A method and process is disclosed for computer processing and display of remote sensing, multispectral imagery for the purpose of identifying ground targets and classifying the imagery to create thematic maps. The successful application relies on the use of images from optimal bands; those bands include a near-infrared, mid-infrared, and visible band. The percentages of each of the three bands are plotted on a ternary diagram (34), which is used as a graphical device to allow target identification. Additionally, the ternary diagram feature space is segmented to define thematic classes and allow thematic classification with a computer. Vegetation (10) and mineral clusters (11) are separated easily. Further discrimination within the separate vegetation (10) and mineral (11) point clusters is possible. A spectral library (49), convolved to the bandwidth of the employed multispectral sensor bandpasses, and converted to ternary percentages, is utilized to locate specific spectral targets. The graphical ternary diagram (34) and false-color multispectral image display (46) are linked in real-time through a lookup-table (43) to allow an operator to interactively alter each of them through a change to the other. Included is a method to accomplish automatic, hierarchical classification of the images without operator intervention. The percent of vegetation ground-cover (i.e. a vegetation index) can be estimated, and atmospheric scattering and absorption effects are empirically corrected, interactively.

Um método e um processo são divulgados para processar de computador e exposição do imagery detetando, multispectral remoto com a finalidade de identificar os alvos à terra e de classificar o imagery para criar mapas thematic. A aplicação bem sucedida confia no uso das imagens das faixas optimal; aquelas faixas incluem uma faixa próximo-infravermelha, mid-infravermelha, e visível. As porcentagens de cada uma das três faixas são traçadas em um diagrama ternário (34), que seja usado enquanto um dispositivo gráfico permitir a identificação do alvo. Adicionalmente, o espaço ternário da característica do diagrama é segmentado para definir classes thematic e para permitir a classificação thematic com um computador. A vegetação (10) e os conjuntos de mineral (11) são separados fàcilmente. Uma discriminação mais adicional dentro da vegetação separada (10) e dos conjuntos do ponto de mineral (11) é possível. Uma biblioteca spectral (49), convolved à largura de faixa dos bandpasses multispectral empregados do sensor, e convertido às porcentagens ternárias, é utilizado para encontrar alvos spectral específicos. O diagrama ternário gráfico (34) e a exposição multispectral da imagem da falso-cor (46) são ligados no real-time através de uma lookup-tabela (43) para permitir que um operador altere interativamente cada um deles através de uma mudança à outra. Incluído é um método para realizar a classificação automática, hierárquica das imagens sem intervenção do operador. Os por cento da vegetação terra-cobrem (isto é um índice da vegetação) podem ser estimados, e os efeitos atmosféricos dispersar e de absorption são corrigidos empìrica, interativamente.