@inproceedings{Rafael2008Imagensb,
title = {Detec\c{c}\~{a}o de Alvos na Superf\'{i}cie do Mar em Imagens SAR Orbitais \textendash \'{A}rea: Rio de Janeiro},
author = {Rafael L Paes and Jo\~{a}o A Lorenzzetti and Douglas F M Gherardi},
url = {https://www.sige.ita.br/edicoes-anteriores/2008/st/9_1.pdf},
year = {2008},
date = {2008-01-01},
booktitle = {Simp\'{o}sio de Aplica\c{c}\~{o}es Operacionais em \'{A}reas de Defesa 2008 (SIGE2008)},
abstract = {O Brasil possui uma extensa \'{a}rea jurisdicional oce\^{a}nica denominada de Amaz\^{o}nia Azul. As dificuldades de realizar tais tarefas apenas com meios aeronavais remetem \`{a} busca por m\'{e}todos operacionais mais eficientes. Para a detec\c{c}\~{a}o autom\'{a}tica dos alvos, optou-se pelo uso do detector Constant False Alarm Rate (CFAR). Verificou-se a autocorrela\c{c}\~{a}o espacial em range e em azimute. Estimou-se o N\'{u}mero Equivalente de Looks pelo m\'{e}todo dos momentos. Atrav\'{e}s do teste fun\c{c}\~{o}es probabilidade densidade (pdf) aderiram-se melhor aos dados amostrados no near, middle e far range das imagens utilizadas. Todavia, como passo inicial da pesquisa, as primeiras detec\c{c}\~{o}es utilizaram a distribui\c{c}\~{a}o gaussiana, cuja finalidade foi obter par\^{a}metros para futuras compara\c{c}\~{o}es com outros tipos de pdf. Por fim, utilizou-se o detector CFAR conforme duas diferentes metodologias presentes na literatura. Palavras-chaves Imagens SAR, CFAR, sensoriamento remoto, detec\c{c}\~{a}o de alvos.},
keywords = {CFAR, detec\c{c}\~{a}o de alvos, Imagens SAR, sensoriamento remoto},
pubstate = {published},
tppubtype = {inproceedings}
}
