Nesta Seção apresenta-se os principais resultados obtidos neste capítulo. Na Seção 4.1, (i) referente ao estudo comparativo entre os três métodos de estimação clássicos em termos do viés e EQM e sobre a densidade conjunta de processo ARMA gaussiano via medidas de divergência, pode-se concluir que: (i) Para os processos AR(1), MA(1) e ARMA(1,1), em relação ao Erro Quadrático Médio das estimativas dos parâmetros, tem-se que os métodos MQNC e MVNC são melhores quando o processo se aproxima da não estabilidade, além disso para região onde φ Ó 0 o método MVNC é melhor para tamanhos de amostras pequenos, (ii) o método de MVNC é o mais indicado entre termos de influência da estimação sobre a densidade conjunta de processos Autorregressivos de Médias Móveis gaussiano, especificamente, AR(1), MA(1) e ARMA(1,1) via medidas de divergência, (iii) na estimação dos parâmetros do processo de Médias Móveis, identifica-se dois comportamentos incomuns. O primeiro, para a estimação do parâmetro θ nota-se que para uma determinada região onde 0.7 ă θ ă 0.9 X ´0.9 ă θ ă ´0.7, o viés da estimação
não diminui com o tamanho da amostra. O segundo, em relação a estimação de σ2, quando
|θ| Ò 1 a estimação de σ2 torna-se altamente viesada. Como sugestão para trabalho futuro,
segure-se uma investigação mais profunda nesses aspectos e (iv) as divergências na forma reduzida apresentaram maior poder na capacidade de identificar dissimilaridades entre os métodos de estimação em relação a forma completa. Este fato, pode ser de suma importância na escolha do método de estimação dos parâmetros.
Na Seção 4.2, sobre a proposta e discussão de cinco testes de hipóteses baseados nas medidas de divergências para identificação em modelos ARMA e o estudo comparativo entre testes da razão entre verossimilhanças condicionais e não condicionais, tem-se que: (i) Com base na função poder empírica, tem-se que o teste da RVNC tem melhor desempenho em comparação a RVC para tamanho de amostra pequeno ou moderado, quando os processos aproximam-se da não estabilidade, (ii) Para grandes amostras, ambos os testes em geral são assintoticamente equivalentes, como esperado, (iii) Considerando o método de estimação MVNC, os poderes empíricos dos testes baseados nas medidas são maiores em relação ao método de estimação MVC. (iv) Para os processos AR(1) e ARMA(1,1) quando os processos são próximos da não estabilidade combinado com a estimação MVNC,
os testes baseados nas medidas ∆KL, ∆J S e ∆B apresentam taxas maiores ou equivalentes
ao testes clássicos da RVNC e RVC. Entretanto, considerando o processo MA(1), os testes clássicos tiveram os melhores desempenhos. Vale, salientar que, a estimação do parâmetro θ apresenta alto viés em determinada região, o que pode influenciar diretamente no resultado dos testes empíricos.
CAPÍTULO 4. RESULTADOS E DISCUSSÕES 144
de modelos baseados nas distâncias ∆KL, ∆T KL, ∆J S, ∆B e ∆H em comparação aos
critérios clássicos (AIC, AICc, AICu, HQ, HQu, FEP, FEPu, SIC). Assim, as novas propostas apresentaram as menores taxas de Overfitting para um processo Autoregressivo próximo de um passeio aleatório, quando o tamanho da amostra é grande. Além disso, a EMVNC diminui a probabilidade de overfitting dos critérios de seleção, principalmente na região de estabilidade próxima a origem(|φ| Ó 0). Deste modo, a estimação por Máxima Verossimilhança Não Condicional, fornece maior robustez para as novas propostas baseadas nas medidas de distância para seleção de modelos.
Classificadores baseados em um
modelo ARMA espacial para dados
PolSAR
5.1
Radar de abertura sintética e modelo espacial
para imagem SAR
Radar de Abertura Sintética (Synthetic Aperture Radar -SAR) tem sido apresentado como uma poderosa ferramenta de sensoriamento remoto (LEE; POTTIER, 2009). A procura pelo SAR pode ser justificada basicamente por dois motivos: (1) sua capacidade de produzir imagens em alta resolução espacial e (2) sua habilidade de operar indepen- dentemente da luminosidade e das condições atmosféricas. Entretanto, as imagens SAR são fortemente afetadas pelo ruído speckle, o que dificulta sua análise e interpretação. Assim as imagens SAR carecem de processamento especializado. Nesta aplicação, partimos do suposto que a inclusão de correlação no modelo combinada ao uso de medidas de divergências pode gerar metodologias eficientes no tratamento de tais imagens.
As imagens SAR são produzidas obedecendo à seguinte dinâmica (explicada por meio
da Figura 5.1): Um radar é acoplado à uma plataforma aerotransportada, VSAR, a uma
altura H e emite pulsos a um ângulo de incidência θ0. A abertura física do radar (a saber,
largura `X e comprimento `Y) produz um feixe elíptico com centro em P0 e eixos com
tamanhos ∆X e ∆Y . A área imagem da é definida em termos dos ângulos de abertura θx
e θy.
Os pulsos emitidos são polarizado nas direções vertical “V” e horizontal “H”. Ao final, cada pixel é associado a três valores complexos, representando os canais de polarização HH, HV«VH e VV. A frente que trabalha com todas as informações dos canais é chamada de imagens PolSAR (Polarimetric Synthetic Aperture Radar -PolSAR). Assim, a entrada
CAPÍTULO 5. CLASSIFICADORES BASEADOS PARA DADOS POLSAR 146 Figura 5.1: Geometria de obtenção da imagem SAR
FONTE: Nascimento (2012)
pi, jq de uma imagem PolSAR pode ser representada por
zpi, jq “ rZHHpi, jq, ZHVpi, jq, ZVVpi, jqsJ P C3.
Um dado desta natureza é chamado de retorno singelook. No sentido univariado, a inferência e modelagem de dados SAR costuma ser feita sobre as intensidades relacionadas aos canais (NASCIMENTO; CINTRA; FRERY, 2010),
IMpi, jq “ ||ZMpi, jq||2 “ ZMpi, jq˚ZMpi, jq para M P tHH, HV, VVu,
em que ||z|| “?z˚z é a norma de um argumento complexo. Nesta aplicações, o mecanismo
estocástico visa descrever intensidades.
A grande maioria dos métodos tem trabalhado sobre a suposição de independência espacial entre os pixels de uma amostra retirada. Entretanto, recentemente, Bustos, Ojeda e Vallejos (2009) apresentaram um trabalho de revisão definindo modelos ARMA espaciais para filtragem e estimação robusta de imagens SAR. Conforme (YAO; BROCKWELL, 2006), este modelo pode ser definido como
Zpsq “ ÿ iPI1 φiZps ´ iq ` ÿ iPI2 θips ´ iq ` psq ô ΦpBq Zpsq “ ΘpBq psq, (5.1)
em que BiXpsq fi Bj1Bk2Xpu, vq “ Xpu ´ j, v ´ kq “ Xps ´ iq, Φpzq fi 1 ´
ř
iPI1 φiz
i, e Θpzq fi 1 ` ř
iPI2 θiz
i. Nesta dissertação, consideraremos o seguinte
submodelo ARMA Espacial de (5.1) para a intensidade de um canal M P tHH, HV, VVu
associada à entrada pi, jq, IMpi, jq:
IMpi, jq “ p ÿ k“1 φkIMpi, j ´ kq ` pi, jq ` q ÿ k“1 φkpi, j ´ kq. (5.2)
Embora seja uma condição forte, adotaremos a suposição gaussiana a fim de que a incorporação de correlação no modelo seja analiticamente tratável.