Detecção de bordas em imagens de sensoriamento remoto com base em séries temporais: uma abordagem utilizando markov-switiching GARCH

Abstract

A resolução de problemas de sensoriamento remoto (SR) é crucial para o progresso de qualquer sociedade. O radar de abertura sintética (synthetic aperture radar - SAR) é considerado uma ferramenta promissora para a resolução de problemas de geoprocessamento, uma vez que pode ser utilizado em diferentes condições meteorológicas e fornece imagens com elevada resolução espacial. Por outro lado, as imagens SAR estão sujeitas a fortes interferências, o chamado efeito speckle, o que requer a utilização de métodos de processamento adaptados, tais como técnicas refinadas de detecção de borda. Neste trabalho, apresentamos um método inovador para a detecção de fronteiras em imagens SAR utilizando a análise de séries temporais numa abordagem baseada em modelos GARCH de mudança de estado Markoviana. O nosso objetivo é um duplo avanço: Explorar como a mudança na volatilidade por detrás dos dados de intensidade SAR pode melhorar a precisão na detecção de fronteiras e propor um método com um custo computacional inferior ao da literatura SAR. Efetuamos experimentos simulados para verificar a precisão do nosso método utilizando realizações de séries temporais do processo GARCH(1,1) com uma transição de Markov entre dois estados diferentes. Além disso, é feita uma aplicação a imagens SAR reais da região próxima à costa de Japaratinga, AL. Os resultados das experimentos simulados e reais mostram que nossas propostas podem ser muito úteis para a detecção de limites em imagens SAR.