@InProceedings{BarretoRWMBACL:2017:NoMeFi,
author = "Barreto, T. L. M. and Rosa, R. A. S. and Wimmer, C. and Moreira,
J. R. and Bins, Leonardo Sant'Anna and Almeida, J. and
Cappabianco, F{\'a}bio Augusto Menocci and L{\'a}zaro, J. M.",
affiliation = "{Bradar Ind{\'u}stria S.A} and {Bradar Ind{\'u}stria S.A} and
{Bradar Ind{\'u}stria S.A} and {Bradar Ind{\'u}stria S.A} and
{Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)} and
{Universidade Federal de S{\~a}o Paulo (UNIFESP)} and
{Universidade Federal de S{\~a}o Paulo (UNIFESP)} and {Bradar
Ind{\'u}stria S.A}",
title = "Nova metodologia de filtragem de ru{\'{\i}}dos de imagens de
sensoriamento remoto por radar",
booktitle = "Anais...",
year = "2017",
organization = "Congresso Brasileiro de Cartografia, 27.",
keywords = "Processamento de Imagens SAR, Filtragem de fase
interferom{\'e}trica, BM3D, SAR Image Processing, Interferometric
phase denoising, BM3D.",
abstract = "Este trabalho apresenta uma nova abordagem para a filtragem de
fase nas imagens do Radar de Abertura Sint{\'e}tica
Interferom{\'e}trica (InSAR), denominada BMInSAR (Block-Matching
InSAR). Ele usa o agrupamento k-means para resolver o problema de
busca de similaridade de correspond{\^e}ncia de bloco,
simplificando assim as etapas de pr{\'e}- processamento e
filtragem de v{\'a}rios blocos de refer{\^e}ncia ao mesmo tempo.
Al{\'e}m disso, prop{\~o}e-se uma nova metodologia baseada em
medi{\c{c}}{\~o}es GPS de verdade para avaliar a qualidade de
filtragem dos Modelos Digitais de Eleva{\c{c}}{\~a}o (DEMs)
derivados de um par de imagens complexas SAR de Alta
Resolu{\c{c}}{\~a}o (VHR). O conjunto de dados utilizado foi
obtido pelo sensor aerotransportado OrbiSAR-2 da Bradar na banda
X. O BMInSAR supera significativamente os m{\'e}todos de
filtragem de {\'u}ltima gera{\c{c}}{\~a}o, tanto na
precis{\~a}o quanto no tempo de execu{\c{c}}{\~a}o. Depois de
filtrar com o BMInSAR, obteve-se uma precis{\~a}o de 21cm no DEM
resultante de uma {\'a}rea de gramado homog{\^e}neo, bastante
semelhante {\`a} obtida pela tecnologia LiDAR. ABSTRACT: This
paper presents a novel approach for phase denoising in
Interferometric Synthetic Aperture Radar (InSAR) images, named as
Block-Matching InSAR (BMInSAR). It uses k-means clustering to
solve the block matching similarity search problem, thus
simplifying preprocessing steps and filtering several
reference-blocks at once. Also, we propose a novel methodology
based on ground-truth GPS measurements to assess the filtering
quality of Digital Elevation Models (DEMs) derived from a pair of
Very High-Resolution (VHR) SAR complex images. Our dataset was
obtained by X-Band airborne sensor OrbiSAR-2 from BRADAR. BMInSAR
significantly outperforms the state-of-theart filtering methods in
both accuracy and execution time. After filtering with BMInSAR, we
achieved an accuracy of 21cm in the resulting DEM of a homogeneous
lawn area, which is quite similar to that obtained by LiDAR
technology.",
conference-location = "Rio de Janeiro, RJ",
conference-year = "06-09 nov.",
language = "pt",
targetfile = "barreto_nova.pdf",
urlaccessdate = "27 abr. 2024"
}