Classificação de Cobertura de Terra Totalmente Polarimétrica
Baseado em Modelos Markov Escondidos Treinados com Múltiplas Observações
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Neste manuscrito é apresentado um procedimento de classificação da cobertura terrestre utilizando o conteúdo informativo de imagens SAR totalmente polarimétricas. Uma introdução aos conceitos básicos de sensoriamento remoto e dados totalmente polarimétricos é feita a fim de apresentar a técnica de Decomposição Coerente de Alvos de Cameron. O método de Cameron é utilizado para extrair o conteúdo de informação dos dados PolSAR através da caracterização de cada "pixel", utilizando um conjunto de mecanismos de dispersão canónica de modo a descrever as propriedades físicas d...
Neste manuscrito é apresentado um procedimento de classificação da cobertura terrestre utilizando o conteúdo informativo de imagens SAR totalmente polarimétricas. Uma introdução aos conceitos básicos de sensoriamento remoto e dados totalmente polarimétricos é feita a fim de apresentar a técnica de Decomposição Coerente de Alvos de Cameron. O método de Cameron é utilizado para extrair o conteúdo de informação dos dados PolSAR através da caracterização de cada "pixel", utilizando um conjunto de mecanismos de dispersão canónica de modo a descrever as propriedades físicas do dispersor. A novidade da abordagem de classificação da cobertura terrestre proposta reside no uso de Modelos de Markov Escondidos (HMM) para caracterizar de forma única cada tipo de cobertura terrestre, gerando uma analogia entre estados ocultos - tipos de cobertura terrestre e observações - mecanismos de dispersão e explorando as transições entre os mecanismos de dispersão em cada região. O processo de classificação é baseado na probabilidade de seqüências de observação terem sido avaliadas por cada modelo.
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