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Título: Mistura espectral : (III) quantificação
Autor(es): Carvalho Júnior, Osmar Abílio de
Carvalho, Ana Paula Ferreira de
Guimarães, Renato Fontes
Meneses, Paulo Roberto
Shimabukuro, Yosio Edemir
Assunto: Análise espectral
Sensoriamento remoto
Data de publicação: 2003
Editora: Departamento de Geografia do Instituto de Ciências Humanas da Universidade de Brasília
Referência: CARVALHO JÚNIOR, Osmar Abílio de et al. Mistura espectral: (III) quantificação. Espaço & Geografia, v. 6, n. 1, p. 199-223, 2003. Disponível em:<http://www.lsie.unb.br/espacoegeografia/index.php/espacoegeografia/article/view/114/112>. Acesso em: 11 jun. 2012.
Resumo: A abundância relativa de um dado material pode ser determinadaestabelecendo uma relação de proporcionalidade entre uma característica da forma doespectro e a sua quantidade. No caso de análise de espectros ou de imagenshiperespectrais os estudos ficam focados nas feições de absorção diagnóstica doselementos. O presente trabalho possui como objetivo apresentar uma revisão sobre osdois principais métodos de processamento digital de imagens para a quantificaçãoespectral: a regressão linear e a profundidade da banda espectral. No trabalho é descritoo método de regressão linear simples bem como os métodos que utilizam a regressãolinear múltipla como a Análise Linear de Mistura Espectral (ALME) e os procedimentosde sua evolução como o método Multiple Endmember Spectral Mixture Analysis (MESMA). As características da profundidade da banda de absorção são detalhadasevidenciando os seus efeitos na análise de mistura. _________________________________________________________________________________ ABSTRACT
The relative abundance of a material can be determined establishing aproportionality relationship between a characteristic of the form of the spectrum andits quantity. In the case of analysis of spectra or of hyperspectral images the studiesare focused on the features of diagnostic absorption of the elements. The present workaims to present a revision about two main methods of digital image processing forspectral quantification: the linear regression and spectral band depth. In this work isdescribed the linear regression method as well as the methods that utilize the multiplelinear regression such as the Linear Spectral Mixing Analysis and the further proceduresas the Multiple Endmember Spectral Mixture Analysis (MESMA) method. Thecharacteristics of the depth of the absorption band are detailed highlighting its effectsin the mixture analysis.
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