Evaluation of the short-term sea cliff retreat along the Tróia-

Monitoring the sediment budget of coastal systems is essential to understand the costal equilibrium, and is an important aspect to be considered in coastal management. Thus, the identification and the quantitative evaluation of sedimentary sources and sinks are the first steps towards a better understanding of the dynamics of coastal morphology. The Tróia-Sines Embayed Coast (TSEC) in the southwest Portuguese coast corresponds to a continuous sandy beach that extends for approximately 65 km. It is limited at north by the Sado river estuary and at south by the Sines cape. Beaches are discontinuously limited landward by dunes (≈42 km) and by sea cliffs (≈18 km) made of poorly consolidated Plio-Plistocene detrital deposits. Cliff erosion by subaerial processes or gullying is a continuous phenomenon that contributes a significant amount of sediment to the TSEC coastal system, which is what we want to measure. Mainly due to winter rainfall, sea cliffs develop debris fans at the backshore inner limit, therefore we chose to make morphological measurements at one year interval. Thus, two series digital aerial images at 20 cm resolution were acquired in Oct 2008 and July 2009, supported by a collection of ground control points (GCP) to constrain the sensor orientation. Digital aerial stereo image pairs are used as main data source to reconstruct digital surface models (DSM). A new stereo photogrammetric method is used, based on dense disparity maps and Bayesian inference (Jalobeanu et al, 2010 and Jalobeanu, 2011). The originality of this method is in the computation of the spatial distribution of elevation errors in the DSM using stochastic modelling and probabilistic inference, which helps to detect the statistically significant changes in the estimated topography. The difference between the two generated DSMs is used to characterize the variability of the main subaerial beach morphodynamics parameters, such as: i) the alongshore beach configuration; ii) the beach width; iii) the berm elevation and iv) the beach-face slope. Indeed, these are essential parameters for understanding the sedimentary dynamics of a coastal sector. Moreover, confidence intervals can be provided for quantitative parameters derived from the DSM, such as volumes of displaced material, slopes or various geometric parameters

Etude de la restitution des paramètres instrumentaux en imagerie satéllitaire

Le but de cette étude est l'estimation des paramètres du bruit et de la fonction de flou en imagerie satellitaire. En effet, ces images sont dégradées par le système optique, et par un bruit additif lié au capteur. Les paramètres instrumentaux, connus lors du lancement du satellite, peuvent évoluer au cours du temps. Il est alors nécessaire de pouvoir les estimer à partir des images observées, afin de pouvoir corriger ces images, par déconvolution, dans les meilleures conditions. Le noyau de convolution est paramétré par une fonction traduisant la physique du système imageur étudié. Il s'agit d'estimer les paramètres du noyau, ainsi que la variance du bruit, qui est supposé blanc et gaussien. Pour la déconvolution à paramètre- s fixés, nous utilisons une approche variationnelle, qui consiste à minimiser une fonctionnelle traduisant l'attache aux données et la régularisation de l'image cherchée, interdisant l'amplification du bruit tout en préservant les contours. La méthode proposée repose essentiellement sur deux étapes. Le bruit est estimé en utilisant un filtre passe-bande au moyen d'une transformée en cosinus. Ensuite, l'estimation conjointe du paramètre de régularisation et des paramètres du noyau est effectuée par Maximum de Vraisemblance (MV), en utilisant une méthode de Monte Carlo par Chaînes de Markov (MCMC). Nous présentons également dans ce rapport un état de l'art des méthodes de déconvolution aveugle, ainsi qu'une étude sur l'estimati- on du noyau de convolution lorsqu'il n'est pas paramétré

Estimation d'hyperparamètres pour la restauration d'images satellitaires par une méthode MCMCML

Le problème que nous abordons ici est la déconvolution d'images satellitaires, qui sont dégradées par l'optique et l'électronique utilisées pour leur acquisition. Les dégradations sont connues : les images sont convoluées par un opérateur H, et la variance du bruit N additif, blanc et gaussien, est connue. Nous utilisons un modèle de régularisation introduisant une fonction de potentiel phi, qui interdit l'amplification du bruit lors de la restauration tout en préservant les discontinuités. Ce modèle admet deux hyperparamètres lambda et delta. Nous nous intéressons ici à l'estimation des hyperparamètres optimaux afin d'effectuer la déconvolution de manière automatique. Nous proposons pour cela d'utiliser l'estimateur du maximum de vraisemblance appliqué à l'image observée. Cet estimateur constitue le critère que nous allons optimiser. Pour évaluer ses dérivées, nous devons estimer des espérances calculées sur des échantillon- s, tenant compte des données observées et de l'a priori imposé. Cette probabilité faisant intervenir l'opérateur de convolution, il est très difficile d'utiliser un échantillonneur classique. Nous avons développé un algorithme de type Geman-Yang modifié, utilisant une variable auxiliaire, ainsi qu'une transformée en cosinus. Nous présentons à cette occasion un nouvel algorithme de déconvolution, rapide, qui est dérivé de cette méthode d'échantillonnage. Nous proposons un algorithme "MCMCML" permettant d'effectuer simultanément l'estimation des hyperparamètres lambda et delta et la restauration de l'image dégradée. Une étude des échantillonneurs (y compris ceux de Gibbs et Metropolis), portant sur la vitesse de convergence et les difficultés de calcul liées à l'attache aux données, a également été réalisée

Restauration automatique d'images satellitaires par une méthode MCMC

Le problème que nous abordons ici est la déconvolution d'images satellitaires floues et bruitées. Les dégradations sont supposées connues. Nous utilisons un modèle de régularisation introduisant une fonction φ, qui interdit l'amplification du bruit tout en préservant les discontinuités de l'image cherchée. Ce modèle variationnel admet deux hyperparamètres, qui sont estimés de manière automatique. Nous utilisons pour cela l'estimateur du maximum de vraisemblance appliqué à l'image observée. Nous avons développé un algorithme d'estimation MCMC qui fait appel à une méthode d'échantillonnage inspirée des travaux de [6], pour lequel nous utilisons une transformée en cosinus. Nous présentons ici un nouvel algorithme de déconvolution, rapide, dérivé de cette méthode d'échantillonnage, permettant simultanément de restaurer l'image dégradée et d'estimer les hyperparamètres

Modèles, estimation bayésienne et algorithmes pour la déconvolution d'images satellitaires et aériennes

Les images satellitaires ou aériennes sont dégradées par le système optique et par le capteur lors de leur acquisition. Pour reconstruire une image de bonne qualité à partir d'une observation floue et bruitée, il faut effectuer une déconvolution. Nous rappelons, dans un premier temps, quels sont les différents éléments de la chaîne d'acquisition, de l'optique au capteur (visible ou infrarouge), ce qui permet de modéliser les dégradations subies par les images. Afin de reconstruire l'image sans amplifier le bruit et tout en conservant les détails, il est nécessaire d'imposer des contraintes sur la solution reconstruite, ce qui consiste à choisir un modèle a priori. Nous étudions la modélisation des images satellitaires et aériennes, qui peut être effectuée dans un cadre probabiliste ou variationnel, par des modèles discrets ou continus. Nous proposons de nouveaux modèles statistiques qui tiennent compte des propriétés fractales des scènes naturelles et de leur non-stationnarité, fondés sur des approches multiéchelles et adaptatives. Ensuite nous étudions différentes techniques permettant d'estimer les paramètres de ces modèles, décrivant les propriétés de l'image que l'on cherche à reconstruire. Ces techniques sont développées dans un cadre bayésien, et donnent lieu à des algorithmes soit stochastiques, soit déterministes, selon le problème à résoudre. Enfin, nous proposons de nouveaux algorithmes de reconstruction, qui sont totalement automatiques. Dans un premier temps, nous supposons que les dégradations (flou et statistique du bruit) sont données et nous cherchons à reconstruire l'image inconnue. Dans un second temps, nous considérons le cas où ces dégradations sont inconnues. Nous effectuons alors une déconvolution aveugle, en deux étapes, la première consistant à estimer les paramètres instrumentaux et la seconde à déconvoluer l'image, ces paramètres étant fixés. Des tests ont été effectués sur des images satellitaires (simulations SPOT 5 et Pléiades), ainsi que sur des images aériennes à haute résolution, prises dans le visible ou dans l'infrarouge.Satellite or aerial images are corrupted by the optical system and the sensor. To reconstruct a good quality image from a noisy and blurred observation, one needs to perform a déconvolution. First, we recall the principles of the acquisition chain, from optics to the sensor (visible or infrared), enabling us to model the degradation of the image. In order to reconstruct the image without amplifying the noise, while preserving edges and textures, it is s=necessary to impose constraints on the reconstructed solution, which consists of choosing a prior model. We study satellite and aerial image modeling, which can be done within both probabilistic and variational frameworks, and using both discrete and continuous models. We propose new statistical model that take into account the fractal properties of natural scenes and their non-stationarity, using multiscale and adaptive approaches. Next we study different techniques for estimating the model parameters, describing the properties of the images to be reconstructed. These techniques are developed within a Bayesian framework, and can be solved using either stochastic, or deterministic algorithms, depending on the problem. Finally, we propose new fully automatic reconstruction algorithms. First, we suppose that the degradations (blurring kernel and noise statistics) are known, and we try to reconstruct the unknown image. Second, we consider the case where these degradations are unknown. We perform a blind déconvolution, in two steps, the first step consisting of determining the instrumental parameters, and the second of deconvolving the image with fixed degradation parameters. Tests have been performed on remote sensing data such as satellite images (SPOT 5 and Pléïades simulations) and high resolution visible and infrared aerial images.NICE-BU Sciences (060882101) / SudocSudocFranceF

Integrating laboratory creep compaction data with numerical fault models: A Bayesian framework

We developed a robust Bayesian inversion scheme to plan and analyze laboratory creep compaction experiments. We chose a simple creep law that features the main parameters of interest when trying to identify rate-controlling mechanisms from experimental data. By integrating the chosen creep law or an approximation thereof, one can use all the data, either simultaneously or in overlapping subsets, thus making more complete use of the experiment data and propagating statistical variations in the data through to the final rate constants. Despite the nonlinearity of the problem, with this technique one can retrieve accurate estimates of both the stress exponent and the activation energy, even when the porosity time series data are noisy. Whereas adding observation points and/or experiments reduces the uncertainty on all parameters, enlarging the range of temperature or effective stress significantly reduces the covariance between stress exponent and activation energy. We apply this methodology to hydrothermal creep compaction data on quartz to obtain a quantitative, semiempirical law for fault zone compaction in the interseismic period. Incorporating this law into a simple direct rupture model, we find marginal distributions of the time to failure that are robust with respect to errors in the initial fault zone porosity

DSM generation from stereo aerial images for the reconstruction of the sea-cliff retreat pattern controlled by gullying process, Costa da Galé and Melides sectors (Southwest of Portugal)

The seacliffs evolution is an important aspect to be taken in account in the evolution of the world coastline. The seacliffs can suffer erosion induced by the storm wave incidence or subaerial erosion leading to the retreat of the coastline. However the amount of sediments that come from the cliff retreat represent an important sediment source to the coastal system. In some cases it is essential to include this volume in the sediment budget balance of the studied coastal area. Many methods have been developed to monitor the evolution of seacliffs, most of them are supported by field measurements. In these work you propose the application of a new stereo photogrammetric method to reconstruct the cliff topography producing digital surface model (DSM) revealing the spatial distribution of the elevation errors. The model results are complemented by the acquisition of field data (GCP-ground control points) obtained using the DGPS (Differential Global Positioning System). This method also allows the generation of a coarse Digital elevation model (DEM) of the bottom of the seacliffs. The field study was conducted considering two small stretches of the sandy embayed coastline between Tróia and Sines (Southwest of Portugal). In these sectors the backshore of the subaerial beach is limited landward by the presence of seacliffs that suffer subaerial erosion (gullying process). The seacliffs presents poorly consolidated sediments (sand, clay, granule and fine pebbles) that suffer subaerial erosion showing complex gully morphology between the top and the bottom of the cliff. The sediments eroded by this process are stored at the base of cliffs in the form of debris fans. During storm periods the subaerial beach significantly decreases its width and the sediments contained in debris fans suffers cut-off. The sediments are transported by the waves thereby entering in the coastal system. Two data series of digital aerial images at 20 cm resolution, acquired in 2008 and 2009, were used to reconstruct cliffs digital surface models (DSM) and monitor the evolution of the complex gully system. A data set of 50 GCP was used to constrain the sensor location and orientation. The method was able to detect the presence of main areas of cliff displacement although the sensitivity of camera calibration prevented the absolute estimation of the displacement rate. New field surveys should help improve the results. This work was partially funded by the French Research Funding Agency (ANR) (SpaceFusion project, Jeunes Chercheurs 2005 JC05 41500) and by the Portuguese Funding Agency (FCT) (AutoProbaDTM project PTDC/EIA-CCO/102669/2008, FCOMP-01-0124-FEDER-010039)

Estimation of Blur and Noise Parameters in Remote Sensing

In this paper we propose a new algorithm to estimate the parameters of the noise related to the sensor and the impulse response of the optical system, from a blurred and noisy satellite or aerial image. The noise is supposed to be white, Gaussian and stationary. The blurring kernel has a parametric form and is modeled in such a way as to take into account the physics of the system (the atmosphere, the optics and the sensor). The observed scene is described by a fractal model, taking into account the scale invariance properties of natural images. The estimation is performed automatically by maximizing a marginalized likelihood, which is achieved by a deterministic algorithm whose complexity is limited to O(N), where N is the number of pixels

An adaptive Gaussian model for satellite image deblurring

Abstract — The deconvolution of blurred and noisy satellite images is an ill-posed inverse problem, which can be regularized within a Bayesian context by using an a priori model of the reconstructed solution. Since real satellite data show spatially variant characteristics, we propose here to use an inhomogeneous model. We use the Maximum Likelihood Estimator (MLE) to estimate its parameters and we show that the MLE computed on the corrupted image is not suitable for image deconvolution, because it is not robust to noise. Then we show that the estimation is correct only if it is made from the original image. Since this image is unknown, we need to compute an approximation of sufficiently good quality to provide useful estimation results. Such an approximation is provided by a wavelet-based deconvolution algorithm. Thus, a hybrid method is first used to estimate the spacevariant parameters from this image and then to compute the regularized solution. The obtained results on high resolution satellite images simultaneously exhibit sharp edges, correctly restored textures and a high SNR in homogeneous areas, since the proposed technique adapts to the local characteristics of the data