| Summary: | Imagens de Radar de Abertura Sintética SAR vêm sendo analisadas com a perspectiva de se tornarem uma importante alternativa para o levantamento de informações para estudos e análises do cenário agrícola em regiões com intensa cobertura de nuvens. O Sistema de Vigilância da Amazônia e o Centro Gestor e Operacional do Sistema de Proteção da Amazônia SIVAM/CENSIPAM possuem três sensores aerotransportados SAR-R99B que adquirem imagens polarimétricas em banda L e imagens interferométricas em banda X. Além disso, uma cooperação técnico-cientifica entre o Brasil e a Alemanha por meio do INPE e da DLR, respectivamente, foi estabelecida para avaliar a possibilidade de construção de um SAR polarimétrico orbital em banda L. A missão para desenvolvimento do SAR orbital denomina-se Multi-APplication Purpose SAR MAPSAR. O objetivo do presente trabalho foi avaliar as imagens polarimétricas do SAR-R99B e as imagens multipolarizadas (VV, HV e HH) simuladas do MAPSAR, ambas em banda L, para distinguir culturas agrícolas. Assim, imagens aerotransportadas do SAR-R99B foram adquiridas em uma área de intensa atividade agrícola no oeste do estado da Bahia. Devido às especificações seguidas no imageamento e similaridade dos dados, foi possível geraram-se imagens simuladas do MAPSAR a partir das imagens do SAR-R99B. Devido à época de aquisição das imagens, as culturas agrícolas analisadas foram algodão, café e pastagem. Análises gráficas e análises de agrupamento foram utilizadas para avaliar a distinção entre estas culturas. Um classificador polarimétrico, desenvolvido para imagens SAR, que utiliza os algoritmos de Máxima Verossimilhança (Maxver) e de Modas Condicionais Interativas (ICM) também foi utilizado para analisar as imagens do SAR-R99B. As análises foram realizadas para polarizações individuais e para combinações de duas e de três polarizações. Para o processo de classificação, utilizaram-se também imagens complexas representadas na forma de matriz de covariância. Os resultados obtidos mostraram que as imagens do SAR-R99B e as imagens simuladas do MAPSAR possuem potencial para a distinção de culturas agrícolas e são ferramentas úteis para tal finalidade. Campos de algodão, café e pastagem foram distinguidos com precisão satisfatória ao utilizar estas imagens, especialmente quando as multipolarizações foram consideradas. No geral, para os dois tipos de imagens, as combinações de duas polarizações propiciaram melhores resultados quando comparadas às polarizações individuais e as combinações de três polarizações propiciaram melhores resultados que as combinações de duas polarizações, evidenciando que as imagens multipolarizadas fornecem informações úteis e adicionais para a distinção de culturas agrícolas. Durante o processo de classificação, o classificador ICM mostrou-se mais eficiente que o classificador Maxver. As imagens complexas propiciaram as melhores classificações, evidenciando que a informação de fase da radiação retroespalhada fornece informações complementares e importantes para melhorar a distinção das culturas estudadas. === Synthetic Aperture Radar SAR images have been analyzed with the perspective to become an important alternative to acquire data in regions with intense cloud cover in order to obtain information about the agricultural scenario. The Amazon Surveillance System (SIVAM Sistema de Vigilância da Amazônia) and the Operational Managing Centre of Amazon Protection System (CENSIPAM - Centro Gestor e Operacional do Sistema de Proteção da Amazônia) have three SAR-R99B airborne sensors that acquire polarimetric images at L-band and interferometric images at X-band. Moreover, a technical-scientific cooperation between Brazil and Germany through INPE and DLR, respectively, was established to evaluate the feasibility of building a polarimetric orbital SAR in L-band. The mission to develop this orbital SAR is denominated Multi- Application Purpose SAR MAPSAR. The objective of the present work was to evaluate the polarimetric images of the SAR-R99B and the multipolarized (VV, HV and HH) simulated images of the MAPSAR both in L-band, to distinguish agricultural crops. Airborne SAR-R99B images were acquired in an intense cultivated agricultural region in the western part of Bahia State. Due to the specifications followed during image acquisition phase and data similarity, complementarily, simulated MAPSAR images were generated from the SAR-R99B images. Due to the time period of image acquisition, the analyzed crops were cotton, coffee and pasture. Graphical analysis and cluster analysis were applied to evaluate the distinction among these crops. A polarimetric classifier, developed for SAR images using the Maximum Likelihood (Maxver) and Iterated Conditional Modes (ICM) algorithms, was used to analyze the SAR-R99B images. The analyses were performed for the individual polarizations and for the combinations of two and three polarizations. During the classification process, complex images represented in the form of covariance matrix, were also used. The results showed that both simulated MAPSAR and SAR-R99B images present potential to distinguish agricultural crops and are useful tools for this purpose. Cotton, coffee and pasture fields were distinguished with satisfactory precision, especially for the multipolarized images. In general, for both types of images, the combinations of two polarizations provided better results when compared to individual polarizations and best results were achieved with the combinations of three polarizations which is clear evidence that multi-polarized images provide additional and useful information for crop discrimination. During the classification process, the ICM classifier showed to be more efficient than the Maxver classifier. The complex images provided the best classifications indicating that not only polarization is important to distinguish the analyzed crops but also the phase of the backscattered radiation.
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