Desenvolvimento de classificadores de máxima verossimilhança e ICM para imagens SAR - Pedro Ronalt Vieira (1996)
Este trabalho tem como objetivo implementar, testar e aplicar um classificador de Máxima Verossimilhança Pontual (MAXVER) e um classificador contextual Markoviano amigável, que utilizam as distribuições mais apropriadas para dados de radares de abertura sintética (SAR). São apresentadas as principais distribuições para os dados SAR e como várias dessas distribuições surgem através do modelo multiplicativo. Para atingir o objetivo proposto e possibilitar aplicações futuras da metodologia desenvolvida, as implementações foram efetuadas na forma de um Sistema Integrado para Processamento, Classificação e Análise de Dados SAR, com uma estrutura que permite a incorporação de outros modelos e técnicas. O sistema desenvolvido baseia-se nas propriedades estatísticas dos dados e, além das funções básicas necessárias para a classificação, possibilita a determinação de estatísticas básicas das radiometrias das classes, a realização do teste Qui-quadrado de aderência para a escolha das distribuições que mais se ajustam a essas radiometrias, a classificação propriamente dita e a avaliação dos resultados com o coeficiente de concordância Kappa para matrizes de confusão. O classificador contextual implementado e o algoritmo das Modas Condicionais Iterativas (ICM), cuja formulação para estimação do parâmetro foi desenvolvida para as vizinhanças de oito e doze coordenadas. Testes foram realizados na discriminação de três classes em imagens SAR-580 e JERS-1 com diferentes números de visadas. A análise dos resultados indica que o uso das distribuições que mais se ajustam às classes leva a classificações de qualidade superior, quando comparadas às obtidas com uso do método clássico, que utiliza a distribuição Gaussiana para os dados. Outra conclusão importante é que o algoritmo ICM apresenta, sob qualquer hipótese para as radiometrias, resultados sempre superiores aos obtidos com a classificação MAXVER. As classificações obtidas pelo primeiro são, em média, mais de duas vezes melhores do que as obtidas pelo método pontual quando comparadas através da estatística Kappa. O uso do algoritmo ICM permite, portanto, obter bons resultados na discriminação de classes como floresta primária, regeneração e desmatamento em áreas de floresta tropical, como é o caso das imagens JERS-1 utilizadas. O sistema desenvolvido possui também algumas operações auxiliares à tarefa de classificação de imagens em geral (modificação e edição da tabela de cores, equalização do histograma, gerenciamento de amostras, decorrelação de observações, operações aritméticas, etc.) e de imagens SAR em particular (filtros redutores de "speckle", estimação do número equivalente de visadas, seleção do tipo de imagem e de modelagem, etc.).