Fechar

@MastersThesis{Honório:2019:DeMuIm,
               author = "Hon{\'o}rio, Douglas Dami{\~a}o de Carvalho",
                title = "Detec{\c{c}}{\~a}o de mudan{\c{c}}as em imagens SAR multibanda 
                         utilizando uma abordagem markoviana",
               school = "Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)",
                 year = "2019",
              address = "S{\~a}o Jos{\'e} dos Campos",
                month = "2019-06-28",
             keywords = "detec{\c{c}}{\~a}o de mudan{\c{c}}as, monitoramento de 
                         desmatamento, processamento de imagens, fus{\~a}o de imagens, 
                         imagens SAR, change detection, deforestation monitoring, image 
                         processing, image fusion, SAR images.",
             abstract = "V{\'a}rias t{\'e}cnicas de processamento de imagens usando 
                         imagens {\'o}pticas para monitoramento do ambiente foram 
                         estudadas e desenvolvidas para detectar mudan{\c{c}}a em 
                         determinada {\'a}rea geogr{\'a}fica, por exemplo, o 
                         monitoramento de desmatamento em florestas tropicais, uma vez que 
                         a supress{\~a}o das florestas {\'e} uma das causas das 
                         mudan{\c{c}}as clim{\'a}ticas. A detec{\c{c}}{\~a}o da 
                         din{\^a}mica do terreno, ou mesmo a presen{\c{c}}a de objetos de 
                         interesse tamb{\'e}m t{\^e}m ensejado o desenvolvimento de 
                         t{\'e}cnicas para tal a{\c{c}}{\~a}o. No entanto, o uso de tais 
                         imagens para controle pode ser prejudicado durante 
                         per{\'{\i}}odos chuvosos nestas {\'a}reas de interesse. Uma 
                         alternativa para efetuar esse monitoramento {\'e} a 
                         utiliza{\c{c}}{\~a}o de imagens SAR. A vantagem no uso desse 
                         tipo de imagem reside no fato de ter uma certa independ{\^e}ncia 
                         das condi{\c{c}}{\~o}es atmosf{\'e}ricas para sua 
                         aquisi{\c{c}}{\~a}o e possibilitar um monitoramento sem depender 
                         da luz solar e em per{\'{\i}}odos onde existe uma maior 
                         cobertura de nuvens. Assim, o uso de imagens SAR para detectar 
                         mudan{\c{c}}as em {\'a}reas de interesse aparece como uma 
                         ferramenta extra e muito importante para esse monitoramento 
                         durante per{\'{\i}}odos de impossibilidade de 
                         aquisi{\c{c}}{\~a}o de imagens {\'o}pticas. A 
                         detec{\c{c}}{\~a}o de mudan{\c{c}}as pode ser entendida, em um 
                         primeiro momento, como a an{\'a}lise das diferen{\c{c}}as 
                         ocorridas entre duas imagens adquiridas em tempos diferentes, 
                         levando em conta a mesma geometria de aquisi{\c{c}}{\~a}o. 
                         Portanto, a detec{\c{c}}{\~a}o de mudan{\c{c}}as em florestas, 
                         por exemplo, pode ser feita usando imagens SAR multitemporais nos 
                         per{\'{\i}}odos pretendidos. Este trabalho tem como objetivo 
                         desenvolver um m{\'e}todo de detec{\c{c}}{\~a}o de 
                         mudan{\c{c}}as em imagens SAR multitemporais multibanda, ou seja, 
                         utilizando informa{\c{c}}{\~o}es de bandas diferentes para 
                         complementar os resultados e tamb{\'e}m o estudo de um caso 
                         particular utilizando uma banda {\'u}nica. O m{\'e}todo proposto 
                         realiza a fus{\~a}o de mapas de mudan{\c{c}}as obtidos a partir 
                         de imagens temporais de aquisi{\c{c}}{\~o}es sequentes e da 
                         mesma localiza{\c{c}}{\~a}o. A fus{\~a}o faz uso de 
                         informa{\c{c}}{\~a}o contextual atrav{\'e}s dos chamados Campos 
                         de Markov. Neste trabalho a t{\'e}cnica foi aplicada a dois 
                         conjuntos de imagens SAR: o primeiro conjunto proveniente de 
                         plataforma aerotransportada, nas bandas X e P e o segundo conjunto 
                         de plataforma orbital na banda X. Os resultados mostraram-se 
                         promissores quanto {\`a} diminui{\c{c}}{\~a}o de falsos alarmes 
                         e discrep{\^a}ncias nos mapas de mudan{\c{c}}as fusionados 
                         obtidos, al{\'e}m de destacar {\'a}reas de alarmes de 
                         desmatamento para os conjuntos de dados utilizados. ABSTRACT: 
                         Several imaging techniques using optical images for monitoring the 
                         environment have been studied and developed to detect change in a 
                         particular geographic area, for example monitoring deforestation 
                         in tropical forests, since suppression of forests is one of the 
                         causes of climate change. The detection of the terrain dynamics, 
                         or even the presence of objects of interest, has also led to the 
                         development of techniques for such action. However, the use of 
                         such images for control may be impaired during rainy periods in 
                         these areas of interest. An alternative to this monitoring is the 
                         use of SAR images. The advantage of using this type of image lies 
                         in the fact that it has a certain independence of atmospheric 
                         conditions for its acquisition and allows a monitoring without 
                         dependence on sunlight and in periods where there is a greater 
                         cloud cover. Thus, the use of SAR images to detect changes in 
                         areas of interest appears as an extra and very important tool for 
                         this monitoring during periods of impossibility of acquisition of 
                         optical images. Change detection can be understood, at first, as 
                         analysis of differences between two images acquired at different 
                         times with same acquisition geometry. Therefore, change detection 
                         in forests, for example, can be done using multitemporal SAR 
                         images in the desired periods. This work aims to propose a method 
                         of change detection in multiband SAR images, using information of 
                         these different bands to complement the results and also the study 
                         of a particular case using a single band. The proposed method 
                         performs a fusion of change maps obtained from temporal images 
                         acquisitions at same location. The fusion was performed using of 
                         contextual information through the so-called Markov Fields. In 
                         this work, the technique was applied on two sets of SAR images: 
                         the first set from airborne platform in X and P bands and the 
                         second set from spaceborne platform in X band. The results were 
                         promising in decreasing of false alarms and discrepancies of fused 
                         change maps obtained, besides highlighting areas of deforestation 
                         alarms for the datasets used.",
            committee = "Gama, F{\'a}bio Furlan (presidente) and Mura, Jos{\'e} Claudio 
                         (orientador) and Bins, Leonardo Sant'Anna (orientador) and Paes, 
                         Rafael Lemos",
         englishtitle = "Change detection in multi-band SAR images using a markovian 
                         approach",
             language = "pt",
                pages = "82",
                  ibi = "8JMKD3MGP3W34R/3TMTK4H",
                  url = "http://urlib.net/ibi/8JMKD3MGP3W34R/3TMTK4H",
           targetfile = "publicacao.pdf",
        urlaccessdate = "27 abr. 2024"
}


Fechar