Avaliação de dados polarimétricos do sensor ALOS PALSAR para classificação da cobertura da terra da Amazônia - Rogério Galante Negri (2009)
A Amazônia é considerada a maior floresta tropical do planeta, abrigando parte considerável da biodiversidade e exercendo papel fundamental nos ciclos biogeoquímicos. Devido a atuação antrópica, esta floresta sofre constantemente processos destrutivos, como por exemplo, desmatamentos e queimadas, que por sua vez, pode provocar desequilíbrios ao ecossistema. Tais circunstâncias tornam o monitoramento desta região importante, para o qual, o uso de Sensoriamento Remoto é conveniente. Fatores atmosféricos desta região, como a intensa presença de nuvens, prejudicam a aquisição de informações a partir de sensores ópticos. Neste contexto, a utilização de radares imageadores tornam-se úteis, uma vez que as condições atmosféricas não interferem terminantemente na aquisição dos dados. Uma recente tecnologia são os radares polarimétricos, capazes de coletar uma maior quantidade de informação a respeito dos alvos, proporcionando assim o aumento na capacidade de discriminação destes. Recentemente, a JAXA lançou o satélite ALOS, munido do sensor PALSAR, um radar polarimétrico que opera em banda L. Para avaliação do potencial das imagens PALSAR na discriminação de diferentes tipos de alvos habituais de regiões de floresta tropical, foram empregados os métodos MaxVer/ICM e K-Médias Wishart H/A/α de classificação de imagens SAR, associados a diferentes conjuntos de informações provenientes das imagens polarimétricas, considerando diferentes níveis de discriminação de alvos. Os resultados obtidos possibilitaram afirmar que o método MaxVer/ICM possui maior capacidade de discriminação dos alvos. A utilização de dados Univariados (HH, HV ou VV em Amplitude) é limitada para separação de diferentes alvos, ao contrário do que ocorre com o emprego de duas ou mais componentes polarimétricas, definido pelos conjuntos Bivariados, Multivariados e Polarimétricos, Classes derivadas de área florestais, como por exemplo, florestas primárias e tipos de regenerações não foram discriminadas satisfatóriamente, independente dos dados utilizados, porém, diferentes tipos de agricultura e pastagem foram discriminadas. Os resultados possibilitam concluir que o ganho de capacidade em discriminação dos alvos com uso de dados Multivariados e Polarimétricos não proporciona aumento considerável, e logo, é indicando assim os dados Bivariados, em especial HH+HV, denominado por Modo Operacional de Aquisição, para trabalhos relacionados ao monitoramento de florestas tropicais a partir do emprego de radares que operam em banda L.