La distribución G0A en el modelado y análisis de imágenes de radar de apertura sintética

Los datos provenientes de un sistema de iluminación por radiación coherente, como lo son los datos de radar de apertura sintética - SAR (Synthetic Aperture Radar), pueden modelarse con el modelo multiplicativo. Este modelo es muy conveniente para explicar las características estadísticas de estos da...

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Detalles Bibliográficos
Autor principal: Mejail, Marta Estela
Formato: Tesis Doctoral
Lenguaje:Español
Publicado: 1999
Acceso en línea:https://hdl.handle.net/20.500.12110/tesis_n3188_Mejail
Aporte de:
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spelling todo:tesis_n3188_Mejail2023-10-03T12:37:24Z La distribución G0A en el modelado y análisis de imágenes de radar de apertura sintética Mejail, Marta Estela Los datos provenientes de un sistema de iluminación por radiación coherente, como lo son los datos de radar de apertura sintética - SAR (Synthetic Aperture Radar), pueden modelarse con el modelo multiplicativo. Este modelo es muy conveniente para explicar las características estadísticas de estos datos. El retorno multilook en formato amplitud se modela como una variable aleatoria que es el producto de otras dos variables aleatorias independientes. Estas variables aleatorias corresponden al backscatter y al ruido speckle. El modelo para el segundo, para el formato aquí considerado, es universalmente aceptado como la distribución Raiz Cuadrada de Gamma. Por otro lado, el modelo a utilizar para el backscatter solamente dependerá, idealmente, de algunos parámetros que representarán la información disponible a cerca de la rugosidad y de la textura de la imagen. Se pueden utilizar diferentes distribuciones para modelar el backscatter. Esta elección dependerá del grado de homogeneidad presente en las imágenes. Las distribuciones K han sido muy utilizadas para modelar datos que han sido generados por un sistema de iluminación coherente, en particular para imágenes SAR . El modelo multiplicativo clásico postula que el retorno en amplitud de áreas no homogéneas obedece un tipo de distribución K llamado KA. Si el área es homogénea la distribución Γ½ modelará bien los datos y, por ser ésta un caso particular de la anterior, se preserva la validez del modelo KA. Sin embargo, las distribuciones KA no modelan bien los datos provenientes de áreas muy heterogéneas. Se ha propuesto el uso de las llamadas distribuciones Gº, para el modelado de áreas extremamente heterogéneas. En este trabajo se estudia la factibilidad de substituir la distribución KA por la distribución GºA en el ajuste de datos. Con este fin se propondrá una aproximación entre ambas distribuciones. Se verificará que la aproximación de la distribución KA por la distribución GºA tiene sentido práctico, concluyendo que se debe adoptar como verdadero modelo a la distribución GºA. Fil: Mejail, Marta Estela. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales; Argentina. 1999 Tesis Doctoral PDF Español info:eu-repo/semantics/openAccess https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/2.5/ar https://hdl.handle.net/20.500.12110/tesis_n3188_Mejail
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