçªo crescente do processamento digital. Esta mudança foi impulsionada pela vertiginosa evoluçªo ocorrida na indœstria da informÆtica, marcada pelo aumento na capacidade de processamento e reduçªo dos custos dos equipamentos, o que permite hoje o tratamento de imagens em computadores de mesa. Da mesma forma, um nœmero cada vez maior de aplicativos dedicados ao processamento digital de imagens vem sendo disponibilizado no mercado.

Por outro lado, verifica-se um crescimento acelerado na produçªo de dados geoespaciais destinados a atender às necessidades específicas das vÆrias categorias de usuÆrios. A manipulaçªo e integraçªo desta multiplicidade de dados, de características e fontes distintas, para transformÆ-los em informaçıes relevantes à sociedade, seria extremamente difícil sem os recursos da informÆtica, visto que o armazenamento, processamento e transmissªo dos dados sªo feitos na forma digital. O processamento digital de imagens oferece uma gama de tØcnicas que propiciam a exploraçªo de detalhes inacessíveis pelos mØtodos convencionais e permite realçar e destacar aspectos de interesse específico a determinados temas e objetivos.

O processamento digital de imagens e os sistemas de informaçıes geogrÆficas constituem hoje ferramentas essenciais em vÆrias Æreas do conhecimento. Os profissionais de geociŒncias nªo precisam estar permanentemente atentos a estas transformaçıes no modus operandi, sob pena de perder informaçıes, rapidez e eficiŒncia. Neste contexto insere-se a elaboraçªo deste Manual, que, de forma concisa e em nível introdutório, procura descrever os conceitos e tØcnicas digitais mais utilizados para a extraçªo de informaçıes das imagens nos vÆrios ramos das ciŒncias da terra. Entendemos que esta iniciativa vem atender a uma necessidade e representa uma contribuiçªo efetiva para o aprimoramento dos mØtodos de trabalho nos levantamentos de recursos naturais, cartografia e meio ambiente.

Guido Gelli Diretor de GeociŒncias

Características das Imagens de Sensoriamento Remoto13
O Espectro EletromagnØtico14
As Janelas AtmosfØricas15
A Imagem Digital16
Resoluçªo das Imagens18
Resoluçªo Espacial18
Resoluçªo Espectral18
Resoluçªo RadiomØtrica19
Resoluçªo Temporal19
Sistemas Sensores21
Classificaçªo dos Sensores21
Fonte de Energia2
Regiªo Espectral2
Sistemas de Captaçªo dos Dados2
Plataformas Orbitais24
Tipos de Órbita25
Evoluçªo dos Sistemas Sensores25
Das Fotografias AØreas aos Foguetes25
Sensores de Baixa Resoluçªo Espacial26
Sensores de Resoluçªo Espacial IntermediÆria27
Programas de Radar Orbital30
Programas Espaciais Brasileiros31
Sensores com Alta Resoluçªo Espacial32
Sensores de Alta Resoluçªo Espectral3

Siglas e Abreviaturas ....................................................... 1 SumÆrio

Comportamento Espectral dos Materiais35
Comportamento Espectral da Vegetaçªo35
Comportamento Espectral da gua36
Comportamento Espectral dos Solos37
Comportamento Espectral das Rochas38
Comportamento Espectral de reas Construídas39
CritØrios para Seleçªo das Imagens39
Manipulaçªo do Contraste41
Histogramas de Imagens41
Contraste e Brilho da Imagem42
Realces de Contraste42
LUT43
Realce Linear43
Realce de Equalizaçªo45
Realce Gaussiano45
Realce de Raiz Quadrada46
Realce Negativo46
Realce de InfreqüŒncia46
Realce Logarítmico46
Realce Exponencial47
Realce Parcial (piecewise stretch)47
Limiarizaçªo (tresholding)48
Formaçªo das Cores49
O Modelo RGB49
Imagem MonocromÆtica/Falsa/Pseudocor50
Fatiamento (density slicing)53
Transformaçªo IHS (Intensity, Hue, Saturation)53
Operaçıes AritmØticas com Imagens57
Adiçªo57
Subtraçªo58
Razªo Espectral (Ratio)59
Multiplicaçªo60
Filtragem de Imagens63
FreqüŒncia Espacial63
Convoluçªo64
Filtros de Passa-Baixas (low-pass filters)65
Filtro de MØdia65
Filtro de MØdia Ponderada65
Filtro de Moda65
Filtro de Mediana6
Filtros de Passa-Altas (high-pass filters)6

6______________________________Introduçªo ao processamento digital de imagens Filtros Laplacianos ....................................................... 67

Filtros Laplacianos + Imagem Original67
Filtros Direcionais68
Subtraçªo dos Componentes de Baixa FreqüŒncia68
AnÆlise de Principais Componentes69
Variância e Covariância de Imagens69
Correlaçªo69
GrÆfico de Dispersªo69
Correlaçªo de Imagens70
Causas da ExistŒncia de Correlaçªo71
A Transformaçªo por Principais Componentes71
Autovetores e Autovalores72
Interpretaçªo de Imagens PCs74
Classificaçªo75
Classificaçªo Supervisionada76
MØtodo da Mínima Distância7
MØtodo do Paralelepípedo7
MØtodo da MÆxima Verossimilhança (MAXVER)78
Classificaçªo Nªo-Supervisionada (Exploratória)79
ISODATA80
Operaçıes Pós-Classificaçªo81
Agregaçªo de Classes81
Destaque de Classe81
Homogeneizaçªo81
Avaliaçªo da Classificaçªo81
Correçıes GeomØtrica e RadiomØtrica83
Correçªo RadiomØtrica83
Razªo de Canais83
Estudos Multitemporais84

Características das imagens de sensoriamento remoto_________________________7

compensation)84
Correçªo GeomØtrica85

Compensaçªo pela Dispersªo AtmosfØrica (haze

system correction)85
Correçªo de Precisªo86
AcurÆcia da correçªo geomØtrica89
ReferŒncias BibliogrÆficas91

Correçªo de Erros SistemÆticos (bulk or

1 Representaçªo dos Formatos de Gravaçªo dos Dados17
2 Escalas de Trabalho Indicadas Algumas Imagens18
3 Tipos de Sensores21
4 Comparaçªo entre os Dois Sistemas de Varredura24

Lista de Quadros 5 Características do AVHRR ............................................. 26

6 Aplicaçıes do Sensor AVHRR26
7 Cronograma dos SatØlites LANDSAT27

8______________________________Introduçªo ao processamento digital de imagens

Sensores MSS e TM27
9 Características do SPOT28
10 Especificaçıes de SatØlite IRS-1C29
1 Características Espectrais do RESURS-0130
12 CBERS - China-Brazil Earth Resources Satellite31
13 Características dos SSRs da MECB32
14 Sistemas de Alta Resoluçªo3

8 Características Orbitais do LANDSAT-5 e dos

Propriedades dos Solos38

15 Regiıes Espectrais Próprias ao Estudo de

das Rochas e dos Minerais39
17 Algumas Aplicaçıes das Bandas do LANDSAT/TM40
18 Exemplo de Matriz de Correlaçªo71
19 Eigenvalues da Imagem de Derbyshire73
20 Eigenvectors da Imagem de Derbyshire74
21 Matriz de Erro ou de Confusªo82

16 Regiıes do Espectro Indicadas para os Estudo

Lista de Figuras

Dados por SR14
2 - Espectro EletromagnØtico15
3 - Transmitância Percentual da Atmosfera Terrestre16
4 - Formato da Imagem Digital16
5 - Brilho do Pixel17
7 - Instantaneous Field of View18
8 - Espectro Óptico2
9 - Sistema FotogrÆfico23
10 - Sistemas de Varredura Eletrônica e Mecânica24

1 - Representaçªo EsquemÆtica da Captaçªo de 6 - Representaçªo EsquemÆtica dos Dados de TrŒs Bandas...17

Thematic Mapper - TM28

1 - Características do Imageamento do

Apontamento Lateral29
13 - Assinatura Espectral (MØdia) da Folha Verde36
14 - Comportamento Espectral da gua36

12 - (a) Os Sensores SPOT; (b) O Recurso do

e a 20 Metros de Profundidade37

15 - Reflectância da `gua Superficial

16 - Comparaçªo entre as Curvas de Reflectância da gua, Vegetaçªo Sadia, Solo e Areia...38

Feiçıes Urbanas/Suburbanas39

17 - Comportamento Espectral das

LANDSAT/TM40

18 - Resoluçªo Espectral dos Sensores SPOT e 19 - Histograma de uma Imagem......................................41

20 - Contraste e Brilho de Imagens42
21 - Representaçªo GrÆfica de uma FTC Linear43
2 - Realce Linear4
23 - Realce MinMax45
24 - Overflow45
25 - Realce de Equalizaçªo46
26 - Realce Logarítmico47
27 - Realce Exponencial47
28 - Realce Parcial48
29 - Limiarizaçªo48
30 - Cubo de Cores50
31 - Formaçªo da Composiçªo Colorida (RGB)50
32 - Formaçªo das Cores51
3 - LUT para Display MonocromÆtico e Pseudocor52
34 - Representaçªo GrÆfica do Fatiamento53
35 - Imagem Fatiada54
36 - Modelo do Hexacone54
37 - Transformaçªo IHS54
38 - Fusªo de trŒs Bandas de Imagem TM com SPOT5
39 - Histograma de uma Imagem de Saída de Subtraçªo59
40 - Reduçªo do Efeito da Topografia60
41 - Linhas de Mesma Razªo61
42 - Perda de Informaçªo na Razªo de Canais61
43 - Curvas de FreqüŒncia Espacial64
4 - Convoluçªo65
45 - Filtro de MØdia65
46 - Efeitos do Filtro Passa-Baixas6
47 - Filtro de MØdia Ponderada6
48 - Exemplo de Aplicaçªo de Filtro de Moda6
49 - Exemplo de Aplicaçªo de Filtro de Mediana67
50 - Exemplos de Operadores de Laplace67
51 - Efeitos do Filtro de Passa-Altas67
52 - Filtros de Sobel68
53 - Filtros de Prewitt68

Características das imagens de sensoriamento remoto_________________________9

VariÆveis Altamente Correlacionadas70

54 - GrÆfico de Dispersªo de Duas

VariÆveis com Baixa Correlaçªo70
56 - Imagens Correlacionadas70
57 - Parâmetros do Elipsóide de Distribuiçªo72
58 - Determinaçªo dos Eixos das PCs72
59 - Rotaçªo dos Eixos das PCs73
60 - Imagem Classificada75
61 - Assinatura Espectral76
62 - Modelo da Classificaçªo Supervisionada7
63 - TØcnicas de Classificaçªo Supervisionada78

5 - GrÆfico de Dispersªo de Duas 64 - CritØrios para Classificacªo pela TØcnica ML................79

65 - Isodata (Iteraçªo I)80
6 - Isodata (Iteraçªo I)80
67 - Isodata (Iteraçªo I)81
68 - Homogeneizaçªo por Filtro de Moda81
69 - Componentes do Sinal Recebido pelo Sensor84
70 - GrÆfico de Regressªo85
71 - Efeito da Rotaçªo da Terra85

10______________________________Introduçªo ao processamento digital de imagens

para a Imagem Corrigida87
73 - Reamostragem (Vizinho mais Próximo)8

72 - Transformaçªo da Imagem Bruta 74 - Reamostragem (Interpolaçªo Bilinear)..........................8

Siglas e Abreviaturas

AEB - AgŒncia Espacial Brasileira APC - AnÆlise de Principais Componentes AVHRR - Advanced Very High Resolution Radiometer BPI - Bits Per Inch BPS - Bits Per Second CBERS - China-Brazil Earth Resources Satellite DN - Digital Number EM - eletromagnØtico ERS - European Remote Sensing Satellite FTC - Funçªo de TransferŒncia de Contraste GCP - ground control point GPS - Global Positioning System IFOV - Instantaneous Field of View IHS - Intensity-Hue-Saturation INPE - Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais IRS - Indian Remote Sensing IV - infravermelho ISODATA - Iterative Self-Organizing Data Analysis Techniques JERS - Japan Earth Resources Satellite LUT - Look-up Table MAXVER - MÆxima Verossimilhança MECB - Missªo Espacial Completa Brasileira ML - Maximum Likelihood MSS - Mutispectral Scanner NASA - National Aeronautics and Space Administration (Estados Unidos) NC - Nível de Cinza NDVI - Normalized Difference Vegetation Index NOOA - National Ocean and Atmosphere Administration (Esta- dos Unidos) PAN - PancromÆtico PC - Principal Component/Componente Principal PDI - Processamento Digital de Imagens RBV - Return Beam Vidicon REM - Radiaçªo EletromagnØtica RGB - Red-Green-Blue SIG - Sistema de Informaçıes GeogrÆficas SLAR - Side Looking Airborne Radar SPOT - SystŁme Probatoire d ObsØrvation de la Terre SR - Sensoriamento Remoto TIROS - Television and Infrared Observation Satellite TM - Thematic Mapper UV - ultravioleta WFI - Imageador de Visada Larga

Sensoriamento Remoto - SR - consiste na mediçªo ou aquisiçªo de dados sobre um objeto ou cena a distância ou, mais especificamente, obtençªo de informaçıes sem entrar em contato direto com a Ærea ou fenômeno sob investigaçªo.

Um dos principais objetivos do SR Ø a aquisiçªo de informaçıes sobre a superfície da terra para mapeamento e avaliaçªo de recursos terrestres e monitoramento ambiental. Todos os materiais (naturais ou artificiais) da superfície da terra, com temperatura superior a zero absoluto (0° K), podem emitir, refletir, transmitir ou absorver seletivamente radiaçªo eletromagnØtica - REM. A energia eletromagnØtica - EM - mais familiar e mais importante em SR Ø a energia solar.

Em sensoriamento remoto o fluxo radiante que deixa o objeto em direçªo ao sensor Ø denominado radiância do alvo. O fluxo de energia EM ao incidir sobre um objeto, sofre interaçıes com o material que o compıe podendo ser parcialmente refletido, absorvido ou transmitido pelo objeto. A reflectância espectral de um objeto Ø dada pela razªo entre a energia EM refletida pela energia incidente na superfície do mesmo.

A discriminaçªo dos materiais por SR Ø feita com base no registro, na forma de imagens, da REM refletida ou emitida pelos alvos e captada por Sistemas Sensores (ou simplesmente sensores). O processo envolve:

a) existŒncia de uma fonte de emissªo de REM; e b) captaçªo de parte desta energia por algum tipo de sensor após incidir sobre o alvo (Figura 1).

Características das imagens de sensoriamento remoto

14______________________________Introduçªo ao processamento digital de imagens

O Espectro eletromagnØtico

O espectro eletromagnØtico pode ser ordenado em funçªo do seu comprimento de onda e sua freqüŒncia. A Figura 2 ilustra as principais regiıes do espectro EM, com seus respectivos intervalos de comprimento de onda. As unidades utilizadas sªo:

milímetro (m):1m = 10-3 m; micrômetro (µm):1µm = 10-3 m; nanômetro (nm):1nm = 10-3 µm; e Angstron ():1 = 10-1 nm.

O sol emite radiaçªo no intervalo de 0,28 a 4 micrômetros, o qual Ø denominado de espectro solar. Notar que o intervalo no qual o olho humano tem sensibilidade (visível) corresponde a uma faixa relativamente estreita do espectro EM (0,39-0,7 µm), compreendida dentro do espectro solar. AlØm do visível, o espectro solar abrange parte do ultravioleta - UV - e parte do infravermelho (IV).

A maior parte dos sensores de recursos terrestres operam nas seguintes regiıes do espectro: visível, infravermelho e microondas.

A faixa da luz visível pode ser subdividida em: violeta: 0,390 a 0,455 µm; azul: 0,455 a 0,492 µm; verde: 0,492 a 0,577 µm; amarelo: 0,577 a 0,597 µm; laranja: 0,597 a 0,622 µm; e vermelho: 0,622 a 0,770 µm.

Fonte Sensor

Alvo

Figura 1 - Representação esquemática da captação de dados por SR

Características das Imagens de Sensoriamento Remoto________________________15

A faixa do infravermelho (IV) costuma ser dividida em:

IV próximo (Very Near Infra-red): 0,7 a 1,3 µm; IV mØdio (Short Wave Infra-red): 1,3 a 3,0 µm; IV termal (Thermal Infra-red): 7 a 15 µm; e IV distante (Far Infra-red): 15 a 1000 µm.

A emissªo de ondas termais pela superfície terrestre Ø mais acentuada no intervalo de 7µm a 15 µm , atingindo o seu mÆximo em 9,7 µm. A energia termal Ø derivada das seguintes fontes:

a) fluxo de calor radiogŒnico do interior da terra; b) aquecimento da superfície pelo sol; e c) atividades humanas.

Sªo denominadas de microondas as radiaçıes EM produzidas por sistemas eletrônicos no intervalo de 1 m a 1 metro.

As Janelas atmosfØricas

Antes de atingir o sensor instalado no satØlite, a energia solar deve passar pela atmosfera terrestre duas vezes, uma no sentindo sol-superfície da terra e outra no sentido superfície da terra-satØlite. A atmosfera contØm vÆrios gases (vapor de Ægua, ozônio e dióxido de carbono) que interagem com a REM produzindo a absorçªo da energia em algumas faixas do espectro. A transmitância da atmosfera, dada pela razªo entre a REM que passa pelo total de energia incidente, varia com o compri- mento de onda.

Raios gama

Raios X Ultravioleta

Infravermelho

Microondas Rádio

1A 10 nm

1mm

1mm 1m

15 m 1mm

Ultravioleta

Azul

Verde

Vermelho

IV Próximo

IV Médio

IV Termal IV Distante

Visível Espectro Solar

Figura 2 - Espectro eletromagnético

16______________________________Introduçªo ao processamento digital de imagens

A Figura 3 mostra que aproximadamente 50% do espectro EM nªo se presta ao SR orbital, jÆ que a REM nªo consegue penetrar a atmosfera nestes intervalos. As faixas do espectro eletromagnØtico que permitem a passagem total ou parcial da REM sªo chamadas de janelas atmosfØricas.

A Imagem digital

A imagem digital (ou imagem discreta) Ø constituída por um arranjo de elementos (dígitos) sob a forma de malha ou grade regular. As unidades ou cØlulas desta grade tŒm sua localizaçªo definida por um sistema de coordenadas x e y , representadas por colunas e linhas , r espectiv amente . Por convençªo, a origem da imagem Ø sempre no canto superior esquerdo.

UV Visível IV PR IV Médio IV Termal

MicroondasIV Distante

IV Dist.

Comprimento de Onda ( m)m 1 0 m

T ransmitância

T ransmitância Figura 3 - percentual da atmosfera terrestreTransmitância

Modificado de Goetz & Roan, 1981.

Coordenada Superior Esquerda

Coordenada Inferior Direita

Colunas

Linhas

Figura4-F ormato da imagem digital

Características das Imagens de Sensoriamento Remoto________________________17

255 ab

Figura 5 - Brilho do pixel

(a) imagem hipotética composta pelos NCs mínimo e máximo; e (b) tonalidades preto e branco correspondentes.

Na imagem, o menor elemento da grade Ø chamado de pixel (contraçªo de picture element). O pixel representa uma Ærea da superfície da terra. A cada pixel estÆ associado um valor numØrico que indica a intensidade da radiaçªo eletromagnØtica da Ærea da superfície da terra correspondente ao pixel. Exemplo: intensidade de luz refletida ou calor emitido. Esta intensidade, denominada de nível de cinza - NC - ou digital number - DN - ou pixel value - PV - , Ø representada por tonalidades de cinza que variam do preto (nível mínimo) ao branco (nível mÆximo), sendo tambØm referida como o brilho do pixel (Figura 5).

A imagem digital Ø, portanto, uma funçªo bidimensional da intensidade de energia EM refletida ou emitida pela Ærea imageada, representada por uma matriz f(x,y), onde os valores de f sªo resultantes da intensidade (brilho) dos materiais da Ærea correspondente ao pixel de coordenada (x,y).

Denomina-se Processamento Digital de Imagens - PDI - ao conjunto de tØcnicas para a manipulaçªo de imagens digitais no sentido de facilitar a extraçªo de informaçıes. O PDI tem capacidade para processar tanto dados de imagem monocromÆtica, ou seja, aquela que representa as feiçıes em uma œnica faixa espectral, quanto de imagem multiespectral, que Ø caracterizada pela representaçªo das feiçıes em vÆrias faixas do espectro, denominados de canais ou bandas.

As imagens sªo gravadas em vÆrias mídias (fitas magnØticas, CD-ROM e disco do computador). Geralmente os dados das vÆ- rias bandas sªo organizados em um dos formatos representados no Quadro 1, referente à Figura 6.

c c c B b b b A banda C banda B banda A

Linha 1

Linha 2 Linha 1

Linha 2 Linha 1

Linha 2

Figura 6 - Representação esquemática dos dados de três bandas

Quadro 1 - Representação dos formatos de gravação dos dados BIP (Band Interleaved by Pixel)

BIL (Band Interleaved by Line) BSQ (Band Sequential) linha 1 ABCABCABCABC linha 1 ABC linha 2 abcabcabcabc linha 2 abc banda 1AAAAaaaa banda 2BBBBbbbb banda 3 Cc

18______________________________Introduçªo ao processamento digital de imagens

Resoluçªo das imagens

Resoluçªo espacial

Cada sensor Ø projetado para fornecer dados a um determinado nível de detalhe espacial. Quanto menor o objeto possível de ser identificado, maior a resoluçªo espacial. A resoluçªo espacial pode ser definida como a habilidade que um sensor possui de distinguir objetos que sªo próximos espacialmente.

A referŒncia mais usada para a resoluçªo espacial, Ø o tamanho do pixel. Em geral, só objetos maiores do que a Ærea do pixel podem ser identificados, embora isso tambØm dependa da reflectância e contraste entre os objetos próximos. O tamanho do pixel Ø definido pelo IFOV - instantaneous field of view - do sensor, que Ø a Ærea do terreno vista pelo sensor em um dado instante. O IFOV nominal Ø medido pelo ângulo do sistema ótico ou pela distância equivalente no terreno.

(Parte 1 de 5)

Comentários