Fusão de evidências de bordas dos canais de intensidades de imagens de radar polarimétrico de abertura sintética

• Ano de defesa: 2020
• Autor(a) principal: Borba , Anderson Adaime de
• Orientador(a): Marengoni, Mauricio
• Tipo de documento: Tese
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Instituição de defesa: Universidade Presbiteriana Mackenzie
• Palavras-chave em Português: polSAR image; detecção de bordas; estimativa de máxima verossimilhança; métodos de fusão
• Área do conhecimento CNPq: CNPQ::ENGENHARIAS
• Link de acesso: https://dspace.mackenzie.br/handle/10899/28594

Os radares polarimetricos de abertura sintética (PolSAR) alcançaram uma posição essencial no sensoriamento remoto. As imagens que eles fornecem tem ruido Speckle, tornando as ações de processamento e de análise tarefas desafiadoras. Nesse contexto a investigação de métodos de fusão de evidências de bordas ´e importante para quantificar e qualificar as informações obtidas de cada canal da imagem. A obtenção desses dados possibilita a decisão de usar ou descartar as informações de um dado canal para melhorar o desempenho da detecção de bordas. Neste trabalho foram estudados e comparados seis métodos de fusão de informações provenientes da detecção das evidências de bordas nos canais de intensidade HH, HV e VV de imagens PolSAR múltiplas visadas. O método para detectar evidências de bordas em cada canal consiste em detectar pontos de transição em uma faixa de dados, o mais fina possível, idealmente com largura de um pixel, fornecendo uma faixa de dados que cobre duas regiões usando o método estimativa de máxima verossimilhança sob a distribuição de Wishart. Os métodos de fusão das informações proveniente de cada canal usados são: media simples (MS), transformada wavelet discreta multi- resolução (MR-DWT), analise de componente principal (PCA), estatísticas ROC, transformada wavelet estacionaria multi- resolução (MR-SWT), e um método de multi- resolução baseado na decomposição de valores singulares (MR-SVD). A comparação dos seis métodos de fusão foi realizada quantitativamente e qualitativamente, respectivamente, calculando-se a proximidade das bordas detectadas com as bordas definidas nas imagens Ground Reference e pela presença de outliers. Os resultados obtidos com as análises indicam que os métodos PCA e MR-SVD fornecem os melhores resultados, devido a precisão em detectar bordas e a baixa incidência de outliers.