Installation of Passive Radar Corner Reflectors at the SENSE study site; Hatfield Moors, Doncaster.

This report describes the installation of Radar Corner Reflectors (CRs) at the SENSE study site on Hatfield Moors near Doncaster, Yorkshire, England. It describes the need for the CRs on the study site, the specification, painting and modifications required for this site. It then describes the installation procedure and presents preliminary results in the satellite radar data

A Method for Selecting SAR Interferometric Pairs Based on Coherence Spectral Clustering

To achieve accurate interferometric synthetic aperture radar (SAR) phase estimation, it is essential to select appropriate high-coherence interferometric pairs from massive SAR single-look complex (SLC) image data. The selection should include as many high-coherence interferometric pairs as possible while avoiding low-coherence pairs. By combining coherence and spectral clustering, a novel selection method for SAR interferometric pairs is proposed in this article. The proposed method can be adopted to classify SAR SLC images into different clusters, where the total coherence of interferometric pairs in the same cluster is maximized while that among different clusters is minimized. This is implemented by averaging the coherence matrices of representative pixels to construct an adjacency matrix and performing eigenvalue decomposition for estimating the number of clusters. The effectiveness of the proposed method is demonstrated using 33 TerraSAR-X and 38 dual-polarization Sentinel-1A data samples, yielding improved topography and deformation monitoring results

Spatio-temporal quality indicators for differential interferometric Synthetic Aperture Radar data

Satellite-based interferometric synthetic aperture radar (InSAR) is an invaluable technique in the detection and monitoring of changes on the surface of the earth. Its high spatial coverage, weather friendly and remote nature are among the advantages of the tool. The multi-temporal differential InSAR (DInSAR) methods in particular estimate the spatio-temporal evolution of deformation by incorporating information from multiple SAR images. Moreover, opportunities from the DInSAR techniques are accompanied by challenges that affect the final outputs. Resolving the inherent ambiguities of interferometric phases, especially in areas with a high spatio-temporal deformation gradient, represents the main challenge. This brings the necessity of quality indices as important DInSAR data processing tools in achieving ultimate processing outcomes. Often such indices are not provided with the deformation products. In this work, we propose four scores associated with (i) measurement points, (ii) dates of time series, (iii) interferograms and (iv) images involved in the processing. These scores are derived from a redundant set of interferograms and are calculated based on the consistency of the unwrapped interferometric phases in the frame of a least-squares adjustment. The scores reflect the occurrence of phase unwrapping errors and represent valuable input for the analysis and exploitation of the DInSAR results. The proposed tools were tested on 432,311 points, 1795 interferograms and 263 Sentinel-1 single look complex images by employing the small baseline technique in the PSI processing chain, PSIG of the geomatics division of the Centre Tecnològic de Telecomunicacions de Catalunya (CTTC). The results illustrate the importance of the scores—mainly in the interpretation of the DInSAR outputs.This research was partially funded by the Agència de Gestió d’Ajuts Universitaris i de Recerca (AGAUR), Generalitat de Catalunya—through a grant for the recruitment of early-stage research staff (Ref: 2021FI_B2 00186).Peer ReviewedPostprint (published version

Advanced pixel selection and optimization algorithms for Persistent Scatterer Interferometry (PSI)

Tesi amb diferents seccions retallades per dret de l'editorPremi Extraordinari de Doctorat, promoció 2018-2019. Àmbit de les TICGround deformation measurements can provide valuable information for minimization of associated loss and damage caused by natural and environmental hazards. As a kind of remote sensing technique, Persistent Scatterer Interferometry (PSI) SAR is able to measure ground deformation with high spatial resolution, efficiently. Moreover, the ground deformation monitoring accuracy of PSI techniques can reach up to millimeter level. However, low coherence could hinderthe exploitation of SAR data, and high-accuracy deformation monitoring can only be achieved by PSI for high quality pixels. Therefore, pixel optimization and identification of coherent pixels are crucial for PSI techniques. In this thesis, advanced pixel selection and optimization algorithms have been investigated. Firstly, a full-resolution pixel selection method based on the Temporal Phase Coherence (TPC) has been proposed. This method first estimates noise phase term of each pixel at interferogram level. Then, for each pixel, its noise phase terms of all interferograms are used to assess this pixel’s temporal phase quality (i.e., TPC). In the next, based on the relationship between TPC and phase Standard Deviation (STD), a threshold can be posed on TPC to identify high phase quality pixels. This pixel selection method can work with both Deterministic Scatterers (PSs) and Distributed Scatterers (DSs). To valid the effectiveness of the developed method, it has been used to monitor the Canillo (Andorra) landslide. The results show that the TPC method can obtained highest density of valid pixels among the employed three approaches in this challenging area with X-band SAR data. Second, to balance the polarimetric DInSAR phase optimization effect and the computation cost, a new PolPSI algorithm is developed. This proposed PolPSI algorithm is based on the Coherency Matrix Decomposition result to determine the optimal scattering mechanism of each pixel, thus it is named as CMD-PolPSI. CMDPolPSI need not to search for solution within the full space of solution, it is therefore much computationally faster than the classical Equal Scattering Mechanism (ESM) method, but with lower optimization performance. On the other hand, its optimization performance outperforms the less computational costly BEST method. Third, an adaptive algorithm SMF-POLOPT has been proposed to adaptive filtering and optimizing PolSAR pixels for PolPSI applications. This proposed algorithm is based on PolSAR classification results to firstly identify Polarimetric Homogeneous Pixels (PHPs) for each pixel, and at the same time classify PS and DS pixels. After that, DS pixels are filtered by their associated PHPs, and then optimized based on the coherence stability phase quality metric; PS pixels are unfiltered and directly optimized based on the DA phase quality metric. SMF-POLOPT can simultaneously reduce speckle noise and retain structures’ details. Meanwhile, SMF-POLOPT is able to obtain much higher density of valid pixels for deformation monitoring than the ESM method. To conclude, one pixel selection method has been developed and tested, two PolPSI algorithms have been proposed in this thesis. This work make contributions to the research of “Advanced Pixel Selection and Optimization Algorithms for Persistent Scatterer InterferometryLes mesures de deformació del sòl poden proporcionar informació valuosa per minimitzar les pèrdues i els danys associats causats pels riscos naturals i ambientals. Com a tècnica de teledetecció, la interferometria de dispersors persistents (Persistent Scatter Interferometry, PSI) SAR és capaç de mesurar de forma eficient la deformació del terreny amb una alta resolució espacial. A més, la precisió de monitorització de la deformació del sòl de les tècniques PSI pot arribar a arribar a nivells del mil·límetre. No obstant això, una baixa coherència pot dificultar l’explotació de dades SAR i el control de deformació d’alta precisió només es pot aconseguir mitjançant PSI per a píxels d’alta qualitat. Per tant, l’optimització de píxels i la identificació de píxels coherents són crucials en les tècniques PSI. En aquesta tesi s¿han investigat algorismes avançats de selecció i optimització de píxels. En primer lloc, s'ha proposat un mètode de selecció de píxels de resolució completa basat en la coherència temporal de fase (Temporal Phase Coherence, TPC). Aquest mètode estima per primera vegada el terme de fase de soroll de cada píxel a nivell d’interferograma. A continuació, per a cada píxel, s'utilitzen els termes de la fase de soroll de tots els interferogrames per avaluar la qualitat de fase temporal d'aquest píxel (és a dir, TPC). A la següent, basant-se en la relació entre el TPC i la desviació estàndard de fase (STD), es pot plantejar un llindar de TPC per identificar píxels de qualitat de fase alta. Aquest mètode de selecció de píxels es capaç de detectar tant els dispersors deterministes (PS) com els distribuïts (DS). Per validar l’eficàcia del mètode desenvolupat, s’ha utilitzat per controlar l’esllavissada de Canillo (Andorra). Els resultats mostren que el mètode TPC pot obtenir la major densitat de píxels vàlids, comparat amb els mètodes clàssics de selecció, en aquesta àrea difícil amb dades de SAR de banda X. En segon lloc, per equilibrar l’efecte d’optimització de fase DInSAR polarimètrica i el cost de càlcul, es desenvolupa un nou algorisme de PolPSI. Aquest algorisme proposat de PolPSI es basa en el resultat de la descomposició de la matriu de coherència per determinar el mecanisme de dispersió òptim de cada píxel, de manera que es denomina CMD-PolPSI. CMDPolPSI no necessita buscar solucions dins de l’espai complet de la solució, per tant, és molt més eficient computacionalment que el mètode clàssic de mecanismes d’igualtat de dispersió (Equal Scattering Mechanism, ESM), però amb un efecte d’optimització no tant òptim. D'altra banda, el seu efecte d'optimització supera el mètode BEST, el que te un menor cost computacional. En tercer lloc, s'ha proposat un algoritme adaptatiu SMF-POLOPT per al filtratge adaptatiu i l'optimització de píxels PolSAR per a aplicacions PolPSI. Aquest algorisme proposat es basa en els resultats de classificació PolSAR per identificar primer els píxels homogenis polarimètrics (PHP) per a cada píxel i, alhora, classificar els píxels PS i DS. Després d'això, els píxels DS es filtren pels seus PHP associats i, a continuació, s'optimitzen en funció de la mètrica de qualitat de la fase d'estabilitat de coherència; els píxels classificats com PS no es filtren i s'optimitzen directament en funció de la mètrica de qualitat de la fase DA. SMF-POLOPT pot reduir simultàniament el soroll de la fase interferomètrica i conservar els detalls de les estructures. Mentrestant, SMF-POLOPT aconsegueix obtenir una densitat molt més alta de píxels vàlids per al seguiment de la deformació que el mètode ESM. Per concloure, en aquesta tesi s’ha desenvolupat i provat un mètode de selecció de píxels, i s’han proposat dos algoritmes PolPSI. Aquest treball contribueix a la recerca en "Advanced Pixel Selection and Optimization Algorithms for Persistent Scatterer Interferometry"Postprint (published version