Resumo: O objetivo do trabalho reportado nesta dissertação é construir um conjunto de ferramentas para analisar imagens SAR polarimétricas em problemas de discriminação de diferentes classes de uso do solo. Utilizar-se-á a informação de amplitude destas imagens em conjunto com imagens obtidas através de processo de extração de atributos. Para esta análise foi implementado um sistema integrado para extração de atributos que engloba os seguintes procedimentos: diferença de fase, coeficiente de correlação complexa, coeficiente de autocorrelação de atraso k,l, coeficiente de variação e coeficiente de variação de atraso k,l; além de operações de leitura e descompactação dos dados brutos, um método para medir o desempenho da classificação pontual de Máxima Verossimilhança (matriz de classificação) e um método para medir a distância entre distribuições (Distância Jeffreys-Matusita). Para teste foram usadas imagens da região de Bebedouro-PE, referentes a áreas agrícolas, adquiridas pela missão SIR-C/X-SAR, nas bandas L e C, e nas polarizações HH, HV e VV. Os resultados mostraram que a fase e o módulo do coeficiente de correlação complexa em conjunto com a informação de amplitude melhoraram o desempenho da classificação. Outros métodos, no entanto, não demonstraram eficácia neste caso estudado. Ver menos

Abstract: The purpose of this research is to build a set of tools to analyse polarimetric SAR imagery. An application result in land use discrimination problem is presented where amplitude information is used together with images obtained by a proposed feature extraction process. For this analysis an integrated system for feature extraction was implemented which includes the following procedures: phase difference, complex correlation coeficient, autocorrelation coeficient lag k,l, variation coeficient and variation coeficient lag k,l. Other functions include: operations to read and decompress data, a method to measure the performance of maximum likelyhood per point classification (confusion matrix) and a method to measure distribution distance (Jeffreys-Matusita distance). Tests used polarimetric imagery from Bebedouro-PE, concerning agricultural areas, acquired by SIR-C/X-SAR mission. in L and C-band, and in HH, HV and VV polarizations. Results showed that phase and modulus from complex correlation coeficient together with amplitude information improved the classification performance. Other methods, however, have not showed efficiency in this case. Ver menos