Dados digitais coletados por diversos sensores orbitais (e.g., JERS-1 OPS, SPOT e AVHRR) são comumente afetados por ruídos periódicos (coerentes). Ruídos periódicos são produzidos por erros de instrumentação e/ou flutuações eletrônicas nos sensores e acarretam problemas no processamento e interpretação de imagens digitais. Para que dados ruidosos possam ser melhor utilizados é essencial que o ruído presente nestes seja atenuado ou eliminado. Este artigo examina os ruídos tipicamente presentes em imagens de sensoriamento remoto, abordando uma série de metodologias alternativas para recuperação parcial ou total da informação contida nestes dados. As metodologias investigadas compreendem: (i) filtragem no domínio espacial (filtros de convolução); (ii) análise por Principais Componentes (APC); e, (iii) filtragens no domínio de frequências, utilizando-se Transformadas de Fourier. A filtragem no domínio espacial, por meio de filtros de convolução relativamente pequenos e velozes, pode ser aplicada com sucesso na minimização de ruídos periódicos em imagens de sensoriamento remoto. Entretanto, a grande maioria dos filtros espaciais clássicos disponíveis mostra-se incapaz de atenuar ruídos complexos sem alterar em demasia o sinal da imagem. A análise por Principais Componentes (PCs), por sua vez, realiza uma transformação nos dados de forma que o ruído é alocado em uma ou mais PCs de maior ordem. Nossos experimentos indicam que muito embora esta técnica seja capaz de isolar boa parte do ruído nas PCs de maior ordem, uma grande quantidade de ruído residual ainda permanece nas primeiras PCs. A filtragem no domínio de frequências, utilizando-se operadores Fourier, constituise na mais poderosa ferramenta para a filtragem de ruídos periódicos e recuperação de imagens de sensoriamento remoto ruidosas. Neste processo, o ruído periódico pode ser eliminado seletivamente sem perda ou modificação do sinal. Métodos tais como os filtros Fourier sintonizáveis clássicos (notch filters) e os filtros Fourier passa-baixa elípticamente simétricos (com um perfil de intensidade gaussiano) podem ser utilizados na recuperação deste tipo de dados ruidosos. Entretanto, estes métodos são limitados, principalmente quando os intervalos de frequência associados aos ruídos se superpõem àqueles ocupados pelo sinal da imagem (neste casos, a energia relativa ao ruído mostra-se misturada à energia correspondente ao sinal em regiões de baixa frequência), o que tipicamente ocorre em imagens de sensoriamento remoto. As técnicas aqui apresentadas, denominadas Filtro Sintonizável Zonal (Zonal Notch Filter - envolvendo a subtração do espectro Fourier de duas bandas espectrais distintas) e o Método Sinergístico (compreendendo variações do uso do teorema da convolução), são técnicas adequadas e capazes de atenuar ou eliminar os efeitos produzidos por ruídos periódicos bidimensionais complexos, superimpostos ao sinal de dados multi-canais e de canal único, respectivamente.
