Extraction d'information, amélioration du SNR et compression des données dans les images SAR multifréquences multipolarisées

Une méthode statistique permettant d'obtenir une nouvelle représentation optimale des images SAR multifréquences multipolarisées est proposée. La méthode est inspirée de l'analyse en composantes principales à bruit additif ajusté (NAPC) et de la théorie de diagonalisation simultanée de deux matrices symétriques par une seule matrice. Un nombre restreint des nouvelles images transformées décrivant fidèlement les données image SAR originales avec un rapport signal sur bruit amélioré sont alors retenues. Le développement théorique ainsi que la mise en oeuvre de la méthode en question, avec les résultats obtenus sur des images SAR réelles des capteurs radar du système SIR-C, font l'objet de ce présent article

Amelioration de la classification supervisee des donnees satellitaires par un choix optimal de caracteristiques

La mise au point de méthodes susceptibles de fournir des caractéristiques spectrales précises est primordiale pour la classification supervisée des données satellitaires. Lorsque l'on n'a que la forme analytique des fonctions de densités de probabilités des classes connues à priori, le problème de la classification se pose en termes d'estimation exacte des paramètres des densités et de discrimination spectrale des classes. Pour une meilleure classification, on doit établir un compromis entre la réduction des données et la sélection des caractéristiques discriminantes