Modelo de regressão aplicado à dados de radar de abertura sintética

Abstract

O Radar de Abertura Sintética (SAR) é uma ferramenta essencial para o sensoriamento remoto. Uma abordagem interessante para imagens SAR é o modelo multiplicativo, que considera o produto entre retroespalhamento do terreno e o efeito do ruído speckle na imagem SAR. É usual que esse modelo multiplicativo tenha como suposição a distribuição gama para o ruído speckle, porém, a metodologia de análise de variância para imagens proposta por Ludwig & Kurz (1997) aborda o tema supondo normalidade dos erros. Neste trabalho, relacionamos a família de distribuição log-simétrica proposta por Vanegas & Paula (2015) com o modelo multiplicativo de imagens SAR e abordamos a modelagem como um problema de análise de variância. Essa mudança distribucional é crucial para os atributos dessas imagens, já que a distribuição gaussiana não é adequada, para intensidade e amplitude ambas positivas.