Statistical Modeling of SAR Images: A Survey

Statistical modeling is essential to SAR (Synthetic Aperture Radar) image interpretation. It aims to describe SAR images through statistical methods and reveal the characteristics of these images. Moreover, statistical modeling can provide a technical support for a comprehensive understanding of terrain scattering mechanism, which helps to develop algorithms for effective image interpretation and creditable image simulation. Numerous statistical models have been developed to describe SAR image data, and the purpose of this paper is to categorize and evaluate these models. We first summarize the development history and the current researching state of statistical modeling, then different SAR image models developed from the product model are mainly discussed in detail. Relevant issues are also discussed. Several promising directions for future research are concluded at last

On the Method of Logarithmic Cumulants for Parametric Probability Density Function Estimation

Parameter estimation of probability density functions is one of the major steps in the mainframe of statistical image and signal processing. In this report we explore the properties and limitations of the recently proposed method of logarithmic cumulants (MoLC) parameter estimation approach which is an alternative to the classical maximum likelihood (ML) and method of moments (MoM) approaches. We derive the general sufficient condition of strong consistency of MoLC estimates which represents an important asymptotic property of any statistical estimator. With its help we demonstrate the strong consistency of MoLC estimates for a selection of widely used distribution families originating (but not restricted to) synthetic aperture radar (SAR) image processing. We then derive the analytical conditions of applicability of MoLC to samples generated from several distribution families in our selection. Finally, we conduct various synthetic and real data experiments to assess the comparative properties, applicability and small sample performance of MoLC notably for the generalized gamma and K family of distributions. Supervised image classification experiments are considered for medical ultrasound and remote sensing SAR imagery. The obtained results suggest MoLC to be a feasible yet not universally applicable alternative to MoM that can be considered when the direct ML approach turns out to be unfeasible.L'estimation de paramètres de fonctions de densité de probabilité est une étape majeure dans le domaine du traitement statistique du signal et des images. Dans ce rapport, nous étudions les propriétés et les limites de l'estimation de paramètres par la méthode des cumulants logarithmiques (MoLC), qui est une alternative à la fois au maximum de vraisemblance (MV) classique et à la méthode des moments. Nous dérivons la condition générale suffisante de consistance forte de l'estimation par la méthode MoLC, qui représente une propriété asymptotique importante de tout estimateur statistique. Grâce à cela, nous démontrons la consistance forte de l'estimation par la méthode MoLC pour une sélection de familles de distributions particulièrement adaptées (mais non restreintes) au traitement d'images acquises par radar à synthèse d'ouverture (RSO). Nous dérivons ensuite les conditions analytiques d'applicabilité de la méthode MoLC à des échantillons générés qui suivent les lois des différentes familles de distribution de notre sélection. Enfin, nous testons la méthode MoLC sur des données synthétiques et réelles afin de comparer les différentes propriétés inhérentes aux différents types d'images, l'applicabilité de la méthode et les effets d'un nombre restreint d'échantillons. Nous avons, en particulier, considéré les distributions gamma généralisée et K. Comme exemple d'application, nous avons réalisé des classifications supervisées d'images médicales à ultrason ainsi que d'images de télédétection acquises par des capteurs RSO. Les résultats obtenus montrent que la méthode MoLC est une bonne alternative à la méthode des moments, bien qu'elle contienne certaines limitations. Elle est particulièrement utile lorsqu'une approche directe par MV n'est pas possible

Processing of optic and radar images.Application in satellite remote sensing of snow, ice and glaciers

Ce document présente une synthèse de mes activités de recherche depuis la soutenance de ma thèse en 1999. L'activité rapportée ici est celle d'un ingénieur de recherche, et donc s'est déroulée en parallèle d'une activité ``technique'' comprenant des taches d'instrumentation en laboratoire, d'instrumentation de plateformes en montagne, de raids scientifiques sur les calottes polaires, d'élaboration de projets scientifiques, d'organisation d'équipes ou d'ordre administratif. Je suis Ingénieur de recherche CNRS depuis 2004 affecté au laboratoire Gipsa-lab, une unité mixte de recherche du CNRS, de Grenoble-INP, de l'université Joseph Fourier et de l'université Stendhal. Ce laboratoire (d'environ 400 personnes), conventionné avec l'INRIA, l'Observatoire de Grenoble et l'université Pierre Mendès France, est pluridisciplinaire et développe des recherches fondamentales et finalisées sur les signaux et les systèmes complexes.}Lors de la préparation de ma thèse (mi-temps 1995-99) au LGGE, je me suis intéressé au traitement des images de microstructures de la neige, du névé et de la glace. C'est assez naturellement que j'ai rejoint le laboratoire LIS devenu Gipsa-lab pour y développer des activités de traitement des images Radar à Synthèse d'Ouverture (RSO) appliqué aux milieux naturels neige, glace et glaciers. Etant le premier à générer un interférogramme différentiel des glaciers des Alpes, j'ai continué à travailler sur la phase interférométrique pour extraire des informations de déplacement et valider ces méthodes sur le glacier d'Argentière (massif du Mont-Blanc) qui présente l'énorme avantage de se déplacer de quelques centimètres par jour. Ces activités m'ont amené à développer, en collaboration avec les laboratoires LISTIC, LTCI et IETR, des méthodes plus générales pour extraire des informations dans les images RSO.Ma formation initiale en électronique, puis de doctorat en physique m'ont amené à mettre à profit mes connaissances en traitement d'images et des signaux, en électromagnétisme, en calcul numérique, en informatique et en physique de la neige et de la glace pour étudier les problèmes de traitement des images RSO appliqués à la glace, aux glaciers et à la neige

Earth Resources. A continuing bibliography with indexes, issue 34, July 1982

This bibliography lists 567 reports, articles, and other documents introduced into the NASA Scientific and Technical Information System between April 1, and June 30, 1982. Emphasis is placed on the use of remote sensing and geophysical instrumentation in spacecraft and aircraft to survey and inventory natural resources and urban areas. Subject matter is grouped according to agriculture and forestry, environmental changes and cultural resources, geodesy and cartography, geology and mineral resources, hydrology and water management, data processing and distribution systems, instrumentation and sensors, and economic analysis