Novos modelos estatísticos para processamento e monitoramento de imagens de radar de abertura sintética
Fecha
2023-03-07Autor
Pereira, Murilo Sagrillo 
Primeiro orientador
Bayer, Fabio Mariano
Metadatos
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O estudo e a correta interpretação de imagens de radar de abertura sintética (SAR, do inglês
Synthetic Aperture Radar) possuem relevância no contexto de sensoriamento remoto e podem
ser de grande valor para interesses civis e militares. Esta tese aborda aspectos sobre modelagem e monitoramento de imagens SAR. Mais especificamente, em três artigos autocontidos
independentes, são introduzidos novos modelos estatísticos para modelagem de imagens SAR,
assim como ferramentas para detecção de anomalias, baseadas em modelos probabilísticos.
O primeiro artigo introduz o conceito de gráficos de controle para detecção de anomalias em
imagens digitais. Ele é baseado em uma proposta de reparametrização da distribuição Burr
XII. Essa distribuição tem, como casos particulares, importantes modelos usuais para imagens
SAR no formato de intensidade e amplitude: as distribuições single-look G
0
I
e single-look G
0
A
.
São apresentadas diversas propriedades e medidas estatísticas úteis para descrição de imagens
SAR. Por meio de estudos numéricos em imagens simuladas e reais, é mostrado que o gráfico de controle proposto é potencialmente útil para detectar anomalias em imagens SAR e,
mais importante, apresenta a menor ocorrência de falsos alvos detectados, quando comparado
a aplicações análogas de outras distribuições usuais no contexto de SAR. Nos artigos 2 e 3, são
introduzidas novas distribuições de probabilidade para modelagem de imagens SAR. A área do
conhecimento relativa à proposição de modelos de probabilidade tem sido bastante investigada.
Entretanto, ao melhor de nosso conhecimento, a mesma não é totalmente explorada no contexto
de imagens SAR. O artigo 2 introduz a distribuição beta invertida transmutada exponencializada
(ET-IB). Trata-se de uma generalização da distribuição beta invertida, um importante modelo
de textura em modelos multiplicativos para imagens SAR. São apresentadas propriedades com
base nos quantis da distribuição: mediana e coeficientes de assimetria e curtose. Na sequência,
estudos de simulação e aplicações a dados reais são realizados, mostrando o potencial da distribuição ET-IB para modelagem de imagens em formato de amplitude provenientes de regiões de
floresta e oceano. No artigo 3 uma aproximação à distribuição G
0
A
, denominada distribuição LA,
é proposta. A distribuição G
0
A
é conhecida como modelo universal para modelagem de imagens
SAR em formato de amplitude. Entretanto, possui algumas limitações analíticas. O modelo
LA é uma alternativa analiticamente mais tratável, uma vez que não apresenta nenhuma função
especial em sua função densidade de probabilidade, função distribuição acumulada e função
quantílica. Isso é útil para a proposta de ferramentas de sensoriamento remoto baseadas nos
quantis da distribuição, assim como para aplicações em tempo real. São calculadas e apresentadas diversas medidas úteis, todas sem limitações analíticas, para descrição de imagens SAR,
relacionadas a tendência central, variabilidade e forma da densidade. Ainda, é verificado o
comportamento de tais medidas diante da variação dos parâmetros que indexam a distribuição.Por fim, estudos numéricos são conduzidos visando comparar o desempenho das distribuições
G
0
A
e LA. São consideradas imagens simuladas e reais referentes a regiões de floresta, oceano,
urbana, industrias, vegetação e ferrovias. Os resultados mostram um melhor desempenho da
distribuição LA. Espera-se que as contribuições desta tese possam auxiliar futuros estudos e
aplicações relacionadas ao contexto de sensoriamento remoto.
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