Abstract:RESUMOeste estudo apresenta uma abordagem metodológica baseada em imagens de radar e nos critérios de tonalidade, tamanho e forma geométrica para identificar prováveis pistas de pouso não-homologadas na Amazônia. os seguintes procedimentos foram conduzidos: georreferenciamento da imagem do sensor SAR-R99B do município paraense de Itaituba, adquirida na banda l, polarização HH e resolução espacial de três metros; subtração do ruído speckle com filtro mediana; classificação com a técnica não-supervisionada ISoDA… Show more
“…Imagens simuladas do satélite de radar binacional (Brasil e Alemanha) na banda L, denominado de Multi-Application Purpose SAR (MAPSAR), foram obtidas pela aeronave R99B (Mura et al, 2009). Alves et al (2009) desenvolveram uma abordagem metodológica para identificar pistas de aeronaves ilegais no município de Itaituba, estado do Pará. Outros estudos envolveram discriminação de desmatamento na Amazônia brasileira (GUERRA; MURA; FREITAS, 2010), mapeamento geomorfológico no município de Iranduba, estado do Amazonas (PINTO; LUCHIARI, 2017), mineração de ouro na Província Mineral de Tapajós (CARRINO et al, 2011), lateritas mineralizadas de ferro na Província Mineral de Carajás (SILVA et al, 2013) e discriminação de ambientes úmidos costeiros (SOUZA-FILHO et al, 2011).…”
Este artigo aborda o estado da arte do sensoriamento remoto por radar e foi elaborado para fazer parte da edição especial de comemoração dos 50 anos desta revista. Neste estudo, é apresentada uma breve introdução sobre os fundamentos do sensoriamento remoto por radar, com destaque para os parâmetros mais importantes de imageamento e da superfície terrestre envolvidos no processo de obtenção de imagens de radar. Ênfase é dada para o comprimento de onda, polarização das ondas eletromagnéticas e geometria de obtenção de imagens (parâmetros de imageamento) e para a umidade de solos e da vegetação, rugosidade do terreno e estrutura da vegetação (parâmetros da superfície terrestre). Em seguida, são apresentados os principais sensores orbitais de radar de abertura sintética que estão atualmente em operação e os principais processamentos digitais de imagens de radar, destacando-se a conversão dos valores digitais para coeficientes de retroespalhamento, os filtros espaciais para redução do ruído speckle, as técnicas de decomposição de imagens e o processamento InSAR. Finalmente, é apresentada uma breve discussão sobre algumas aplicações potenciais, com especial atenção para o monitoramento de derrame de óleo em plataformas continentais, estimativa de biomassa aérea, monitoramento de desmatamento em coberturas florestais tropicais, detecção de áreas de plantio de arroz irrigado e estimativa de umidade de solos.
“…Imagens simuladas do satélite de radar binacional (Brasil e Alemanha) na banda L, denominado de Multi-Application Purpose SAR (MAPSAR), foram obtidas pela aeronave R99B (Mura et al, 2009). Alves et al (2009) desenvolveram uma abordagem metodológica para identificar pistas de aeronaves ilegais no município de Itaituba, estado do Pará. Outros estudos envolveram discriminação de desmatamento na Amazônia brasileira (GUERRA; MURA; FREITAS, 2010), mapeamento geomorfológico no município de Iranduba, estado do Amazonas (PINTO; LUCHIARI, 2017), mineração de ouro na Província Mineral de Tapajós (CARRINO et al, 2011), lateritas mineralizadas de ferro na Província Mineral de Carajás (SILVA et al, 2013) e discriminação de ambientes úmidos costeiros (SOUZA-FILHO et al, 2011).…”
Este artigo aborda o estado da arte do sensoriamento remoto por radar e foi elaborado para fazer parte da edição especial de comemoração dos 50 anos desta revista. Neste estudo, é apresentada uma breve introdução sobre os fundamentos do sensoriamento remoto por radar, com destaque para os parâmetros mais importantes de imageamento e da superfície terrestre envolvidos no processo de obtenção de imagens de radar. Ênfase é dada para o comprimento de onda, polarização das ondas eletromagnéticas e geometria de obtenção de imagens (parâmetros de imageamento) e para a umidade de solos e da vegetação, rugosidade do terreno e estrutura da vegetação (parâmetros da superfície terrestre). Em seguida, são apresentados os principais sensores orbitais de radar de abertura sintética que estão atualmente em operação e os principais processamentos digitais de imagens de radar, destacando-se a conversão dos valores digitais para coeficientes de retroespalhamento, os filtros espaciais para redução do ruído speckle, as técnicas de decomposição de imagens e o processamento InSAR. Finalmente, é apresentada uma breve discussão sobre algumas aplicações potenciais, com especial atenção para o monitoramento de derrame de óleo em plataformas continentais, estimativa de biomassa aérea, monitoramento de desmatamento em coberturas florestais tropicais, detecção de áreas de plantio de arroz irrigado e estimativa de umidade de solos.
“…Esses sensores operam nas bandas X e L (comprimentos de onda de 3 cm e 23 cm, respectivamente) e com resoluções espaciais de 3 metros, 6 metros ou 18 metros (ALVES et al, 2009). Pesquisas com esses dados têm sido realizadas para identificar pistas de pouso (ALVES et al, 2009), discriminar culturas agrícolas (SILVA et al, 2009) e mapear incrementos de desmatamento na Amazônia (GUERRA et al, 2010).…”
RESUMOO objetivo deste trabalho foi identificar embarcações em imagens de radar obtidas pela aeronave R-99 da Força Aérea Brasileira. Dados de amplitude, obtidas na banda L e nas polarizações HH, HV, VH e VV da região de Porto de Tubarão, ES, foram processados por meio de diferentes tipos de realces, filtros, classificadores e transformadores espectrais. As imagens com maior potencial para identificar embarcações foram ainda analisadas para diferenciar embarcações militares de mercantes, considerando-se os cinco elementos de interpretação (forma, tamanho, sombra, tonalidade e fatores associados, isto é, o contexto em que as embarcações se encontram nas imagens) e as cinco fases de interpretação de imagens (detecção, reconhecimento, análise, dedução e classificação). A combinação de processamentos mais favoráveis foi o realce com contraste 50-200, seguido de filtro abertura ou erosão e classificador SVM (Support Vector Machine) ou transformação SCI (Synthetic Color Image). Foi possível discriminar embarcações nas fases de detecção e reconhecimento, enquanto a diferenciação entre
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