O estudo das formas do relevo terrestre teve um avanço expressivo com a utilização das modernas ferramentas de sensoriamento remoto. Na região Amazônica, devido à vasta cobertura de nuvens, bruma e fumaça, quase que o ano inteiro, de certa forma, ocasiona dificuldade para levantamento com sensores ópticos. As melhores imagens para a região, portanto, são as imagens provenientes de radar, pois esse sistema tem a vantagem de adquirir imagens, independente, da presença de nuvens ou fumaça. Desta forma, este trabalho teve por objetivo principal o uso das imagens do Radar de Abertura Sintética (SAR) R99B para o mapeamento geomorfológico ao longo do furo do Ariaú no município de Iranduba. A escolha desta área se justifica por apresentar características naturais e socioeconômicas bem peculiares. Na questão natural, Iranduba está encravado entre os dois maiores caudal da região: rio Negro e Solimões/Amazonas e composto de um ambiente de terra firme e várzea. Na questão socioeconômica, é nesse município que se encontra, também, o maior polo oleiro do estado do Amazonas. A metodologia empregada neste trabalho foi baseada na adaptação dos métodos propostos por Lima (1995), composta de três fases: identificação, análise e interpretação. O método proposto permitiu a interpretação das feições geomorfológicas baseadas na textura das imagens SAR/R99B com múltiplas polarizações para as terras baixas com altitude não ultrapassando 100 m. A fim de buscar entender a dinâmica fluvial da área do Ariaú foi realizado trabalho de campo e levantamento pedológico. Como resultado desta pesquisa, obteve-se mapa da drenagem, mapa geomorfológico das feições fluviais e os principais nutrientes do solo na calha do Ariaú. As imagens do SAR mostraram-se eficientes para as diferentes feições geomorfológicas para o mapeamento de média escala, no entanto, a falta de imagens nos diversos períodos hidrológicos, seca, enchente, cheia e vazante, de certa forma, compromete um melhor entendimento do ambiente. Este trabalho, portanto, coloca-se como uma perspectiva para novas interpretações geomorfológicas dos ambientes fluviais nas áreas baixas da Amazônia. / The study of the forms of terrestrial landscape had a significant progress with the use of modern remote sensing tools. In the Amazon region, due to extensive cloud cover, haze and smoke, almost the entire year, somehow, causes difficulty imaging with optical sensors. The best images for the region, are the pictures from Radar because this system has the advantage of acquiring images, independent of the presence of clouds or smoke. Thus, this work aimed to use pictures of the Synthetic Aperture Radar (SAR) R99B for geomorphological mapping along the Furo do Ariaú in the municipality of Iranduba. The choice of this area is justified due to its peculiar natural and socioeconomic characteristics. In the natural matter, Iranduba is wedged between the two major flow region: Rio Negro and Solimões /Amazonas and composed of an environment of upland and floodplain. In the socioeconomic issue, it is in this city that lays the largest polo potter in the state of Amazonas. The methodology used in this study was based on the adaptation of the methods proposed by Lima (1995), composed of three phases: identification, analysis and interpretation. The proposed method allowed the interpretation of geomorphological features based on texture of SAR/R99B images with multiple polarizations to the lowlands to an altitude not exceeding 100m. In order to try to understand the dynamics of the Ariaú river area fieldwork and soil survey were conducted. As a result of this research a map was obtained, including the drainage map, geomorphological map of the river and the main nutrients in the soil trough Ariaú. The SAR images were effective for different geomorphological mapping to medium scale, however, the lack of pictures in different hydrological periods, drought, flooding and receding somewhat, compromises a better understanding of the environment. This work, therefore, arises as a prospect for new interpretations of fluvial geomorphic low-lying areas of the Amazon.

Este trabalho estima a velocidade de fluxo da geleira Grey, localizada no Campo de Gelo Patagônico Sul, nos meses de outubro de 2011 e janeiro a abril de 2012. Os valores de velocidade foram obtidos por um algoritmo, baseado no cálculo de correlação cruzada, entre pares de imagens SAR COSMO-SkyMed e, posteriormente interpolados, para a geração de uma superfície contínua, que ilustre os valores de direção e intensidade de fluxo para toda a geleira. Os resultados foram comparados com dados meteorológicos, disponibilizados pelo Serviço Meteorológico Argentino, para interpretar o padrão sazonal na velocidade de deslocamento. Os meses de Outubro e abril registraram valores médios de velocidade de fluxo de 1,2 ± 0,6 md-1 e 1,1 ± 0,7 md-1, respectivamente. Durante o período de verão, os meses de janeiro, fevereiro e março apresentaram valores de velocidade de fluxo de 1,5 ± 0,6 md-1; 1,3 ± 0,7 md-1 e 1,4 ± 0,5 md-1 variando, diretamente, com a temperatura média mensal. Os valores mensais de fluxo da geleira Grey apresentaram uma correlação linear de 0,96 com a temperatura do ar, medida por uma estação meteorológica automática, localizada a cerca de 80 km da geleira. Os resultados indicam que os valores mensais do fluxo da geleira Grey possuem uma relação positiva com a variação sazonal da temperatura. / This study aims to estimate the flow velocities of Grey Glacier, located in Southern Patagonian Ice Field, between October 2011 and May 2012. The velocity vectors of Grey Glacier were obtained by means of an algorithm based on cross-correlation between pairs of COSMO-SkyMed images and subsequently interpolated, for generate a continuous surface that illustrates the values of intensity and direction of glacier flow. The results were compared with meteorological data, provided by the Meteorological Service of Argentina, to interpret the seasonal pattern in velocity. October-April registered values of flow velocity of 1,2 ± 0,6 md-1 and 1,1 ± 0,7 md-1; respectively. During the summer, the months of January, February and March had values of flow velocity of 1,5 ± 0,6 md-1; 1,3 ± 0,7 md-1 and 1,4 ± 0,5 md-1 varying directly with the monthly average temperature. The monthly values flow of Glacier Grey presented a linear correlation of 0.96 with the air temperature measured by an automatic weather station, located about 80 km from the glacier. The results indicate that the monthly values of the Grey glacier flow are positively related to seasonal variation in temperature.

En contexte de changement global, les questions d’adaptation et de pérennisation des systèmes de production sont un enjeu agricole majeur. En Argentine, le 5ème producteur mondial de vins, les conditions thermiques et hydriques sont déjà proches des limites de la culture de la vigne. En tant que culture pérenne, son adaptation à court et moyen termes doit être pensée, dès à présent. La pérennisation de cette culture passe par une adaptation des pratiques culturales. L’objectif de cette thèse visait à proposer des outils de détection et de gestion des pratiques culturales des vignobles à partir d’imagessatellitaires optiques et radar. Une analyse préalable des évolutions du climat et de sa variabilité intrarégionale a mis en évidence les principales menaces et opportunités au regard du changement climatique. A l’échelle locale, le travail sur un grand nombre de parcelles aux caractéristiques hétérogènes a approfondi les connaissances sur l’interaction signal cible en fonction des pratiques culturales. Des cartographies de l’orientation des rangées de vignes, des surfaces protégées par des filets anti-grêles et des modes d’irrigation ont été réalisées afin de dresser un état des lieux du système viticole actuel. Ensuite, l’évaluation du potentiel des données satellitaires pour le suivi de la croissance de la vigne et de ses besoins en eau ont apporté des résultats prometteurs pour le développement d’outils d’aide à la décision pour les viticulteurs. / In the climate change context, the adaptation and sustainability of agricultural systems is a major challenge. In Argentina, the 5th worldwide wine producing country, the thermal and hydrical conditions are already extreme for grapevine production. This perennial crop sustainability depends on the adaptation of cultural practices. The objective of the thesis was to develop tools for helping in cultural pratices management using optical and SAR remote sensing images. First, an analysis of climate evolution and its inner regional variability hilighted the main threats and opportunities in the climate change context. At the local scale, working on a high number of heterogeneous vineyards improved the knowledge about signal and target interaction depending on cultural practices. Maps of row orientation, areas protected by anti-hail nets and irrigation systems were produced for an inventory of the actual viticultural system conditions. Then, the potential of remote sensing data for grapevine growth monitoring and irrigation requirements was evaluated and led to promising preliminary results for developping irrigation monitoring tools destinated to grapevine producers

Este trabalho estima a velocidade de fluxo da geleira Grey, localizada no Campo de Gelo Patagônico Sul, nos meses de outubro de 2011 e janeiro a abril de 2012. Os valores de velocidade foram obtidos por um algoritmo, baseado no cálculo de correlação cruzada, entre pares de imagens SAR COSMO-SkyMed e, posteriormente interpolados, para a geração de uma superfície contínua, que ilustre os valores de direção e intensidade de fluxo para toda a geleira. Os resultados foram comparados com dados meteorológicos, disponibilizados pelo Serviço Meteorológico Argentino, para interpretar o padrão sazonal na velocidade de deslocamento. Os meses de Outubro e abril registraram valores médios de velocidade de fluxo de 1,2 ± 0,6 md-1 e 1,1 ± 0,7 md-1, respectivamente. Durante o período de verão, os meses de janeiro, fevereiro e março apresentaram valores de velocidade de fluxo de 1,5 ± 0,6 md-1; 1,3 ± 0,7 md-1 e 1,4 ± 0,5 md-1 variando, diretamente, com a temperatura média mensal. Os valores mensais de fluxo da geleira Grey apresentaram uma correlação linear de 0,96 com a temperatura do ar, medida por uma estação meteorológica automática, localizada a cerca de 80 km da geleira. Os resultados indicam que os valores mensais do fluxo da geleira Grey possuem uma relação positiva com a variação sazonal da temperatura. / This study aims to estimate the flow velocities of Grey Glacier, located in Southern Patagonian Ice Field, between October 2011 and May 2012. The velocity vectors of Grey Glacier were obtained by means of an algorithm based on cross-correlation between pairs of COSMO-SkyMed images and subsequently interpolated, for generate a continuous surface that illustrates the values of intensity and direction of glacier flow. The results were compared with meteorological data, provided by the Meteorological Service of Argentina, to interpret the seasonal pattern in velocity. October-April registered values of flow velocity of 1,2 ± 0,6 md-1 and 1,1 ± 0,7 md-1; respectively. During the summer, the months of January, February and March had values of flow velocity of 1,5 ± 0,6 md-1; 1,3 ± 0,7 md-1 and 1,4 ± 0,5 md-1 varying directly with the monthly average temperature. The monthly values flow of Glacier Grey presented a linear correlation of 0.96 with the air temperature measured by an automatic weather station, located about 80 km from the glacier. The results indicate that the monthly values of the Grey glacier flow are positively related to seasonal variation in temperature.

Este trabalho estima a velocidade de fluxo da geleira Grey, localizada no Campo de Gelo Patagônico Sul, nos meses de outubro de 2011 e janeiro a abril de 2012. Os valores de velocidade foram obtidos por um algoritmo, baseado no cálculo de correlação cruzada, entre pares de imagens SAR COSMO-SkyMed e, posteriormente interpolados, para a geração de uma superfície contínua, que ilustre os valores de direção e intensidade de fluxo para toda a geleira. Os resultados foram comparados com dados meteorológicos, disponibilizados pelo Serviço Meteorológico Argentino, para interpretar o padrão sazonal na velocidade de deslocamento. Os meses de Outubro e abril registraram valores médios de velocidade de fluxo de 1,2 ± 0,6 md-1 e 1,1 ± 0,7 md-1, respectivamente. Durante o período de verão, os meses de janeiro, fevereiro e março apresentaram valores de velocidade de fluxo de 1,5 ± 0,6 md-1; 1,3 ± 0,7 md-1 e 1,4 ± 0,5 md-1 variando, diretamente, com a temperatura média mensal. Os valores mensais de fluxo da geleira Grey apresentaram uma correlação linear de 0,96 com a temperatura do ar, medida por uma estação meteorológica automática, localizada a cerca de 80 km da geleira. Os resultados indicam que os valores mensais do fluxo da geleira Grey possuem uma relação positiva com a variação sazonal da temperatura. / This study aims to estimate the flow velocities of Grey Glacier, located in Southern Patagonian Ice Field, between October 2011 and May 2012. The velocity vectors of Grey Glacier were obtained by means of an algorithm based on cross-correlation between pairs of COSMO-SkyMed images and subsequently interpolated, for generate a continuous surface that illustrates the values of intensity and direction of glacier flow. The results were compared with meteorological data, provided by the Meteorological Service of Argentina, to interpret the seasonal pattern in velocity. October-April registered values of flow velocity of 1,2 ± 0,6 md-1 and 1,1 ± 0,7 md-1; respectively. During the summer, the months of January, February and March had values of flow velocity of 1,5 ± 0,6 md-1; 1,3 ± 0,7 md-1 and 1,4 ± 0,5 md-1 varying directly with the monthly average temperature. The monthly values flow of Glacier Grey presented a linear correlation of 0.96 with the air temperature measured by an automatic weather station, located about 80 km from the glacier. The results indicate that the monthly values of the Grey glacier flow are positively related to seasonal variation in temperature.

O estudo das formas do relevo terrestre teve um avanço expressivo com a utilização das modernas ferramentas de sensoriamento remoto. Na região Amazônica, devido à vasta cobertura de nuvens, bruma e fumaça, quase que o ano inteiro, de certa forma, ocasiona dificuldade para levantamento com sensores ópticos. As melhores imagens para a região, portanto, são as imagens provenientes de radar, pois esse sistema tem a vantagem de adquirir imagens, independente, da presença de nuvens ou fumaça. Desta forma, este trabalho teve por objetivo principal o uso das imagens do Radar de Abertura Sintética (SAR) R99B para o mapeamento geomorfológico ao longo do furo do Ariaú no município de Iranduba. A escolha desta área se justifica por apresentar características naturais e socioeconômicas bem peculiares. Na questão natural, Iranduba está encravado entre os dois maiores caudal da região: rio Negro e Solimões/Amazonas e composto de um ambiente de terra firme e várzea. Na questão socioeconômica, é nesse município que se encontra, também, o maior polo oleiro do estado do Amazonas. A metodologia empregada neste trabalho foi baseada na adaptação dos métodos propostos por Lima (1995), composta de três fases: identificação, análise e interpretação. O método proposto permitiu a interpretação das feições geomorfológicas baseadas na textura das imagens SAR/R99B com múltiplas polarizações para as terras baixas com altitude não ultrapassando 100 m. A fim de buscar entender a dinâmica fluvial da área do Ariaú foi realizado trabalho de campo e levantamento pedológico. Como resultado desta pesquisa, obteve-se mapa da drenagem, mapa geomorfológico das feições fluviais e os principais nutrientes do solo na calha do Ariaú. As imagens do SAR mostraram-se eficientes para as diferentes feições geomorfológicas para o mapeamento de média escala, no entanto, a falta de imagens nos diversos períodos hidrológicos, seca, enchente, cheia e vazante, de certa forma, compromete um melhor entendimento do ambiente. Este trabalho, portanto, coloca-se como uma perspectiva para novas interpretações geomorfológicas dos ambientes fluviais nas áreas baixas da Amazônia. / The study of the forms of terrestrial landscape had a significant progress with the use of modern remote sensing tools. In the Amazon region, due to extensive cloud cover, haze and smoke, almost the entire year, somehow, causes difficulty imaging with optical sensors. The best images for the region, are the pictures from Radar because this system has the advantage of acquiring images, independent of the presence of clouds or smoke. Thus, this work aimed to use pictures of the Synthetic Aperture Radar (SAR) R99B for geomorphological mapping along the Furo do Ariaú in the municipality of Iranduba. The choice of this area is justified due to its peculiar natural and socioeconomic characteristics. In the natural matter, Iranduba is wedged between the two major flow region: Rio Negro and Solimões /Amazonas and composed of an environment of upland and floodplain. In the socioeconomic issue, it is in this city that lays the largest polo potter in the state of Amazonas. The methodology used in this study was based on the adaptation of the methods proposed by Lima (1995), composed of three phases: identification, analysis and interpretation. The proposed method allowed the interpretation of geomorphological features based on texture of SAR/R99B images with multiple polarizations to the lowlands to an altitude not exceeding 100m. In order to try to understand the dynamics of the Ariaú river area fieldwork and soil survey were conducted. As a result of this research a map was obtained, including the drainage map, geomorphological map of the river and the main nutrients in the soil trough Ariaú. The SAR images were effective for different geomorphological mapping to medium scale, however, the lack of pictures in different hydrological periods, drought, flooding and receding somewhat, compromises a better understanding of the environment. This work, therefore, arises as a prospect for new interpretations of fluvial geomorphic low-lying areas of the Amazon.

Les radars à synthèse d'ouverture (Synthetic Aperture Radar ou SAR) permettent de fournir des images à très haute résolution de la surface de la Terre. Les algorithmes de classification traditionnels se basent sur une hypothèse de bruit gaussien comme modèle de signal, qui est rapidement mise en défaut lorsque l'environnement devient inhomogène ou impulsionnel, comme c'est particulièrement le cas dans les images SAR polarimétriques haute résolution, notamment au niveau des zones urbaines. L'utilisation d'un modèle de bruit composé, appelé modèle SIRV, permet de mieux prendre en compte ces phénomènes et de représenter la réalité de manière plus adéquate. Cette thèse s'emploie alors à étudier l'application et l'impact de ce modèle pour la classification des images SAR polarimétriques afin d'améliorer l'interprétation des classifications au sens de la polarimétrie et à proposer des outils adaptés à ce nouveau modèle. En effet, il apparaît rapidement que les techniques classiques utilisent en réalité beaucoup plus l'information relative à la puissance de chaque pixel plutôt qu'à la polarimétrie pour la classification. Par ailleurs, les techniques de classification traditionnelles font régulièrement appel à la moyenne de matrices de covariance, calculée comme une moyenne arithmétique. Cependant, étant donnée la nature riemannienne de l'espace des matrices de covariance, cette définition n'est pas applicable et il est nécessaire d'employer une définition plus adaptée à cette structure riemannienne. Nous mettons en évidence l'intérêt d'utiliser un modèle de bruit non gaussien sur des données réelles et nous proposons plusieurs approches pour tirer parti de l'information polarimétrique qu'il apporte. L'apport de la géométrie de l'information pour le calcul de la moyenne est de même étudié, sur des données simulées mais également sur des données réelles acquises par l'ONERA. Enfin, une étude préliminaire d'une extension de ces travaux au cas de l'imagerie hyperspectrale est proposée, de par la proximité de ce type de données avec les données SAR polarimétriques. / Synthetic Aperture Radars (SAR) now provide high resolution images of the Earth surface. Traditional classification algorithms are based on a Gaussian assumption for the distribution of the signal, which is no longer valid when the background is heterogeneous, which is particularly the case for polarimetric SAR images, especially in urban areas. A compound Gaussian model, called the SIRV model, allows to take into account these phenomena. This thesis is then devoted to studying the impact of this model for the classification of polarimetric SAR images in order to improve the interpretation of classification results in a polarimetric sense, and to propose tools better suited to this model. Indeed, classical techniques using the Gaussian assumption actually use the power information of each pixel much more than the polarimetric information. Furthermore, it is often necessary to compute a mean of covariance matrices, usually by taking the standard arithmetical mean. However, the space of covariance matrices has a Riemannian structure, not an Euclidean one, which means this definition of the mean is not correct. We will then present several methods to use the actual polarimetric information thanks to the SIRV model to improve the classification results. The benefit of using a correct, Riemannian definition of the mean will also be demonstrated on simulated and real data. Finally, a preliminary study of an extension of this work to hyperspectral imagery will be presented.

En milieu agricole, on observe depuis plusieurs décennies une régression des prairies ainsi qu’uneévolution de leur mode de gestion liées à l’intensification de l’agriculture. Face aux enjeux que ces changementsimpliquent tant sur le plan environnemental qu’économique, l’estimation de la place des prairies dans les systèmes de production et la détermination des pratiques agricoles qui leur sont associées sont stratégiques. Avec l’arrivée de nouveaux capteurs de télédétection à Haute Résolution Spatiale (HRS) caractérisés par une résolution temporelle élevée, il est désormais possible d’envisager l’étude des couverts prairiaux à une échelle fine et à partir d’observations régulières dans le temps. L’objectif de cette thèse est d’identifier les couverts prairiaux à l’échelle des territoires agricoles et de déterminer leurs modes de gestion à partir de paramètres dérivés de séries temporelles d’images de télédétection à HRS. Pour cela, plusieurs séries intra–annuelles d’images à haute résolution spatiale optiques et radars ont été constituées afin de recenser les prairies et d’identifier trois de leurs modes de gestion : le pâturage, la fauche et l’exploitation mixte, sur un bassin versant dont le système d’exploitation dominant est l’élevage laitier. Les résultats obtenus à partir du traitement et de l’analyse des séries temporelles optiques ont permis de montrer qu’il est possible d’estimer avec une bonne précision la biomasse des prairies, de les identifier et de les caractériser. Ils mettent aussi en évidence le fait que les images radars améliorent l’identification des prairies sans pouvoir discriminer leurs modes de gestion, l’utilisation combinée des deux types d’images augmentant encore le taux d’identification des prairies. Par ailleurs, les résultats montrent que les méthodes de classification s’appuyant sur des critères de comparaison adaptés aux séries temporelles (distances élastiques) produisent des résultats nettement plus satisfaisants pour discriminer les modes de gestion des prairies que les méthodes de classification standards. / In agricultural areas, we observed a decrease of grasslands and change in their management in the last half–century, which are commonly associated with agriculture intensification. These changes have affected environmental and economic systems. In this context, the evaluation of grassland status and grassland management in farming systems is a key–issue for sustainable agriculture. With the arrival of new Earth observation sensors with high spatial and temporal resolutions, it is now possible to study grasslands at fine scale using regular observations over time. The objective of this thesis is to identify grasslands and their management practices using parameters derived from time–series of high spatial resolution (HSR) remote sensing data. For that purpose, several intra–annual time series of HSR optical and Synthetic Aperture Radar (SAR) satellite images were acquired in order to identify grasslands and three of their management practices: grazing, mowing and mixed management, on a catchment area mainly oriented towards cattle production. Results obtained from the processing and analysis of the optical time series have shown that it is possible to estimate with good accuracy grassland biomass, to identify and to characterize them. They also highlighted that radar images improve grassland identification without being able to distinguish management practices, the combined use of the two types of images further increasing grassland identification. Furthermore, results showed that the classification methods based on comparison criteria adapted to time series (warping criteria) increase significantly results for discriminating grassland management practices compared to standard classification methods

Esta tese se concentra em aplicar os modelos de mistura de distribuições na segmentação de imagens SAR polarimétricas multi-look. Dentro deste contexto, utilizou-se o algoritmo SEM em conjunto com os estimadores obtidos pelo método dos momentos para calcular as estimativas dos parâmetros do modelo de mistura das distribuições Wishart, Kp ou G0p. Cada uma destas distribuições possui parâmetros específicos que as diferem no ajuste dos dados com graus de homogeneidade variados. A distribuição Wishart descreve bem regiões com características mais homogêneas, como cultivo. Esta distribuição é muito utilizada na análise de dados SAR polarimétricos multi-look. As distribuições Kp e G0p possuem um parâmetro de rugosidade que as permitem descrever tanto regiões mais heterogêneas, como vegetação e áreas urbanas, quanto regiões homogêneas. Além dos modelos de mistura de uma única família de distribuições, também foi analisado o caso de um dicionário contendo as três famílias. Há comparações do método SEM proposto para os diferentes modelos com os métodos da literatura k-médias e EM utilizando imagens reais da banda L. O método SEM com a mistura de distribuições G0p forneceu os melhores resultados quando os outliers da imagem são desconsiderados. A distribuição G0p foi a mais flexível ao ajuste dos diferentes tipos de alvo. A distribuição Wishart foi robusta às diferentes inicializações. O método k-médias com a distribuição Wishart é robusto à segmentação de imagens contendo outliers, mas não é muito flexível à variabilidade das regiões heterogêneas. O modelo de mistura do dicionário de famílias melhora a log-verossimilhança do método SEM, mas apresenta resultados parecidos com os do modelo de mistura G0p. Para todos os tipos de inicialização e grupos, a distribuição G0p predominou no processo de seleção das distribuições do dicionário de famílias. / The main focus of this thesis consists of the application of mixture models in multi-look polarimetric SAR image segmentation. Within this context, the SEM algorithm, together with the method of moments, were applied in the estimation of the Wishart, Kp and G0p mixture model parameters. Each one of these distributions has specific parameters that allows fitting data with different degrees of homogeneity. The Wishart distribution is suitable for modeling homogeneous regions, like crop fields for example. This distribution is widely used in multi-look polarimetric SAR data analysis. The distributions Kp and G0p have a roughness parameter that allows them to describe both heterogeneous regions, as vegetation and urban areas, and homogeneous regions. Besides adopting mixture models of a single family of distributions, the use of a dictionary with all the three family of distributions was proposed and analyzed. Also, a comparison between the performance of the proposed SEM method, considering the different models in real L-band images and two widely known techniques described in literature (k-means and EM algorithms), are shown and discussed. The proposed SEM method, considering a G0p mixture model combined with a outlier removal stage, provided the best classication results. The G0p distribution was the most flexible for fitting the different kinds of data. The Wishart distribution was robust for different initializations. The k-means algorithm with Wishart distribution is robust for segmentation of SAR images containing outliers, but it is not so flexible to variabilities in heterogeneous regions. The mixture model considering the dictionary of distributions improves the SEM method log-likelihood, but presents similar results to those of G0p mixture model. For all types of initializations and clusters, the G0p prevailed in the distribution selection process of the dictionary of distributions.

A manutenção dos ecossistemas florestais da Amazônia é, sem dúvida, de suma importância para preservação da biodiversidade do planeta. Utilizar e avaliar dados de última geração que forneçam informações sobre estes ecossistemas torna-se então fundamental para o gerenciamento dos mesmos. Projeto pioneiro realizado na década de 1970, o RADAM teve como objetivo levantar, a partir de imagens de RADAR obtidas na banda X, informações sobre os recursos naturais da Amazônia. O avanço dos sistemas sensores baseados nas tecnologias de RADAR (Radio Detection and Ranging), com a introdução de plataformas capazes de imagear a superfície em comprimentos de onda maiores e em mais de uma polarização, trouxe uma nova perspectiva no campo de estudo destes recursos. Este trabalho emergiu a partir da constatação da necessidade, e possibilidade, de se obter informações mais precisas e atualizadas sobre o ambiente amazônico, levando em conta, inclusive, a velocidade das transformações que recaem sobre essa região. O objetivo primário do estudo foi analisar o potencial das imagens produzidas pelos radares de abertura sintética (SAR) nas bandas L e nas polarizações HH, HV e VV, na avaliação de tipologias vegetais da porção leste da Ilha de Marajó. Entendemos que essa pequena parcela do ambiente amazônico nos cede uma chave de padrões de classificação que podem ser replicados em outras regiões da Amazônia Legal, ou mesmo, em novos projetos de mapeamento similares ao RADAM. Os resultados obtidos por meio de análises das imagens de radar e através do estudo de diversas propostas de classificação fitogeográfica, evidenciaram um alto potencial de utilização destes recursos, bem como a possibilidade de avançarmos na escala de análise, produzindo mapeamentos de maior detalhe e mais abrangentes do ponto de vista das classes vegetais. A tecnologia para incrementar o mapeamento da região amazônica, de forma mais criteriosa e precisa, já existe há algum tempo e está disponível às instituições nacionais. Dar esse salto, importantíssimo para o conhecimento, preservação e monitoramento daquele que é considerado hoje o bioma mais importante do mundo, só depende de uma mudança nos critérios e de uma atualização das ferramentas usadas até o momento. / The maintenance of forest ecosystems in the Amazon is undoubtedly of great importance to the preservation of the planets biodiversity. The utilization and analysis of last generation data about these ecosystems become fundamental for their management. A pioneer project in the 1970 decade, the RADAM project had the objective of gathering information about Amazon natural resources from RADAR images obtained in the band X. The progress in sensor systems based on RADAR (Radio Detection and Ranging) technologies, with the introduction of platforms capable of imaging the surface in bigger wavelengths and in more than one polarization, brought a new perspective in the study area of these resources. This work emerged from the constatation of the need and possibility of obtaining more precise and updated information about the Amazon environment, inclusive considering the speed of the transformations that occur in this region. The primary objective of the study was to analyze the potential of the produced images by Synthetic Aperture Radars (SAR) in bands L and in polarizations HH, HV and VV, for the evaluation of vegetal typology of the east portion of Marajo Island. We understand that this little portion of the Amazon environment gives us a key of classification patterns that can be reapplied in other regions of Legal Amazon, or even in new mapping projects similar to RADAM. The results obtained from radar images analysis and through the study of several propositions for phytogeographic classification evidenced a high potential for the utilization of these resources, as well as the possibility of making progresses in the analysis scale, producing more detailed and comprehensive mappings from the point of view of vegetal classes. The technology to improve the mapping of Amazon region in a more criterious and precise manner has already existed for some time now and is available for national institutions. Making this leap, greatly important to knowledge, preservation and monitoring of what is considered the most important biome in the world only depends on a change in criteria and an updating of the tools that have been used up to this moment.