O objetivo deste trabalho foi identificar embarcações em imagens de radar obtidas pela aeronave R-99 da Força Aérea Brasileira. Dados de amplitude, obtidas na banda L e nas polarizações HH, HV, VH e VV da região de Porto de Tubarão, ES, foram processados por meio de diferentes tipos de realces, filtros, classificadores e transformadores espectrais. As imagens com maior potencial para identificar embarcações foram ainda analisadas para diferenciar embarcações militares de mercantes, considerando-se os cinco elementos de interpretação (forma, tamanho, sombra, tonalidade e fatores associados, isto é, o contexto em que as embarcações se encontram nas imagens) e as cinco fases de interpretação de imagens (detecção, reconhecimento, análise, dedução e classificação). A combinação de processamentos mais favoráveis foi o realce com contraste 50-200, seguido de filtro abertura ou erosão e classificador SVM (Support Vector Machine) ou transformação SCI (Synthetic Color Image). Foi possível discriminar embarcações nas fases de detecção e reconhecimento, enquanto a diferenciação entre embarcações mercantes e militares foi obtida nas fases de análise e dedução. No nível de classificação, não foi possível definir o tipo de embarcação militar (e.g., fragata ou contratorpedeiro) ou o tipo de embarcação mercante (e.g., petroleiro ou graneleiro).

The objective of this study was to identify vessels in radar images obtained by the R-99 airplane from Brazilian Air Force. Amplitude data obtained in L-band and HH-, HV-, VH- and VV-polarizations over the region of Tubarão Harbor, State of Espirito Santo, were processed through different types of enhancements, filters, classifiers, and spectral transformers. The images with highest performances were also analyzed to differentiate between military and merchant vessels, considering the five elements of interpretation (shape, size, shadow, tone and associated factors, that is, the context in which the vessels are found in the images) and five steps of image interpretation (detection, reconnaissance, analysis, deduction, and classification). The best combination of image processing was 50-200 contrast enhancement, aperture or erosion filters, and SVM (Spectral Vector Machine) classifier or SCI (Synthetic Color Image) transformation. It was possible to discriminate vessels in the steps of detection and reconnaissance, while the differentiation between military and merchant vessels was possible in the steps of analysis and deduction. In the final step of classification, it was not possible to define the types of military vessels (e.g., frigate or destroyer) neither the types of merchant vessels (e.g., petroleum tanker or bulk carrier).