Correção de viés para o modelo de regressão G0I : uma aplicação à extração de atributos em imagens SAR

Abstract

Os sistemas de radar de abertura sintética(Synthetic Aperture Radar - SAR) têm sido uma ferramenta bastante eficiente na resolução de problemas de sensoriamento re- moto. Tais sistemas apresentam diversas vantagens; tais como, eles podem operar inde- pendentemente das condições atmosféricas e produzir imagens com alta resolução espacial. Entretanto, as imagens SAR são contaminadas por um tipo de interferência denominada ruído speckle, dificultando assim a análise e o processamento delas. Assim, a proposta de técnicas estatísticas que considere o ruído speckle se torna uma importante etapa para usuários do sistema SAR, em particular, modelos de regressão. Vasconcelos (2018) propôs o modelo de regressão G0I (RG0I), indicando que ele tem uma grande importância na interpretação de imagens de intensidade SAR. É sabido da Teoria Assintótica de primeira ordem que o viés do estimador de máxima verossimilhança é de ordem O(n−1), podendo ser significativo para tamanhos de amostra pequenos ou moderados. Nesta dissertação, objetiva-se propor um estimador melhorado para os parâmetros de (RG0I) a partir da derivação do viés de segunda ordem proposto por Cox-Snell. Esta proposta encontra jus- tificação uma vez que o processamento de imagens SAR é requerido o uso de janelas pequenas e moderadas, como no estudo de atributos na vizinhança de pixels para clas- sificação e filtragem. Assim, a proposta de métodos de Teoria Assintótica de segunda ordem ou ordem superior se torna necessária. Nesta dissertação, apresentam-se os pri- meiros avanços nesta direção considerando o suposto da regressão G0I. Primeiramente, várias expressões em forma fechada para cumulantes de terceira ordem para RG0I são apresentadas. Subsequentemente, propõe-se uma expressão em forma fechada para viés de segunda ordem segundo a expressão de Cox-Snell. A fim de quantificar o desempenho da estimação melhorada, sua performance é quantificada comparativamente àquela das estimativas de máxima verossimilhança original. Finalmente uma aplicação a dados re- ais é realizada. Em todos os resultados numéricos, é possível observar a importância da proposta desta dissertação.