A Análise de Componentes Principais (PCA) é uma técnica estatística usada para reduzir a dimensionalidade de conjuntos de dados, identificando padrões e relações entre variáveis. Em imagens orbitais, a PCA permite representar de forma mais compacta as informações, facilitando a visualização, compressão e extração de características. Quando aplicada a imagens em escala de cinza, ela identifica os modos dominantes de variabilidade nos valores de intensidade dos pixels, reorganizando-os segundo sua importância. Assim, a imagem resultante mantém as informações essenciais, embora possa apresentar aparência diferente — geralmente mais simplificada ou suavizada — devido à redução de componentes principais.

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O ajuste e realce de imagens orbitais permitem destacar ou atenuar características específicas dos pixels para melhorar a interpretação visual e analítica. Técnicas comuns incluem filtragem passa-alta (realce de bordas), filtragem passa-baixa (suavização), equalização de histograma, ajuste de brilho e contraste, segmentação e transformações morfológicas. A escolha do método depende do objetivo da análise e das feições de interesse. No R, pacotes como raster, rgdal e EBImage possibilitam aplicar esses procedimentos de forma eficiente. Além disso, o recorte prévio das imagens é recomendado para otimizar o processamento, focando nas áreas relevantes e reduzindo o custo computacional.

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A Morfologia Matemática é um conjunto de operações aplicadas a imagens para realçar, extrair ou modificar estruturas espaciais. No Processamento Digital de Imagens (PDI), essas técnicas — como erosão, dilatação, abertura e fechamento — são usadas para remover ruídos, destacar objetos e segmentar áreas de interesse. No R, pacotes como EBImage, raster e terra permitem aplicar essas operações de forma eficiente, integrando análises espaciais e visuais no contexto da geocomputação.

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This is a paper-based presentation for my PhD course "Principles of Bioinformatics at PUCV.