ANALYSIS OF THE TARGET DECOMPOSITION TECHNIQUE ATTRIBUTES AND POLARIMETRIC RATIOS TO DISCRIMINATE LAND USE AND LAND COVER CLASSES OF THE TAPAJÓS REGION

AUTOR(ES)
FONTE

Bol. Ciênc. Geod.

DATA DE PUBLICAÇÃO

18/04/2019

RESUMO

Resumo Este trabalho tem como objetivo analisar a capacidade dos atributos das técnicas de decomposição de alvos e dos atributos de retroespalhamento, provenientes das imagens polarimétricas do satélite ALOS/PALSAR-2, para discriminar as classes de uso e cobertura da terra na região da Floresta Nacional do Tapajós (FNT), estado do Pará. Três imagens polarimétricas do satélite ALOS/PALSAR-2 no formato single look complex (SLC), nível 1 de processamento, foram selecionadas para gerar as matrizes de coerência [T3] e covariância [C3] para aplicação das técnicas de Cloude-Pottier e Freeman-Durden referentes à decomposição de alvos. A partir das imagens PALSAR-2 calibradas radiometricamente, foram gerados ainda os coeficientes de retroespalhamento, as razões de polarização cruzada (RC; HV/HH), a razão de polarização paralela (RP) e o Radar Forest Degradation (RFDI). As imagens derivadas de todos esses atributos polarimétricos supracitados foram processadas pelo classificador de Máxima Verossimilhança (MAXVER) integrado ao algoritmo contextual Iterated Conditional Modes (ICM). As classificações derivadas dos atributos relativos às técnicas de decomposições de alvos, principalmente a de Cloude-Pottier, com índice Kappa de 0,75, apresentaram desempenho significativamente superior àqueles derivados das razões RC, RP e RFDI.Abstract This study aims to analyze the capability of the target decomposition techniques and the polarimetric ratios applied to the ALOS/PALSAR-2 satellite polarimetric images to discriminate the land use and land cover classes in the Tapajós National Forest region, Pará State. Three full polarimetric ALOS/PALSAR-2, level 1 single look complex scenes were selected to generate the coherence and the covariance matrices to derive the Cloude-Pottier and the Freeman-Durden target decomposition attributes. From the radiometrically calibrated PALSAR-2 images, we generated the backscatter coefficients, the cross polarized ratio (RC; HV/HH), the parallel polarized ratio (RP; VV/HH) and the Radar Forest Degradation Index (RFDI). The images resulting from these polarimetric attributes were processed by the Maximum Likelihood (MAXVER) classifier coupled with the Iterated Conditional Modes (ICM) contextual algorithm. We found that the classifications derived from the target decomposition attributes, mainly from the Cloude-Pottier technique, with a Kappa index of 0.75, presented a significant higher performance than those derived from the RC ratio, RP ratio, and RFDI.

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