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Título: Automated indexing and cataloging of multitemporal orbital sar images
Autor(es): Assis, José de Paula Rodrigues Neto
Orientador(es): Almeida, Tati de
Assunto: Indexação
Amazônia
Desmatamento
Imagens - processamento
Data de apresentação: 26-Abr-2019
Data de publicação: 23-Mar-2021
Referência: ASSIS, José de Paula Rodrigues Neto. Automated indexing and cataloging of multitemporal orbital sar images. 2019. 12 f. Trabalho de Conclusão de Curso (Especialização em Geoprocessamento Ambiental)—Universidade de Brasília, Brasília, 2019.
Abstract: This article describes a system for automatically indexing and cataloging multitemporal orbital synthetic aperture radar (SAR) images, such as those acquired by the COSMOSkyMed satellite constellation, so that they can be used for semiautomatic deforestation detection in the Brazilian Amazon Rainforest. This system is called SipamSAR. Brazilian Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE) has systems that aim to detect deforestation in the Amazon Rainforest: PRODES, DETER and DETER-B. These systems rely on optical imagery, which makes it difficult to observe features under cloud cover. SipamSAR improves on this by using SAR on C and X bands, which negates the impact of cloud coverage and makes it possible to watch for deforestation the entire year. The use of SAR images brings another set of challenges. In order to do automated change detection, images taken from the same ground location must have the same geometry, same orbit direction, same view side (right/left) , same beam. The system stores these attributes (among others) of all received images in a PostgreSQL/PostGIS database, which allow them to be used in a semi-automated change detection system. With this system, large sets of multitemporal data can be processed; changes in forest cover is detected much more accurately than with previous systems. The forest can be monitored year-round, and removal of areas as small as 0.5 ha can be detected.
Informações adicionais: Trabalho de Conclusão de Curso (especialização)—Universidade de Brasília, Instituto de Geociências, Curso de Especialização em Geoprocessamento Ambiental, 2019.
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