Neste trabalho, foi analisada a contribuição da imagem RADARSAT-2 na discriminação de elementos de uma cena urbana, quando fundida com uma imagem GeoEye. A vantagem da imagem-radar 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 discriminar todos os elementos que compõem uma cena urbana. O objetivo deste trabalho foi discriminar elementos da cena, utilizando a combinação de informações obtidas de imagem óptica e de radar, e também verificar se o modelo de transformação projetiva é adequado para a correção geométrica da imagem radar. Pretende-se, ainda, analisar o efeito dos filtros para redução do speckle na imagem e constatar a contribuição da imagem radar para a identificação de elementos presentes na cena. A transformação projetiva apresentou um resultado satisfatório na correção da imagem, apesar de o ângulo de visada ser lateral; os valores de resÃduos para os pontos de controle e verificação ficaram menores que 1 metro. Para tratar o speckle, verificou-se que o filtro estatÃstico de média com janela 5x5 foi o que permitiu sua eliminação com maior eficiência. Os resultados dos experimentos de classificação, utilizando árvore de decisão, apresentaram-se coerentes com a realidade da área de estudo. O melhor resultado foi verificado no experimento utilizando a imagem GeoEye segmentada, combinada com a imagem radar, uma vez que essa contribui para a caracterização de estruturas metálicas que apresentam alto fator de reflexão. Foi possÃvel comprovar a confiabilidade da técnica na visita de campo.
This research analyzed RADARSAT-2 image contribution to discriminate elements of an urban scene, when fused to a GeoEye image. The advantage of radar image is their independence from weather conditions and the nominal spatial resolution in ultrafine mode is 3 meters. The multispectral images, even high-resolution doesn’t discriminate all the elements that make up an urban scene. The main objective was to discriminate elements of the scene using the combination of information from optical imaging and radar and also check if the projective transformation model is suitable for geometric correction of the picture. Moreover, analyze the effect of filters to reduce speckle in the image and find the radar image contribution to identify elements present in the scene. The projective transformation
showed a satisfactory result in image correction, although the angle of sight was lateral, values of the control and check points were smaller than 1 meter. In order to treat speckle, the 5x5 window
statistical average filter was the one that allowed the removal of speckle with greater efficiency. The
results of classification experiments using decision tree were consistent to the reality of the study area. The best result was observed in the experiment using the GeoEye segmented image combined with
the radar one, as this contributes to metal structures characterization that has a high reflection factor. It was possible to prove the technical reliability through the field visit.
