Análise do potencial de imagem TerraSAR-X para mapeamento temático no sudoeste da Amazônia brasileira Analysis of the potential use from TerraSAR-X images for thematic mapping in SW Brazilian Amazon region

Autor: César Edwin Garcia, João Roberto dos Santos, José Claudio Mura, Hermann Johann Henrich Kux
Jazyk: English<br />Spanish; Castilian<br />Portuguese
Rok vydání: 2012
Předmět:
Zdroj: Acta Amazonica, Vol 42, Iss 2, Pp 205-214 (2012)
Druh dokumentu: article
ISSN: 0044-5967
DOI: 10.1590/S0044-59672012000200004
Popis: O presente trabalho tem como objetivo analisar o potencial de imagens SAR polarimétricas do sensor TerraSAR-X, no modo StripMap, para mapear o uso e cobertura da terra na região sudoeste da Amazônia brasileira. No procedimento metodológico imagens de amplitude nas polarizações A HH e A VV, A derivada da matriz de covariância, bem como da entropia A Entropia derivada da decomposição de alvos por auto-valores fizeram parte, de forma individual ou combinada, do conjunto de dados investigados. Na classificação das imagens foram empregados dois classificadores: um baseado nas funções estatísticas de máxima verossimilhança (MAXVER); e outro, o método contextual (Context). Os resultados temáticos dessas classificações foram avaliados através da matriz de confusão e pelo índice Kappa. De forma sintetizada pode-se afirmar que as componentes A e A Entropia, têm significativa contribuição no procedimento classificatório, sobretudo pelo método Context, cujo desempenho alcançou com 78% de exatidão global e índice Kappa de 0,70.The objective of this work was to analyze the potential use of SAR polarimetric images from the TerraSAR-X sensor system, at StripMap mode, to map land use and land cover in SW Brazilian Amazon. Amplitude images at polarizations A HH, A VV, A, derived from the co-variance matrix, as well as the entropy A Entropia, derived from the decomposition of targets by eigenvalues, are parts of the datasets investigated individually or in combined form. Two classifiers were used: the first is based on statistical functions of maximum likelihood (MAXVER), and the second is the contextual method (Context). The thematic results from these classifications were evaluated by a confusion matrix and by the Kappa index. Summarizing we can state that the components A and A Entropia, gave a significant contribution to the image classification procedure, considering specially the Context method, whose performance reached 78% of Global Accuracy and a Kappa index of 0.70.
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