A contribution to semantic description of images and videos: an application of soft biometrics

Humans have a high ability to extract visual data information acquired by sight. Trought a learning process, which starts at birth and continues throughout life, image interpretation becomes almost instinctively. At a glance, one can easily describe a scene with reasonable precision, naming its main components. Usually, this is done by extracting low-level features such as edges, shapes and textures, and associanting them to high level meanings. In this way, a semantic description of the scene is done. An example of this, is the human capacity to recognize and describe other people physical and behavioral characteristics, or biometrics. Soft-biometrics also represents inherent characteristics of human body and behaviour, but do not allow unique person identification. Computer vision area aims to develop methods capable of performing visual interpretation with performance similar to humans. This thesis aims to propose computer vison methods which allows high level information extraction from images in the form of soft biometrics. This problem is approached in two ways, unsupervised and supervised learning methods. The first seeks to group images via an automatic feature extraction learning , using both convolution techniques, evolutionary computing and clustering. In this approach employed images contains faces and people. Second approach employs convolutional neural networks, which have the ability to operate on raw images, learning both feature extraction and classification processes. Here, images are classified according to gender and clothes, divided into upper and lower parts of human body. First approach, when tested with different image datasets obtained an accuracy of approximately 80% for faces and non-faces and 70% for people and non-person. The second tested using images and videos, obtained an accuracy of about 70% for gender, 80% to the upper clothes and 90% to lower clothes. The results of these case studies, show that proposed methods are promising, allowing the realization of automatic high level information image annotation. This opens possibilities for development of applications in diverse areas such as content-based image and video search and automatica video survaillance, reducing human effort in the task of manual annotation and monitoring.

Uma nova abordagem do método Level Set baseada em conhecimento a e priori da forma

The analysis of fluid behavior in multiphase flow is very relevant to guarantee system safety. The use of equipment to describe such behavior is subjected to factors such as the high level of investments and of specialized labor. The application of image processing techniques to flow analysis can be a good alternative, however, very little research has been developed. In this subject, this study aims at developing a new approach to image segmentation based on Level Set method that connects the active contours and prior knowledge. In order to do that, a model shape of the targeted object is trained and defined through a model of point distribution and later this model is inserted as one of the extension velocity functions for the curve evolution at zero level of level set method. The proposed approach creates a framework that consists in three terms of energy and an extension velocity function λLg(θ)+vAg(θ)+muP(0)+θf. The first three terms of the equation are the same ones introduced in (LI CHENYANG XU; FOX, 2005) and the last part of the equation θf is based on the representation of object shape proposed in this work. Two method variations are used: one restricted (Restrict Level Set - RLS) and the other with no restriction (Free Level Set - FLS). The first one is used in image segmentation that contains targets with little variation in shape and pose. The second will be used to correctly identify the shape of the bubbles in the liquid gas two phase flows. The efficiency and robustness of the approach RLS and FLS are presented in the images of the liquid gas two phase flows and in the image dataset HTZ (FERRARI et al., 2009). The results confirm the good performance of the proposed algorithm (RLS and FLS) and indicate that the approach may be used as an efficient method to validate and/or calibrate the various existing equipment used as meters for two phase flow properties, as well as in other image segmentation problems.

Assessment of the performance of an enhanced planar processing algorithm for whole-body bone scintigraphy : a phantom study

A cintigrafia óssea de corpo inteiro representa um dos exames imagiológicos mais frequentes realizados em medicina nuclear. Para além de outras aplicações, este procedimento é capaz de fornecer o diagnóstico de metástases ósseas. Em doentes oncológicos, a presença de metástases ósseas representa um forte indicador prognóstico da longevidade do doente. Para além disso, a presença ou ausência de metástases ósseas irá influenciar o planeamento do tratamento, requerendo para isso uma interpretação precisa dos resultados imagiológicos. Problema: Tendo em conta que a metastização óssea é considerada uma complicação severa relacionada com aumento da morbilidade e diminuição de sobrevivência dos doentes, o conceito de patient care torna-se ainda mais imperativo nestas situações. Assim, devem ser implementadas as melhores práticas imagiológicas de forma a obter o melhor resultado possível do procedimento efetuado, associado ao desconforto mínimo do doente. Uma técnica provável para atingir este objetivo no caso específico da cintigrafia óssea de corpo inteiro é a redução do tempo de aquisição, contudo, as imagens obtidas por si só teriam qualidade de tal forma reduzida que os resultados poderiam ser enviesados. Atualmente, surgiram novas técnicas, nomeadamente relativas a processamento de imagem, através das quais é possível gerar imagens cintigráficas com contagem reduzida de qualidade comparável àquela obtida com o protocolo considerado como standard. Ainda assim, alguns desses métodos continuam associados a algumas incertezas, particularmente no que respeita a sustentação da confiança diagnóstica após a modificação dos protocolos de rotina. Objetivos: O presente trabalho pretende avaliar a performance do algoritmo Pixon para processamento de imagem por meio de um estudo com fantoma. O objetivo será comparar a qualidade de imagem e a detetabilidade fornecidas por imagens não processadas com aquelas submetidas à referida técnica de processamento. Para além disso, pretende-se também avaliar o efeito deste algoritmo na redução do tempo de aquisição. De forma a atingir este objetivo, irá ser feita uma comparação entre as imagens obtidas com o protocolo standard e aquelas adquiridas usando protocolos mais rápidos, posteriormente submetidas ao método de processamento referido. Material e Métodos: Esta investigação for realizada no departamento de Radiologia e Medicina Nuclear do Radboud University Nijmegen Medical Centre, situado na Holanda. Foi utilizado um fantoma cilíndrico contendo um conjunto de seis esferas de diferentes tamanhos, adequado à técnica de imagem planar. O fantoma foi preparado com diferentes rácios de atividade entre as esferas e o background (4:1, 8:1, 17:1, 22:1, 32:1 e 71:1). Posteriormente, para cada teste experimental, o fantoma foi submetido a vários protocolos de aquisição de imagem, nomeadamente com diferentes velocidades de aquisição: 8 cm/min, 12 cm/min, 16 cm/min e 20 cm/min. Todas as imagens foram adquiridas na mesma câmara gama - e.cam Signature Dual Detector System (Siemens Medical Solutions USA, Inc.) - utilizando os mesmos parâmetros técnicos de aquisição, à exceção da velocidade. Foram adquiridas 24 imagens, todas elas submetidas a pós-processamento com recurso a um software da Siemens (Siemens Medical Solutions USA, Inc.) que inclui a ferramenta necessária ao processamento de imagens cintigráficas de corpo inteiro. Os parâmetros de reconstrução utilizados foram os mesmos para cada série de imagens, estando estabelecidos em modo automático. A análise da informação recolhida foi realizada com recurso a uma avaliação objetiva (utilizando parâmetros físicos de qualidade de imagem) e outra subjetiva (através de dois observadores). A análise estatística foi efetuada recorrendo ao software SPSS versão 22 para Windows. Resultados: Através da análise subjetiva de cada rácio de atividade foi demonstrado que, no geral, a detetabilidade das esferas aumentou após as imagens serem processadas. A concordância entre observadores para a distribuição desta análise foi substancial, tanto para imagens não processadas como imagens processadas. Foi igualmente demonstrado que os parâmetros físicos de qualidade de imagem progrediram depois de o algoritmo de processamento ter sido aplicado. Para além disso, observou-se ao comparar as imagens standard (adquiridas com 8 cm/min) e aquelas processadas e adquiridas com protocolos mais rápidos que: imagens adquiridas com uma velocidade de aquisição de 12 cm/min podem fornecer resultados melhorados, com parâmetros de qualidade de imagem e detetabilidade superiores; imagens adquiridas com uma velocidade de 16 cm/min fornecem resultados comparáveis aos standard, com valores aproximados de qualidade de imagem e detetabilidade; e imagens adquiridas com uma velocidade de 20 cm/min resultam em valores diminuídos de qualidade de imagem, bem como redução a nível da detetabilidade. Discussão: Os resultados obtidos foram igualmente estabelecidos por meio de um estudo clínico numa investigação independente, no mesmo departamento. Foram incluídos cinquenta e um doentes referidos com carcinomas da mama e da próstata, com o objetivo de estudar o impacto desta técnica na prática clínica. Os doentes foram, assim, submetidos ao protocolo standard e posteriormente a uma aquisição adicional com uma velocidade de aquisição de 16 cm/min. Depois de as imagens terem sido cegamente avaliadas por três médicos especialistas, concluiu-se que a qualidade de imagem bem como a detetabilidade entre imagens era comparável, corroborando os resultados desta investigação. Conclusão: Com o objetivo de reduzir o tempo de aquisição aplicando um algoritmo de processamento de imagem, foi demonstrado que o protocolo com 16 cm/min de velocidade de aquisição será o limite para o aumento dessa mesma velocidade. Após processar a informação, este protocolo fornece os resultados mais equivalentes àqueles obtidos com o protocolo standard. Tendo em conta que esta técnica foi estabelecida com sucesso na prática clínica, pode-se concluir que, pelo menos em doentes referidos com carcinomas da mama e da próstata, o tempo de aquisição pode ser reduzido para metade, duplicando a velocidade de aquisição de 8 para 16 cm/min.

Diagnóstico ambiental como subsídio à restauração florestal e manutenção hidrológica da bacia do Ribeirão dos Pinheirinhos, Brotas - SP

A ocupação das margens do Ribeirão dos Pinheirinhos gerou fragmentação da mata ciliar, afetando a dinâmica ambiental do município de Brotas, São Paulo. Neste sentido, os diagnósticos ambientais podem atuar como subsídio indispensável para ações de minimização dos impactos ao meio a médio e longo prazo. O objetivo do trabalho foi diagnosticar as áreas de preservação permanente associadas aos recursos hídricos da bacia do Ribeirão dos Pinheirinhos, visando à determinação de áreas prioritárias à restauração florestal e manutenção hidrológica. Foi utilizado um banco de dados cartográfico digital e o SIG IDRISI Andes para análise espacial e processamento de imagens de satélite LandSat. Foram gerados mapas de: (i) uso e cobertura do solo, pela aplicação do algoritmo de classificação supervisionada de máxima verossimilhança; (ii) uso e cobertura do solo nas áreas de preservação permanente associadas a os recursos hídricos; (iii) distância às nascentes; e (iv) áreas prioritárias à restauração florestal. Houve predomínio dos cultivos agrícolas e solo exposto (73,70%), restando apenas 23,14% de remanescentes florestais. Foi observado que 32,09% das áreas de preservação permanente estão ocupadas inadequadamente, indicando a necessidade de investimento para conservação dos remanescentes florestais, melhor planejamento quanto ao uso do solo e adequação à legislação por parte dos órgãos públicos responsáveis, uma vez que 68,45% da área total foi classificada com prioridade alta a muito alta à restauração, percentual que tende a aumentar com o avanço das fronteiras agrícolas.

High spatial resolution land use and land cover mapping of the Brazilian Legal Amazon in 2008 using Landsat-5/TM and MODIS data.

Understanding spatial patterns of land use and land cover is essential for studies addressing biodiversity, climate change and environmental modeling as well as for the design and monitoring of land use policies. The aim of this study was to create a detailed map of land use land cover of the deforested areas of the Brazilian Legal Amazon up to 2008. Deforestation data from and uses were mapped with Landsat-5/TM images analysed with techniques, such as linear spectral mixture model, threshold slicing and visual interpretation, aided by temporal information extracted from NDVI MODIS time series. The result is a high spatial resolution of land use and land cover map of the entire Brazilian Legal Amazon for the year 2008 and corresponding calculation of area occupied by different land use classes. The results showed that the four classes of Pasture covered 62% of the deforested areas of the Brazilian Legal Amazon, followed by Secondary Vegetation with 21%. The area occupied by Annual Agriculture covered less than 5% of deforested areas; the remaining areas were distributed among six other land use classes. The maps generated from this project ? called TerraClass - are available at INPE?s web site (http://www.inpe.br/cra/projetos_pesquisas/terraclass2008.php)

Mapeamento do risco de incêndio na bacia do Alto Paraguai utilizando dados AVHRR-NOAA.

Na Bacia do Alto Paraguai o fogo é muito utilizado para manejo de pastagens, principalmente durante a estação seca. A determinação do risco de incêndio em áreas de vegetação é uma informação importante par auxiliar as práticas de manejo adequado ao uso do fogo. O objetivo deste trabalho foi realizar o mapeamento do risco de incêndio na Bacia do Alto Paraguai utilizando dados AVHRR-NOAA. A análise dos perfis temporais da Banda 1 e do NDVI nos meses de agosto, setembro e outubro de 2004 a 2008, em conjunto com os focos de calor detectados nas imagens NOAA, permitiu caracterizar o decréscimo da umidade da vegetação que proporciona a condição para ocorrência de incêndios. Os resultados mostraram que valores do fator de refletância da Banda 1 maiores que 5% e valores do NDVI menores que 0,40, podem estimar alto grau de risco de incêndio. O mapeamento do risco de incêndio utilizando dados AVHRR-NOAA demonstrou ter forte correlação com os focos de calor detectados nas imagens NOAA. O método mostrou ser viável e pode ser refinado para integrar os sistemas de prevenção de incêndio para alerta de queimadas e para tomadas de decisão para controle do fogo.

Associação clima x monitoramento fenológico da Caatinga por meio de câmeras digitais: aspectos metodológicos.

O objetivo deste trabalho foi apresentar os aspectos metodológicos do monitoramento fenológico de uma área de Caatinga preservada por meio de câmeras digitais, exemplificando sua aplicação para um dia na estação chuvosa e outro na estação seca. Para isso, foram descritas todas as etapas envolvidas na obtenção e processamento das imagens digitais diárias de uma área de Caatinga preservada, incluindo os índices %R (vermelho), %G (verde), %B (azul) e excG (excesso de verde). As imagens dos dias 10/05/2015 e 15/09/2015 foram usadas para representar o período com e sem folhas, respectivamente. Para estas datas, os valores médios dos índices foram: %R = 0,3326, %G = 0,3514, %B = 0,3124, excG = 13,7139 para o dia 10/05; e %R = 0,3465, %G = 0,3411, %B = 0,3125, excG = 7,4177 para 15/09. Esta metodologia envolvendo o monitoramento constante desse tipo de vegetação, por meio de fotografias digitais repetidas, é capaz de detectar as mudanças nos padrões de verde no dossel, principalmente por meio do índice excG.

Imagens mono e multitemporais Modis para estimativa da área com soja no estado de Mato Grosso

O objetivo deste trabalho foi avaliar uma nova metodologia para mapeamento da cultura da soja no Estado de Mato Grosso, por meio de imagens Modis e de diferentes abordagens de classificação de imagens. Foram utilizadas imagens diárias e imagens de 16 dias. As imagens diárias foram diretamente classificadas pelo algoritmo Isoseg. As duas séries de imagens de 16 dias, referentes ao ciclo total e à metade do ciclo da cultura da soja, foram transformadas pela análise de componentes principais (ACP), antes de serem classificadas. Dados de referência, obtidos por interpretação visual de imagens do sensor TM/Landsat-5, foram utilizados para a avaliação da exatidão das classificações. Os melhores resultados foram obtidos pela classificação das imagens do ciclo total da soja, transformadas pela ACP: índice global de 0,83 e Kappa de 0,63. A melhor classificação de imagens diárias mostrou índice global de 0,80 e Kappa de 0,55. AACP aplicada às imagens do ciclo total da soja permitiu o mapeamento das áreas de soja com índices de exatidão melhores do que os obtidos pela classificação derivada das imagens de data única.

Análise de imagens tomográficas: visualização e paralelização de processamento

Dissertação de Mestrado em Engenharia Informática

Pré-processamento e Tag automático de imagens em ambiente móvel e web, aplicado a um sistema de informação geográfica

No panorama socioeconómico atual, a contenção de despesas e o corte no financiamento de serviços secundários consumidores de recursos conduzem à reformulação de processos e métodos das instituições públicas, que procuram manter a qualidade de vida dos seus cidadãos através de programas que se mostrem mais eficientes e económicos. O crescimento sustentado das tecnologias móveis, em conjunção com o aparecimento de novos paradigmas de interação pessoa-máquina com recurso a sensores e sistemas conscientes do contexto, criaram oportunidades de negócio na área do desenvolvimento de aplicações com vertente cívica para indivíduos e empresas, sensibilizando-os para a disponibilização de serviços orientados ao cidadão. Estas oportunidades de negócio incitaram a equipa do projeto a desenvolver uma plataforma de notificação de problemas urbanos baseada no seu sistema de informação geográfico para entidades municipais. O objetivo principal desta investigação foca a idealização, conceção e implementação de uma solução completa de notificação de problemas urbanos de caráter não urgente, distinta da concorrência pela facilidade com que os cidadãos são capazes de reportar situações que condicionam o seu dia-a-dia. Para alcançar esta distinção da restante oferta, foram realizados diversos estudos para determinar características inovadoras a implementar, assim como todas as funcionalidades base expectáveis neste tipo de sistemas. Esses estudos determinaram a implementação de técnicas de demarcação manual das zonas problemáticas e reconhecimento automático do tipo de problema reportado nas imagens, ambas desenvolvidas no âmbito deste projeto. Para a correta implementação dos módulos de demarcação e reconhecimento de imagem, foram feitos levantamentos do estado da arte destas áreas, fundamentando a escolha de métodos e tecnologias a integrar no projeto. Neste contexto, serão apresentadas em detalhe as várias fases que constituíram o processo de desenvolvimento da plataforma, desde a fase de estudo e comparação de ferramentas, metodologias, e técnicas para cada um dos conceitos abordados, passando pela proposta de um modelo de resolução, até à descrição pormenorizada dos algoritmos implementados. Por último, é realizada uma avaliação de desempenho ao par algoritmo/classificador desenvolvido, através da definição de métricas que estimam o sucesso ou insucesso do classificador de objetos. A avaliação é feita com base num conjunto de imagens de teste, recolhidas manualmente em plataformas públicas de notificação de problemas, confrontando os resultados obtidos pelo algoritmo com os resultados esperados.

Processamento e Análise de Imagens Adquiridas através de Cápsula Endoscópica para o Auxílio ao Diagnóstico Clínico

O carcinoma foi a principal causa de morte para cerca de 8,2 milhões de habitantes no ano de 2012 a nível mundial. Deste valor, estima-se que o carcinoma colo retal foi responsável por 694.000 mortes nesse mesmo ano. O tratamento eficaz deste carcinoma carece de uma deteção precoce de determinadas patologias associadas, nomeadamente, à presença de hemorragia ou pólipo na mucosa intestinal. Essa deteção precoce passa pela realização frequente de determinados exames clínicos invasivos, como a endoscopia e a colonoscopia, que poderão ser demasiado invasivos para o Homem para serem realizados regularmente. Assim surgiu a capsula endoscópica (CE) como método de diagnóstico pouco invasivo, confortável, seguro e com a funcionalidade de permitir a visualização de todo o trato gastrointestinal (TGI), uma vez que, com os métodos tradicionais de diagnóstico (endoscopia e colonoscopia) isso não acontece. Técnicas computacionais de processamento e análise de imagem automáticas, tais como filtros de suavização, remoção de ruído, deteção de contorno ou segmentação de zonas de interesse, podem ser utilizadas para facilitar a deteção destas patologias e homogeneizar a resposta entre diferentes clínicos, uma vez que, por cada exame de endoscopia por capsula são recolhidas cerca de 57 600 imagens. As imagens recolhidas a partir da CE passam por uma série de passos de processamento de imagem a m de clarificar a existência ou ausência de patologias no interior do TGI. Essa classificação pretende simplificar e auxiliar o clínico no diagnóstico precoce relativamente às patologias em causa, assim como reduzir o seu cansaço, aumentar a sua performance e aumentar a sua eficiência na análise de dados. Neste contexto e em parceria com a empresa INOVA+, esta tese está integrada no projeto PhotonicPill cofinanciado pelo QREN (Quadro de Referência Estratégico Nacional). Este projeto visa desenvolver um conjunto de módulos baseados em fotónica para incorporar numa CE, a m de possibilitar um diagnóstico mais preciso e atempado de diversas patologias, nomeadamente a presença de pólipos e hemorragias, assim como a possibilidade de terapêutica em locais do trato gastrointestinal de difícil acesso, como é o caso do intestino delgado. Um dos módulos baseados em fotónica assenta na tecnologia narrow band imaging (NBI). A contribuição desta tese no projeto prendeu-se no desenvolvimento de 3 métodos de deteção automática. O primeiro direcionado para a deteção de hemorragia, baseou-se na identificação dos valores mínimos e máximos dos canais de R,G,B para criar um valor de threshold duplo. De seguida, complementa-se o método através de operações morfológicas e operações locais. O segundo método de deteção automática é direcionado para a deteção de pólipo e baseou-se na aplicação da transformada de watershed juntamente com o cálculo de medidas associadas à forma típica de um pólipo. Por último, desenvolveu-se um método de deteção de vascularização na mucosa intestinal recorrendo essencialmente à deteção de valores máximos para cada canal do modelo RGB, definindo um valor de threshold máximo para cada um dos três canais. Uma vez testados os algoritmos e obtendo uma percentagem de especificidade e sensibilidade média superior a 70% em todos os métodos, desenvolveu-se um protótipo de uma interface gráfica para este sistema de apoio à decisão clínica que engloba os três parâmetros em análise: deteção de hemorragia, deteção de pólipo e deteção de vascularização. Esta interface fará toda a gestão do processo, ou seja, fara de forma automática a deteção e classificação das patologias a detetar, lançando uma mensagem de alerta ao clínico a informar se o paciente é ou não portador de alguma das anomalias em análise.

Detecção de cicatrizes de áreas queimadas baseada no modelo linear de mistura espectral e imagens índice de vegetação utilizando dados multitemporais do sensor MODIS/TERRA no estado do Mato Grosso, Amazônia brasileira

O objetivo desta pesquisa foi avaliar os dados do sensor MODIS para detectar e monitorar cicatrizes de áreas recém queimadas. Utilizamos imagens da reflectância de superfície do sensor MODIS: produto MOD09 (dia 5 de outubro) e produto MOD13A1 (meses de outubro e novembro). Foi avaliada também uma série temporal de um ano dos índices de vegetação (IV) EVI e NDVI (produto MOD13A1). Uma imagem do sensor ETM+ (dia 5 de outubro) foi utilizada como base para a delimitação dos polígonos amostrais e avaliação dos dados MODIS devido a sua melhor resolução espacial. A metodologia focou na aplicação do modelo linear de mistura espectral nas imagens reflectância para a geração das imagens fração sombra. Análises de regressão foram efetuadas para comparação entre o percentual de sombra derivado da imagem ETM+ e das imagens MODIS. As alterações multitemporais nas imagens IV foram avaliadas com base no teste de Tukey. Os resultados mostraram que a imagem fração sombra gerada a partir do produto MOD09 apresentou um R² = 0,66 (p < 0,01) em relação aos dados ETM+. Para as imagens do produto MOD13A1 não foram identificadas relações significativas. Os IV dentro dos mesmos polígonos apresentaram uma variação sazonal durante o ano. No entanto, não houve uma diminuição significativa dos valores destes índices nos meses onde foram observadas as cicatrizes de áreas recém queimadas. Portanto, o produto MOD09 mostrou-se mais eficiente que o produto MOD13A1 para a detecção de cicatrizes de áreas recém queimadas. A análise multitemporal dos IV sugeriu que não foi possível detectar este mesmo padrão na área de estudo.

Caracterização de uso e cobertura da terra na Amazônia utilizando imagens duais multitemporais do COSMO-SkyMed

A utilização de imagens de radar é fonte alternativa de informações para subsidiar o monitoramento da região amazônica, visto que as imagens ópticas têm limitações de imageamento em zonas tropicais face a ocorrência de nuvens. Por conseguinte este trabalho teve como objetivo analisar a capacidade das imagens-radar de banda X multitemporais e polarizadas obtidas pelo satélite COSMO-SkyMed (COnstellation of small Satellites for Mediterranean basin Observation), no modo intensidade, isoladamente e agregados às informações texturais, na caracterização temática de uso e cobertura da terra no município de Humaitá/AM. A metodologia empregada consistiu da: análise das imagens duais obtidas em duas aquisições subsequentes, de forma a explorar a potencialidade do conjunto de dados na forma quad-pol intensidade; extração dos atributos texturais a partir da matriz de coocorrência (Gray Level Co-occurrence Matrix) e posterior classificação contextual; avaliação estatística de desempenho temático das imagens intensidade e texturais, isoladas e em grupos polarizados. Dentre os vários resultados alcançados, foi verificado que o grupo formado somente pelas imagens intensidade apresentou o melhor desempenho, comparado àqueles contendo os atributos texturais. Nesta separabilidade, estavam envolvidas as classes de floresta, floresta aluvial, reflorestamento, savana, pasto e queimada, obtendo-se 66% de acurácia total e valor Kappa de 0,55. Os resultados mostraram que as imagens de banda X do COSMO-SkyMed, modo StripMap (Ping-Pong), multipolarizadas, têm potencial moderado para a caracterização e monitoramento da dinâmica de uso e cobertura da terra na Amazônia brasileira.