Análise Comparativa de Técnicas de Sensoriamento Espectral baseadas em Redes Neurais, Matriz de Covariância e Densidade Espectral de Potência

Neste artigo será apresentada uma análise comparativa de desempenho de várias técnicas de sensoriamento espectral cooperativo e centralizado com fusão de dados, a saber: Gini index detector (GID), Pietra-Ricci index detector (PRIDe), generalized likelihood ratio test (GLRT), weighted circular folding cooperative power spectral density split cancellation (WCFCPSC) e uma rede neural artificial (RNA) DenseNet. A análise é conduzida em uma variedade de cenários, nos quais serão considerados canais seletivos em frequência, sombreamento espacialmente correlacionado, ruído uniforme e não uniforme e, também, ruído dinâmico. Por meio dessa análise, apresentam-se novas conclusões sobre as técnicas avaliadas, contribuindo para o avanço do conhecimento na área de sensoriamento espectral e fornecendo direcionamentos importantes para a escolha da técnica mais adequada em diferentes contextos.