Extração de informações da cena urbana combinando imagens radarsat-2 e geoeye

Abstract

Resumo: Neste trabalho foi analisada a contribuição da fusão de uma imagem RADARSAT-2 com uma imagem do sensor GEOEYE na discriminação de elementos de uma cena urbana. Os sensores radar produzem imagens que precisam passar por uma série de processamentos para se tornarem um produto cartográfico confiável, entre eles a filtragem e a correção geométrica, uma vez que a tomada da imagem é feita lateralmente. A vantagem dessa imagem é que sua tomada independe das condições atmosféricas e a resolução espacial nominal no modo ultrafino é de 3 metros. Já as imagens multiespectrais, mesmo sendo de alta resolução, não permitem identificar todos os elementos que compõe uma cena urbana. A banda do infravermelho médio, por exemplo, poderiam auxiliar essa identificação, mas, normalmente não é adquirida com mesma resolução. O objetivo geral deste trabalho foi discriminar elementos da cena urbana utilizando a combinação de informações obtidas de imagem óptica e de radar. Para tanto foi verificado se o modelo de transformação projetiva é adequado para a correção geométrica da imagem radar, foi analisado o efeito dos filtros para redução do speckle na imagem radar e verificou-se também qual a contribuição da imagem radar para a identificação de elementos, como telhados de fibrocimento, barro ou metal, presentes na cena urbana.

Abstract: In this work we analyzed the contribution of fusion of a RADARSAT-2 with a GeoEye image to discriminate elements of an urban scene. The radar sensors produce images that need a series of processing procedures to become a reliable map, including filtering and geometric correction, once the taking of the image is made laterally. The advantage of this image is that the image taken independent on atmospheric conditions and the nominal spatial resolution on ultra fine mode is 3 meters. Multispectral images, even though high resolution, do not identify all the elements that make up an urban scene. The mid-infrared band, for example, could help this identification, but, it is not normally acquired with same resolution. The aim of this study was to discriminate elements of the urban scene using a combination of information obtained from optical and radar image. Therefore it was verified the projective transformation model is suitable for the geometric correction of the picture, we analyzed the effect of filters to reduce speckle in the radar image and there is also the contribution of the radar image for identifying elements, as roofing cement, clay or metal, present in the urban scene.

Abstract: In this work we analyzed the contribution of fusion of a RADARSAT-2 with a GeoEyeimage to discriminate elements of an urban scene. The radar sensors produceimages that need a series of processing procedures to become a reliable map,including filtering and geometric correction, once the taking of the image is madelaterally. The advantage of this image is that the image taken independent onatmospheric conditions and the nominal spatial resolution on ultra fine mode is 3meters. Multispectral images, even though high resolution, do not identify all theelements that make up an urban scene. The mid-infrared band, for example, couldhelp this identification, but, it is not normally acquired with same resolution. The aimof this study was to discriminate elements of the urban scene using a combination ofinformation obtained from optical and radar image. Therefore it was verified theprojective transformation model is suitable for the geometric correction of the picture,we analyzed the effect of filters to reduce speckle in the radar image and there isalso the contribution of the radar image for identifying elements, as roofing cement,clay or metal, present in the urban scene.