Coral reef detection using SAR/RADARSAT-1 images at Costa dos Corais, PE/AL, Brazil

English. The present work aimed to examine the potentials of SAR RADARSAT-1 images to detect emergent coral reefs at the Environmental Protection Area of "Costa dos Corais". Multi-view filters were applied and tested for speckle noise reduction. A digital unsupervised classification based on image segmentation was performed and the classification accuracy was evaluated by an error matrix built between the SAR image classification and a reference map obtained from a TM Landsat-5 classification. The adaptative filters showed the best results for speckle suppression and border preservation, especially the Kuan, Gamma MAP, Lee, Frost and Enhanced Frost filters. Small similarity and area thresholds (5 and 10, respectively) were used for the image segmentation due to the reduced dimensions and the narrow and elongated forms of the reefs. The classification threshold of 99% had a better user's accuracy, but a lower producer's accuracy because it is a more restrictive threshold; therefore, it may be possible that it had a greater omission on reef classification. The results indicate that SAR images have a good potential for the detection of emergent coral reefs.

Portuguese. O presente trabalho examinou o potencial de imagens SAR do RADARSAT-1 na detecção de recifes de coral expostos na Área de Proteção Ambiental das Costa dos Corais. Filtros de multi-visada foram aplicados e testados para redução do ruído speckle. Uma classificação não supervisionada baseada em uma imagem segmentada foi realizada e a acurácia da classificação foi avaliada através de uma matriz de erro construída entre a imagem classificada e o mapa de referência. Os filtros adaptativos apresentaram os melhores desempenhos para supressão de speckle e preservação de bordas, especialmente os filtros Kuan, Gamma MAP, Lee, Frost and Enhanced Frost. Os pequenos limiares de similaridade e de área (10 e 5, respectivamente) foram melhores devido à forma fina e alongada dos recifes. O limiar de classificação de 99% apresentou uma melhor acurácia do produtor, mas uma menor acurácia do usuário, porque este limiar é mais restritivo; portanto, é possível que tenha havido uma maior omissão na classificação de recifes. Os resultados indicam que imagens SAR têm um bom potencial para a detecção de recifes expostos.