Applications of SAR Interferometry in Earth and Environmental Science Research

This paper provides a review of the progress in regard to the InSAR remote sensing technique and its applications in earth and environmental sciences, especially in the past decade. Basic principles, factors, limits, InSAR sensors, available software packages for the generation of InSAR interferograms were summarized to support future applications. Emphasis was placed on the applications of InSAR in seismology, volcanology, land subsidence/uplift, landslide, glaciology, hydrology, and forestry sciences. It ends with a discussion of future research directions

Innovative Techniques for the Retrieval of Earth’s Surface and Atmosphere Geophysical Parameters: Spaceborne Infrared/Microwave Combined Analyses

With the advent of the first satellites for Earth Observation: Landsat-1 in July 1972 and ERS-1 in May 1991, the discipline of environmental remote sensing has become, over time, increasingly fundamental for the study of phenomena characterizing the planet Earth. The goal of environmental remote sensing is to perform detailed analyses and to monitor the temporal evolution of different physical phenomena, exploiting the mechanisms of interaction between the objects that are present in an observed scene and the electromagnetic radiation detected by sensors, placed at a distance from the scene, operating at different frequencies. The analyzed physical phenomena are those related to climate change, weather forecasts, global ocean circulation, greenhouse gas profiling, earthquakes, volcanic eruptions, soil subsidence, and the effects of rapid urbanization processes. Generally, remote sensing sensors are of two primary types: active and passive. Active sensors use their own source of electromagnetic radiation to illuminate and analyze an area of interest. An active sensor emits radiation in the direction of the area to be investigated and then detects and measures the radiation that is backscattered from the objects contained in that area. Passive sensors, on the other hand, detect natural electromagnetic radiation (e.g., from the Sun in the visible band and the Earth in the infrared and microwave bands) emitted or reflected by the object contained in the observed scene. The scientific community has dedicated many resources to developing techniques to estimate, study and analyze Earth’s geophysical parameters. These techniques differ for active and passive sensors because they depend strictly on the type of the measured physical quantity. In my P.h.D. work, inversion techniques for estimating Earth’s surface and atmosphere geophysical parameters will be addressed, emphasizing methods based on machine learning (ML). In particular, the study of cloud microphysics and the characterization of Earth’s surface changes phenomenon are the critical points of this work

Elevation and Deformation Extraction from TomoSAR

3D SAR tomography (TomoSAR) and 4D SAR differential tomography (Diff-TomoSAR) exploit multi-baseline SAR data stacks to provide an essential innovation of SAR Interferometry for many applications, sensing complex scenes with multiple scatterers mapped into the same SAR pixel cell. However, these are still influenced by DEM uncertainty, temporal decorrelation, orbital, tropospheric and ionospheric phase distortion and height blurring. In this thesis, these techniques are explored. As part of this exploration, the systematic procedures for DEM generation, DEM quality assessment, DEM quality improvement and DEM applications are first studied. Besides, this thesis focuses on the whole cycle of systematic methods for 3D & 4D TomoSAR imaging for height and deformation retrieval, from the problem formation phase, through the development of methods to testing on real SAR data. After DEM generation introduction from spaceborne bistatic InSAR (TanDEM-X) and airborne photogrammetry (Bluesky), a new DEM co-registration method with line feature validation (river network line, ridgeline, valley line, crater boundary feature and so on) is developed and demonstrated to assist the study of a wide area DEM data quality. This DEM co-registration method aligns two DEMs irrespective of the linear distortion model, which improves the quality of DEM vertical comparison accuracy significantly and is suitable and helpful for DEM quality assessment. A systematic TomoSAR algorithm and method have been established, tested, analysed and demonstrated for various applications (urban buildings, bridges, dams) to achieve better 3D & 4D tomographic SAR imaging results. These include applying Cosmo-Skymed X band single-polarisation data over the Zipingpu dam, Dujiangyan, Sichuan, China, to map topography; and using ALOS L band data in the San Francisco Bay region to map urban building and bridge. A new ionospheric correction method based on the tile method employing IGS TEC data, a split-spectrum and an ionospheric model via least squares are developed to correct ionospheric distortion to improve the accuracy of 3D & 4D tomographic SAR imaging. Meanwhile, a pixel by pixel orbit baseline estimation method is developed to address the research gaps of baseline estimation for 3D & 4D spaceborne SAR tomography imaging. Moreover, a SAR tomography imaging algorithm and a differential tomography four-dimensional SAR imaging algorithm based on compressive sensing, SAR interferometry phase (InSAR) calibration reference to DEM with DEM error correction, a new phase error calibration and compensation algorithm, based on PS, SVD, PGA, weighted least squares and minimum entropy, are developed to obtain accurate 3D & 4D tomographic SAR imaging results. The new baseline estimation method and consequent TomoSAR processing results showed that an accurate baseline estimation is essential to build up the TomoSAR model. After baseline estimation, phase calibration experiments (via FFT and Capon method) indicate that a phase calibration step is indispensable for TomoSAR imaging, which eventually influences the inversion results. A super-resolution reconstruction CS based study demonstrates X band data with the CS method does not fit for forest reconstruction but works for reconstruction of large civil engineering structures such as dams and urban buildings. Meanwhile, the L band data with FFT, Capon and the CS method are shown to work for the reconstruction of large manmade structures (such as bridges) and urban buildings

Robust and Flexible Persistent Scatterer Interferometry for Long-Term and Large-Scale Displacement Monitoring

Die Persistent Scatterer Interferometrie (PSI) ist eine Methode zur Überwachung von Verschiebungen der Erdoberfläche aus dem Weltraum. Sie basiert auf der Identifizierung und Analyse von stabilen Punktstreuern (sog. Persistent Scatterer, PS) durch die Anwendung von Ansätzen der Zeitreihenanalyse auf Stapel von SAR-Interferogrammen. PS Punkte dominieren die Rückstreuung der Auflösungszellen, in denen sie sich befinden, und werden durch geringfügige Dekorrelation charakterisiert. Verschiebungen solcher PS Punkte können mit einer potenziellen Submillimetergenauigkeit überwacht werden, wenn Störquellen effektiv minimiert werden. Im Laufe der Zeit hat sich die PSI in bestimmten Anwendungen zu einer operationellen Technologie entwickelt. Es gibt jedoch immer noch herausfordernde Anwendungen für die Methode. Physische Veränderungen der Landoberfläche und Änderungen in der Aufnahmegeometrie können dazu führen, dass PS Punkte im Laufe der Zeit erscheinen oder verschwinden. Die Anzahl der kontinuierlich kohärenten PS Punkte nimmt mit zunehmender Länge der Zeitreihen ab, während die Anzahl der TPS Punkte zunimmt, die nur während eines oder mehrerer getrennter Segmente der analysierten Zeitreihe kohärent sind. Daher ist es wünschenswert, die Analyse solcher TPS Punkte in die PSI zu integrieren, um ein flexibles PSI-System zu entwickeln, das in der Lage ist mit dynamischen Veränderungen der Landoberfläche umzugehen und somit ein kontinuierliches Verschiebungsmonitoring ermöglicht. Eine weitere Herausforderung der PSI besteht darin, großflächiges Monitoring in Regionen mit komplexen atmosphärischen Bedingungen durchzuführen. Letztere führen zu hoher Unsicherheit in den Verschiebungszeitreihen bei großen Abständen zur räumlichen Referenz. Diese Arbeit befasst sich mit Modifikationen und Erweiterungen, die auf der Grund lage eines bestehenden PSI-Algorithmus realisiert wurden, um einen robusten und flexiblen PSI-Ansatz zu entwickeln, der mit den oben genannten Herausforderungen umgehen kann. Als erster Hauptbeitrag wird eine Methode präsentiert, die TPS Punkte vollständig in die PSI integriert. In Evaluierungsstudien mit echten SAR Daten wird gezeigt, dass die Integration von TPS Punkten tatsächlich die Bewältigung dynamischer Veränderungen der Landoberfläche ermöglicht und mit zunehmender Zeitreihenlänge zunehmende Relevanz für PSI-basierte Beobachtungsnetzwerke hat. Der zweite Hauptbeitrag ist die Vorstellung einer Methode zur kovarianzbasierten Referenzintegration in großflächige PSI-Anwendungen zur Schätzung von räumlich korreliertem Rauschen. Die Methode basiert auf der Abtastung des Rauschens an Referenzpixeln mit bekannten Verschiebungszeitreihen und anschließender Interpolation auf die restlichen PS Pixel unter Berücksichtigung der räumlichen Statistik des Rauschens. Es wird in einer Simulationsstudie sowie einer Studie mit realen Daten gezeigt, dass die Methode überlegene Leistung im Vergleich zu alternativen Methoden zur Reduktion von räumlich korreliertem Rauschen in Interferogrammen mittels Referenzintegration zeigt. Die entwickelte PSI-Methode wird schließlich zur Untersuchung von Landsenkung im Vietnamesischen Teil des Mekong Deltas eingesetzt, das seit einigen Jahrzehnten von Landsenkung und verschiedenen anderen Umweltproblemen betroffen ist. Die geschätzten Landsenkungsraten zeigen eine hohe Variabilität auf kurzen sowie großen räumlichen Skalen. Die höchsten Senkungsraten von bis zu 6 cm pro Jahr treten hauptsächlich in städtischen Gebieten auf. Es kann gezeigt werden, dass der größte Teil der Landsenkung ihren Ursprung im oberflächennahen Untergrund hat. Die präsentierte Methode zur Reduzierung von räumlich korreliertem Rauschen verbessert die Ergebnisse signifikant, wenn eine angemessene räumliche Verteilung von Referenzgebieten verfügbar ist. In diesem Fall wird das Rauschen effektiv reduziert und unabhängige Ergebnisse von zwei Interferogrammstapeln, die aus unterschiedlichen Orbits aufgenommen wurden, zeigen große Übereinstimmung. Die Integration von TPS Punkten führt für die analysierte Zeitreihe von sechs Jahren zu einer deutlich größeren Anzahl an identifizierten TPS als PS Punkten im gesamten Untersuchungsgebiet und verbessert damit das Beobachtungsnetzwerk erheblich. Ein spezieller Anwendungsfall der TPS Integration wird vorgestellt, der auf der Clusterung von TPS Punkten basiert, die innerhalb der analysierten Zeitreihe erschienen, um neue Konstruktionen systematisch zu identifizieren und ihre anfängliche Bewegungszeitreihen zu analysieren

Ultralight Radar Sensor for Autonomous Operations by Mini- and Micro-UAS

In recent years the boost in operations by mini- and micro-UAS (Unmanned Aircraft Systems, also known as Remotely Piloted Aircraft Systems - RPAS - or simply drones) and the successful miniaturization of electronic components were experienced. Radar sensors demonstrated to have favorable features for these operations. However, despite their ability to provide meaningful information for navigation, sense-and-avoid, and imaging tasks, currently very few radar sensors are exploited onboard or developed for autonomous operations with mini- and micro-UAS. Exploration of indoor complex, dangerous, and not easily accessible environments represents a possible application for mini-UAS based on radar technology. In this scenario, the objective of the thesis is to develop design strategies and processing approaches for a novel ultralight radar sensor able to provide the miniaturized platform with Simultaneous Localization and Mapping (SLAM) capabilities, mainly but not exclusively indoors. Millimeter-wave Interferometric Synthetic Aperture Radar (mmw InSAR) technology has been identified as a key asset. At the same time, testing of commercial lightweight radar is carried out to assess potentialities towards autonomous navigation, sense-and-avoid, and imaging. The two main research lines can be outlined as follows: - Long-term scenario: Development of very compact and ultralight Synthetic Aperture Radar able to provide mini- or micro-UAS with very accurate 3D awareness in indoor or GPS-denied complex and harsh environments. - Short-term scenario: Assessment of true potentialities of current commercial radar sensors in a UAS-oriented scenario. Within the framework of long-term scenario, after a review of state-of-art SAR sensors, Frequency-Modulated Continuous Wave (FMCW) SAR technology has been selected as preferred candidate. Design procedure tailored to this technology and software simulator for operations have been developed in MATLAB environment. Software simulator accounts for the analysis of ambiguous areas in a three-dimensional environment, different SAR focusing algorithms, and a Ray-Tracing algorithm specifically designed for indoor operations. The simulations provided relevant information on actual feasibility of the sensor, as well as mission design characteristics. Additionally, field tests have been carried out at Fraunhofer Institute FHR with a mmw SAR. Processing approaches developed from simulations proved to be effective when dealing with field tests. A very lightweight FMCW radar sensor manifactured by IMST GmbH has been tested for short-term scenario operations. The codes for data acquisition were developed in Python language both for Windows-based and GNU/Linux-based operative systems. The radar provided information on range and angle of targets in the scene, thus being interesting for radar-aided UAS navigation. Multiple-target tracking and radar odometry algorithms have been developed and tested on actual field data. Radar-only odometry provided to be effective under specific circumstances

Summaries of the Sixth Annual JPL Airborne Earth Science Workshop

The Sixth Annual JPL Airborne Earth Science Workshop, held in Pasadena, California, on March 4-8, 1996, was divided into two smaller workshops:(1) The Airborne Visible/Infrared Imaging Spectrometer (AVIRIS) workshop, and The Airborne Synthetic Aperture Radar (AIRSAR) workshop. This current paper, Volume 2 of the Summaries of the Sixth Annual JPL Airborne Earth Science Workshop, presents the summaries for The Airborne Synthetic Aperture Radar (AIRSAR) workshop

Monitoring von Hangbewegungen mit InSAR Techniken im Gebiet Ciloto, Indonesien

In this doctoral thesis, the InSAR techniques are applied to detect the ground movement phenomenon and to assess the InSAR result geometrically in the Ciloto area, Indonesia. Mainly, one of those techniques, the SB-SDFP algorithm, overcomes the limitations of conventional InSAR in monitoring rural and agricultural areas and can observe extremely slow landslides. The InSAR strategy is positively known as a promising option to detect and quantify the kinematics of active landslides on a large areal scale. To minimize the bias of the InSAR displacement result, the correction of the tropospheric phase delay was carried out in a first step. This procedure is demonstrated in experiments both in the small study area in Ciloto and in a larger area. The latter is an area located in Northern Baja California, Mexico and is dominated by tectonic activity as well as groundwater-induced subsidence. A detailed investigation of the slope movement's behavior in the Ciloto district was conducted utilizing multi-temporal and multi-band SAR data from ERS1/2 (1996-1999), ALOS PALSAR (2007-2009) and Sentinel-1 (2014-2018) satellites. The region was successfully identified as a permanent active landslide prone area, especially in the vicinity of the Puncak Pass and Puncak Highway. The full 3D velocity field and the displacement time series were estimated using the inversion model. The velocity rate was classified from extremely slow to slow movement. To comprehend the landslide's behavior, a further examination of the relationship between InSAR results and physical characteristics of the area was carried out. For the long period of a slow-moving landslide, the relationship between precipitation and displacement trend shows a weak correlation. It is concluded that the extremely slow to slow deformation is not directly influenced by the rainfall intensity, yet it effectuates the subsurface and the groundwater flow. The run-off process with rainfall exceeding a soil's infiltration capacity was suspected as the main driver of the slow ground movement phenomenon. However, when analyzing rapid and extremely rapid landslide events at Puncak Pass, a significant increase in the correlation coefficient between precipitation and displacement rate could be observed.In dieser Doktorarbeit wird die Anwendung von erweiterten Verarbeitungsstrategien von InSAR Daten zur Erkennung und geometrischen Bewertung der Bodenbewegungen im Ciloto - Indonesien dargestellt. Dieser Ansatz überwindet die Beschränkungen konventioneller SAR-Interferometrie und ermöglicht sowohl ein kontinuierliches Monitoring dieses landwirtschaftich geprägten Gebietes als auch die Erfassung extrem langsamer Hangrutschungen. Um eine Verzerrung der InSAR Deformationsergebnisse zu minimieren, wurde zunächst eine Korrektur der troposphärischen Phase durchgeführt. Diese neuartige Strategie wird sowohl im Forschungsgebiet Ciloto als auch an einem größeren Gebiet demonstriert. Bei letzterem handelt es sich um einen Küstenstreifen im nördlichen Niederkalifornien, Mexiko, welcher durch hohe tektonische Aktivität und grundwasserinduzierte Landsetzungen charakterisiert ist. Die detaillierte Untersuchung des Verhaltens von Hangrutschungen im Ciloto erfolgte durch die Verarbeitung multi-temporaler SAR-Daten unter Nutzung verschiedener Frequenzbänder, darunter ESR1/2 (1996-1999), ALOS PALSAR (2007-2009) und Sentinel-1 (2014-2018) Daten. Die Region konnte erfolgreich als permanent aktives Hangrutschungsgebiet identifiziert werden, wobei der Puncak Pass und der Puncak Highway ein erhöhtes Gefahrenpotential aufweisen. Ein 3D- Geschwindig-keitsfeld der Deformation und die zugehörigen Zeitreihen wurden mit dem Inversionsmodell berechnet. Die Geschwindigkeitsrate wurde als langsam bis extrem langsam klassifiziert. Um das dynamische Verhalten der Hangrutschung zu verstehen wurde, in einer weiteren Untersuchung die Beziehung zwischen dem InSAR-Ergebnis und den physikalischen Begebenheiten im Forschungsgebiet analysiert. Es wird der Schluss gezogen, dass die langsame bis extrem langsame Verformung nicht direkt von der Niederschlagsintensität beeinflusst wird, diese sich aber auf den Untergrund und die Grundwasserströmung auswirkt. Es wird vermutet, dass der Oberflächenablauf, welcher die Infiltrationskapazität des Bodens übersteigt, ausschlaggebend für das Phänomen der langsamen Bodenbewegung ist. Für die schnellen und extrem schnellen Hangrutschungen jedoch konnte eine signifikante Erhöhung des Korrelationskoeffizienten zwischen Niederschlag und Verschiebungsrate bei Untersuchungen der Hangrutschung am Puncak-Pass nachgewiesen werden

Radar Imaging in Challenging Scenarios from Smart and Flexible Platforms

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Advanced Geoscience Remote Sensing

Nowadays, advanced remote sensing technology plays tremendous roles to build a quantitative and comprehensive understanding of how the Earth system operates. The advanced remote sensing technology is also used widely to monitor and survey the natural disasters and man-made pollution. Besides, telecommunication is considered as precise advanced remote sensing technology tool. Indeed precise usages of remote sensing and telecommunication without a comprehensive understanding of mathematics and physics. This book has three parts (i) microwave remote sensing applications, (ii) nuclear, geophysics and telecommunication; and (iii) environment remote sensing investigations