@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 = "26 jul. 2024"
}