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Sistemas de Radar

O que é radar?

  • O termo Radar ("Radio Detection And Ranging") tem sido utilizado de forma genérica para classificar os sistemas que operam na faixa de freqüência de microondas e foram utilizados inicialmente para fins militares durante a Segunda Guerra Mundial e posteriormente para fins civis a partir da década de 70.
Por quê se utiliza radar?

  • Porque a região espectral de operação permite a alta transmissão das ondas eletromagnéticas na atmosfera independente da iluminação solar, mesmo quando a atmosfera se apresenta nublada ou durante precipitações, podendo assim gerar imagens sob as condições mais adversas. A transmissão das ondas eletromagnéticas por um meio é diretamente proporcional ao comprimento de onda, desta forma quanto menor a freqüência do radar maior será a sua penetração.


    Percentual de transmissão através da atmosfera terrestre para uma porção do espectro eletromagnético.
    Fonte: Curlander et al. (1991), p.5.

  • A extensão da penetração depende da umidade, da densidade da vegetação, bem como do comprimento de onda. Assim comprimento de onda menores interagem com as camadas superficiais da vegetação e os comprimentos de onda mais longos com as camadas inferiores da vegetação, podendo em alguns casos, até mesmo interagir com o solo ou mesmo com o subsolo.


    Penetração de sinais de Radar em vegetação.
    Fonte: Ulaby et al. (1981a), p.4.

  • Enquanto que na faixa do espectro ótico a interação ocorre a nível de ressonância molecular na superfície de contato, em microondas a resposta é condicionada a geometria e as profundidades das grandezas dielétricas da superfície.
  • A combinação por sua vez de imagens por microondas e do espectro ótico permite uma maior compreensão dos alvos por inferir diferentes propriedades dos mesmos.
Quais sistemas de radar existem?

  • Os sistemas de radar podem ser agrupados em imageadores e não imageadores. Os imageadores compreendem os sistemas de antena rotatória, os radares de visada lateral de abertura real (SLAR) e os radares de visada lateral de abertura sintética (SAR). Entre os não imageadores destacam-se os escaterômetros, os espectrômetros e os altímetros.
  • SLAR-RAR (Radares de Visada Lateral de Abertura Real) foram os primeiros sistemas imageadores por microondas, os quais foram utilizados durante a II Guerra Mundial como auxiliares a bombardeiros noturnos.
  • O SLAR possui uma antena que ilumina lateralmente os alvos com um feixe que é amplo verticalmente e estreito horizontalmente. A varredura de geração da imagem é produzida pelo próprio movimento da aeronave durante a passagem sobre a área a ser recoberta. Este radar apresenta o inconveniente de possuir a resolução azimutal diretamente proporcional à distância entre a antena e o alvo imageado, e inversamente proporcional ao comprimento de onda da antena utilizada no imageamento. Desta forma, para se obter uma melhor resolução azimutal, ou se diminuía a distância entre o radar e o alvo, ou se aumentava o comprimento da antena.
  • O Radar de Abertura Sintética (SAR), desenvolvido na década de 50, resolve os problemas do SLAR, uma vez que a resolução azimutal deste sistema independe da distância entre o radar e o alvo. A utilização para uso civil iniciou-se na década de 70 , quando alguns programas foram realizados , utilizando-se imagens de radar a bordo de aeronaves.
  • A utilização de radar a nível orbital iniciou-se com o lançamento do SEASAT em 1978, e com base em seus dados, a NASA iniciou o Programa SIR ("Shuttle Imaging Radar"), que consistiria de uma série de vôos de curta duração. Dentro deste programa foram lançados o SIR-A e o SIR-B em 1981 e 1984 e o SIR-C em 1994. Missões mais longas iniciaram-se com o lançamento do ALMAZ-1 em 1981, ALMAZ-2 em 1991, ERS-1 em 1991 e JERS-1 em 1992, ERS-2 em 1995 e o RADARSAT em 1995.
Quais aplicações em ciências ambientais são possíveis?

  • Geologia:
    • Análise de estruturas geológicas (fraturas, falhas, dobras e foliações); litotipos, geomorfologia (relevo e solos) e hidrografia para pesquisa de recursos minerais;
    • Avaliação do potencial dos recursos hídricos superficiais e subterrâneos;
    • Identificação de áreas para prospeção mineral.
  • Agricultura:
    • Planejamento e monitorização agrícola;
    • Identificação, mapeamento e fiscalização de culturas agrícolas;
    • Determinação relativa da umidade de solos; eficiência de sistemas de irrigação.
  • Cartografia:
    • Levantamento planimétrico (escalas 1:20.000 a 1:50.000);
    • Levantamento altimétrico (interferometria).
  • Florestas:
    • Gerenciamento e planejamento de florestas;
    • Determinação de grandes classes de florestas;
    • Identificação da ação de determinadas doenças;
    • mapeamento de desflorestamento;
    • Identificação de áreas de corte seletivo;
    • Estimativa de biomassa.
  • Gelo e neve:
    • Mapeamento/classificação de gelo;
    • Monitoramento de degelo-inundações.
  • Hidrologia:
    • Gerenciamento e planejamento dos recursos hídricos;
    • Detecção de umidade do solo;
    • Interpretação de parâmetros hidrológicos: transmissividade, direção de fluxo, permeabilidade, vazão, etc;
  • Meio Ambiente:
    • Planejamento e monitorização ambiental;
    • Identificação, avaliação e monitorização de recursos hídricos e dos processos físicos do meio ambiente (assoreamentos, erosão, escorregamentos, etc);
    • Identificação e análise da degradação causadas por mineração, deposição de resíduos, ação antrópica etc;
    • Identificação, análise e monitorização de riscos ambientais.
  • Oceanografia:
    • Monitorização do estado do mar, correntes, frentes de vento;
    • Espectro de ondas para modelos numéricos de previsão;
    • Mapeamento de topografia submarina (condições específicas);
    • Poluição marinha causada por derrames de óleo e filmes;
    • Detecção de barcos - pesca ilegal;
    • Apoio para estabelecimento de rotas marítimas.
  • Uso da Terra:
    • Planejamento do uso da terra;
    • Classificação de solos;
    • Classificação do uso da terra;
    • Inventário, monitoramento ("change detection"), planejamento;
    • Padrões de irrigação/déficit hídrico;
    • Salinização de solos.
Como são geradas as imagens de radar?

  • A geometria básica de um sistema de imageamento por Radar de Abertura Sintética é mostrado abaixo. Nesse sistema, a plataforma (avião ou satélite) com o sensor SAR se desloca a uma velocidade V em relação ao solo, a uma altura H, apontando a antena lateralmente com um ângulo em relação ao nadir.


    Geometria do sistema SAR

  • A medida que a plataforma se desloca o transmissor envia pulsos de largura Tp a intervalos regulares de T segundos.


    Pulso transmitido

  • O pulso transmitido é modulado linearmente em freqüência (conhecido como "chirp"), com uma variação de freqüência entre um valor mínimo e um valor máximo . Esta variação de freqüência é conhecida como largura de banda do pulso, , e determina a resolução na direção perpendicular ao vôo (range). Para entender melhor o que ocorre em um sistema de imageamento SAR, utiliza-se como modelo o comportamento de um alvo pontual, desde a sua entrada até a saída do campo visual da antena. A figura abaixo mostra o imageamento de um ponto P, desde a sua entrada no campo visual da antena, no instante , até sua saída no instante . No intervalo de tempo o radar envia um certo número N de pulsos, dessa maneira coleta-se N amostras do eco do ponto P nesse intervalo. Estas amostras são armazenadas em algum dispositivo de memória. Durante o intervalo a plataforma SAR se desloca V. metros, que é conhecido como o comprimento da "Abertura Sintética".


    Intervalo da abertura sintética

  • O eco recebido de dada pulso enviado, sofre uma variação de freqüência devido a velocidade V da plataforma. Essa variação é conhecida como efeito Doppler. A variação de freqüência no intervalo te até ts é conhecida como largura de banda Doppler, BD.
  • As variações de freqüência Bp e BD influenciam diretamente nas resoluções de "range" e azimute respectivamente, quanto maiores, menores são as resoluções.
  • Os dados (ecos) adquiridos no sistema SAR necessitam de processamento para que seja gerada uma imagem correspondente a esses dados. No passado esse processamento era feito por sistema ótico, pouco flexível, impreciso e caro. Com o desenvolvimento de computadores cada vez mais rápidos, foi possível gerar imagens SAR digitais mais precisas, através de algoritmos apropriados.
  • Processamento "Multi-Look" consiste em dividir a abertura sintética em visadas (looks).


    Figura 5.6 - Exemplo de "multi-look", no. "looks"= 3.

  • A imagem final é composta pela média das imagens de cada "look", geradas separadamente. Assume-se que as imagens de cada "look" sejam estatisticamente independentes entre si. Esta técnica aumenta a relação sinal-ruído da imagem final, proporcional a raiz quadrada do número de "looks", diminuindo o efeito do ruído Speckle.
  • O processamento "multi-look" provoca uma degradação na resolução em azimute, uma vez que as imagens de cada "look" possuem uma largura de banda menor que a largura total BD, ou seja:

    onde "nl" é igual ao número de "looks".

  • A resolução em azimute nesse caso torna-se "nl" vezes menor que a imagem de apenas um "look".
Como é o formato de uma imagem SAR?

  • As imagens geradas de 1 "look" são fornecidas no formato "complexo", para que seja possível o conhecimento da fase de cada pixel da imagem. A figura mostra a representação do pixel no formato complexo, onde Uq e Ui são as componentes real e imaginária respectivamente, A é o módulo do número complexo representando a amplitude do pixel e a fase do pixel complexo. Em geral as componentes Uq e Ui são codificadas em 16 bits, fazendo com que um pixel complexo necessite de 32 bits para sua representação.


    Representação do pixel no formato complexo

  • As imagens "multi-look" normalmente são representas em imagens de Amplitute, ou seja:



  • As imagens de Amplitude são também conhecidas como imagens detectadas linearmente. Para esse tipo de imagens, em geral se utiliza um representação de 16 ou 8 bits por pixel.
  • As imagens também podem ser representadas em Intensidade, ou seja:



  • As imagens de Intensidades são de detecção quadrática e necessitam em geral de 32 bits para a representação de cada pixel.
Quais distorções radiométricas existem em imagens de radar?

  • A qualidade radiométrica do dado SAR é afetada por fatores inerentes ao instrumento, bem como à geometria de iluminação. As duas principais causas de distorções radiométricas que prejudicam a interpretação das imagens de radar são: o ruído "speckle" e o efeito do padrão da antena.
Quais distorções radiométricas existem em imagens de radar?

  • O Speckle é um ruído multiplicativo proporcional a intensidade do sinal recebido. O efeito visual deste ruído proporciona uma textura granulosa que pode dificultar a interpretação das imagens de radar, reduzindo a separabilidade entre os objetos da cena.
  • Existem dois métodos para se diminuir o ruído Speckle: a filtragem e o processamento "multi-look". Os filtros devem manter o valor médio do retorno do radar (backscatter), preservar as bordas presentes na imagem e as informações de textura.
  • O ruído Speckle está sempre associado a sistemas de imageamento coerente, tais como os obtidos por microondas, laser e ultra-sonografia. Considera-se que em uma célula de resolução de uma cena imageada, existam um número muito grande de elementos difusores, aleatoriamente distribuídos, de tal forma que esses elementos podem interferir uns aos outros construtivamente e destrutivamente, fazendo aparecer variações súbitas na intensidade da imagem, caracterizando o ruído Speckle.


    Célula de resolução e o "backscatter" resultante

  • Muitos filtros espaciais tem sido desenvolvidos para a redução do ruído Speckle e para o aumento da relação sinal-ruído, objetivando uma melhoria na separabilidade entre os alvos da superfície, com a mínima perda de informação.
    • Filtro de Frost [Frost-1982]: é um filtro convolucional linear, derivado da minimização do erro médio quadrático sobre o modelo multiplicativo do ruído. Neste filtro incorpora-se a dependência estatistica do sinal original, uma vez que se supõe uma função de correlação espacial exponencial entre pixels. É um filtro adaptativo que preserva a estrutura de bordas.
    • Filtro de Lee [Lee-1981]: adota um modelo multiplicativo para o ruído e obedece o critério de "local linear minimum mean square error". Local, porque utiliza estatísticas locais do pixel a ser filtrado, admitindo a não estacionaridade da média e da variância do sinal. É um filtro linear porque realiza uma linearização por expansão em série de Taylor da multiplicação do sinal e o ruído em torno da média, utilizando apenas os termos lineares. O resultado da linearização transforma o modelo multiplicativo do ruído em aditivo, ou seja, o ruído e o sinal tornam-se independentes; e, finalmente, "minimum mean square error", porque minimiza o erro médio quadrático através do filtro de Wiener (filtro baseado no critério de mínimo erro médio quadrático) . O filtro de Lee é um filtro adaptativo e geral.
    • Filtro de Kuan/Nathan [Kuan et al.-1982]: adota o modelo multiplicativo. O procedimento é semelhante àquele de Lee, onde a estimação ponto a ponto é feita utilizando-se o filtro de Wiener. A diferença estre eles, entretanto, consiste no fato de que no filtro de Kuan/Nathan não se realiza nenhuma aproximação. É tambem um filtro adaptativo e geral.
  • A Figura 5.9 mostra a imagem original (ERS-1, 8 "looks") e as correspondentes imagens filtradas, utilizando os seguintes filtros: Filtro de média 5x5, Filtro de Frost adaptadivo, Filtro de mediana, Filtro de Lee fixo e Filtro de Kuan fixo (janela = 3).



    Imagem original (ERS-1, 8 "looks") e as correspondentes imagens filtradas, utilizando: Filtro de média 5x5, Filtro de Frost adaptativo, Filtro de mediana, Filtro de Lee fixo e Filtro de Kuan fixo (janela = 3).

  • Medidas quantitativas realizadas nos filtros testados, mostraram que os filtros de Lee, Kuan, Frost e de Média preservam o valor médio da imagem. Os filtros não específicos para ruído Speckle, Média e Mediana, apresentam uma considerável redução no desvio padrão, implicando em uma grande perda de informação (perda de resolução). O filtro de Frost apresentou a máxima preservação de textura e uma menor perda de informação.
  • A utilização de um determinado filtro é dependente da aplicação desejada. Para uma determinada aplicação, se o fator mais importante for:
    • Relação sinal-ruído - Filtro de Média.
    • Mínima perda de resolução - Filtro de Frost.
    • Relação sinal-ruído e mínima perda de resolução - Filtro de Frost.
O que é e como corrigir o efeito do padrão de antena?

  • As variações de baixa freqüência no brilho das imagens na direção de "range" são causados pela perda de potência relacionada com a geometria de visada lateral, que decai com no caso das imagens SAR, onde R é a distância entre a antena e um dado ponto na imagem.
  • Esse problema é mais acentuado em imagens adquiridas por avião, pois a razão entre o Rmin (inicio da faixa imageada) e Rmax (fim da faixa) é bem menor em relação das imagens adquiridas por satélites, onde a razão é praticamente 1.


    Variação do "range" para aeronave e satélite

  • Esta perda de potência é corrigida no instante da aquisição de cada pulso, através do STC (Sensitivity Time Control) , visando a correção do decaimento da potência. Devido a imperfeição no sistema STC ou outras perturbações da eletrônica do radar (variação do ganho do amplificador durante o tempo de aquisição do eco), mecânicas ou elétrica, a correção não é perfeita, permanecendo alguma variação residual.
  • O algoritmo para correção do padrão de antena consiste em gerar um Padrão através da média das colunas da imagem. A média das colunas devem ser tomadas em regiões (janelas) tão homogêneas quanto possíveis. Deve-se garantir que exista a média em toda a direção de "range".
  • O Padrão obtido através da média das colunas deve ser filtrado (ajustado) para que se obtenha somente as variações de baixa freqüência.
  • Dois métodos podem ser utilizados na filtragem (ajuste). O primeiro método é o da média móvel, que consiste em filtrar o Padrão através de um filtro de média, onde o número de pontos da média é definido pelo tamanho da janela da interface. O segundo método é o ajuste por polinômio, onde o grau do polinômio é selecionado através da interface.
  • Após a filtragem do Padrão, a imagem pode ser corrigida. Um dos métodos de correção é o multiplicativo, que consiste em multiplicar o valor do pixel sendo processado, V(i,j), por um fator dado pela razão entre o valor médio do Padrão, P e o valor do Padrão ajustado, P(j), ou seja:



    onde j é o índice de coluna da imagem (direção de "range").

    A Figura 5.11 apresenta.


    (a)


    (b)

    Imagem original (a) (imagem do sistema SAR-580 do Rio Tapajós obtida durante a missão SAREX-1992), e a corrigida (b).


    Padrão original com flutuações de alta freqüência e ajustado (polinômio de grau 8) para retirar as flutuações.
Quais distorções geométricas estão presentes em imagens de radar?

  • As distorções geométricas são induzidas pela variação da elevação na superfície ou pela mudança de atitude da plataforma (velocidade, direção e altitude). A variação da elevação na superfície resulta em distorções conhecidas como encurtamento de rampa (foreshortening), inversão (layover) e sombra.
  • O "layover" acontece quando o topo de um alvo é imageado antes da base, causando inversão do terreno, com as partes altas mapeadas como baixas e vice-versa. Este efeito é sempre mais intenso quando se tem ângulos de incidência pequenos, como é o caso de sistemas orbitais em geral.

    Imagem com efeito "layover", caracterizado pelas faixas de cor branca.

  • O "foreshortening" ocorre quando a área imageada possui relevo pronunciado. Neste caso as encostas voltadas para o nadir apresentam-se mais curtas.
         



  • As correções destes efeitos requerem processamento adicionais, pois necessitam da informação do Modelo Numérico de Terreno (MNT).
O que é a conversão Slant to Ground Range?

  • É necessária devido a visada lateral do radar. A visada lateral faz com que a imagem obtida tenha uma projeção inclinada em relação ao solo provocando uma compressão da imagem. Esta compressão varia ao longo da faixa imageada, quanto mais próximo os pixels da imagem estiverem do nadir, mais comprimidos estes serão. A conversão da imagem da projeção inclinada para a projeção no solo é chamada de conversão "slant to ground range".
  • A imagem "slant" (na projeção inclinada) esta relacionada com o modo de aquisição em radares de visada lateral.


    Amostragem do eco recebido a intervalos Ta

  • O processo de amostragem faz com que a informação contida em cada intervalo Ta, não tenha a mesma área para as amostras situadas no "range" próximo em relação as do "range" distante, devido a variação do ângulo de incidência .


    Imagem em "Slant" e "Ground Range"

  • A imagem formada é chamada de "inclinada" ou em "slant range". Essa imagem possui uma distorção geométrica, pois as amostras SR igualmente espaçadas na faixa imageada não são igualmente espaçados no chão, GR. Para que a imagem possa ser registrada e geocodificada, as amostras no chão devem ser igualmente espaçadas, para tanto necessita-se converter a imagem de "slant" para "ground range".
  • A conversão consiste em projetar as amostras (pixels) no chão e depois reamostrá-las com um espaçamento uniforme. Para se fazer a conversão são utilizados parâmetros referentes a geometria do SAR como a altura do vôo, distância mínima (distância entre o sensor e o primeiro pixel), tempo mínimo (tempo registrado entre o sensor e o primeiro pixel). Estes parâmetros em geral estão presentes no cabeçalho da imagem selecionada. Caso não estejam, devem-se preencher os campos da altura e da distância inclinada mínima ou do ângulo de incidência mínimo ou do tempo mínimo. Qualquer um dos três últimos parâmetros é suficiente para a conversão.
  • Outra informação que deve ser considerada é a posição do imageamento do lado esquerdo ou direito, que pode ser identificado através de sombras na imagem provocada pela visada lateral do SAR.
  • Para reamostrar a imagem inclinada a fim de se obter uma amostragem uniforme no solo, podem ser utilizadas três tipos de interpoladores, ou seja:
    • Vizinho mais próximo - Este interpolador deve ser usado quando se deseja manter os valores dos níveis de cinza da imagem sem gerar valores intermediários, este interpolador preserva as estatísticas da imagem.
    • Linear - interpola através de uma reta.
    • Cúbico - interpola através de uma parábola.
  • A relação entre a resolução em "slant range", , e em "ground range", , depende do ângulo de incidência , da seguinte forma:


  • A conversão ideal é aquela que leva em conta o modelo numérico do terreno (MNT), possibilitando a correção das distorções provocada pelos efeitos de inversão (layover), sombra e encurtamento.
  • Em geral, nem sempre o MNT correspondente a imagem é disponível. Imagens obtidas por plataformas aerotransportadas, de regiões não montanhosas, são em geral convertidas para "ground range" supondo-se a terra plana. Nesse tipo de imagem o ângulo de incidência é alto devido a baixa altitude da plataforma, com isso, o efeito "layover" praticamente não existe, existindo apenas o problema de sombra se a região for montanhosa.

    A Figura 5.17 mostra uma imagem em "slant range" (a) do Rio Tapajós obtida pelo sistema SAR-580 durante a missão SAREX (1992), e sua correspondente em "ground range" (b). Nota-se que o lado direito da imagem (a),"range" próximo, esta mais comprimido que a da imagem (b), devido a amostragem não uniforme do terreno.

     (a)
    ("range" distante) -------------------- ("range" próximo)

     (b)
    Imagem em "slant range" (a) do Rio Tapajós obtida pelo sistema SAR-580 durante a missão SAREX (1992), e sua correspondente em "ground range" (b).

  • Nota-se que o lado direito da imagem (a),"range" próximo, esta mais comprimido que a da imagem (b), devido a amostragem não uniforme do terreno.

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