Modifying the Yamaguchi Four-Component Decomposition Scattering Powers Using a Stochastic Distance

Model-based decompositions have gained considerable attention after the initial work of Freeman and Durden. This decomposition which assumes the target to be reflection symmetric was later relaxed in the Yamaguchi et al. decomposition with the addition of the helix parameter. Since then many decomposition have been proposed where either the scattering model was modified to fit the data or the coherency matrix representing the second order statistics of the full polarimetric data is rotated to fit the scattering model. In this paper we propose to modify the Yamaguchi four-component decomposition (Y4O) scattering powers using the concept of statistical information theory for matrices. In order to achieve this modification we propose a method to estimate the polarization orientation angle (OA) from full-polarimetric SAR images using the Hellinger distance. In this method, the OA is estimated by maximizing the Hellinger distance between the un-rotated and the rotated $T_{33}$ and the $T_{22}$ components of the coherency matrix $\mathbf{[T]}$. Then, the powers of the Yamaguchi four-component model-based decomposition (Y4O) are modified using the maximum relative stochastic distance between the $T_{33}$ and the $T_{22}$ components of the coherency matrix at the estimated OA. The results show that the overall double-bounce powers over rotated urban areas have significantly improved with the reduction of volume powers. The percentage of pixels with negative powers have also decreased from the Y4O decomposition. The proposed method is both qualitatively and quantitatively compared with the results obtained from the Y4O and the Y4R decompositions for a Radarsat-2 C-band San-Francisco dataset and an UAVSAR L-band Hayward dataset.Comment: Accepted for publication in IEEE J-STARS (IEEE Journal of Selected Topics in Applied Earth Observations and Remote Sensing

Automatic Delineation of Water Bodies in SAR Images with a Novel Stochastic Distance Approach

Coastal regions and surface waters are among the fundamental biological and social development resources worldwide. For this reason, it is essential to thoroughly monitor these regions to determine and characterize their geographical features and environmental health. These geographical regions, however, present several monitoring challenges when using remotely sensed imagery. Small water bodies tend to be surrounded by swamps, marshes, or vegetation, making accurate border detection difficult. Coastal waters, in turn, experience several phenomena due to winds, undercurrents, and waves, which also hamper the detection of environmental hazards like oil spills. In this work, we propose an automated segmentation algorithm that can be applied to these targets in airborne and spaceborne SAR images. The method is based on pointwise detection in fuzzy borders using a parameter estimation of the (Formula presented.) distribution, which has been successfully used in similar contexts. The underlying assumption is that the sought-for border separates regions with different textures, each having different distribution parameters. Then, stochastic distances can identify the most likely point where this parameter change occurs. A curve interpolation algorithm then estimates the actual contour of the body given the detected points. We assess the adequacy of eight stochastic distances that are mostly applied in the literature. We evaluate the performance of our method in terms of similarity between true and detected boundaries on simulated and actual SAR images, achieving promising results. The performance of our proposal is assessed by Hausdorff distance and Intersection over Union. In the case of synthetic data, the selection of the best stochastic distance depends on the parameters of the (Formula presented.) distribution. In contrast, the harmonic-mean and triangular distances produced the best results in detecting borders in three actual SAR images of lagoons. Finally, we present the results of our proposal applied to an image with oil spills using Bhattacharyya, Hellinger, and Jensen–Shannon distances.Fil: Rey, Andrea Alejandra. Universidad Tecnológica Nacional; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; ArgentinaFil: Revollo Sarmiento, Natalia Veronica. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Bahía Blanca. Instituto de Ciencias e Ingeniería de la Computación. Universidad Nacional del Sur. Departamento de Ciencias e Ingeniería de la Computación. Instituto de Ciencias e Ingeniería de la Computación; ArgentinaFil: Frery, Alejandro César. Victoria University Of Wellington; Nueva ZelandaFil: Delrieux, Claudio Augusto. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Bahía Blanca. Instituto de Ciencias e Ingeniería de la Computación. Universidad Nacional del Sur. Departamento de Ciencias e Ingeniería de la Computación. Instituto de Ciencias e Ingeniería de la Computación; Argentin

Evaluación del error en la detección de puntos de borde en imágenes SAR polarimétricas

El Radar de Apertura Sintética polarimétrico (PolSAR - Polarimentric Synthetic Aperture Radar) es ampliamente utilizado en teledetección porque permite capturar imágenes terrestres de alta resolución. La interpretación automática de imágenes PolSAR es una tarea muy difícil porque éstas contienen un gran volumen de información y además se encuentran contaminadas con ruido speckle. Las características de este ruido hacen necesario utilizar métodos estadísticos para el procesamiento digital de este tipo de imágenes. En esta línea de investigación se pretende evaluar el error que se comete al calcular las posiciones de los puntos de borde dentro de la imagen, utilizando la distribución Wishart compleja y experimentos de Montecarlo en imágenes PolSAR simuladas.Eje: Computación Gráfica, Imágenes y Visualización.Red de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI

Modelo mejorado para la estimación de puntos de borde en imágenes SAR polarimétricas

El Radar de Apertura Sintética polarimétrico es un tipo especial de radar ampliamente utilizado en teledetección, permite obtener imágenes de alta resolución a gran distancia. La interpretación automática de estas imágenes es una tarea difícil, contienen gran volumen de información y se encuentran contaminadas con ruido speckle no Gaussiano ni aditivo. Este ruido hace necesario utilizar métodos estadísticos para el procesamiento y análisis de estas imágenes. El modelo de distribución estadística más utilizado en este tipo de imágenes generadas a partir de datos multilook polarimétricos es la distribución Wishart compleja. El tiempo de procesamiento para estimar la “posición de los puntos de bordes (PPB)” es relevante y existen trabajos de investigación que analizan y comparan los tiempos de procesamiento de diferentes métodos de estimación de PPB. Este trabajo tiene por objetivo reducir el tiempo de procesamiento en la estimación de PPB. A tal efecto, se analizan técnicas de estimación de PPB que usan distribución Wishart compleja, máxima verosimilitud y distancias estocásticas. Aplicando el modelo de señal en tiempo discreto se obtienen se obtienen expresiones analíticas optimizadas para la estimación de la posición de los puntos de borde y se evalúan los tiempos de procesamiento mediante Montecarlo en imágenes simuladas.Red de Universidades con Carreras en Informátic

Polarimetric Synthetic Aperture Radar

This open access book focuses on the practical application of electromagnetic polarimetry principles in Earth remote sensing with an educational purpose. In the last decade, the operations from fully polarimetric synthetic aperture radar such as the Japanese ALOS/PalSAR, the Canadian Radarsat-2 and the German TerraSAR-X and their easy data access for scientific use have developed further the research and data applications at L,C and X band. As a consequence, the wider distribution of polarimetric data sets across the remote sensing community boosted activity and development in polarimetric SAR applications, also in view of future missions. Numerous experiments with real data from spaceborne platforms are shown, with the aim of giving an up-to-date and complete treatment of the unique benefits of fully polarimetric synthetic aperture radar data in five different domains: forest, agriculture, cryosphere, urban and oceans