Utilizzando le immagini GRDH di Sentinel 1 (il dato GRDH si differenzia dal SLC perche' nel primo si ha solo l'ampiezza e l'intesita' del segnale nelle due polarizzazioni VV e VH mentre il SLC si ha sia la componente reale che quella complessa) si possono utilizzare i livelli di risposta (scale di grigi nelle immagini) per applicare degli algoritmi di PCA (componenti principali) e GLCM (Gray Level Co occurence matrix) per analisi delle texture
Dissimilarity map da GLCM
Composit di componenti principali
Due esempi di elaborazione in PCA e GLCM pre e post evento di inondazione
Partendo dal dato GRDH i passi da seguire sono (https://www.youtube.com/watch?v=xoQ4NikdOq0)
- Subset
- Apply Orbit File
- Radiometric -> Calibrate
- Speckle Filtering
- Range Doppler Terrain Correction
- Raster/Data Conversion/Convert to dB
- Raster/Image Analysis/ Principal components
- Raster/Image Analysis/Texture Analysis/Gray Level Co occurence Matrix
Nel caso di PCA nelle bande troveremo le mappe per ogni componente principale con in aggiunta la mappa di errore e response
Nel caso di GCLM troveremo per sigma0 VV e VH la mappa di contrasto, dissimilarita', omogeneita', ASM, energia, entropia, media, varianza,correlazione
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