Modelos de mistura de distribuições na segmentação de imagens SAR polarimétricas multi-look

Autor(es)

Michelle Matos Horta

• Tipo de documento: Tese de Doutorado
• Imprenta: São Carlos.
• Instituição: Universidade de São Paulo (USP). Instituto de Física de São Carlos (IFSC/BT)
• Data de defesa: 2009-06-04

Membros da banca

Nelson Delfino D\'Ávila Mascarenhas; Corina da Costa Freitas; Elbert Einstein Nehrer Macau; Mateus Jose Martins; Alejandro César Frery Orgambide

• Orientador: Nelson Delfino D\'Ávila Mascarenhas

Resumo

Esta tese se concentra em aplicar os modelos de mistura de distribuições na segmentação de imagens SAR polarimétricas multi-look. Dentro deste contexto, utilizou-se o algoritmo SEM em conjunto com os estimadores obtidos pelo método dos momentos para calcular as estimativas dos parâmetros do modelo de mistura das distribuições Wishart, Kp ou G0p. Cada uma destas distribuições possui parâmetros específicos que as diferem no ajuste dos dados com graus de homogeneidade variados. A distribuição Wishart descreve bem regiões com características mais homogêneas, como cultivo. Esta distribuição é muito utilizada na análise de dados SAR polarimétricos multi-look. As distribuições Kp e G0p possuem um parâmetro de rugosidade que as permitem descrever tanto regiões mais heterogêneas, como vegetação e áreas urbanas, quanto regiões homogêneas. Além dos modelos de mistura de uma única família de distribuições, também foi analisado o caso de um dicionário contendo as três famílias. Há comparações do método SEM proposto para os diferentes modelos com os métodos da literatura k-médias e EM utilizando imagens reais da banda L. O método SEM com a mistura de distribuições G0p forneceu os melhores resultados quando os outliers da imagem são desconsiderados. A distribuição G0p foi a mais flexível ao ajuste dos diferentes tipos de alvo. A distribuição Wishart foi robusta às diferentes inicializações. O método k-médias com a distribuição Wishart é robusto à segmentação de imagens contendo outliers, mas não é muito flexível à variabilidade das regiões heterogêneas. O modelo de mistura do dicionário de famílias melhora a log-verossimilhança do método SEM, mas apresenta resultados parecidos com os do modelo de mistura G0p. Para todos os tipos de inicialização e grupos, a distribuição G0p predominou no processo de seleção das distribuições do dicionário de famílias. (AU)

• Processo FAPESP: 04/09334-0 - Modelos de mistura de distribuicoes na segmentacao de imagens. sar polarimetricas multilook
• Beneficiário: Michelle Matos Horta Tenca
• Modalidade de apoio: Bolsas no Brasil - Doutorado