Herrera Escorcia, José LuisParra Garzón, Juan Carlos2022-11-232022-11-232022-04-07http://hdl.handle.net/11349/30502La constante investigación y desarrollo que la comunidad científica ha hecho para desarrollar algoritmos que permitan obtener información polarimétrica de objetivos captados con imágenes SAR, se ha convertido en una herramienta útil en la obtención de información de coberturas de la tierra; es así como en esta investigación, se ha utilizado una imagen del programa RADARSAT 2 completamente polarizada (Quad Pol) tomada el 1 de septiembre de 2008, ubicada en la sabana de Bogotá, la que se procesó con el programa CATALYST Profesional, antes PCIGeomatics, con el objeto de determinar las características o firmas polarimétricas de coberturas terrestres obtenidas con la metodología CORINE Land Cover (tejido urbano continuo, cultivos anuales o transitorios, cultivos confinados, pastos limpios, bosque natural denso, bosque plantado, herbazal denso, arbustal denso y aguas continentales). Para ello, se aplicaron procesos de filtrado de la imagen SAR para reducir el ruido o speckle, como el filtro de Lee 5 X 5 y BoxCar 3 X 3, además se ejecutaron los siguientes algoritmos de descomposición polarimétrica: Krogager, Cloude & Pottier (Entropy, alpha, beta, and anisotropy), Freeman & Durden, PHDW, Touzi y Van Zyl, así como algoritmos de transformación de matrices: C4R6C y C3R3C. A las capas resultado se les realizó un análisis visual con el objeto de inferir características particulares y relevantes como (intensidad, textura, compacidad, forma) para cada tipo de cobertura terrestre, posteriormente dichas capas resultado se intentaron desplegar en el módulo SAR Polarimetry Target Analysis – SPTA por su sigla en inglés-, no obstante, solo los dos archivos con filtro y los dos archivos de transformación de matrices se lograron desplegar y analizar debido a que son totalmente polarizadas. A partir de estas cuatro capas, se obtuvieron características polarimétricas de las coberturas de la tierra, antes mencionadas, por los métodos de co-polarización, Cloude & Pottier (H/A/α/β) y Freeman & Durden. Por último, se realizó la clasificación supervisada a través de análisis de objetos por los métodos de Máquinas de Soporte Vectorial – VSM, por su sigla en inglés- y Bosques Aleatorios – RF, por su sigla en inglés- sobre las imágenes SAR con descomposición de Krogager, Freeman & Durden y PHDW, obteniendo coeficientes Kappa de 0.634, 0.600 y 0.637 respectivamente, los que entran en el rango de clasificación de calidad muy buena.The constant research and development carried out by the scientific community to develop algorithms to obtain polarimetric information from targets captured with SAR imagery has become a useful tool for obtaining information on land cover; thus, in this research, a fully polarized image of the RADARSAT 2 programme (Quad Pol) taken on 1st September 2008 was used, located on the Bogota, which was processed with the CATALYST Professional program, formerly PCIGeomatics, in order to determine the characteristics or polarimetric signatures of land cover obtained with the CORINE Land Cover methodology (continuous urban fabric, annual or transient crops, confined crops, clean pastures, dense natural forest, planted forest, dense grassland, dense shrubland and inland waters). For this purpose, SAR image filtering processes were performed to reduce noise or speckle, such as the Lee filter 5 X 5 and BoxCar 3 X 3, and the following polarimetric decomposition algorithms were applied: Krogager, Cloude & Pottier (Entropy, alpha, beta, and anisotropy), Freeman & Durden, PHDW, Touzi and Van Zyl, as well as matrix transformation algorithms: C4R6C and C3R3C. The result layers were visually analyzed in order to infer particular characteristics and relevant as (intensity, texture, compactness, shape) for each type of land cover. Subsequently, these result layers were deployed in the SAR Polarimetry Target Analysis (SPTA) module. However, only the two filtered files and two matrix transformation files could be deployed and analyzed due to that they are totally polarized. From these four layers, polarimetric characteristics of the above-mentioned land cover were obtained by the co-polarization methods, Cloude & Pottier (H/A/α/β) and Freeman & Durden. Finally, the supervised classification was carried out through object analysis by the methods of Vector Support Machines (VSM) and Random Forests (RF) on SAR images with decomposition of Krogager, Freeman & Durden and PHDW, obtaining Kappa coefficients of 0. 634, 0. 600 and 0. 637 respectively, those that fall into the very good quality classification range.pdfspaAtribución-NoComercial-SinDerivadas 2.5 Colombiahttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/2.5/co/PolarimetríaRadarFiltrosRuidoSARMáquina de soporte vectorialmasterThesisMaestría en Ciencias de la Información y las Comunicaciones - Tesis y disertaciones académicasTelecomunicacionesTransmisión de imágenesPolarimetríaMedidas con valores vectorialesTeledetecciónCobertura geográficaOpenAccessPolarimetryRadarFilterSpeckleSARVector support machine