Building profile reconstruction using TerraSAR-X data time-series and tomographic techniques

This work aims to show the potentialities of SAR Tomography (TomoSAR) techniques for the 3-D characterization (height, reflectivity, time stability) of built-up areas using data acquired by the satellite sensor TerraSAR-X. For this purpose 19 TerraSAR-X single-polarimetric multibaseline images acquired over Paris urban area have been processed applying classical nonparametric (Beamforming and Capon) and parametric (MUSIC) spectral estimation techniques

Outils statistiques et géométriques pour la classification des images SAR polarimétriques hautement texturées

Les radars à synthèse d'ouverture (Synthetic Aperture Radar ou SAR) permettent de fournir des images à très haute résolution de la surface de la Terre. Les algorithmes de classification traditionnels se basent sur une hypothèse de bruit gaussien comme modèle de signal, qui est rapidement mise en défaut lorsque l'environnement devient inhomogène ou impulsionnel, comme c'est particulièrement le cas dans les images SAR polarimétriques haute résolution, notamment au niveau des zones urbaines. L'utilisation d'un modèle de bruit composé, appelé modèle SIRV, permet de mieux prendre en compte ces phénomènes et de représenter la réalité de manière plus adéquate. Cette thèse s'emploie alors à étudier l'application et l'impact de ce modèle pour la classification des images SAR polarimétriques afin d'améliorer l'interprétation des classifications au sens de la polarimétrie et à proposer des outils adaptés à ce nouveau modèle. En effet, il apparaît rapidement que les techniques classiques utilisent en réalité beaucoup plus l'information relative à la puissance de chaque pixel plutôt qu'à la polarimétrie pour la classification. Par ailleurs, les techniques de classification traditionnelles font régulièrement appel à la moyenne de matrices de covariance, calculée comme une moyenne arithmétique. Cependant, étant donnée la nature riemannienne de l'espace des matrices de covariance, cette définition n'est pas applicable et il est nécessaire d'employer une définition plus adaptée à cette structure riemannienne. Nous mettons en évidence l'intérêt d'utiliser un modèle de bruit non gaussien sur des données réelles et nous proposons plusieurs approches pour tirer parti de l'information polarimétrique qu'il apporte. L'apport de la géométrie de l'information pour le calcul de la moyenne est de même étudié, sur des données simulées mais également sur des données réelles acquises par l'ONERA. Enfin, une étude préliminaire d'une extension de ces travaux au cas de l'imagerie hyperspectrale est proposée, de par la proximité de ce type de données avec les données SAR polarimétriques.Synthetic Aperture Radars (SAR) now provide high resolution images of the Earth surface. Traditional classification algorithms are based on a Gaussian assumption for the distribution of the signal, which is no longer valid when the background is heterogeneous, which is particularly the case for polarimetric SAR images, especially in urban areas. A compound Gaussian model, called the SIRV model, allows to take into account these phenomena. This thesis is then devoted to studying the impact of this model for the classification of polarimetric SAR images in order to improve the interpretation of classification results in a polarimetric sense, and to propose tools better suited to this model. Indeed, classical techniques using the Gaussian assumption actually use the power information of each pixel much more than the polarimetric information. Furthermore, it is often necessary to compute a mean of covariance matrices, usually by taking the standard arithmetical mean. However, the space of covariance matrices has a Riemannian structure, not an Euclidean one, which means this definition of the mean is not correct. We will then present several methods to use the actual polarimetric information thanks to the SIRV model to improve the classification results. The benefit of using a correct, Riemannian definition of the mean will also be demonstrated on simulated and real data. Finally, a preliminary study of an extension of this work to hyperspectral imagery will be presented.RENNES1-Bibl. électronique (352382106) / SudocSudocFranceF

Displacement Estimation by Maximum Likelihood Texture Tracking

International audienceThis paper presents a novel method to estimate displacement by maximum-likelihood (ML) texture tracking. The observed polarimetric synthetic aperture radar (PolSAR) data-set is composed by two terms: the scalar texture parameter and the speckle component. Based on the Spherically Invariant Random Vectors (SIRV) theory, the ML estimator of the texture is computed. A generalization of the ML texture tracking based on the Fisher probability density function (pdf) modeling is introduced. For random variables with Fisher distributions, the ratio distribution is established. The proposed method is tested with both simulated PolSAR data and spaceborne PolSAR images provided by the TerraSAR-X (TSX) and the RADARSAT-2 (RS-2) sensors

Analyse de la texture dans les images SAR appliquée au filtrage de speckle

·Cet article propose un nouveau modèle pour les statistiques d'ordre deux de la texture spatiale dans les images SAR. La fonction d'auto-covariance est approximée localement par un noyau gaussien anisotrope (AGK) 2-D dans le but de décrire la texture en termes d'orientation et d'anisotropie locales. L'estimation des paramètres de la texture à une échelle donnée est basée sur l'opérateur nommé tenseur de structure et ne requiert pas l'estimation explicite de l'auto-covariance. Enfin, un nouveau filtre nommé AGK-MMSE prenant en compte cette information spatiale est introduit et comparé au filtre MMSE géométrique classique. Le filtre proposé présente de meilleures performances en termes de préservation de la texture et d'amélioration des structures

A Deep Learning Approach for SAR Tomographic Imaging of Forested Areas

Synthetic aperture radar tomographic imaging reconstructs the three-dimensional reflectivity of a scene from a set of coherent acquisitions performed in an interferometric configuration. In forest areas, a large number of elements backscatter the radar signal within each resolution cell. To reconstruct the vertical reflectivity profile, state-of-the-art techniques perform a regularized inversion implemented in the form of iterative minimization algorithms. We show that light-weight neural networks can be trained to perform the tomographic inversion with a single feed-forward pass, leading to fast reconstructions that could better scale to the amount of data provided by the future BIOMASS mission. We train our encoder-decoder network using simulated data and validate our technique on real L-band and P-band data.Comment: Submitted to IEEE Geoscience and Remote Sensing Letters, January 202

Analyse d'images SAR polarimétriques au moyen d'outils temps-fréquence

Cet article illustre l'intérêt des outils temps-fréquences en imagerie SAR au travers de deux applications. Une nouvelle méthode d'analyse des cibles mobiles est présentée. Elle s'appuie sur un algorithme de Matching-Pursuit bidimensionnel et l'utilisation d'un dictionnaire temps-fréquence. Une étude des zones urbaines dans le cadre temps-fréquence est proposée. Le comportement fréquentiel des réflecteurs est mis à profit pour effectuer une classification des zones urbaines à l'aide de deux indicateurs

Polarimetric Approaches for Persistent Scatterers Interferometry

In previous works, a general framework to exploit polarimetric diversity to optimize the results of persistent scatterers interferometry (PSI) was presented, but tested only with dual-pol data. In this paper, the performance of these algorithms is assessed using fully polarimetric data, acquired by the Radarsat-2 satellite over the urban area of Barcelona, Spain. In addition, two new highly efficient polarimetric optimization methods, mean intensity polarimetric optimization and joint diagonalization-based polarimetric optimization, are introduced and evaluated. Given the variety of dual-pol configurations provided by current polarimetric satellites, such as TerraSAR-X and Radarsat-2, and the upcoming launch of Sentinel-1, ALOS-2, and Radarsat Constellation Mission, a study has been also carried out to determine the best performing dual-pol configurations for polarimetric PSI. Subsidence maps of the area of study are computed for single-pol, dual-pol, and full-pol data, which show the increase in pixel density with valid deformation results as more polarimetric information is made available. In particular, for full-pol data we get an increase of up to 2.5 times more pixels for coherence-based PSI techniques (degraded resolution), and over four times more for amplitude-based approaches (full resolution), in comparison with single-pol data. Both higher density and quality of pixels yield better results in terms of coverage and accuracy.This work was supported in part by the Spanish Ministerio de Economía y Competitividad and European Union FEDER funds under Project TEC2011-28201-C02-02

Maximum Likelihood Shift Estimation using High Resolution Polarimetric SAR Clutter Model

International audienceThis paper deals with a Maximum Likelihood (ML) shift estimation method in the context of High Resolution (HR) Polarimetric SAR (PolSAR) clutter. Texture modeling is exposed and the generalized ML texture tracking method is extended to the merging of various sensors. Some results on displacement estimation on the Argentiere glacier in the Mont Blanc massif using dual-pol TerraSAR-X (TSX) and quad-pol RADARSAT-2 (RS2) sensors are finally discussed