Estimación de parámetros en imágenes SAR monopolarizadas usando distancias estocásticas y núcleos asimétricos - Cassetti, Julia Analía (2020)
El modelo G es una buena elección para explicar las características estadísticas de datos que provienen de imágenes de radar de apertura sintética (SAR), porque bajo este modelo se pueden caracterizar regiones con diferentes grado de textura a través de sus parámetros. Esta tesis propone una nueva estrategia para la estimación del parámetro de textura del modelo G0 para datos de intensidad, por medio de la minimización de distancias estocásticas entre la función de densidad teórica, y una estimación no paramétrica de la función de densidad subyacente que proviene de los datos observados utilizando núcleos asimétricos. Se comparará el desempeño de estos estimadores, en términos de sesgo y error cuadrático medio, con los obtenidos por el Método de Momentos, Máxima Verosimilitud y Logcumulantes. Además se estudiarán propiedades de convergencia, como así también la robustez de los mismos bajo contaminación.