<div dir="ltr">Oi, Sérgio, o caminho é esse mesmo.  Mas estás usando três variáveis: B11, NDVI e EVI2.  Em rigor seria necessário um crossplot 3D, mas aí a análise visual começa a complicar.  Nesse ponto eu usaria um dendrograma para analisar as classes.  O QGis tem dendrograma?</div><br><div class="gmail_quote"><div dir="ltr">Em sáb, 15 de set de 2018 às 12:29, Sérgio V. <<a href="mailto:svolk2@hotmail.com">svolk2@hotmail.com</a>> escreveu:<br></div><blockquote class="gmail_quote" style="margin:0 0 0 .8ex;border-left:1px #ccc solid;padding-left:1ex">




<div dir="ltr">
<div id="m_4995205223314732752divtagdefaultwrapper" style="font-size:12pt;color:#000000;font-family:Calibri,Helvetica,sans-serif" dir="ltr">
<p style="margin-top:0;margin-bottom:0">Ok, agora entendi esse negócio de manter as variáveis disponíveis sem fundir em uma. <span style="font-family:Calibri,Helvetica,sans-serif,EmojiFont,"Apple Color Emoji","Segoe UI Emoji",NotoColorEmoji,"Segoe UI Symbol","Android Emoji",EmojiSymbols;font-size:16px">Valeu!</span><br>
-O NDVI distingue bem vegetal do que não é, e as classes de vegetal em diferentes graus de clorofila nas folhas, isto é crescimento, atividade vegetal. Mas nas matas densas tem mata nativa + mata plantada (pinus principalmente no RS). Mata plantada tem sempre
 atividade mais alta e valores mais altos de NDVI. Mata nativa já mistura: tem áreas e indivíduos com ambos estados, em crescimento e em estagnação/maturidade, mas tende a menor atividade de crescimento.</p>
<p style="margin-top:0;margin-bottom:0">Assim NDVI não distingue estas 2 dentro da mata ou em contato de bordas. Mas em imagem hi-res do Bing já é fácil distinguir uma da outra. Existe esta distinção de área de mata nativa separada de área de mata plantada.</p>
<p style="margin-top:0;margin-bottom:0">-O B11 distingue muito bem uma da outra, aproximadamente por volta do valor 1000: ~200 a 1000 (mais escuro) mata planta; ~1000 a 1600 (mais claro) mata nativa. Porém não distingue bem água/rio/sombra que fica entre ~0
 a 300. Afeta um tanto pelas sombras em encostas, onde baixa o valor.</p>
<p style="margin-top:0;margin-bottom:0">Do que entendi, a<span style="font-size:12pt">ssim, usando ao mesmo tempo as 2 variáveis, uma poderia </span><span style="font-size:12pt">fazer o recorte onde a outra ainda </span><span style="font-size:12pt">mistura
 alguma coisa, uma apara as arestas da outra. </span></p>
<p style="margin-top:0;margin-bottom:0"><br>
</p>
<p style="margin-top:0;margin-bottom:0">Abaixo segue crossplot e mapa, coloridos na mesma base, as cores de NDVI para 12 classes. EVI2 é quase igual a EVI e a NDVI. Mas dizem que EVI e EVI2 são melhores para matas densas. NDVI pra vegetação em geral. </p>
<p style="margin-top:0;margin-bottom:0"><br>
</p>
<p style="margin-top:0;margin-bottom:0"></p>
<div>"EVI (Enhanced Vegetation Index) - <span style="font-size:12pt">In areas of dense canopy where the leaf area index (LAI) is high, the NDVI values can be improved by leveraging information in the blue wavelength. " (<a href="https://www.sentinel-hub.com/develop/documentation/eo_products/Sentinel2EOproducts" class="m_4995205223314732752OWAAutoLink" id="m_4995205223314732752LPlnk551804" target="_blank">https://www.sentinel-hub.com/develop/documentation/eo_products/Sentinel2EOproducts</a>)</span><br>
</div>
<p></p>
<p style="margin-top:0;margin-bottom:0"><br>
</p>
<p style="margin-top:0;margin-bottom:0"><span>"...contrary to that notion the Amazon forest does exhibit distinct growth during the dry season..." (<a href="https://en.wikipedia.org/wiki/Enhanced_vegetation_index" class="m_4995205223314732752OWAAutoLink" id="m_4995205223314732752LPlnk295366" target="_blank">https://en.wikipedia.org/wiki/Enhanced_vegetation_index</a></span> -
 # <span>Application of EVI...)</span></p>
<p style="margin-top:0;margin-bottom:0"><br>
</p>
<p style="margin-top:0;margin-bottom:0">A ver o que acham. </p>
<p style="margin-top:0;margin-bottom:0"><a href="https://i.imgur.com/9dBhNjC.jpg" class="m_4995205223314732752OWAAutoLink" id="m_4995205223314732752LPlnk388175" target="_blank">https://i.imgur.com/9dBhNjC.jpg</a><br>
</p>
<p style="margin-top:0;margin-bottom:0"><br>
</p>
<p style="margin-top:0;margin-bottom:0">Obrigado!</p>
<div id="m_4995205223314732752Signature">
<div id="m_4995205223314732752divtagdefaultwrapper" style="font-size:12pt;color:rgb(0,0,0);background-color:rgb(255,255,255);font-family:Calibri,Arial,Helvetica,sans-serif,EmojiFont,"Apple Color Emoji","Segoe UI Emoji",NotoColorEmoji,"Segoe UI Symbol","Android Emoji",EmojiSymbols">
<p>- - - - - - - - - - - - - - - -</p>
<p>Sérgio - <a href="http://www.openstreetmap.org/user/smaprs" class="m_4995205223314732752OWAAutoLink" id="m_4995205223314732752LPNoLP" target="_blank">http://www.openstreetmap.org/user/smaprs</a></p>
</div>
</div>
<br>
<br>
<div style="color:rgb(0,0,0)">
<hr style="display:inline-block;width:98%">
<div id="m_4995205223314732752divRplyFwdMsg" dir="ltr"><font face="Calibri, sans-serif" style="font-size:11pt" color="#000000"><b>De:</b> Paulo Carvalho <<a href="mailto:paulo.r.m.carvalho@gmail.com" target="_blank">paulo.r.m.carvalho@gmail.com</a>><br>
<b>Enviado:</b> sexta-feira, 14 de setembro de 2018 18:14<br>
<b>Para:</b> OSM talk-br<br>
<b>Assunto:</b> Re: [Talk-br] Vetorização de matas no OSM com Sentinel-2</font>
<div> </div>
</div>

<div>
<div dir="ltr">O problema, Sérgio, quando se usa uma fórmula, efetivamente estás resumindo duas variáveis a uma variável só.  Pela forma da mancha no crossplot B11 versus NDVI, a correlação entre elas não é linear, ou seja, elas não informam a mesma coisa. 
 Pelo contrário, temos que aumentar a dimensionalidade.  Seria importante vermos como os pontos se agrupam.  Talvez haja até bem mais do que duas classes. </div>
<br>
<div class="m_4995205223314732752x_gmail_quote">
<div dir="ltr">Em sex, 14 de set de 2018 às 17:10, Sérgio V. <<a href="mailto:svolk2@hotmail.com" id="m_4995205223314732752LPlnk563915" class="m_4995205223314732752OWAAutoLink" target="_blank">svolk2@hotmail.com</a>> escreveu:<br>
</div>
<blockquote class="m_4995205223314732752x_gmail_quote" style="margin:0 0 0 .8ex;border-left:1px #ccc solid;padding-left:1ex">
<div dir="ltr">
<div id="m_4995205223314732752x_m_-5956429276403147079divtagdefaultwrapper" dir="ltr" style="font-size:12pt;color:#000000;font-family:Calibri,Helvetica,sans-serif">
<p style="margin-top:0;margin-bottom:0">Ok, <span style="font-size:12pt">ainda vou ver como fazer pra "</span><span style="font-size:12pt">definir a marca do crossplot para um </span><span style="font-size:12pt">único pixel"</span></p>
<p style="margin-top:0;margin-bottom:0"><span style="font-size:12pt"><br>
</span></p>
<p style="margin-top:0;margin-bottom:0"><span style="font-size:12pt"></span></p>
<p style="margin-top:0;margin-bottom:0"><span style="font-size:12pt">A coisa que me intriga <span style="font-family:Calibri,Helvetica,sans-serif,EmojiFont,"Apple Color Emoji","Segoe UI Emoji",NotoColorEmoji,"Segoe UI Symbol","Android Emoji",EmojiSymbols;font-size:16px">ainda </span>é
 que estava reexaminando as imagens e histogramas, nos pontos onde há certeza das 2 classes, wood e forest, que pode ser confirmada na alta resolução do Bing.</span></p>
<p style="margin-top:0;margin-bottom:0"><span style="font-size:12pt">E os histogramas me parecem ainda indicar que apontam para a confirmação <span style="font-family:Calibri,Helvetica,sans-serif,EmojiFont,"Apple Color Emoji","Segoe UI Emoji",NotoColorEmoji,"Segoe UI Symbol","Android Emoji",EmojiSymbols;font-size:16px">da
 formulação empírica / gambiarra </span><span style="font-family:Calibri,Helvetica,sans-serif,EmojiFont,"Apple Color Emoji","Segoe UI Emoji",NotoColorEmoji,"Segoe UI Symbol","Android Emoji",EmojiSymbols;font-size:16px">B11 x ((1-NDVI)*4000)</span><span style="font-family:Calibri,Helvetica,sans-serif,EmojiFont,"Apple Color Emoji","Segoe UI Emoji",NotoColorEmoji,"Segoe UI Symbol","Android Emoji",EmojiSymbols;font-size:16px">,
 n</span>os valores de classes e diferenciação de: </span></p>
<p style="margin-top:0;margin-bottom:0"><span style="font-size:12pt">1)wood (mais velha, pouco menos úmida, menos ativa em clorofila)</span></p>
<p style="margin-top:0;margin-bottom:0"><span style="font-size:12pt">2)forest  (mais jovem, mais úmida, mais ativa em clorofila)</span></p>
<p style="margin-top:0;margin-bottom:0"><span style="font-size:12pt">3)o que não é nenhum dos 2 e pode ser retirado de vetorização (para "null").</span></p>
<p style="margin-top:0;margin-bottom:0"></p>
<div><br>
</div>
<div>
<p style="font-family:Calibri,Helvetica,sans-serif,EmojiFont,"Apple Color Emoji","Segoe UI Emoji",NotoColorEmoji,"Segoe UI Symbol","Android Emoji",EmojiSymbols;font-size:16px">
<span style="font-size:12pt">Imagens junto com histogramas correspondentes do caso B11 x ((1-NDVI)*4000):</span><br>
</p>
<p style="font-family:Calibri,Helvetica,sans-serif,EmojiFont,"Apple Color Emoji","Segoe UI Emoji",NotoColorEmoji,"Segoe UI Symbol","Android Emoji",EmojiSymbols;font-size:16px">
<span style="font-size:12pt"><a href="https://i.imgur.com/4uKNw1r.jpg" class="m_4995205223314732752x_m_-5956429276403147079OWAAutoLink m_4995205223314732752OWAAutoLink" id="m_4995205223314732752LPlnk314801" target="_blank">https://i.imgur.com/4uKNw1r.jpg</a></span></p>
</div>
<div><br>
</div>
<div>
<p style="font-family:Calibri,Helvetica,sans-serif,EmojiFont,"Apple Color Emoji","Segoe UI Emoji",NotoColorEmoji,"Segoe UI Symbol","Android Emoji",EmojiSymbols;font-size:16px">
<span style="font-size:12pt">É a mesma área que peguei como exemplo desde o início, porque tem todos os tipos que poderiam interferir, e dá pra examinar se o resultado distingue bem wood e forest do resto:</span></p>
<p style="font-family:Calibri,Helvetica,sans-serif,EmojiFont,"Apple Color Emoji","Segoe UI Emoji",NotoColorEmoji,"Segoe UI Symbol","Android Emoji",EmojiSymbols;font-size:16px">
<span style="font-size:12pt">wood; forest; river; pond; campos ralos; farmland; estradas; ...</span></p>
</div>
<br>
<p></p>
<p style="margin-top:0;margin-bottom:0"><span style="font-size:12pt"><span>Nos histogramas, no NDVI, as forest ocupam sempre os níveis mais altos, de vegetação crescendo ativamente; como próprio do NDVI; </span></span><span style="font-size:12pt">enquanto
 as wood variam mais no espectro: há área velhas e algumas em crescimento. Então há mistura das 2 classes.</span></p>
<p style="margin-top:0;margin-bottom:0"><span style="font-size:12pt"><span>Já no B11 se destacam bem claramente entre si: uma não invade a margem de valores da outra.</span></span></p>
<p style="margin-top:0;margin-bottom:0"><span style="font-size:12pt"></span></p>
<div><br>
</div>
<p></p>
<p style="margin-top:0;margin-bottom:0"><span style="font-size:12pt">Se não fosse a água no B11 (~50a300) se misturar com forest(~150a1200), daria pra usar só B11. </span></p>
<p style="margin-top:0;margin-bottom:0"><span style="font-size:12pt"><br>
</span></p>
<p style="margin-top:0;margin-bottom:0"><span style="font-size:12pt">-No Cerrado, por exemplo, bastou usar só B11, não tem mata jovem/<span style="font-family:Calibri,Helvetica,sans-serif,EmojiFont,"Apple Color Emoji","Segoe UI Emoji",NotoColorEmoji,"Segoe UI Symbol","Android Emoji",EmojiSymbols;font-size:16px">forest,
 nem mais úmida, <span style="font-family:Calibri,Helvetica,sans-serif,EmojiFont,"Apple Color Emoji","Segoe UI Emoji",NotoColorEmoji,"Segoe UI Symbol","Android Emoji",EmojiSymbols;font-size:16px">deu pra usar só B11</span></span>:</span></p>
<p style="margin-top:0;margin-bottom:0"><span style="font-size:12pt"></span></p>
<p style="font-family:Calibri,Helvetica,sans-serif,EmojiFont,"Apple Color Emoji","Segoe UI Emoji",NotoColorEmoji,"Segoe UI Symbol","Android Emoji",EmojiSymbols;font-size:16px">
<span style="font-size:12pt">água no B11 (~50a600) ;  wood(~1000a1300). </span></p>
<p style="font-family:Calibri,Helvetica,sans-serif,EmojiFont,"Apple Color Emoji","Segoe UI Emoji",NotoColorEmoji,"Segoe UI Symbol","Android Emoji",EmojiSymbols;font-size:16px">
<span style="font-size:12pt">É que também </span><span style="font-size:12pt">os tipos são de vegetação do Cerrado são </span><span style="font-size:12pt">diferentes, matas mais secas, mais castigadas, do que as matas mais úmidas da Mata Atlântica. Acho sempre
 vão apresentar valores um tanto diferentes tendendo pro mais seco.</span><br>
</p>
<p></p>
<p style="margin-top:0;margin-bottom:0"><span style="font-size:12pt"><a href="https://wiki.openstreetmap.org/wiki/User:SergioAJV/Sentinel-2_vectorizing_tests#Cerrado_.28vetorizado_e_100.25_validado_para_OSM.29" class="m_4995205223314732752x_m_-5956429276403147079OWAAutoLink m_4995205223314732752OWAAutoLink" id="m_4995205223314732752LPlnk457253" target="_blank">https://wiki.openstreetmap.org/wiki/User:SergioAJV/Sentinel-2_vectorizing_tests#Cerrado_.28vetorizado_e_100.25_validado_para_OSM.29</a><br>
</span></p>
<p style="margin-top:0;margin-bottom:0"><span style="font-size:12pt"><br>
</span></p>
<p style="margin-top:0;margin-bottom:0"><span style="font-size:12pt">-Já na Amazônia, úmida mas também com áreas de mata velha, a ponderação teve que ser não x4000, mas x500, para
</span><span style="font-size:12pt">B11 + ((1- NDVI ) * 500 ):</span></p>
<p style="margin-top:0;margin-bottom:0"><span style="font-size:12pt"><a href="https://wiki.openstreetmap.org/wiki/User:SergioAJV/Sentinel-2_vectorizing_tests#Amaz.C3.B4nia_.28vetorizado_e_100.25_validado_para_OSM.29" class="m_4995205223314732752x_m_-5956429276403147079OWAAutoLink m_4995205223314732752OWAAutoLink" id="m_4995205223314732752LPlnk998107" target="_blank">https://wiki.openstreetmap.org/wiki/User:SergioAJV/Sentinel-2_vectorizing_tests#Amaz.C3.B4nia_.28vetorizado_e_100.25_validado_para_OSM.29</a><br>
</span></p>
<p style="margin-top:0;margin-bottom:0"><br>
</p>
<p style="margin-top:0;margin-bottom:0"><span style="font-size:12pt"></span></p>
<p style="margin-top:0;margin-bottom:0"><span style="font-size:12pt">Claro, se tivesse um índice ou fórmula única pra usar em todos biomas igualmente, seria melhor sem dúvida.</span></p>
<p style="margin-top:0;margin-bottom:0"><span style="font-size:12pt">Não sei se é possível.</span></p>
<p style="margin-top:0;margin-bottom:0"><span style="font-size:12pt"><br>
</span></p>
<p style="margin-top:0;margin-bottom:0"><span style="font-size:12pt">No scatterplot ainda vou ver como identificar os grupos ali dentro da mancha.</span></p>
<p style="margin-top:0;margin-bottom:0"><span style="font-size:12pt">A</span><span style="font-size:12pt">inda vou ver o que vc indicou mais.</span></p>
<p style="margin-top:0;margin-bottom:0">Obrigado!</p>
<p style="margin-top:0;margin-bottom:0"><br>
</p>
<p style="margin-top:0;margin-bottom:0"><br>
</p>
<div id="m_4995205223314732752x_m_-5956429276403147079Signature">
<div id="m_4995205223314732752x_m_-5956429276403147079divtagdefaultwrapper" style="font-size:12pt;color:rgb(0,0,0);background-color:rgb(255,255,255);font-family:Calibri,Arial,Helvetica,sans-serif,EmojiFont,"Apple Color Emoji","Segoe UI Emoji",NotoColorEmoji,"Segoe UI Symbol","Android Emoji",EmojiSymbols">
<p>- - - - - - - - - - - - - - - -</p>
<p>Sérgio - <a href="http://www.openstreetmap.org/user/smaprs" class="m_4995205223314732752x_m_-5956429276403147079OWAAutoLink m_4995205223314732752OWAAutoLink" id="m_4995205223314732752LPlnk826101" target="_blank">http://www.openstreetmap.org/user/smaprs</a></p>
</div>
</div>
<br>
<br>
<div style="color:rgb(0,0,0)">
<hr style="display:inline-block;width:98%">
<div id="m_4995205223314732752x_m_-5956429276403147079divRplyFwdMsg" dir="ltr"><font face="Calibri, sans-serif" color="#000000" style="font-size:11pt"><b>De:</b> Paulo Carvalho <<a href="mailto:paulo.r.m.carvalho@gmail.com" id="m_4995205223314732752LPlnk570208" class="m_4995205223314732752OWAAutoLink" target="_blank">paulo.r.m.carvalho@gmail.com</a>><br>
<b>Enviado:</b> sexta-feira, 14 de setembro de 2018 13:45<br>
<b>Para:</b> OSM talk-br<br>
<b>Assunto:</b> Re: [Talk-br] Vetorização de matas no OSM com Sentinel-2</font>
<div> </div>
</div>
<div>
<div dir="ltr">Oi, Sérgio, vamos lá...<br>
<br>
<div class="m_4995205223314732752x_m_-5956429276403147079x_gmail_quote">
<div dir="ltr">Em sex, 14 de set de 2018 às 12:25, Sérgio V. <<a href="mailto:svolk2@hotmail.com" id="m_4995205223314732752LPlnk806413" class="m_4995205223314732752x_m_-5956429276403147079OWAAutoLink m_4995205223314732752OWAAutoLink" target="_blank">svolk2@hotmail.com</a>> escreveu:<br>
</div>
<blockquote class="m_4995205223314732752x_m_-5956429276403147079x_gmail_quote" style="margin:0 0 0 .8ex;border-left:1px #ccc solid;padding-left:1ex">
<div dir="ltr">
<div id="m_4995205223314732752x_m_-5956429276403147079x_m_4824337588329916864divtagdefaultwrapper" dir="ltr" style="font-size:12pt;color:#000000;font-family:Calibri,Helvetica,sans-serif">
<p style="margin-top:0;margin-bottom:0"></p>
<div><span style="font-size:12pt">Bom dia Paulo, pessoal.</span><br>
</div>
<div><br>
</div>
<div>Fiz upscaling pra ver crossplot/scatterplot, com 549x549 px =   301.401 pixels (pontos);</div>
<div> - Imagem original tava com 10.980x10.980 px = 120.560.400 pixels : 120.560.400 pontos, inviável, processador e RAM assobiaram.</div>
</div>
</div>
</blockquote>
<div><br>
Perfeito. Não se faz análise exploratória dos dados com tantos pontos. 120M de amostras é impossível mesmo.  E mesmo se fosse viável, daria para ver pouco.<br>
 </div>
<blockquote class="m_4995205223314732752x_m_-5956429276403147079x_gmail_quote" style="margin:0 0 0 .8ex;border-left:1px #ccc solid;padding-left:1ex">
<div dir="ltr">
<div id="m_4995205223314732752x_m_-5956429276403147079x_m_4824337588329916864divtagdefaultwrapper" dir="ltr" style="font-size:12pt;color:#000000;font-family:Calibri,Helvetica,sans-serif">
<div>E abri os histogramas.</div>
<div><br>
</div>
<div>Obtive os seguintes gráficos (em jpg no Imgur):</div>
<div><br>
</div>
<div>Histograma B11 : <a href="https://i.imgur.com/jsvnFjj.jpg" id="m_4995205223314732752LPlnk837758" class="m_4995205223314732752x_m_-5956429276403147079OWAAutoLink m_4995205223314732752OWAAutoLink" target="_blank">
https://i.imgur.com/jsvnFjj.jpg</a></div>
</div>
</div>
</blockquote>
<div><br>
</div>
<div>Só B11 parece dizer que há duas classes (as duas modas em 1200 e 2000 aproximadamente).  Não obstante um tanto misturadas.  Mas outra variável pode ajudar a desempatar.<br>
</div>
<div> </div>
<blockquote class="m_4995205223314732752x_m_-5956429276403147079x_gmail_quote" style="margin:0 0 0 .8ex;border-left:1px #ccc solid;padding-left:1ex">
<div dir="ltr">
<div id="m_4995205223314732752x_m_-5956429276403147079x_m_4824337588329916864divtagdefaultwrapper" dir="ltr" style="font-size:12pt;color:#000000;font-family:Calibri,Helvetica,sans-serif">
<div>Histograma NDVI : <a href="https://i.imgur.com/FrEZGOO.jpg" id="m_4995205223314732752LPlnk542976" class="m_4995205223314732752x_m_-5956429276403147079OWAAutoLink m_4995205223314732752OWAAutoLink" target="_blank">
https://i.imgur.com/FrEZGOO.jpg</a></div>
</div>
</div>
</blockquote>
<div>NDVI parece dizer que há três classes (as modas em 0,2; 0,6 e 0,7).  A classe em centrada em 0,2 parece bem separada.<br>
</div>
<div> </div>
<blockquote class="m_4995205223314732752x_m_-5956429276403147079x_gmail_quote" style="margin:0 0 0 .8ex;border-left:1px #ccc solid;padding-left:1ex">
<div dir="ltr">
<div id="m_4995205223314732752x_m_-5956429276403147079x_m_4824337588329916864divtagdefaultwrapper" dir="ltr" style="font-size:12pt;color:#000000;font-family:Calibri,Helvetica,sans-serif">
<div>Histograma (1-NDVI)*4000 : <a href="https://i.imgur.com/TUPi3Tl.jpg" id="m_4995205223314732752LPlnk922269" class="m_4995205223314732752x_m_-5956429276403147079OWAAutoLink m_4995205223314732752OWAAutoLink" target="_blank">
https://i.imgur.com/TUPi3Tl.jpg</a></div>
</div>
</div>
</blockquote>
<div><br>
</div>
<div>Não percas tempo com isso.  Apenas mudou a escala.  Ela continuia informando a mesma coisa: que parece haver três classes.<br>
</div>
<div> </div>
<blockquote class="m_4995205223314732752x_m_-5956429276403147079x_gmail_quote" style="margin:0 0 0 .8ex;border-left:1px #ccc solid;padding-left:1ex">
<div dir="ltr">
<div id="m_4995205223314732752x_m_-5956429276403147079x_m_4824337588329916864divtagdefaultwrapper" dir="ltr" style="font-size:12pt;color:#000000;font-family:Calibri,Helvetica,sans-serif">
<div><br>
</div>
<div>Scatterplot B11 x NDVI : <a href="https://i.imgur.com/z4yPjtY.jpg" id="m_4995205223314732752LPlnk60017" class="m_4995205223314732752x_m_-5956429276403147079OWAAutoLink m_4995205223314732752OWAAutoLink" target="_blank">
https://i.imgur.com/z4yPjtY.jpg</a></div>
<div>Scatterplot B11 x (1-NDVI)*4000 : <a href="https://i.imgur.com/j4WuO7C.jpg" id="m_4995205223314732752LPlnk812155" class="m_4995205223314732752x_m_-5956429276403147079OWAAutoLink m_4995205223314732752OWAAutoLink" target="_blank">
https://i.imgur.com/j4WuO7C.jpg</a></div>
</div>
</div>
</blockquote>
<div><br>
</div>
<div>Parece interessante, porém só aparece uma mancha negra.  Seria importante vermos onde os pontos estão concentrados.  Pontos concentrados são indícios de que há uma classe ali.  Há como definir a marca do crossplot para um único pixel?  Se não for possível,
 tenta reduzir a quantidade de amostras de ~100k para ~5k.<br>
</div>
<div><br>
</div>
<div>abcs,<br>
<br>
</div>
<div>PC<br>
</div>
<div> </div>
<blockquote class="m_4995205223314732752x_m_-5956429276403147079x_gmail_quote" style="margin:0 0 0 .8ex;border-left:1px #ccc solid;padding-left:1ex">
<div dir="ltr">
<div id="m_4995205223314732752x_m_-5956429276403147079x_m_4824337588329916864divtagdefaultwrapper" dir="ltr" style="font-size:12pt;color:#000000;font-family:Calibri,Helvetica,sans-serif">
<div>(c/ reescale para abranger próximo da área plotada.)</div>
<div><br>
</div>
<div>Anomalias de pixels acho que não tem muito.</div>
<div>Nuvem já remove na escolha de imagem, por cloud=0. E verifica com B10 se ainda tem alguma mínima.</div>
<div><br>
</div>
<div>A questão acho que centraria em encontrar uma referência de base universal (imagem original básica; ou algoritmo) para wood e forest, ou wood sozinho:</div>
<div>B11 sozinho ?</div>
<div>NDVI; ou EVI2; sozinhoS ? </div>
<div>Fórmula empírica (podem chamar gambiarra tb) tipo B11 * (1-NDVI)*4000 ?</div>
<div>Algum algoritmo mais pato (depois ainda vou estudar os <span>algoritmos de classificação multivariados que vc indicou).</span></div>
<div><span>De todo modo, a base da classificação, e possibilidade de mapeamento, parte de imagem original e/ou índices mais aptos.</span></div>
<div><br>
</div>
<div>O objetivo a princípio é prático, para o OSM, não tanto científico: distinguir 2 classes, wood e forest, com precisão adequada, bastaria.</div>
<div><br>
</div>
<div>NDVI e EVI2 exibem imagens muito parecidas; EVI2 indicam que é melhor pra mata densa. </div>
<div>Mas comecei usando o NDVI, só pra eliminar o que não é vegetação; não pra fazer classe de vegetação, pois não encontrei valores limite aptos a separar classes.</div>
<div><br>
</div>
<div>O que o o (1-NDVI) faz é tornar NDVI tudo número positivo, pra poder depois multiplicar(potencializar) o B11.</div>
<div><br>
</div>
<div>Vi que O NDVI possibilita destacar tudo o que não é vegetação, e remover objetos que poderiam ainda ficar misturado no B11; por ter o foco em mapear matas.</div>
<div>O B11 foi que observei de imediato que mais destaca "wood" e "forest" entre si. Mas wood é o que mais tem no Brasil. Forest, menos.</div>
<div><br>
</div>
<div>Aí no B11, filtrado pelo x (1-NDVI)*4000, era só ver o range, só entre as 2, porque o resto já fica separado pelo NDVI.</div>
<div>(se focar só nas 2, wood e forest; no resto do Brasil quase só wood, natural; mas se quiser todo o resto de landcover, mais classes, aí fica mais elementos a considerar; também dá, mas de preferência não abordaria isso agora):</div>
<div>-forest (vegetaçao mais nova; mais escura; valores mais baixos) </div>
<div>-wood (vegetação mais velha, mais clara, valores mais altos)</div>
<div>E as anomalias (amplificação de anomalias), filtrando manual com "sieve" e "neighbors".</div>
<div>O fato é que o resultado, filtrando, mesmo perdendo informação, aproximou da real grupo de wood e forest no terreno.</div>
<div><br>
</div>
<div>Este que seria o objetivo: pegar wood e forest, quando há as 2 co-existindo; separadas entre si, e de todo o resto que não é. </div>
<div>Quando "não" tem as 2 co-existindo numa região (florestas plantadas é mais na região Sul-Sudeste do BR), pegar só mata nativa (wood).</div>
<div>Alcançando isto, tá feito para o objetivo inicial e prático!</div>
<div>Claro, ainda se poderia ir tentando encontrar uma formulação que possa ser mais abrangente, pegar mais objetos de landcover.</div>
<div><br>
</div>
<div>Bom, a ver o que acham.</div>
<div><span style="font-size:12pt">Em investigação. Parcialmente já estou satisfeito com os resultados. O modo ainda pode ser meio empírico, ou </span><span style="font-size:12pt">não muito científico, artístico digamos, de ir lapidando até fechar os polígonos
 de classes iguais</span><span style="font-size:12pt">, mas funcionou. Claro, se pudermos facilitar e universalizar, </span><span style="font-size:12pt">melhor</span><span style="font-size:12pt">. 
<div><br>
</div>
<div><span style="font-family:Calibri,Helvetica,sans-serif,EmojiFont,"Apple Color Emoji","Segoe UI Emoji",NotoColorEmoji,"Segoe UI Symbol","Android Emoji",EmojiSymbols;font-size:16px">Obrigado pelos aportes já dados!</span><br>
</div>
</span></div>
<br>
<p></p>
<p style="margin-top:0;margin-bottom:0"><br>
</p>
<div id="m_4995205223314732752x_m_-5956429276403147079x_m_4824337588329916864Signature">
<div id="m_4995205223314732752x_m_-5956429276403147079x_m_4824337588329916864divtagdefaultwrapper" style="font-size:12pt;color:rgb(0,0,0);background-color:rgb(255,255,255);font-family:Calibri,Arial,Helvetica,sans-serif,EmojiFont,"Apple Color Emoji","Segoe UI Emoji",NotoColorEmoji,"Segoe UI Symbol","Android Emoji",EmojiSymbols">
<p>- - - - - - - - - - - - - - - -</p>
<p>Sérgio - <a href="http://www.openstreetmap.org/user/smaprs" class="m_4995205223314732752x_m_-5956429276403147079x_m_4824337588329916864OWAAutoLink m_4995205223314732752x_m_-5956429276403147079OWAAutoLink m_4995205223314732752OWAAutoLink" id="m_4995205223314732752LPlnk826125" target="_blank">http://www.openstreetmap.org/user/smaprs</a></p>
</div>
</div>
<br>
<br>
<div style="color:rgb(0,0,0)">
<hr style="display:inline-block;width:98%">
<div id="m_4995205223314732752x_m_-5956429276403147079x_m_4824337588329916864divRplyFwdMsg" dir="ltr">
<font face="Calibri, sans-serif" color="#000000" style="font-size:11pt"><b>De:</b> Paulo Carvalho <<a href="mailto:paulo.r.m.carvalho@gmail.com" id="m_4995205223314732752LPlnk49699" class="m_4995205223314732752x_m_-5956429276403147079OWAAutoLink m_4995205223314732752OWAAutoLink" target="_blank">paulo.r.m.carvalho@gmail.com</a>><br>
<b>Enviado:</b> quinta-feira, 13 de setembro de 2018 14:05<br>
<b>Para:</b> OSM talk-br<br>
<b>Assunto:</b> Re: [Talk-br] Vetorização de matas no OSM com Sentinel-2</font>
<div> </div>
</div>
<div>
<div dir="ltr">
<div dir="ltr"><br>
<br>
<div class="m_4995205223314732752x_m_-5956429276403147079x_m_4824337588329916864x_gmail_quote">
<div dir="ltr">Em qui, 13 de set de 2018 às 13:08, Sérgio V. <<a href="mailto:svolk2@hotmail.com" id="m_4995205223314732752LPlnk646863" class="m_4995205223314732752x_m_-5956429276403147079x_m_4824337588329916864OWAAutoLink m_4995205223314732752x_m_-5956429276403147079OWAAutoLink m_4995205223314732752OWAAutoLink" target="_blank">svolk2@hotmail.com</a>>
 escreveu:<br>
</div>
<blockquote class="m_4995205223314732752x_m_-5956429276403147079x_m_4824337588329916864x_gmail_quote" style="margin:0px 0px 0px 0.8ex;border-left:1px solid rgb(204,204,204);padding-left:1ex">
<div dir="ltr">
<div id="m_4995205223314732752x_m_-5956429276403147079x_m_4824337588329916864x_gmail-m_6135629753808024792divtagdefaultwrapper" dir="ltr" style="font-size:12pt;color:rgb(0,0,0);font-family:Calibri,Helvetica,sans-serif">
<p style="margin-top:0px;margin-bottom:0px"></p>
<div>Bom dia pessoal, Paulo e Gerald, obrigado pelos aportes!</div>
<div>Tenho muito interesse em que se possa aprimorar o processo, e/ou facilitar, onde possível e necessário.</div>
<div>-Gerald, baixei o artigo, vou olhar mais a fundo, exigirá mais tempo.</div>
<div>-Paulo, infelizmente não apareceu a imagem exemplo que vc enviou, o talk-list não exibe imagem, só link. Se puder mandar em link (tipo
<a href="http://imgur.com" id="m_4995205223314732752LPlnk941585" class="m_4995205223314732752x_m_-5956429276403147079x_m_4824337588329916864OWAAutoLink m_4995205223314732752x_m_-5956429276403147079OWAAutoLink m_4995205223314732752OWAAutoLink" target="_blank">
imgur.com</a>:  <a href="https://i.imgur.com/n3LV9qJ.jpg" id="m_4995205223314732752LPlnk255105" class="m_4995205223314732752x_m_-5956429276403147079x_m_4824337588329916864OWAAutoLink m_4995205223314732752x_m_-5956429276403147079OWAAutoLink m_4995205223314732752OWAAutoLink" target="_blank">
https://i.imgur.com/n3LV9qJ.jpg</a>), seria ótimo. </div>
</div>
</div>
</blockquote>
<div><br>
</div>
<div>Sem figuras?  Precisamos sair da década de 1990!  Aqui, é a figura 11 desse artigo:
<a href="https://www.researchgate.net/publication/249553119_Optimizing_4D_fluid_imaging" id="m_4995205223314732752LPlnk80454" class="m_4995205223314732752x_m_-5956429276403147079x_m_4824337588329916864OWAAutoLink m_4995205223314732752x_m_-5956429276403147079OWAAutoLink m_4995205223314732752OWAAutoLink" target="_blank">
https://www.researchgate.net/publication/249553119_Optimizing_4D_fluid_imaging</a>
<br>
</div>
<div><br>
 </div>
<blockquote class="m_4995205223314732752x_m_-5956429276403147079x_m_4824337588329916864x_gmail_quote" style="margin:0px 0px 0px 0.8ex;border-left:1px solid rgb(204,204,204);padding-left:1ex">
<div dir="ltr">
<div id="m_4995205223314732752x_m_-5956429276403147079x_m_4824337588329916864x_gmail-m_6135629753808024792divtagdefaultwrapper" dir="ltr" style="font-size:12pt;color:rgb(0,0,0);font-family:Calibri,Helvetica,sans-serif">
<div>Estou tomando muito em consideração as suas colocações técnicas. </div>
<div><br>
</div>
<div>Claro, quando cruzei B11+((1-NDVI)*4000), o objetivo foi arrastar pra fora tudo que não é mata, na Mata Altlâtica.<span style="font-family:Calibri,Helvetica,sans-serif,EmojiFont,"Apple Color Emoji","Segoe UI Emoji",NotoColorEmoji,"Segoe UI Symbol","Android Emoji",EmojiSymbols;font-size:16px">Serviu
 ali.</span></div>
</div>
</div>
</blockquote>
<div><br>
Ok.<br>
</div>
<div> </div>
<blockquote class="m_4995205223314732752x_m_-5956429276403147079x_m_4824337588329916864x_gmail_quote" style="margin:0px 0px 0px 0.8ex;border-left:1px solid rgb(204,204,204);padding-left:1ex">
<div dir="ltr">
<div id="m_4995205223314732752x_m_-5956429276403147079x_m_4824337588329916864x_gmail-m_6135629753808024792divtagdefaultwrapper" dir="ltr" style="font-size:12pt;color:rgb(0,0,0);font-family:Calibri,Helvetica,sans-serif">
<div><span style="font-family:Calibri,Helvetica,sans-serif,EmojiFont,"Apple Color Emoji","Segoe UI Emoji",NotoColorEmoji,"Segoe UI Symbol","Android Emoji",EmojiSymbols;font-size:16px">Não serviu nos outros biomas.</span> Foquei só em forest e wood. Que já
 me pareceu bem identificável pelo B11, só que no B11 mistura perto de valores de água, e é mais afetado por sombra. Por isso a de filtra pelo NDVI o que não é matas. Usei só B11 e NDV( (B04 e B08). Não cruzei com a imagem RGB (TCI). Só usei ela pra observar.</div>
</div>
</div>
</blockquote>
<div><br>
</div>
<div>Quando teu problema começa a "pedir um monte de IF's" trata-se de um problema de tomada de decisão de múltiplas variáveis.  Neste caso, a decisão é classificar cada pixel da imagem.  Se tu tentares escrever IF's dentro de IF's para 6 variáveis, vai complicar. 
 Na prática é um problema intratável diretamente.  Para esse tipo de problema deve-se usar um algoritmo de classificação desses já sugeridos.  Comece pelo crossplot B11 versus NDVI.  O que ele mostra?  Não tentemos abordar tudo isso de uma vez.  Baby steps...<br>
</div>
<div> </div>
<blockquote class="m_4995205223314732752x_m_-5956429276403147079x_m_4824337588329916864x_gmail_quote" style="margin:0px 0px 0px 0.8ex;border-left:1px solid rgb(204,204,204);padding-left:1ex">
<div dir="ltr">
<div id="m_4995205223314732752x_m_-5956429276403147079x_m_4824337588329916864x_gmail-m_6135629753808024792divtagdefaultwrapper" dir="ltr" style="font-size:12pt;color:rgb(0,0,0);font-family:Calibri,Helvetica,sans-serif">
<div>Tinha testado o "SemiAutomaticClassificationPlugin (SCP)" <a href="https://github.com/semiautomaticgit/SemiAutomaticClassificationPlugin" id="m_4995205223314732752LPlnk562069" class="m_4995205223314732752x_m_-5956429276403147079x_m_4824337588329916864OWAAutoLink m_4995205223314732752x_m_-5956429276403147079OWAAutoLink m_4995205223314732752OWAAutoLink" target="_blank">
https://github.com/semiautomaticgit/SemiAutomaticClassificationPlugin</a></div>
<div>Mas achei muito difícil, 200 páginas de manual. Não sou especialista nisto. O que obtive foi lendo um tanto, catando métodos, e adaptando ou inventando filtro conforme o necessário, como naquelas equações de ponderação, baseado em teste e observação dos
 resultados.  </div>
<div><br>
</div>
<div>Do ponto de vista prático, pensava ainda no seguinte: não tenho, a princípio, a pretensão de mapear todo tipo de landcover. <span style="font-size:12pt">Mas quem quiser, e a comunidade concordar, claro. Pensei nas matas, por serem os agregados de vegetação
 mais densos, como um obstáculo geográfico; e pouco são mapeadas, ou razoavelmente bem, até pelo trabalho que dá, e dependendo de conhecimento nem sempre muito preciso. Apesar de gostar de matas, acho que são elementos acessórios no OSM. Ainda assim importantes
 de constar, como base de localização, referência cartográfica. Não necessitam de enorme resolução. Talvez ainda se pudesse baixar a resolução resultante. A ver o que vocês acham, e a comunidade. Enfim, tenho uma preferência pessoal por matas. Mas nada impede
 que um método permita mapear o resto. O objetivo é prático, cartografar o que seja de interesse e conveniente para o OSM.</span></div>
<div><br>
</div>
<div>Acredito sim que seria ótimo em termos de obtenção geral de informações poder até ampliar as classes possíveis de detectar, ou usar mais adequadamente se possível. <span style="font-size:12pt">É muito bem-vinda sua ideia de: "tem um ótimo potencial para
 criar um classificador automático ou supervisionado robusto e válido em qualquer lugar, o que reduziria MUITO a</span></div>
<div>quantidade de trabalho manual." Seria ótimo! Não entendi todos os passos que vc sugeriu, sou um tanto leigo no assunto quando passa para nível mais profundo. Vou pesquisar ainda com mais tempo o que vc falou. Se tiver uma formulação para indicar, os índices
 e métodos melhores, etc,  para possibilidades de mapeamento assistido, será muito bem-vinda, ótima contribuição! Penso num método que seja relativamente fácil. Que quem desejar se aprofundar um pouco possa fazer no OSM. </div>
<div><br>
</div>
<div>Seria bom se podermos encontrar meio para isso. Se quiser sugerir, podemos usar a mesma wiki para isso. Sobretudo afinamentos técnicos. O método tem objetivo de poder ser usado por qualquer um que tenha o interesse em se aprofundar pra mapear. Podemos
 usar a seção talk da mesma wiki, quem desejar contribuir, e ir afinando para imlplementar. </div>
<div><a href="https://wiki.openstreetmap.org/wiki/Talk:Vetoriza%C3%A7%C3%A3o_de_matas_com_Sentinel-2" id="m_4995205223314732752LPlnk277744" class="m_4995205223314732752x_m_-5956429276403147079x_m_4824337588329916864OWAAutoLink m_4995205223314732752x_m_-5956429276403147079OWAAutoLink m_4995205223314732752OWAAutoLink" target="_blank">https://wiki.openstreetmap.org/wiki/Talk:Vetoriza%C3%A7%C3%A3o_de_matas_com_Sentinel-2</a></div>
<div>Obrigado antecipadamente pelas contribuições! Já registradas ali.</div>
<div><br>
</div>
<div>Por outro lado, a pergunta que ainda faço é: acham que o que tem ali já apresentaria resultado mapeável para upload ao OSM? Ainda que se possa afinar mais coisas. </div>
<div>Penso sobretudo para Mata Atlântica. </div>
<div>Baixar mais da atual resolução? (~ 100nós/km2; curvas com 1nó/10m).</div>
<div>Ou poderíamos antes afinar ou ampliar mais o método? Ou concomitantemente?</div>
<div><br>
</div>
<div>Eu acho que o método (atual) apresentou bons resultados, sobretudo nas áreas de bioma Mata Atlântica.</div>
<div>Onde pensava mais em usar pra mapear, pelos seguintes motivos:</div>
<div>-é a área de mata mais próxima da área de maior ocupação humana no Brasil, a faixa de 200km do litoral; é a que mais se transita; </div>
<div>-pode ser feita em tiles parciais; dificilmente uma área extrapola muito uma imagem; </div>
<div>-já no bioma Amazônia não, área de mata extrapola muito uma imagem;  precisaria fazer tudo junto, ou ir grudando as matas de cada tile, ou gerar mega multi-polígonos; eu deixaria pra outro momento, mas se alguém quiser abraçar esta área, mapear assistidamente,
 legal;</div>
<div>-cerrado tem alguma mata densa, mais ciliar; mapeia rápido, acredito; porém é extenso.</div>
<div>-caatinga tem pouca mata densa, não gera uma cobertura; ficaria mais pra "natural=scrub"; e cobre todo o terreno, quase homogeneamente; não como um destacado objeto geográfico; mas pode ser feito quem tiver interesse; </div>
<div>-pantanal, ainda vou testar;</div>
<div>-pampa, ainda vou testar; tem matas e campo que são mais próximos da Mata Atlântica, semelhantes ao exemplo testado; as matas são fáceis de marcar.</div>
<div><br>
</div>
<div>Porcentagem da área do Brasil:</div>
<div>Amazônia 49,29 %</div>
<div>Cerrado 23,92%</div>
<div>Mata Atlântica 13,04 %</div>
<div>Caatinga 9,92 %</div>
<div>Pampa 2,07 %</div>
<div>Pantanal 1,76 %</div>
<div><br>
</div>
<div>A ver o que acham.</div>
<div><br>
</div>
<div>Obrigado,</div>
<div><br>
</div>
<br>
<p></p>
<p style="margin-top:0px;margin-bottom:0px"><br>
</p>
<div id="m_4995205223314732752x_m_-5956429276403147079x_m_4824337588329916864x_gmail-m_6135629753808024792Signature">
<div id="m_4995205223314732752x_m_-5956429276403147079x_m_4824337588329916864x_gmail-m_6135629753808024792divtagdefaultwrapper" style="font-size:12pt;color:rgb(0,0,0);background-color:rgb(255,255,255);font-family:Calibri,Arial,Helvetica,sans-serif,EmojiFont,"Apple Color Emoji","Segoe UI Emoji",NotoColorEmoji,"Segoe UI Symbol","Android Emoji",EmojiSymbols">
<p>- - - - - - - - - - - - - - - -</p>
<p>Sérgio - <a href="http://www.openstreetmap.org/user/smaprs" class="m_4995205223314732752x_m_-5956429276403147079x_m_4824337588329916864x_gmail-m_6135629753808024792OWAAutoLink m_4995205223314732752x_m_-5956429276403147079x_m_4824337588329916864OWAAutoLink m_4995205223314732752x_m_-5956429276403147079OWAAutoLink m_4995205223314732752OWAAutoLink" title="http://www.openstreetmap.org/user/smaprs Ctrl+Clique ou toque para seguir o link" id="m_4995205223314732752LPlnk679163" target="_blank">http://www.openstreetmap.org/user/smaprs</a></p>
</div>
</div>
<br>
<br>
<div style="color:rgb(0,0,0)">
<hr style="display:inline-block;width:98%">
<div id="m_4995205223314732752x_m_-5956429276403147079x_m_4824337588329916864x_gmail-m_6135629753808024792divRplyFwdMsg" dir="ltr">
<font face="Calibri, sans-serif" color="#000000" style="font-size:11pt"><b>De:</b> Gerald Weber <<a href="mailto:gweberbh@gmail.com" id="m_4995205223314732752LPlnk383841" class="m_4995205223314732752x_m_-5956429276403147079x_m_4824337588329916864OWAAutoLink m_4995205223314732752x_m_-5956429276403147079OWAAutoLink m_4995205223314732752OWAAutoLink" target="_blank">gweberbh@gmail.com</a>><br>
<b>Enviado:</b> quinta-feira, 13 de setembro de 2018 10:06<br>
<b>Para:</b> OpenStreetMap no Brasil<br>
<b>Assunto:</b> Re: [Talk-br] Vetorização de matas no OSM com Sentinel-2</font>
<div> </div>
</div>
<div>
<div dir="ltr">Oi Sérgio
<div><br>
</div>
<div>iniciativa fantástica, por acaso vi este artigo hoje:</div>
<div>Supervised Classification of Multisensor Remotely Sensed Images Using a Deep Learning Framework<br>
</div>
<div><a href="http://www.mdpi.com/2072-4292/10/9/1429" id="m_4995205223314732752LPlnk723374" class="m_4995205223314732752x_m_-5956429276403147079x_m_4824337588329916864x_gmail-m_6135629753808024792OWAAutoLink m_4995205223314732752x_m_-5956429276403147079x_m_4824337588329916864OWAAutoLink m_4995205223314732752x_m_-5956429276403147079OWAAutoLink m_4995205223314732752OWAAutoLink" target="_blank">http://www.mdpi.com/2072-4292/10/9/1429</a><br>
</div>
<div><br>
</div>
<div>talvez seja de interesse</div>
<div><br>
</div>
<div>abraço</div>
<div><br>
</div>
<div>Gerald</div>
<div><br>
</div>
<div>Obs: cirei um alerta no Google Acadêmico para me avisar sobre artigos científicos onde aparece a palavra "OpenStreetMap"</div>
<div class="m_4995205223314732752x_m_-5956429276403147079x_m_4824337588329916864x_gmail-m_6135629753808024792x_gmail_extra">
<br>
<div class="m_4995205223314732752x_m_-5956429276403147079x_m_4824337588329916864x_gmail-m_6135629753808024792x_gmail_quote">
2018-09-12 20:40 GMT-03:00 Sérgio V. <span dir="ltr"><<a href="mailto:svolk2@hotmail.com" id="m_4995205223314732752LPlnk189543" class="m_4995205223314732752x_m_-5956429276403147079x_m_4824337588329916864x_gmail-m_6135629753808024792OWAAutoLink m_4995205223314732752x_m_-5956429276403147079x_m_4824337588329916864OWAAutoLink m_4995205223314732752x_m_-5956429276403147079OWAAutoLink m_4995205223314732752OWAAutoLink" target="_blank">svolk2@hotmail.com</a>></span>:<br>
<blockquote class="m_4995205223314732752x_m_-5956429276403147079x_m_4824337588329916864x_gmail-m_6135629753808024792x_gmail_quote" style="margin:0px 0px 0px 0.8ex;border-left:1px solid rgb(204,204,204);padding-left:1ex">
<div dir="ltr">
<div id="m_4995205223314732752x_m_-5956429276403147079x_m_4824337588329916864x_gmail-m_6135629753808024792x_m_4096380832780264269divtagdefaultwrapper" dir="ltr" style="font-size:12pt;color:rgb(0,0,0);font-family:Calibri,Helvetica,sans-serif">
<p style="margin-top:0px;margin-bottom:0px"></p>
<div>Prezados(as),</div>
<div><br>
</div>
<div>venho aqui expor e submeter à apreciação da comunidade OSM no Brasil uma proposta de método de mapeamento de matas para o OSM <span>(natural=wood e landuse=forest)</span> , baseado em vetorização semi-automatizada de imagens do satélite Sentinel-2, para
 o que peço autorização para uso em mapeamento no OSM no Brasil.</div>
<div><br>
</div>
<div>A proposta detalhada passo-a-passo encontra-se documentada na página wiki "Vetorização de matas com Sentinel-2": </div>
<div><a href="https://wiki.openstreetmap.org/wiki/Vetoriza%C3%A7%C3%A3o_de_matas_com_Sentinel-2" id="m_4995205223314732752LPlnk29614" class="m_4995205223314732752x_m_-5956429276403147079x_m_4824337588329916864x_gmail-m_6135629753808024792OWAAutoLink m_4995205223314732752x_m_-5956429276403147079x_m_4824337588329916864OWAAutoLink m_4995205223314732752x_m_-5956429276403147079OWAAutoLink m_4995205223314732752OWAAutoLink" target="_blank">https://wiki.openstreetmap.org/wiki/Vetoriza%C3%A7%C3%A3o_de_matas_com_Sentinel-2</a></div>
<div><br>
</div>
<div>Os testes já realizados (sem upload) encontram-se na página:</div>
<div><a href="https://wiki.openstreetmap.org/wiki/User:SergioAJV/Sentinel-2_vectorizing_tests" id="m_4995205223314732752LPlnk345202" class="m_4995205223314732752x_m_-5956429276403147079x_m_4824337588329916864x_gmail-m_6135629753808024792OWAAutoLink m_4995205223314732752x_m_-5956429276403147079x_m_4824337588329916864OWAAutoLink m_4995205223314732752x_m_-5956429276403147079OWAAutoLink m_4995205223314732752OWAAutoLink" target="_blank">https://wiki.openstreetmap.org/wiki/User:SergioAJV/Sentinel-2_vectorizing_tests</a></div>
<div><br>
</div>
<div>O objetivo desta proposta, resumidamente, é contribuir com uma ferramenta para o mapeamento no OSM de grandes coberturas de matas. </div>
<div><br>
</div>
<div>A justificativa consiste, basicamente, em que o método possibilita mapear grandes áreas de mata, de municípios ou regiões de interesse, adequadamente, mais rapidamente, e com melhor precisão geométrica do que o que comumente pode ser encontrado ou realizado
 em mapeamento exclusivamente manual e com as imagens disponíveis nem sempre atualizadas e que, de todo modo, não permitem escolha, como de épocas do ano mais propícias à identificação de vegetação. </div>
<div><br>
</div>
<div><span style="font-family:Calibri,Helvetica,sans-serif,EmojiFont,"Apple Color Emoji","Segoe UI Emoji",NotoColorEmoji,"Segoe UI Symbol","Android Emoji",EmojiSymbols;font-size:16px"><span style="font-family:Calibri,Helvetica,sans-serif,EmojiFont,"Apple Color Emoji","Segoe UI Emoji",NotoColorEmoji,"Segoe UI Symbol","Android Emoji",EmojiSymbols;font-size:16px">O
 método se destina a matas. N</span>ão se destina ao mapeamento de objetos pequenos. </span><span style="font-family:Calibri,Helvetica,sans-serif,EmojiFont,"Apple Color Emoji","Segoe UI Emoji",NotoColorEmoji,"Segoe UI Symbol","Android Emoji",EmojiSymbols;font-size:16px">A
 resolução das imagens disponíveis é de 10 e 20m/pixel, e as</span><span style="font-family:Calibri,Helvetica,sans-serif,EmojiFont,"Apple Color Emoji","Segoe UI Emoji",NotoColorEmoji,"Segoe UI Symbol","Android Emoji",EmojiSymbols;font-size:16px"> geometrias
 resultantes da ordem de ~1nó/10m em curvas</span><span style="font-family:Calibri,Helvetica,sans-serif,EmojiFont,"Apple Color Emoji","Segoe UI Emoji",NotoColorEmoji,"Segoe UI Symbol","Android Emoji",EmojiSymbols;font-size:16px">. Ainda assim maior do que
 se pode encontrar muitas vezes em mapeamento manual de "landcover", como matas. <span>O processo pode gerar cerca de 100 a 150 nós por km2, em áreas com muita variedade de tipos de matas. O que significa cerca de 1.000.000 de nós a partir de 1 imagem Sentinel
 de 100x100km. Menos que isso em áreas mais homogêneas.  </span></span></div>
<div><br>
</div>
<div>O método exige o controle ativo dos parâmetros de distinção de classes de vegetação e demais elementos geográficos a partir das imagens de <span style="font-size:12pt">satélite, em todo o andamento do processo, até o resultado final na geração de vetores
 .osm.</span></div>
<div><span style="font-size:12pt">Exige certo tempo <span style="font-family:Calibri,Helvetica,sans-serif,EmojiFont,"Apple Color Emoji","Segoe UI Emoji",NotoColorEmoji,"Segoe UI Symbol","Android Emoji",EmojiSymbols;font-size:16px">na aplicação </span><span style="font-family:Calibri,Helvetica,sans-serif,EmojiFont,"Apple Color Emoji","Segoe UI Emoji",NotoColorEmoji,"Segoe UI Symbol","Android Emoji",EmojiSymbols;font-size:16px">dos
 passos</span>, e sobretudo atenção, como na medição de valores de pixels para as classes de objetos, escolha de objetos para amostragem, bem como na verificação do resultado final. Não é um processo imediato. Ainda assim, permite grande ganho de tempo no mapeamento.</span></div>
<div><br>
</div>
<div>Mais detalhes podem ser encontrados nas citadas páginas de documentação.</div>
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</div>
<div>Agradeço sua atenção e apreciação, acolhendo questões ou comentários no que desejarem e/ou julgarem necessário.</div>
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<p style="margin-top:0px;margin-bottom:0px"><br>
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<div id="m_4995205223314732752x_m_-5956429276403147079x_m_4824337588329916864x_gmail-m_6135629753808024792x_m_4096380832780264269Signature">
<div id="m_4995205223314732752x_m_-5956429276403147079x_m_4824337588329916864x_gmail-m_6135629753808024792x_m_4096380832780264269divtagdefaultwrapper" style="font-size:12pt;color:rgb(0,0,0);background-color:rgb(255,255,255);font-family:Calibri,Arial,Helvetica,sans-serif,EmojiFont,"Apple Color Emoji","Segoe UI Emoji",NotoColorEmoji,"Segoe UI Symbol","Android Emoji",EmojiSymbols">
<p>- - - - - - - - - - - - - - - -</p>
<p>Sérgio - <a href="http://www.openstreetmap.org/user/smaprs" class="m_4995205223314732752x_m_-5956429276403147079x_m_4824337588329916864x_gmail-m_6135629753808024792x_m_4096380832780264269OWAAutoLink m_4995205223314732752x_m_-5956429276403147079x_m_4824337588329916864x_gmail-m_6135629753808024792OWAAutoLink m_4995205223314732752x_m_-5956429276403147079x_m_4824337588329916864OWAAutoLink m_4995205223314732752x_m_-5956429276403147079OWAAutoLink m_4995205223314732752OWAAutoLink" id="m_4995205223314732752LPlnk811976" target="_blank">http://www.openstreetmap.org/user/smaprs</a></p>
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Talk-br mailing list<br>
<a href="mailto:Talk-br@openstreetmap.org" id="m_4995205223314732752LPlnk280979" class="m_4995205223314732752x_m_-5956429276403147079x_m_4824337588329916864x_gmail-m_6135629753808024792OWAAutoLink m_4995205223314732752x_m_-5956429276403147079x_m_4824337588329916864OWAAutoLink m_4995205223314732752x_m_-5956429276403147079OWAAutoLink m_4995205223314732752OWAAutoLink" target="_blank">Talk-br@openstreetmap.org</a><br>
<a href="https://lists.openstreetmap.org/listinfo/talk-br" rel="noreferrer" id="m_4995205223314732752LPlnk843863" class="m_4995205223314732752x_m_-5956429276403147079x_m_4824337588329916864x_gmail-m_6135629753808024792OWAAutoLink m_4995205223314732752x_m_-5956429276403147079x_m_4824337588329916864OWAAutoLink m_4995205223314732752x_m_-5956429276403147079OWAAutoLink m_4995205223314732752OWAAutoLink" target="_blank">https://lists.openstreetmap.org/listinfo/talk-br</a><br>
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Talk-br mailing list<br>
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<a href="https://lists.openstreetmap.org/listinfo/talk-br" rel="noreferrer" id="m_4995205223314732752LPlnk616296" class="m_4995205223314732752x_m_-5956429276403147079x_m_4824337588329916864OWAAutoLink m_4995205223314732752x_m_-5956429276403147079OWAAutoLink m_4995205223314732752OWAAutoLink" target="_blank">https://lists.openstreetmap.org/listinfo/talk-br</a><br>
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Talk-br mailing list<br>
<a href="mailto:Talk-br@openstreetmap.org" id="m_4995205223314732752LPlnk873220" class="m_4995205223314732752x_m_-5956429276403147079OWAAutoLink m_4995205223314732752OWAAutoLink" target="_blank">Talk-br@openstreetmap.org</a><br>
<a href="https://lists.openstreetmap.org/listinfo/talk-br" rel="noreferrer" id="m_4995205223314732752LPlnk615092" class="m_4995205223314732752x_m_-5956429276403147079OWAAutoLink m_4995205223314732752OWAAutoLink" target="_blank">https://lists.openstreetmap.org/listinfo/talk-br</a><br>
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Talk-br mailing list<br>
<a href="mailto:Talk-br@openstreetmap.org" id="m_4995205223314732752LPlnk502690" class="m_4995205223314732752OWAAutoLink" target="_blank">Talk-br@openstreetmap.org</a><br>
<a href="https://lists.openstreetmap.org/listinfo/talk-br" rel="noreferrer" id="m_4995205223314732752LPlnk446487" class="m_4995205223314732752OWAAutoLink" target="_blank">https://lists.openstreetmap.org/listinfo/talk-br</a><br>
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Talk-br mailing list<br>
<a href="mailto:Talk-br@openstreetmap.org" target="_blank">Talk-br@openstreetmap.org</a><br>
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