@MastersThesis{Negri:2009:AvDaPo,
author = "Negri, Rog{\'e}rio Galante",
title = "Avalia{\c{c}}{\~a}o de dados polarim{\'e}tricos do sensor ALOS
PALSAR para classifica{\c{c}}{\~a}o da cobertura da terra da
Amaz{\^o}nia",
school = "Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)",
year = "2009",
address = "S{\~a}o Jos{\'e} dos Campos",
month = "2009-05-19",
keywords = "Amaz{\^o}nia, classifica{\c{c}}{\~a}o de imagens, SAR, ALOS,
polarimetria, Amazon (region), image classification, SAR, ALOS,
polarimetry.",
abstract = "A Amaz{\^o}nia {\'e} considerada a maior floresta tropical do
planeta, abrigando parte consider{\'a}vel da biodiversidade e
exercendo papel fundamental nos ciclos biogeoqu{\'{\i}}micos.
Devido a atua{\c{c}}{\~a}o antr{\'o}pica, esta floresta sofre
constantemente processos destrutivos, como por exemplo,
desmatamentos e queimadas, que por sua vez, pode provocar
desequil{\'{\i}}brios ao ecossistema. Tais circunst{\^a}ncias
tornam o monitoramento desta regi{\~a}o importante, para o qual,
o uso de Sensoriamento Remoto {\'e} conveniente. Fatores
atmosf{\'e}ricos desta regi{\~a}o, como a intensa
presen{\c{c}}a de nuvens, prejudicam a aquisi{\c{c}}{\~a}o de
informa{\c{c}}{\~o}es a partir de sensores {\'o}pticos. Neste
contexto, a utiliza{\c{c}}{\~a}o de radares imageadores
tornam-se {\'u}teis, uma vez que as condi{\c{c}}{\~o}es
atmosf{\'e}ricas n{\~a}o interferem terminantemente na
aquisi{\c{c}}{\~a}o dos dados. Uma recente tecnologia s{\~a}o
os radares polarim{\'e}tricos, capazes de coletar uma maior
quantidade de informa{\c{c}}{\~a}o a respeito dos alvos,
proporcionando assim o aumento na capacidade de
discrimina{\c{c}}{\~a}o destes. Recentemente, a JAXA
lan{\c{c}}ou o sat{\'e}lite ALOS, munido do sensor PALSAR, um
radar polarim{\'e}trico que opera em banda L. Para
avalia{\c{c}}{\~a}o do potencial das imagens PALSAR na
discrimina{\c{c}}{\~a}o de diferentes tipos de alvos habituais
de regi{\~o}es de floresta tropical, foram empregados os
m{\'e}todos MaxVer/ICM e K-M{\'e}dias Wishart H/A/\α de
classifica{\c{c}}{\~a}o de imagens SAR, associados a diferentes
conjuntos de informa{\c{c}}{\~o}es provenientes das imagens
polarim{\'e}tricas, considerando diferentes n{\'{\i}}veis de
discrimina{\c{c}}{\~a}o de alvos. Os resultados obtidos
possibilitaram afirmar que o m{\'e}todo MaxVer/ICM possui maior
capacidade de discrimina{\c{c}}{\~a}o dos alvos. A
utiliza{\c{c}}{\~a}o de dados Univariados (HH, HV ou VV em
Amplitude) {\'e} limitada para separa{\c{c}}{\~a}o de
diferentes alvos, ao contr{\'a}rio do que ocorre com o emprego de
duas ou mais componentes polarim{\'e}tricas, definido pelos
conjuntos Bivariados, Multivariados e Polarim{\'e}tricos, Classes
derivadas de {\'a}rea florestais, como por exemplo, florestas
prim{\'a}rias e tipos de regenera{\c{c}}{\~o}es n{\~a}o foram
discriminadas satisfat{\'o}riamente, independente dos dados
utilizados, por{\'e}m, diferentes tipos de agricultura e pastagem
foram discriminadas. Os resultados possibilitam concluir que o
ganho de capacidade em discrimina{\c{c}}{\~a}o dos alvos com uso
de dados Multivariados e Polarim{\'e}tricos n{\~a}o proporciona
aumento consider{\'a}vel, e logo, {\'e} indicando assim os dados
Bivariados, em especial HH+HV, denominado por Modo Operacional de
Aquisi{\c{c}}{\~a}o, para trabalhos relacionados ao
monitoramento de florestas tropicais a partir do emprego de
radares que operam em banda L. ABSTRACT: Amazon Forest is
considered the largest tropical forest of the planet. It keeps
considerable part of the biodiversity and has great importance to
the biogeochemistry cycles. The anthropic actions cause
destructive processes such as deforestations and burnings, which
can provoke unbalances on the ecosystem. This scenario highlights
the importance of the monitoring on this area by Remote Sensing.
Atmospheric factors over the Amazon region as the cloud cover
could affect the quality of the optical remoto sensing. In this
context, the use of the imaging radars in the tropics is
important, because the atrnospheric conditIons do not flatly
prejudice the data acquisition. Polarimetric radars are a recent
technology capable to collect a large amount of information of the
target characteristics, improving the discrimination capability of
them. Recently, the L-band PALSAR sensor on ALOS was launched. The
potential of PALSAR data in the discrimination of different
targets was evaluated using Maximum Likelihood and the K-Means
Wishart H/A/\α SAR image classifiers. The results showed
that Maximum Likelihood presented higher ability of the target
discrimination. The use of Single-Polarization data (HH, HV or VV)
is limited to separate different targets, unlike to Dual-, Multi-
and Full-Polarization data. Primary forest and regeneration types
were not satisfactorily discriminated. However, different
agriculture types and pasture were well discriminated. The results
showed that the discrimination capacity of targets with Multi- and
Full-Polarization data does not provide considerable increase,
when compared with results generated by HH+HV and HV+VV
Dual-Polarization data. The HH+HV data, named ALOS PALSAR
Operational Acquisition Mode, is designated to the study of the
tropical forest monitoring using the L-band radars.",
committee = "Vijaykamar, Nandamudi Lankalapalli (presidente) and Dutra, Luciano
Vieira (orientador) and Freitas, Corina da Costa (orientador) and
Valeriano, Dalton de Morisson and Orgambide, Alejandro Cesar
Frery",
copyholder = "SID/SCD",
englishtitle = "Assessment of polarimetric ALOS PALSAR data for Amazon land cover
classification",
language = "pt",
pages = "170",
ibi = "8JMKD3MGP8W/35AKRR5",
url = "http://urlib.net/ibi/8JMKD3MGP8W/35AKRR5",
urlaccessdate = "01 maio 2024"
}