Fechar

@MastersThesis{Silva:2007:ImPoBa,
               author = "Silva, Wagner Fernando da",
                title = "Imagens polarim{\'e}tricas em banda L do SAR R99B e do MAPSAR 
                         (simuladas) para distinguir culturas agr{\'{\i}}colas",
               school = "Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)",
                 year = "2007",
              address = "S{\~a}o Jos{\'e} dos Campos",
                month = "2007-03-19",
             keywords = "sensoriamento remoto, classifica{\c{c}}{\~a}o de imagens, 
                         an{\'a}lise de agrupamento, radar de abertura sint{\'e}tica 
                         (SAR), polarimetria, identifica{\c{c}}{\~a}o de culturas, remote 
                         sensing, image classification, cluster analysis, synthetic 
                         aperture radar (SAR), polarimetry, crop identification.",
             abstract = "Imagens de Radar de Abertura Sint{\'e}tica SAR v{\^e}m sendo 
                         analisadas com a perspectiva de se tornarem uma importante 
                         alternativa para o levantamento de informa{\c{c}}{\~o}es para 
                         estudos e an{\'a}lises do cen{\'a}rio agr{\'{\i}}cola em 
                         regi{\~o}es com intensa cobertura de nuvens. O Sistema de 
                         Vigil{\^a}ncia da Amaz{\^o}nia e o Centro Gestor e Operacional 
                         do Sistema de Prote{\c{c}}{\~a}o da Amaz{\^o}nia SIVAM/CENSIPAM 
                         possuem tr{\^e}s sensores aerotransportados SAR-R99B que adquirem 
                         imagens polarim{\'e}tricas em banda L e imagens 
                         interferom{\'e}tricas em banda X. Al{\'e}m disso, uma 
                         coopera{\c{c}}{\~a}o t{\'e}cnico-cientifica entre o Brasil e a 
                         Alemanha por meio do INPE e da DLR, respectivamente, foi 
                         estabelecida para avaliar a possibilidade de 
                         constru{\c{c}}{\~a}o de um SAR polarim{\'e}trico orbital em 
                         banda L. A miss{\~a}o para desenvolvimento do SAR orbital 
                         denomina-se Multi-APplication Purpose SAR MAPSAR. O objetivo do 
                         presente trabalho foi avaliar as imagens polarim{\'e}tricas do 
                         SAR-R99B e as imagens multipolarizadas (VV, HV e HH) simuladas do 
                         MAPSAR, ambas em banda L, para distinguir culturas 
                         agr{\'{\i}}colas. Assim, imagens aerotransportadas do SAR-R99B 
                         foram adquiridas em uma {\'a}rea de intensa atividade 
                         agr{\'{\i}}cola no oeste do estado da Bahia. Devido {\`a}s 
                         especifica{\c{c}}{\~o}es seguidas no imageamento e similaridade 
                         dos dados, foi poss{\'{\i}}vel geraram-se imagens simuladas do 
                         MAPSAR a partir das imagens do SAR-R99B. Devido {\`a} {\'e}poca 
                         de aquisi{\c{c}}{\~a}o das imagens, as culturas 
                         agr{\'{\i}}colas analisadas foram algod{\~a}o, caf{\'e} e 
                         pastagem. An{\'a}lises gr{\'a}ficas e an{\'a}lises de 
                         agrupamento foram utilizadas para avaliar a distin{\c{c}}{\~a}o 
                         entre estas culturas. Um classificador polarim{\'e}trico, 
                         desenvolvido para imagens SAR, que utiliza os algoritmos de 
                         M{\'a}xima Verossimilhan{\c{c}}a (Maxver) e de Modas 
                         Condicionais Interativas (ICM) tamb{\'e}m foi utilizado para 
                         analisar as imagens do SAR-R99B. As an{\'a}lises foram realizadas 
                         para polariza{\c{c}}{\~o}es individuais e para 
                         combina{\c{c}}{\~o}es de duas e de tr{\^e}s 
                         polariza{\c{c}}{\~o}es. Para o processo de 
                         classifica{\c{c}}{\~a}o, utilizaram-se tamb{\'e}m imagens 
                         complexas representadas na forma de matriz de covari{\^a}ncia. Os 
                         resultados obtidos mostraram que as imagens do SAR-R99B e as 
                         imagens simuladas do MAPSAR possuem potencial para a 
                         distin{\c{c}}{\~a}o de culturas agr{\'{\i}}colas e s{\~a}o 
                         ferramentas {\'u}teis para tal finalidade. Campos de 
                         algod{\~a}o, caf{\'e} e pastagem foram distinguidos com 
                         precis{\~a}o satisfat{\'o}ria ao utilizar estas imagens, 
                         especialmente quando as multipolariza{\c{c}}{\~o}es foram 
                         consideradas. No geral, para os dois tipos de imagens, as 
                         combina{\c{c}}{\~o}es de duas polariza{\c{c}}{\~o}es 
                         propiciaram melhores resultados quando comparadas {\`a}s 
                         polariza{\c{c}}{\~o}es individuais e as combina{\c{c}}{\~o}es 
                         de tr{\^e}s polariza{\c{c}}{\~o}es propiciaram melhores 
                         resultados que as combina{\c{c}}{\~o}es de duas 
                         polariza{\c{c}}{\~o}es, evidenciando que as imagens 
                         multipolarizadas fornecem informa{\c{c}}{\~o}es {\'u}teis e 
                         adicionais para a distin{\c{c}}{\~a}o de culturas 
                         agr{\'{\i}}colas. Durante o processo de 
                         classifica{\c{c}}{\~a}o, o classificador ICM mostrou-se mais 
                         eficiente que o classificador Maxver. As imagens complexas 
                         propiciaram as melhores classifica{\c{c}}{\~o}es, evidenciando 
                         que a informa{\c{c}}{\~a}o de fase da radia{\c{c}}{\~a}o 
                         retroespalhada fornece informa{\c{c}}{\~o}es complementares e 
                         importantes para melhorar a distin{\c{c}}{\~a}o das culturas 
                         estudadas. ABSTRACT: Synthetic Aperture Radar SAR images have been 
                         analyzed with the perspective to become an important alternative 
                         to acquire data in regions with intense cloud cover in order to 
                         obtain information about the agricultural scenario. The Amazon 
                         Surveillance System (SIVAM Sistema de Vigil{\^a}ncia da 
                         Amaz{\^o}nia) and the Operational Managing Centre of Amazon 
                         Protection System (CENSIPAM - Centro Gestor e Operacional do 
                         Sistema de Prote{\c{c}}{\~a}o da Amaz{\^o}nia) have three 
                         SAR-R99B airborne sensors that acquire polarimetric images at 
                         L-band and interferometric images at X-band. Moreover, a 
                         technical-scientific cooperation between Brazil and Germany 
                         through INPE and DLR, respectively, was established to evaluate 
                         the feasibility of building a polarimetric orbital SAR in L-band. 
                         The mission to develop this orbital SAR is denominated Multi- 
                         Application Purpose SAR MAPSAR. The objective of the present work 
                         was to evaluate the polarimetric images of the SAR-R99B and the 
                         multipolarized (VV, HV and HH) simulated images of the MAPSAR both 
                         in L-band, to distinguish agricultural crops. Airborne SAR-R99B 
                         images were acquired in an intense cultivated agricultural region 
                         in the western part of Bahia State. Due to the specifications 
                         followed during image acquisition phase and data similarity, 
                         complementarily, simulated MAPSAR images were generated from the 
                         SAR-R99B images. Due to the time period of image acquisition, the 
                         analyzed crops were cotton, coffee and pasture. Graphical analysis 
                         and cluster analysis were applied to evaluate the distinction 
                         among these crops. A polarimetric classifier, developed for SAR 
                         images using the Maximum Likelihood (Maxver) and Iterated 
                         Conditional Modes (ICM) algorithms, was used to analyze the 
                         SAR-R99B images. The analyses were performed for the individual 
                         polarizations and for the combinations of two and three 
                         polarizations. During the classification process, complex images 
                         represented in the form of covariance matrix, were also used. The 
                         results showed that both simulated MAPSAR and SAR-R99B images 
                         present potential to distinguish agricultural crops and are useful 
                         tools for this purpose. Cotton, coffee and pasture fields were 
                         distinguished with satisfactory precision, especially for the 
                         multipolarized images. In general, for both types of images, the 
                         combinations of two polarizations provided better results when 
                         compared to individual polarizations and best results were 
                         achieved with the combinations of three polarizations which is 
                         clear evidence that multi-polarized images provide additional and 
                         useful information for crop discrimination. During the 
                         classification process, the ICM classifier showed to be more 
                         efficient than the Maxver classifier. The complex images provided 
                         the best classifications indicating that not only polarization is 
                         important to distinguish the analyzed crops but also the phase of 
                         the backscattered radiation.",
            committee = "Paradella, Waldir Renato (presidente) and Formaggio, Antonio 
                         Roberto (orientador) and Rudorff, Bernardo Friedrich Theodor 
                         (orientador) and Mura, Jos{\'e} Cl{\'a}udio and Sano, Edson 
                         Eyji",
           copyholder = "SID/SCD",
         englishtitle = "Polarimetric images in L-band of SAR-R99B and MAPSAR (simulated) 
                         to distinguish agricultura CROPS",
             language = "pt",
                pages = "142",
                  ibi = "6qtX3pFwXQZGivnK2Y/Q7uGk",
                  url = "http://urlib.net/ibi/6qtX3pFwXQZGivnK2Y/Q7uGk",
           targetfile = "publicacao.pdf",
        urlaccessdate = "22 abr. 2024"
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