Estudio de la información aportada por las imágenes radar ERS-1.SAR.PRI a las TM para la identificación de cuItivos

A. Lobo, O.Chic, A. Casterad y L. Solé

RESUMEN

La riqueza textural de las imágenes radar puede ser una valiosa ayuda para la identificación de cultivos, normalmente llevada a cabo mediante imágenes de sensores ópticos como el 1M. Se ha rea1iz200 un estudio de la información añadida por la imagen SAR.PRI al conjunto multiespectral TM a partir del análisis de las componentes principales de una escena de superficie agraria de Aragón. La terrera componente principal es prácticamente igual a la imagen radar, y representa un 14% del total de la variabilidad del conjunto de imágenes TM/SAR, un va1or similar al de la segunda componente princi-pal, dominada por el infrarrojo cercano. Asimismo, la correlación de la imagen SAR con las bandas TM es muy baja, indicando una aportación de información potencialmente original. Esta baja correlación no es causada ni por una relación no lineal ni por el speckle del radar. La evaluación de la relevancia de esta información aportada por el radar en el caso concreto de la discriminación de cultivos se lleva a cabo actualmente. Con este fin se ha procedido a segmentar la imagen TM y nos proponemos añadir estadísticos calculados a partir de la imagen SAR a 1os calculados a partir de las bandas TM en un proceso de análisis discriminante de las facetas resultantes de la segmentación. Espe-ramos aumentar la significación del análisis discriminante y la calidad de la cartografía derivada de éste gracias a la información textural aportada por el SAR.
PALABRAS CLAVE: Teledetección multisensorial, sinergia TM-SAR, análisis de componentes principales, segmentación.

ABSTRACT

Radar images may improve discrimination of crops done with remotely-sensed optical imagery. We have conducted an evaluation of the information added by a SAR.PRI image to a TM multispectral image over an agricultural scene in Aragon (Spain). A Principal Component Analysis of the multisenso-rial set shows that the 3rd Principal Component is almost identical to the SAR image and represents a 14 % of the total variance. This value is similar to the one of the 2ond Principal Component, domi-nated by the TM near infrared band. Correlation between the SAR image and the TM bands is very low, which indicates original information. This low correlation is not due to non-lineal relationships nor to the presence of speckle in the SAR image. We are currently evaluating wether this unique information contained by the radar image is of real use in terms of discrimination of agricultural fields. For this, we have segmented the TM image and we will include radar statistics along with TM statistics in the discriminant analysis of the facets.
KEY WORDS: Multisensorial remote sensing, synergie TM-SAR, principal component analysis, segmentation

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