| 1. Identificação | |
| Tipo de Referência | Tese ou Dissertação (Thesis) |
| Site | mtc-m16b.sid.inpe.br |
| Código do Detentor | isadg {BR SPINPE} ibi 8JMKD3MGPCW/3DT298S |
| Identificador | 6qtX3pFwXQZGivnK2Y/Q7uGk |
| Repositório | sid.inpe.br/mtc-m17@80/2007/05.11.19.02 (acesso restrito) |
| Última Atualização | 2023:03.31.17.56.28 (UTC) sergio |
| Repositório de Metadados | sid.inpe.br/mtc-m17@80/2007/05.11.19.02.33 |
| Última Atualização dos Metadados | 2023:03.31.17.56.32 (UTC) sergio |
| Chave Secundária | INPE-14821-TDI/1261 |
| Chave de Citação | Silva:2007:ImPoBa |
| Título | Imagens polarimétricas em banda L do SAR R99B e do MAPSAR (simuladas) para distinguir culturas agrícolas  |
| Título Alternativo | Polarimetric images in L-band of SAR-R99B and MAPSAR (simulated) to distinguish agricultura CROPS |
| Curso | SER-SPG-INPE-MCT-BR |
| Ano | 2007 |
| Data Secundária | 20071009 |
| Data | 2007-03-19 |
| Data de Acesso | 11 maio 2024 |
| Tipo da Tese | Dissertação (Mestrado em Sensoriamento Remoto) |
| Tipo Secundário | TDI |
| Número de Páginas | 142 |
| Número de Arquivos | 1 |
| Tamanho | 1541 KiB |
| 2. Contextualização | |
| Autor | Silva, Wagner Fernando da |
| Grupo | SER-SPG-INPE-MCT-BR |
| Endereço de e-Mail do Autor | wagner@dsr.inpe.br |
| Banca | Paradella, Waldir Renato (presidente) Formaggio, Antonio Roberto (orientador) Rudorff, Bernardo Friedrich Theodor (orientador) Mura, José Cláudio Sano, Edson Eyji |
| Universidade | Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE) |
| Cidade | São José dos Campos |
| Histórico (UTC) | 2007-07-03 13:59:15 :: jefferson -> administrator :: 2007-12-05 11:23:10 :: administrator -> jefferson :: 2008-08-08 15:29:23 :: jefferson -> administrator :: 2009-07-07 20:11:45 :: administrator -> jefferson :: 2009-07-09 15:31:38 :: jefferson -> administrator :: 2018-06-05 03:34:08 :: administrator -> marciana :: 2007 2019-01-24 18:28:16 :: marciana -> sergio :: 2007 |
| 3. Conteúdo e estrutura | |
| É a matriz ou uma cópia? | é a matriz |
| Estágio do Conteúdo | concluido |
| Transferível | 1 |
| Palavras-Chave | sensoriamento remoto classificação de imagens análise de agrupamento radar de abertura sintética (SAR) polarimetria identificação de culturas remote sensing image classification cluster analysis synthetic aperture radar (SAR) polarimetry crop identification |
| Resumo | Imagens de Radar de Abertura Sintética SAR vêm sendo analisadas com a perspectiva de se tornarem uma importante alternativa para o levantamento de informações para estudos e análises do cenário agrícola em regiões com intensa cobertura de nuvens. O Sistema de Vigilância da Amazônia e o Centro Gestor e Operacional do Sistema de Proteção da Amazônia SIVAM/CENSIPAM possuem três sensores aerotransportados SAR-R99B que adquirem imagens polarimétricas em banda L e imagens interferométricas em banda X. Além disso, uma cooperação técnico-cientifica entre o Brasil e a Alemanha por meio do INPE e da DLR, respectivamente, foi estabelecida para avaliar a possibilidade de construção de um SAR polarimétrico orbital em banda L. A missão para desenvolvimento do SAR orbital denomina-se Multi-APplication Purpose SAR MAPSAR. O objetivo do presente trabalho foi avaliar as imagens polarimétricas do SAR-R99B e as imagens multipolarizadas (VV, HV e HH) simuladas do MAPSAR, ambas em banda L, para distinguir culturas agrícolas. Assim, imagens aerotransportadas do SAR-R99B foram adquiridas em uma área de intensa atividade agrícola no oeste do estado da Bahia. Devido às especificações seguidas no imageamento e similaridade dos dados, foi possível geraram-se imagens simuladas do MAPSAR a partir das imagens do SAR-R99B. Devido à época de aquisição das imagens, as culturas agrícolas analisadas foram algodão, café e pastagem. Análises gráficas e análises de agrupamento foram utilizadas para avaliar a distinção entre estas culturas. Um classificador polarimétrico, desenvolvido para imagens SAR, que utiliza os algoritmos de Máxima Verossimilhança (Maxver) e de Modas Condicionais Interativas (ICM) também foi utilizado para analisar as imagens do SAR-R99B. As análises foram realizadas para polarizações individuais e para combinações de duas e de três polarizações. Para o processo de classificação, utilizaram-se também imagens complexas representadas na forma de matriz de covariância. Os resultados obtidos mostraram que as imagens do SAR-R99B e as imagens simuladas do MAPSAR possuem potencial para a distinção de culturas agrícolas e são ferramentas úteis para tal finalidade. Campos de algodão, café e pastagem foram distinguidos com precisão satisfatória ao utilizar estas imagens, especialmente quando as multipolarizações foram consideradas. No geral, para os dois tipos de imagens, as combinações de duas polarizações propiciaram melhores resultados quando comparadas às polarizações individuais e as combinações de três polarizações propiciaram melhores resultados que as combinações de duas polarizações, evidenciando que as imagens multipolarizadas fornecem informações úteis e adicionais para a distinção de culturas agrícolas. Durante o processo de classificação, o classificador ICM mostrou-se mais eficiente que o classificador Maxver. As imagens complexas propiciaram as melhores classificações, evidenciando que a informação de fase da radiação retroespalhada fornece informações complementares e importantes para melhorar a distinção 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 Vigilância da Amazônia) and the Operational Managing Centre of Amazon Protection System (CENSIPAM - Centro Gestor e Operacional do Sistema de Proteção da Amazônia) 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. |
| Área | SRE |
| Arranjo | urlib.net > BDMCI > Fonds > Produção pgr ATUAIS > SER > Imagens polarimétricas em... |
| Conteúdo da Pasta doc | acessar |
| Conteúdo da Pasta source | não têm arquivos |
| Conteúdo da Pasta agreement | não têm arquivos |
| 4. Condições de acesso e uso | |
| Idioma | pt |
| Arquivo Alvo | publicacao.pdf |
| Grupo de Usuários | administrator jefferson sergio |
| Grupo de Leitores | administrator sergio |
| Visibilidade | shown |
| Detentor da Cópia | SID/SCD |
| Permissão de Leitura | deny from all |
| Permissão de Atualização | não transferida |
| 5. Fontes relacionadas | |
| Unidades Imediatamente Superiores | 8JMKD3MGPCW/3F3NU5S |
| Lista de Itens Citando | sid.inpe.br/mtc-m21b/2013/09.26.14.25.22 2 |
| Acervo Hospedeiro | cptec.inpe.br/walmeida/2003/04.25.17.12 |
| 6. Notas | |
| Campos Vazios | academicdepartment affiliation archivingpolicy archivist callnumber contenttype copyright creatorhistory descriptionlevel dissemination doi e-mailaddress format isbn issn label lineage mark mirrorrepository nextedition notes number orcid parameterlist parentrepositories previousedition previouslowerunit progress resumeid rightsholder schedulinginformation secondarymark session shorttitle sponsor subject tertiarymark tertiarytype url versiontype |
| 7. Controle da descrição | |
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