摘要：A tecnologia de Radar de Abertura Sintética Interferométrica (InSAR), quando utilizada em diferentes comprimentos de onda, é capaz de gerar a altura interferométrica (Hint), calculada pela diferença aritmética entre o modelo digital de superfície (MDS) e o modelo digital do terreno (MDT). A Hint representa a altura da vegetação, visto que é o comprimento entre o terreno e o dossel da vegetação e, teoricamente, para áreas de solo exposto deve ter o valor estatisticamente igual a zero. O presente artigo tem por objetivo analisar a possibilidade de utilização de áreas identificadas como de solo exposto para ajustar dados InSAR, e consequentemente a Hint, visando a melhoria no modelo de estimativa de biomassa. A metodologia adotada inclui o uso de técnicas paramétricas e não paramétricas de busca de solução para definição dos parâmetros de ajuste da Hint sobre modelos matemáticos polinomiais e logarítmicos. Os melhores resultados foram obtidos com o modelo matemático logarítmico cujos parâmetros foram ajustados com a técnica do Gradiente Reduzido Generalizado. Entretanto, a análise dos resultados mostrou que não houve melhora significativa do coeficiente de correlação entre a biomassa florestal e a Hint original (r = 0,7518) e entre a biomassa florestal e a Hint ajustada (r = 0,7564).
其他摘要：Interferometric Synthetic Aperture Radar (InSAR) technology, when used at different wavelengths, is capable of generating
the interferometric height (Hint), calculated by the arithmetic difference between the digital surface model (DSM) and the digital terrain
model (DTM). The Hint represents the height of the vegetation, since it is the length between the ground and the vegetation canopy and,
theoretically, for exposed soil areas should be statistically iqual to zero. This paper aims at analyzing the possibility of using exposed
soil identified areas to adjust InSAR data, and consequently the Hint, looking foward to improving the biomass estimation model.
The adopted methodology includes the use of parametric and nonparametric solution search techniques to define the Hint adjustment
parameters on polynomial and logarithmic mathematical models. The best results were obtained with the logarithmic mathematical
model which parameters were adjusted using the Generalized Reduced Gradient technique. However, analysis of the results showed
that there was no significant improvement in the correlation coefficient between forest biomass and original Hint (r = 0.7518) and
between forest biomass and adjusted Hint (r = 0.7564).
