Use of synthetic aperture radar for recognition of Coastal Geomorphological Features, land-use assessment and shoreline changes in Bragança coast, Pará, Northern Brazil

Imagens de radar de abertura sintética (SAR) vem sendo bem mais utilizadas do que antes nas aplicações de geociências em regiões tropicais úmidas. Nesta investigação, uma imagem RADARSAT-1, na banda C, polarização HH adquirida em 1998 foi usada para o mapeamento costeiro e avaliação da cobertura da terra na área de Bragança, norte do Brasil. Imagem do radar aerotransportado GEMS-1000, na banda X, polarização HH, adquirida em 1972 durante o projeto RADAM foi também utilizada para avaliar as variações costeiras ocorridas nas últimas três décadas. A pesquisa tem confirmado a utilidade da imagem RADARSAT-1 para o mapeamento geomorfológico e avaliação da cobertura da terra, particularmente em costas de manguezal de macromaré. Além disso, um novo método para estimar as variações da linha de costa baseado na superposição de vetores extraídos de diferentes imagens SAR, com alta acurácia geométrica, tem mostrado que a planície costeira de Bragança tem estado sujeita a severa erosão responsável pelo recuo de aproximadamente 32 km² e acreção de 20 km², resultando em uma perda de área de manguezal de aproximadamente 12 km². Como perspectiva de aplicação, dados SAR orbitais e aerotransportados provaram ser uma importante fonte de informação tanto para o mapeamento geomorfológico, quando para o monitoramento de modificações costeiras em ambientes tropicais úmidos.

Acoplamento de simulador de imagens SAR a interpretador MPI para estimação do espectro direcional de ondas.

O protótipo de uma interface gráfica para análise de imagens SAR (radar de abertura sintética - da sigla em inglês (Synthetic Aperture Radar) vem sendo desenvolvido e aperfeiçoado. Em seu estágio atual, a ferramenta é capaz de extrair o espectro direcional de ondas e o campo de ventos de imagens ERS 1&2. Dentre as diversas abordagens empregadas no desenvolvimento do protótipo, pode-se citar a avaliação da metodologia atualmente utilizada na interpretação das imagens. Neste sentido, é apresentada uma proposta de geração de imagens SAR sintéticas, de forma a viabilizar a avaliação do método de extração de parâmetros meteo-oceanográficos a partir do acoplamento do simulador de imagens com o interpretador utilizado no protótipo. Uma comparação detalhada entre os valores empregados para simulação e os resultados sacados da interface torna possível identificar possíveis deficiências e indicar aperfeiçoamentos ao método. Desta forma, o presente trabalho, além de discutir o protótipo para análise de imagens SAR, apresenta o desenvolvimento do acoplamento do simulador de imagens. Os resultados obtidos indicam que o acoplamento atingiu parcialmente seu objetivo apresentando bons resultados na interpretação das direções. Porém, ainda há algumas questões a serem avaliadas para a obtenção de resultados mais consistentes.

Correlación entre humedad del suelo y retrodispersión en imágenes SAR

p.163-168

Fusão de dados multisensor para a identificação e o mapeamento de ambientes flúvio-estuarinos da Amazônia

A fusão de imagens multisensor tem sido um procedimento amplamente utilizado em função da natureza complementar dos vários conjuntos de dados. Este artigo compara o desempenho de quatro métodos diferentes para fusão de imagens Landsat-7 ETM+ e RADARSAT-1 W1. A comparação foi baseada nas características espectrais das imagens, utilizando-se de análise estatística e visual dos produtos gerados. Quatro métodos foram usados para a fusão das imagens Landsat-7 ETM+ e RADARSAT-1 W1: i) fusão do SAR (radar de abertura sintética) com a tríade selecionada pelo OIF (Optimum Index Factor); ii) realce por decorrelação da tríade selecionada pelo OIF, seguida da fusão com SAR; iii) ACP (Análise por Componentes Principais) para as seis bandas ETM+ do espectro refletido (1, 2, 3, 4, 5 e 7) e posterior fusão das três primeiras componentes principais (1CP; 2CP; 3CP) com o SAR; iv) SPC-SAR (Principal Componente Seletivo - SAR). O produto SPC-SAR mostrou melhor desempenho na identificação das feições costeiras e permitiu o realce mais efetivo dos diferentes ambientes.

Land cover classification of Lago Grande de Curuai floodplain (Amazon, Brazil) using multi-sensor and image fusion techniques

Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico (CNPq)

Utilização de imagens do ALOS/PALSAR no mapeamento digital de atributos físicos dos solos.

O levantamento e a análise da espacialização dos atributos do solo através de ferramentas de geoestatística são fundamentais para que cada hectare de terra seja cultivado segundo as suas reais aptidões. As imagens de radar de abertura sintética (SAR) têm um grande potencial para a estimação de umidade do solo e, desta forma, estes sensores podem auxiliar no mapeamento de propriedades físicas e físico-hídricas dos solos. O objetivo geral deste estudo foi avaliar o potencial de utilização de imagens de radar (micro-ondas) ALOS/PALSAR na identificação de solos em uma área da Formação Botucatu, dominada por solos de textura arenosa e média no município de Mineiros - GO. A área tem aproximadamente 946 ha, com o relevo da região variando de plano a suave ondulado e geologia da área é composta basicamente, por Arenitos da Formação Botucatu. No presente estudo foram amostrados 84 pontos para calibração e 25 pontos para validação, coletados nas profundidades de 0-20 cm e 60-80 cm. As amostras de solo analisadas para a determinação de areia, silte, argila, capacidade de campo (CC), ponto de murcha permanente (PMP) e água total disponível (AD). Para o desenvolvimento do trabalho foram adquiridas imagens de cinco datas e diferentes polarizações, totalizando 14 imagens, que foram processadas para a correção geométrica e correção radiométrica, utilizando o MDE. Também foram gerados covariáveis dos atributos do terreno: elevação (ELEV), declividade (DECLIV), posição relativa da declividade (PR-DECL), distância vertical do canal de drenagem (DVCD), fator-ls (FATOR-LS) e distância euclidiana (D-EUCL). A predição dos atributos do solo foi realizada utilizando os métodos Random Forest (RF) e Random Forest Krigagem (RFK), tendo como covariáveis preditoras as imagens de radar e os atributos do terreno. O processamento das imagens do radar ALOS/PALSAR possibilitou as correções geométrica e radiométrica, transformando os dados em unidades de coeficiente de retroespalhamento (?º) corrigidos pelo modelo digital de elevação (MDE). As imagens adquiridas representaram de forma ampla as variações de ?º ocorridos em diferentes datas. Os solos da área de estudo são predominantemente arenosos, com a maioria dos pontos amostrados classificados como NEOSSOLOS QUARTZARÊNICOS, seguidos dos LATOSSOLOS. Os modelos RF empregados para a predição dos atributos físicos e físico-hídricos dos solos proporcionaram a análise da contribuição das covariáveis preditoras. Os atributos do terreno que exerceram maior influência na predição dos atributos estudados estão relacionados à elevação. As imagens de 03/05/2009 (HH1, VV1, HV1 e VH1) e 26/09/2010 (HH3 e HV3), obtidas em períodos mais secos, tiveram melhores correlações com os atributos do solo. As análises dos semivariogramas dos resíduos da predição dos modelos RF demonstraram maior dependência espacial na camada de 60 a 80 cm. A abordagem da Krigagem somada ao modelo RF contribuíram para a melhoria da predição dos atributos areia, argila, CC e PMP. O uso de imagens de radar ALOS/PALSAR e atributos do terreno como covariáveis em modelos RFK mostrou potencial para estimar os atributos físicos (areia e argila) e físico-hídricos (CC e PMP), que podem auxiliar no mapeamento de solos associados aos materiais de origem da Formação Botucatu.

Aplicação do Sensoriamento Remoto e do Sistema de Informações Geográficas na Detecção de Manchas de Óleo na Região do Pólo de Exploração de Guamaré, R.N.

Objective to establish a methodology for the oil spill monitoring on the sea surface, located at the Submerged Exploration Area of the Polo Region of Guamaré, in the State of Rio Grande do Norte, using orbital images of Synthetic Aperture Radar (SAR integrated with meteoceanographycs products. This methodology was applied in the following stages: (1) the creation of a base map of the Exploration Area; (2) the processing of NOAA/AVHRR and ERS-2 images for generation of meteoceanographycs products; (3) the processing of RADARSAT-1 images for monitoring of oil spills; (4) the integration of RADARSAT-1 images with NOAA/AVHRR and ERS-2 image products; and (5) the structuring of a data base. The Integration of RADARSAT-1 image of the Potiguar Basin of day 21.05.99 with the base map of the Exploration Area of the Polo Region of Guamaré for the identification of the probable sources of the oil spots, was used successfully in the detention of the probable spot of oil detected next to the exit to the submarine emissary in the Exploration Area of the Polo Region of Guamaré. To support the integration of RADARSAT-1 images with NOAA/AVHRR and ERS-2 image products, a methodology was developed for the classification of oil spills identified by RADARSAT-1 images. For this, the following algorithms of classification not supervised were tested: K-means, Fuzzy k-means and Isodata. These algorithms are part of the PCI Geomatics software, which was used for the filtering of RADARSAT-1 images. For validation of the results, the oil spills submitted to the unsupervised classification were compared to the results of the Semivariogram Textural Classifier (STC). The mentioned classifier was developed especially for oil spill classification purposes and requires PCI software for the whole processing of RADARSAT-1 images. After all, the results of the classifications were analyzed through Visual Analysis; Calculation of Proportionality of Largeness and Analysis Statistics. Amongst the three algorithms of classifications tested, it was noted that there were no significant alterations in relation to the spills classified with the STC, in all of the analyses taken into consideration. Therefore, considering all the procedures, it has been shown that the described methodology can be successfully applied using the unsupervised classifiers tested, resulting in a decrease of time in the identification and classification processing of oil spills, if compared with the utilization of the STC classifier

Modelado y Mitigación de Fenómenos de Multitrayecto en Imágenes Radar mediante Técnicas basadas en Inversión Temporal

Las técnicas SAR (Synthetic Aperture Radar, radar de apertura sintética) e ISAR (Inverse SAR, SAR inverso) son sistemas radar coherentes de alta resolución, capaces de proporcionar un mapa de la sección radar del blanco en el dominio espacial de distancia y acimut. El objetivo de ambas técnicas radica en conseguir una resolución acimutal más fina generando una apertura sintética a partir del movimiento relativo entre radar y blanco. Los radares imagen complementan la labor de los sistemas ópticos e infrarrojos convencionales, especialmente en condiciones meteorológicas adversas. Los sistemas SAR e ISAR convencionales se diseñan para iluminar blancos en situaciones de línea de vista entre sensor y blanco. Por este motivo, presentan un menor rendimiento en escenarios complejos, como por ejemplo en bosques o entornos urbanos, donde los retornos multitrayecto se superponen a los ecos directos procedentes de los blancos. Se conocen como "imágenes fantasma", puesto que enmascaran a los verdaderos blancos y dan lugar a una calidad visual pobre, complicando en gran medida la detección del blanco. El problema de la mitigación del multitrayecto en imágenes radar adquiere una relevancia teórica y práctica. En esta Tesis Doctoral, se hace uso del concepto de inversión temporal (Time Reversal, TR) para mejorar la calidad visual de las imágenes SAR e ISAR eliminando las "imágenes fantasma" originadas por la propagación multitrayecto (algoritmos TR-SAR y TR-ISAR, respectivamente). No obstante, previamente a la aplicación de estas innovadoras técnicas de mitigación del multi-trayecto, es necesario resolver el problema geométrico asociado al multitrayecto. Centrando la atención en la mejora de las prestaciones de TR-ISAR, se implementan una serie de técnicas de procesado de señal avanzadas antes y después de la etapa basada en inversión temporal (el eje central de esta Tesis). Las primeras (técnicas de pre-procesado) están relacionadas con el multilook averaging, las transformadas tiempo-frecuencia y la transformada de Radon, mientras que las segundas (técnicas de post-procesado) se componen de un conjunto de algoritmos de superresolución. En pocas palabras, todas ellas pueden verse como un valor añadido al concepto de TR, en lugar de ser consideradas como técnicas independientes. En resumen, la utilización del algoritmo diseñado basado en inversión temporal, junto con algunas de las técnicas de procesado de señal propuestas, no deben obviarse si se desean obtener imágenes ISAR de gran calidad en escenarios con mucho multitrayecto. De hecho, las imágenes resultantes pueden ser útiles para posteriores esquemas de reconocimiento automático de blancos (Automatic Target Recognition, ATR). Como prueba de concepto, se hace uso tanto de datos simulados como experimentales obtenidos a partir de radares de alta resolución con el fin de verificar los métodos propuestos.

Ultrasonic non-destructive testing of plate-like structures using piezoelectric array transducers

Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo (FAPESP)

Monitorización de cultivos mediante PolSAR y técnicas de sistemas dinámicos

En las últimas décadas diversas técnicas basadas en teledetección mediante sistemas de microondas han servido para aumentar el conocimiento de la superficie terrestre. En concreto, los sistemas basados en Radar de Apertura Sintética (SAR) han demostrado ser una herramienta con un gran potencial en la monitorización de cultivos y de gran ayuda a las técnicas de cultivo de precisión (Precision Farming). En la actualidad existen técnicas de clasificación de cultivos basadas en adquisiciones SAR que permiten con elevada precisión determinar la cobertura espacial de diferentes cultivos sin embargo la estimación de parámetros biofísicos resulta más compleja con estas técnicas. Recientemente diversas estrategias han sido propuestas con el objetivo de determinar el estado de un cultivo, el estado fenológico, en un determinado instante basándose en el análisis de las características de las imágenes SAR polarimétricas (PolSAR). Estas primeras aproximaciones todavía se encuentran en una etapa de desarrollo temprana y por tanto es posible profundizar y analizar las diferentes alternativas a partir de ellas de manera que podamos obtener resultados más precisos y que puedan aportar información de valor añadido a las técnicas de cultivo de precisión. En este trabajo abordaremos la alternativa de aprovechar las series de imágenes SAR obtenidas en diferentes instantes en el ciclo de un cultivo para determinar el estado fenológico de un cultivo.

Estimación de la Reflectividad del Multitrayecto en Entornos Urbanos en Radares de Apertura Sintética

Synthetic Aperture Radar (SAR) images a target region reflectivity function in the multi-dimensional spatial domain of range and cross-range. SAR synthesizes a large aperture radar in order to achieve finer azimuth resolution than the one provided by any on-board real antenna. Conventional SAR techniques assume a single reflection of transmitted waveforms from targets. Nevertheless, today¿s new scenes force SAR systems to work in urban environments. Consequently, multiple-bounce returns are added to direct-scatter echoes. We refer to these as ghost images, since they obscure true target image and lead to poor resolution. By analyzing the quadratic phase error (QPE), this paper demonstrates that Earth¿s curvature influences the defocusing degree of multipath returns. In addition to the QPE, other parameters such as integrated sidelobe ratio (ISLR), peak sidelobe ratio (PSLR), contrast and entropy provide us with the tools to identify direct-scatter echoes in images containing undesired returns coming from multipath.

Imaging of buried targets with ground penetrating radar

Diffraction tomographic imaging is applied to the imaging of shallowly buried targets with multi-bistatic arrays of transmitters and receivers.