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.

RESUMO: A Província Mineral de Carajás, região amazônica, é a mais importante do Brasil. A Vale S.A. tem o direito de operar na área da mina N5E, que é conduzida em produtos de alteração de rochas de baixa qualidade geomecânica relacionados a arenitos, siltitos e uma cobertura laterítica. Para monitorar a deformação do solo, foram utilizadas 33 imagens de TerraSAR-X cobrindo o período de março de 2012 a abril de 2013. Foi aplicada uma abordagem interferométrica de radar de abertura sintética (InSAR) baseada em interferometria de espalhadores persistentes (PSI) utilizando um algoritmo de análise de alvo pontual. Os resultados mostraram que a maior parte da área foi considerada estável durante o período de aquisição de imagens, entretanto os espalhadores persistentes (PSs) com altas taxas de deformação foram mapeados em aterro, provavelmente relacionado a assentamentos. Para validar os dados PSI, foram gerados gráficos com os dados de deslocamento medidos em campo. Os gráficos mostraram que as deformações superficiais durante a cobertura das imagens TSX-1 estão conforme o limiar de segurança do minerador e não apresentam risco de problemas maiores. Os dados PSI forneceram uma visão sinóptica e detalhada do processo de deformação que afeta o complexo de mineração sem a necessidade de campanha de campo ou instrumentação.

ABSTRACT: Carajás Mineral Province, Amazon region, is the most important one in Brazil. Vale S.A. Company has the right to operate in the area of the N5E mine. The work is conducted on rock alteration products of low geomechanical quality related to sandstones, siltstones, and a lateritic cover. In order to monitor ground deformation, 33 TerraSAR-X images covering the period of March 2012-April 2013 were used in the investigation. An interferometric synthetic aperture radar (InSAR) approach based on permanent scatterer interferometry (PSI) using an interferometric point target analysis algorithm was applied. Results demonstrated that most of the area was considered stable during the time span of the image acquisition. However, persistent scatterers (PSs) with high deformation rates were mapped over a landfill probably related to settlements. To validate the PSI data, graphs were generated with the displaced information based on topographic measurements in the field. The graphs showed that the surface deformations during TSX-1 runway coverage are within the miner’s safety threshold and do not present a risk of major problems. The PSI data provided a synoptic and detailed view of the deformation process that affects the mining complex without the need of field campaign or instrumentation.

A utilização de imagens de radar é fonte alternativa de informações para subsidiar o monitoramento da região amazônica, visto que as imagens ópticas têm limitações de imageamento em zonas tropicais face a ocorrência de nuvens. Por conseguinte este trabalho teve como objetivo analisar a capacidade das imagens-radar de banda X multitemporais e polarizadas obtidas pelo satélite COSMO-SkyMed (COnstellation of small Satellites for Mediterranean basin Observation), no modo intensidade, isoladamente e agregados às informações texturais, na caracterização temática de uso e cobertura da terra no município de Humaitá/AM. A metodologia empregada consistiu da: análise das imagens duais obtidas em duas aquisições subsequentes, de forma a explorar a potencialidade do conjunto de dados na forma quad-pol intensidade; extração dos atributos texturais a partir da matriz de coocorrência (Gray Level Co-occurrence Matrix) e posterior classificação contextual; avaliação estatística de desempenho temático das imagens intensidade e texturais, isoladas e em grupos polarizados. Dentre os vários resultados alcançados, foi verificado que o grupo formado somente pelas imagens intensidade apresentou o melhor desempenho, comparado àqueles contendo os atributos texturais. Nesta separabilidade, estavam envolvidas as classes de floresta, floresta aluvial, reflorestamento, savana, pasto e queimada, obtendo-se 66% de acurácia total e valor Kappa de 0,55. Os resultados mostraram que as imagens de banda X do COSMO-SkyMed, modo StripMap (Ping-Pong), multipolarizadas, têm potencial moderado para a caracterização e monitoramento da dinâmica de uso e cobertura da terra na Amazônia brasileira.

The use of radar imagery is an alternative source of information to support the monitoring of the Amazon region, since the optical images have imaging limitations in tropical areas due to the occurrence of clouds. Therefore, the goal of this study is to analyze the radar images in X-band multi-temporal polarized obtained by COSMO-SkyMed satellite (COnstellation of small Satellites for Mediterranean basin Observation), in the intensity mode, isolated and/or combined with textural information, to thematic characterization of land use/land cover in the Humaitá, Amazonas State region. The methodology used includes: analysis of the dual images obtained during two subsequent acquisitions, in order to explore the potential of the dataset as a quad-pol intensity; extraction of textural attributes from the co-occurrence matrix (Gray Level Co-occurrence Matrix) and subsequent contextual classification; statistical assessment of the thematic performance of the intensity and textural images, isolated and in polarized groups. Within the results achieved, the group formed only by the intensity images presented a better performance if compared to those containing the textural attributes. In this discrimination, the classes involved were forest, alluvial forest, reforestation, savannah, pasture and burned areas, yielding 66% overall accuracy and a Kappa value of 0.55. The results showed that X band images, from COSMO-SkyMed, StripMap mode (Ping-Pong), multi-polarized, presents a moderate potential to characterize and monitor the dynamics of land use/land land cover in the Brazilian Amazon.

O propósito deste trabalho é ajustar um modelo de regressão múltipla em função de atributos de imagens de radar polarimétrico, para estimativa da variável morfológica "volume da haste" de macrófitas encontradas na planície de inundação da Amazônia, no Lago Grande de Monte Alegre (Pará - Brasil). Com esta estimativa, pretende-se avaliar o potencial dos dados polarimétricos do sensor ALOS/PALSAR, destacando a importância da informação de fase das imagens de radar. Para este estudo, foram coletados dados de campo em época próxima à aquisição do dado de radar. Variáveis morfológicas, como altura e diâmetro da haste emergente, de três espécies de macrófitas foram medidas em campo e usadas para derivar o "volume da haste", o qual foi modelado usando atributos da imagem de radar. Dois atributos da decomposição de Freeman-Durden, dois de Touzi e um de Pope apresentaram melhor desempenho na modelagem. Apesar do modelo não ter obtido um elevado coeficiente de determinação (44%), ele apresentou boa capacidade preditiva, já que todos os elementos de validação caíram dentro do intervalo de predição de 95% de confiança. Dentre as cinco variáveis independentes do modelo, quatro foram geradas a partir da informação de fase das imagens, o que reforça a importância dessa informação.

This work aims at modelling the morphological variable steam-volume of the macrophyte species as a function of the attributes derived from the ALOS/PALSAR polarimetric data using multiple regression technique. The study was carried out at Monte Alegre Lake, in the Amazon floodplain area, Pará State, Brazil. The modeled variable steam-volume was evaluated and the contribution of the phase information from the radar data was highlighted. The fieldwork was performed almost simultaneously to the radar acquisition. Macrophyte morphological variables were measured in the field and used to derive the stem-volume model regarding the attributes generated from the radar data. Although the adjusted coefficient of determination was not high ( 44%), the presented predictive ability and all validation elements were expected with 95% of confidence. Among the five independent variables of the model, four were generated from the phase information, which brings about this reliable information.