Conselho Nacional de Desenvolvimento CientÃfico e TecnolÃgico / A cobertura regular de quase todo o planeta por sistemas de radar de abertura sintÃtica (synthetic aperture radar - SAR) orbitais e o uso de sistemas aerotransportados tÃm propiciado novos meios para obter informaÃÃes atravÃs do sensoriamento remoto de vÃrias regiÃes de nosso planeta, muitas delas inacessÃveis. Este trabalho trata do processamento de imagens digitais geradas por radar de abertura sintÃtica, especificamente da segmentaÃÃo, que consiste do isolamento ou particionamento dos objetos relevantes presentes em uma cena. A segmentaÃÃo de imagens digitais visa melhorar a interpretaÃÃo das mesmas em procedimentos subseqÃentes. As imagens SAR sÃo corrompidas por ruÃdo coerente, conhecido por speckle, que mascara pequenos detalhes e zonas de transiÃÃo entre os objetos. Tal ruÃdo à inerente ao processo de formaÃÃo dessas imagens e dificulta tarefas como a segmentaÃÃo automÃtica dos objetos existentes e a identificaÃÃo de seus contornos. Uma possibilidade para efetivar a segmentaÃÃo de imagens SAR consiste na filtragem preliminar do ruÃdo speckle, como etapa de tratamento dos dados. A outra possibilidade, aplicada neste trabalho, consiste em segmentar diretamente a imagem ruidosa, usando seus pixels originais como fonte de informaÃÃo. Para isso, à desenvolvida uma metodologia de segmentaÃÃo baseada em crescimento e fusÃo estatÃstica de regiÃes, que requer alguns parÃmetros para controlar o processo. As vantagens da utilizaÃÃo dos dados originais para realizar a segmentaÃÃo de imagens de radar sÃo a eliminaÃÃo de etapas de prÃ-processamento e o favorecimento da detecÃÃo das estruturas presentes nas mesmas. à realizada uma avaliaÃÃo qualitativa e quantitativa das imagens segmentadas, sob diferentes situaÃÃes, aplicando a tÃcnica proposta em imagens de teste contaminadas artificialmente com ruÃdo multiplicativo. Este segmentador à aplicado tambÃm no processamento de imagens SAR reais e os resultados sÃo promissores. / The regular coverage of the planet surface by spaceborne synthetic aperture radar (SAR)and also airborne systems have provided alternative means to gather remote sensing information of various regions of the planet, even of inaccessible areas. This work deals with the digital processing of synthetic aperture radar imagery, where segmentation is the main subject. It consists of isolating or partitioning relevant objects in a scene, aiming at improving image interpretation and understanding in subsequent tasks. SAR images are contaminated by coherent noise, known as speckle, which masks small details and transition zones among the objects. Such a noise is inherent in radar image generation process, making difficult tasks like automatic segmentation of the objects, as well as their contour identification. To segment radar images, one possible way is to apply speckle filtering before segmentation. Another one, applied in this work, is to perform noisy image segmentation using the original SAR pixels as input data, without any preprocessing,such as filtering. To provide segmentation, an algorithm based on region growing and statistical region merging has been developed, which requires some parameters to control the process. This task presents some advantages, as long as it eliminates preprocessing steps and favors the detection of the image structures, since original pixel information is exploited. A qualitative and quantitative performance evaluation of the segmented images is also executed, under different situations, by applying the proposed technique to simulated images corrupted with multiplicative noise. This segmentation method is also applied to real SAR images and the produced results are promising.