Fusão de evidências de bordas dos canais de intensidades de imagens de radar polarimétrico de abertura sintética

Os radares polarimetricos de abertura sintética (PolSAR) alcançaram uma posição essencial no sensoriamento remoto. As imagens que eles fornecem tem ruido Speckle, tornando as ações de processamento e de análise tarefas desafiadoras. Nesse contexto a investigação de métodos de fusão de evidências de bordas ´e importante para quantificar e qualificar as informações obtidas de cada canal da imagem. A obtenção desses dados possibilita a decisão de usar ou descartar as informações de um dado canal para melhorar o desempenho da detecção de bordas. Neste trabalho foram estudados e comparados seis métodos de fusão de informações provenientes da detecção das evidências de bordas nos canais de intensidade HH, HV e VV de imagens PolSAR múltiplas visadas. O método para detectar evidências de bordas em cada canal consiste em detectar pontos de transição em uma faixa de dados, o mais fina possível, idealmente com largura de um pixel, fornecendo uma faixa de dados que cobre duas regiões usando o método estimativa de máxima verossimilhança sob a distribuição de Wishart. Os métodos de fusão das informações proveniente de cada canal usados são: media simples (MS), transformada wavelet discreta multi- resolução (MR-DWT), analise de componente principal (PCA), estatísticas ROC, transformada wavelet estacionaria multi- resolução (MR-SWT), e um método de multi- resolução baseado na decomposição de valores singulares (MR-SVD). A comparação dos seis métodos de fusão foi realizada quantitativamente e qualitativamente, respectivamente, calculando-se a proximidade das bordas detectadas com as bordas definidas nas imagens Ground Reference e pela presença de outliers. Os resultados obtidos com as análises indicam que os métodos PCA e MR-SVD fornecem os melhores resultados, devido a precisão em detectar bordas e a baixa incidência de outliers.Polarimetric Synthetic Aperture Radar (PolSAR) sensors have reached an essential position in remote sensing. The images they provide have speckle noise, making their processing and analysis challenging tasks. In this context, the investigation of edge evidence fusion methods is essential to quantify and qualify the information obtained from each image channel. Getting this data enables the decision to use or discard the information from a given channel to improve the performance of edge detection. We discuss an edge detection method based on the fusion of evidences obtained in the intensity channels hh, hv, and vv of PolSAR multi-look images. The method to detect evidence of edges in each channel consists of detecting transition points in the thinnest possible range of data that covers two regions using maximum likelihood under theWishart distribution. The methods of fusion of the information coming from each channel used are: simple average, multi-resolution discrete wavelet transform (MR-DWT), principal component analysis (PCA), Receiver operating characteristic (ROC) statistics, multi-resolution stationary (MR-SWT) wavelet transform, and a multi-resolution method based on singular value decomposition (MR-SVD). The six fusion methods were compared quantitatively e qualitatively, rescpectively, calculating the distance of the detected edges to the edges defined in the Ground Reference images and by the presence of outliers. The results obtained with the analyses suggest that the PCA and MR-SVD methods provide the best results due to the precision in detecting edges and the low incidence of outliers.Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superio