@InProceedings{SoaresDutr:1997:ClTeIm,
               author = "Soares, Sergio Monteiro and Dutra, Luciano Vieira",
                title = "Classificacao textural de imagens de radar de abertura sintetica, 
                         por modelagem ARMA ({"} auto-regressive and moving average{"} ) 
                         utilizando concatenacao de linhas",
                 year = "1997",
         organization = "Simp{\'o}sio Latino-Americano de Percepcion Remota, 8.",
             keywords = "PROCESSAMENTO DIGITAL DE IMAGENS, RADAR DE ABERTURA SINTETICA, 
                         SAR, TEXTURAS, IMAGENS DE RADAR, MAXIMA VEROSSIMILHANCA, MODELO, 
                         ARMA.",
             abstract = "0 proposito deste trabalho e a geracao de bandas filtradas de uma 
                         imagem SAR, por modelos Auto-Regressivos e Media Movel de uma 
                         dimensao, utilizando a concatenacao de linhas de amostras 
                         retangulares, de texturas da imagem. Cada banda sera criada a 
                         partir de uma filtragem, utilizando filtros inversos, construidos 
                         a partir dos parametros auto-regressivos, pelo algoritmo de 
                         Levinson-Durbin, que solucionam as equa{\c{c}}oes de Yule-Walker. 
                         Todo o processo pressupoe que a imagem SAR e advinda de uma 
                         filtragem de um Ruido Branco (serie temporal ergodica de 
                         {"}shocks{"} independentes), cuja modelagem matematica ARMA tenta 
                         restabelecer o filtro original do Ruido Branco. Para cada textura 
                         (amostra retangular)gera-se um filtro casado pelo qual supoe-se 
                         ter passado o Ruido Branco que gerou esta amostra de textura. 
                         Sucessivamente, em paralelo, passam-se os filtros inversos ARMA 
                         (que na verdade sao filtros inversos aos filtros de sintese de 
                         texturas obtidos pelos parametros auto-regressivos)gerando-se 
                         bandas de energia, nas quais, espera-se que nas regioes casadas, a 
                         filtragem seja efetiva, no sentido de bloquear a maior parte da 
                         radiometria da imagem SAR. O conjunto de bandas filtradas sao 
                         classificadas por um classificador multibanda de Maxima 
                         Verosimilhan{\c{c}}a. Como imagens de radar nem sempre atendem as 
                         caracteristicas proprias de distribuicao gaussiana, o 
                         classificador nesta caso, utiliza apenas as propriedades de 
                         segunda ordem dos dados, sendo entao apenas um classificador de 
                         minima distancia de Mahalanobis.O Resultados da classificacao, 
                         antes e apos a geracao de canais filtrados sao comparados por meio 
                         de medidas sobre a matriz de confusao.Este trabalho foi 
                         desenvolvido em imagens radar JERS-1, com polarizacao HH, na banda 
                         L, com comprimento de onda de 23 cm. Todo o processamento foi 
                         feito a partir de programas desenvolvidos na linguagem IDL 
                         (Interactive Data language{"})e apoiado pelo software ENVI, para 
                         aplicacao dos filtros casados, geracao do {"}Meta-File e 
                         finalmente utilizacao do classificador multi-banda MaxVer.",
  conference-location = "Merida, VE",
      conference-year = "02-07 nov. 1997",
                label = "8396",
         organisation = "SELPER",
           targetfile = "INPE 7076.pdf",
        urlaccessdate = "18 jun. 2024"
}