Academic literature on the topic 'Imagerie Radar à Synthèse d’Ouverture (SAR)'

Pendant ces dix dernières années, les lancements successifs de satellites pour l'observation de la Terre dotés de capteurs SAR (Synthetic Aperture Radar) ont permis de montrer son fort potentiel, car ces systèmes sont capables de couvrir de vastes régions avec une résolution élevée, ce qui représente un avantage pour le suivi terrain. Cette thèse propose d'élargir les applications conventionnelles, en s'occupant d'investiguer le potentiel et les limites de l'interférométrie SAR pour la mesure de la déformation du terrain dans la région amazonienne, qui n'a pas encore été étudiée dans ce cadre spécifique. L'application consiste à estimer le déplacement de la surface de la Terre sur la zone urbaine de Manaus, la plus grande ville de l'État d'Amazonas au Brésil, qui représente un site important pour l'exploration pétrolière et gazière et pour le transport. Ce site est entouré par des écosystèmes fragiles, qui le rendent très sensible à la présence de l'industrie pétrolière. Dans ce contexte, une compréhension de la dynamique temporelle et de la distribution spatiale des phénomènes de néotectonique est fondamentale pour la définition de bonnes pratiques de gestion de l'environnement. Au niveau méthodologique, afin de lever les principales difficultés rencontrées pour l'application de l'interférométrie différentielle sur une pile de données Radarsat-1, une stratégie multi-échelles et "model free", basée sur l'information de déformation non-linéaire au cours du temps est adoptée avec succès. La caractéristique essentielle de cette procédure est la séparation du signal de phase en différentes échelles spatiales pour simplifier la séparation des trois composantes de phase (topographie, atmosphère et déplacement). Cela conduit à une plus grande robustesse et permet l'inversion de composantes de phase pour les petites piles d'images. Au niveau géophysique, l'application de l'interférométrie à l'étude du déplacement du terrain est réalisée pour la première fois sur le milieu de l'Amazonie, en complétant les études de géologie structurale antérieures basées sur les mesures issues de la corrélation des images optiques et les mesures de terrain. En complément des connaissances antérieures, la présente étude apporte une information précise sur l'hypothèse de mouvements de la croûte récents liés aux activités néotectoniques du bassin de l'Amazonie. Les résultats indiquent une zone de mouvement de la croûte adjacente à une structure de drainage circulaire dans la ville de Manaus. Les images Radarsat-1 et 2 acquises sur cette région apportent une meilleure compréhension des activités géologiques et du mouvement de la croûte dans le bassin de l'Amazonie.

L’observation de la Terre par des systèmes d’acquisition d’images permet de suivre l’évolution temporelle de phénomènes naturels tels que les séismes, les volcans ou les mouvements gravitaires. Différentes techniques existent dont l’imagerie satellitaire, la photogrammétrie terrestre et les mesures in-situ. Les séries temporelles d’images issues d’appareils photo automatiques (Time Lapse) sont une source d’informations en plein essor car elles offrent un compromis intéressant en termes de couverture spatiale et de fréquence d’observation pour mesurer les déplacements de surface de zones spécifiques. Cette thèse est consacrée à l’analyse de séries d’images issues de la photographie terrestre et de l’imagerie radar satellitaire pour la mesure du déplacement des glaciers Alpins. Nous nous intéressons en particulier aux problèmes du traitement de Time Lapse stéréo pour le suivi d’objets géophysiques dans des conditions terrain peu favorables à la photogrammétrie. Nous proposons une chaîne de traitement mono-caméra qui comprend les étapes de sélection automatique des images, de recalage et de calcul de champs de déplacement bidimensionnel (2D). L’information apportée par les couples stéréo est ensuite exploitée à l’aide du logiciel MICMAC pour reconstruire le relief et obtenir le déplacement tridimensionnel(3D). Plusieurs couples d’images radar à synthèse d’ouverture (SAR) ont également été traités à l’aide des outils EFIDIR pour obtenir des champs de déplacement 2D dans la géométrie radar sur des orbites ascendantes ou descendantes. La combinaison de mesures obtenues quasi-simultanément sur ces deux types d’orbites permet de reconstruire le déplacement 3D. Ces méthodes ont été mises en oeuvre sur des séries de couples stéréo acquis par deux appareils photo automatiques installés sur la rive droite du glacier d’Argentière et sur des images du satellite TerraSAR-X couvrant le massif du Mont-Blanc. Les résultats sont présentés sur des données acquises lors d’une expérimentation multi-instruments menée en collaboration avec l’IGN à l’automne 2013, incluant le déploiement d’un réseau de Géocubes qui ont fournit des mesures GPS. Elles sont utilisées pour évaluer la précision des résultats obtenus par télédétection proximale et spatiale sur ce type de glacier
Earth observation by image acquisition systems allows the survey of temporal evolution of natural phenomena such as earthquakes, volcanoes or gravitational movements. Various techniques exist including satellite imagery, terrestrial photogrammetry and in-situ measurements. Image time series from automatic cameras (Time Lapse) are a growing source of information since they offer an interesting compromise in terms of spatial coverage and observation frequency in order to measure surface motion in specific areas. This PhD thesis is devoted to the analysis of image time series from terrestrial photography and satellite radar imagery to measure the displacement of Alpine glaciers. We are particularly interested in Time Lapse stereo processing problems for monitoring geophysical objects in unfavorable conditions for photogrammetry. We propose a single-camera processing chain that includes the steps of automatic photograph selection, coregistration and calculation of two-dimensional (2D) displacement field. The information provided by the stereo pairs is then processed using the MICMAC software to reconstruct the relief and get the three-dimensional (3D) displacement. Several pairs of synthetic aperture radar (SAR) images were also processed with the EFIDIR tools to obtain 2D displacement fields in the radar geometry in ascending or descending orbits. The combination of measurements obtained almost simultaneously on these two types of orbits allows the reconstruction of the 3D displacement. These methods have been implemented on time series of stereo pairs acquired by two automatic cameras installed on the right bank of the Argentière glacier and on TerraSAR-X satellite images covering the Mont-Blanc massif. The results are presented on data acquired during a multi-instrument experiment conducted in collaboration with the French Geographic National Institute (IGN) during the fall of 2013,with a network of Géocubes which provided GPS measurements. They are used to evaluate the accuracy of the results obtained by proximal and remote sensing on this type of glacier

Les systèmes d’imagerie microonde suscitent un grand intérêt actuellement dans le domaine de la recherche, notamment pour des applications de sécurité (scanners corporels, vision à travers les murs, etc). Plusieurs techniques d’acquisition déjà existantes permettent d’optimiser l’ouverture rayonnante afin de garantir une bonne résolution sur l’image finale. Cependant, le verrou actuel des systèmes d’imagerie est de pouvoir atteindre un temps de rafraîchissement temps réel et d’adresser un grand nombre d’antennes. La majorité des systèmes actuels peinent à concilier la rapidité et la résolution, tout en garantissant une bonne sensibilité. Les travaux réalisés dans ce manuscrit visent à proposer une alternative aux systèmes existants en se basant sur des techniques de codage analogique des signaux d’antennes. Globalement, l’objectif est de minimiser le nombre de récepteurs sans affecter les performances. Les architectures proposées sont essentiellement basées sur le concept du Radar MIMO (pour les systèmes actifs) et du radiomètre à synthèse d’ouverture interférométrique ou SAIR (pour les systèmes passifs). Ces deux systèmes permettent de réduire considérablement le nombre d’antennes sans affecter la résolution de l’image, ce qui permet une première levée de contraintes. En sus, des composants compressifs entièrement passifs sont utilisés pour réduire le nombre de récepteurs des systèmes Radar MIMO et SAIR. Ces composants à diversité spatiale et fréquentielle présentent des fonctions de transfert orthogonales. Utilisés en émission, ils permettent un adressage simultané et indépendant des antennes du réseau. En réception, ils permettent de coder les signaux reçus par les antennes vers un nombre de voies RF considérablement réduit. En appliquant des techniques de décodage appropriées, les signaux reçus par chacune des antennes peuvent être estimées afin d’appliquer les algorithmes dédiés à la reconstruction de l’image. Ces composants offrent l’avantage de réduire fortement le nombre de voies RF tout en conservant la même ouverture rayonnante et en autorisant une acquisition simultanée des signaux. Des démonstrateurs laboratoires ont été réalisés en bande S afin de montrer une preuve de faisabilité des alternatives proposées. Enfin, les résultats obtenus ont fait l'objet d'une demande de brevet et un prototype d'imageur radiométrique à ondes millimétriques est en cours de prototypage dans le cadre du projet ANR-PIXEL
Microwave imaging systems are currently attracting great attention in the field of research, especially for security applications (body scanners, vision through walls, etc.). Several acquisition techniques already exist to optimize the antenna aperture in order to guarantee a good resolution on the final image. However, the current lock of imaging systems is to be able to achieve a real-time acquisition and address numerous antennas. Most of the current systems struggle to reconcile fast imaging and resolution while ensuring good sensitivity. The work carried out in this manuscript aims at proposing an alternative to the existing systems based on analog coding techniques of the antenna signals. Overall, the goal is to minimize the number of receivers without affecting performances. The proposed architectures are based essentially on the concept of the MIMO radar (for active systems) and the Synthetic Aperture Interferometric Radiometer or SAIR (for passive systems). These two systems allow a significant reduction of the number of antennas without affecting the resolution of the image, thus enabling a first lifting of constraints. In addition, passive compressive components are used to reduce the number of receivers in the MIMO Radar and the SAIR systems. These components with spatial and frequency diversity exhibit orthogonal transfer functions. Used in transmission, they allow simultaneous and independent addressing of each element of the antenna array. In reception, they allow the signals received by the antennas to be coded into a considerably reduced number of aggregate waveforms. By applying suitable decoding techniques, the signals received by each antenna can be estimated in order to apply imaging algorithms. These components offer the advantage of greatly reducing the number of RF channels while keeping the same number of antennas and allowing simultaneous acquisition of the signals. Laboratory demonstrators were carried out in S-band to demonstrate the feasibility of the proposed alternatives. Finally, the results obtained were the subject of a patent application and a prototype of a millimeter-wave radiometric imager is being developed in the framework of the ANR-PIXEL project

Cette thèse présente la méthode de détection de changements MIMOSA (Method for generalIzed Means Ordered Series Analysis). Cette nouvelle méthode permet de détecter automatiquement des changements entre couples ou séries temporelles d’images SAR. En effet, grâce aux moyennes temporelles, le nombre d’images en jeu n’importe plus puisque seulement deux moyennes différentes sont comparées de sorte à détecter les changements (par exemple moyenne géométrique et moyenne quadratique). De ce fait, les grand volumes de données disponibles de nos jours sont exploitables plus facilement puisque l’information utile est «résumée» dans les moyennes. Le seul paramètre de la détection est le taux de fausses alarmes obtenu dans le résultat, ce qui rend son analyse plus intuitive. Les cartes de changements fournies par MIMOSA sont de très bonne qualité en comparaison à celles fournies par d’autres méthodes. De nombreux tests ont été mis en place pour constater la robustesse de la méthode MIMOSA face aux problèmes les plus souvent rencontrés, comme une mauvaise calibration radiométrique, ou encore un mauvais recalage. Une interface graphique a de plus été développée autour de MIMOSA, incorporant de nombreux outils de préparation et traitement des données, ainsi que des outils d’analyse des résultats
This PhD thesis presents the MIMOSA (Method for generalIzed Means Ordered Series Analysis) change detection methood. This new technique can automatically detect changes between SAR image pairs or within time series. Indeed, thanks to the temporeal means, the number of involved images doesn’t matters because only two different means are compared to detect the changes (for example, the geometric and quadratic means). Thus, large data volumes can be processed easily, since the useful information is condensed within the temporal means. The only change detection parameter is the false alarm rate that will be MIMOSA method are very good compared to other methods. Several tests have been performed in order to quantify the robustness of the method facing the most common problems, like image misregistration or radiometric calibration errors. A graphical user interface has also been developed for MIMOSA, including many useful tools to prepare and process SAR data, but also several analyse tools

Le travail de thèse a porté sur "l'imagerie radar à synthèse d'ouverture par analyse en ondelettes continues multidimensionnelles". Ce travail de thèse a consisté à mettre en oeuvre des méthodes d'analyse temps-fréquence dans le domaine de l'imagerie SAR (Synthetic aperture Radar). Le principe de l'imagerie SAR consiste à illuminer une zone du sol avec le faisceau d'ondes éléctromagnétiques de l'antenne radar. Cette zone se compose de plusieurs points réflecteurs appartenant à une ou plusieurs cibles. Alors que le porteur se déplace sur sa trajectoire de vol, l'antenne émet périodiquement des impulsions qui parviennent à l'ensemble des cibles présentes dans la zone illuminée. Une partie non-négligeable de chaque impulsion est alors réfléchie par les cibles puis interceptée par le radar. L'ensemble des données collectées par le radar va permettre d'établir l'image de terrain en haute résolution via un algorithme de reconstruction d'images. Les méthodes classiques d'imagerie font l'hypothèse d'isotropie (les points imagés se comportent de la même manière selon l'angle sous lequel ils sont vus) et de blancheur (les points imagés ont le même comportement dans la bande fréquentielle émise) des réflecteurs imagés. Malheureusement, les hypothèses précédentes ne sont plus valables avec l'émergence de nouvelles capacités d'imagerie (large bande fréquentielle, grandes excursions angulaires,. . . ). L'objectif du travail de thèse a consisté à développer une méthode d'analyse temps-fréquence basée sur l'utilisation d'ondelettes continues permettant de mettre en lumière les phénomènes d'anisotropie et de coloration des points imagés. Ce type d'analyse se fonde sur le concept d'hyperimage qui permet d'associer à chaque pixel de l'image SAR, son comportement angulaire et fréquentiel. L'algorithme d'implantation de la transformée en ondelettes continues que nous avons proposé est basé sur la transformée de Fourier. Par conséquent, l'algorithme est à moindre coût en terme de temps de calcul en utilisant l'algorithme rapide de transformée de Fourier (FFT). .
The thesis work was about the " Synthetic Aperture Radar (SAR) imaging by using the multidimensional continuous wavelet analysis ". This work consisted in establishing time-frequency methods in the SAR domain. The principle of the SAR imaging consists in irradiating a ground zone with electromagnetic waves emitted by the radar antenna. This zone contains several reflectors belonging to one or several targets. While the airborne is moving on its flight path, the antenna emits periodically impulses which reach the whole targets located on the irradiated zone. A non-negligible part of each impulse is reflected by the target and received by the radar. The whole collected data will be used to form a high resolution image of the illuminated zone thanks to an algorithm of image reconstruction. The classical imaging methods assume that the reflectors are isotropic (they behaves the same way regardless the aspect under wich they are viewed) and white (they have the same properties within the emitted bandwidth). Unfortunately, new capacities in SAR imaging (large bandwidth, large angular excursions of analysis) makes these assumptions obsolete. The purpose of the thesis work consisted in developing a time-frequency method based on the use of continuous wavelets allowing to highlight the anisotropic and coloration effects of the irradiated points. This kind of analysis is based on the concept of hyperimage which allows to associate to each pixel an energetic response which is a function of the aspect and the frequency. The algorithm allowing to implant the continuous wavelet transform is based on the Fourier transform. Hence, this algorithm is not expensive in terms of time calculation by using the Fast Fourier Transform (FFT). .

L’imagerie RSO circulaire aéroportée permet d’obtenir de nombreuses informations sur les zones imagées et sur les cibles mobiles. Les objets peuvent être observés sous plusieurs angles, et l’illumination continue d’une même scène permet de générer plusieurs images successives de la même zone. L’objectif de cette thèse est de développer une méthode de reconstruction de trajectoire de cibles mobiles en imagerie RSO circulaire monovoie, et d’étudier les performances de la méthode proposée. Nous avons tout d’abord mesuré les coordonnées apparentes des cibles mobiles sur les images RSO et leur paramètre de défocalisation. Ceci permet d’obtenir des informations de mouvement des cibles, notamment de vitesse et d’accélération. Nous avons ensuite utilisé ces mesures pour définir un système d’équations non-linéaires permettant de faire le lien entre les trajectoires réelles des cibles mobiles et leurs trajectoires apparentes. Par une analyse mathématique et numérique de la stabilité de ce système, nous avons montré que seul un modèle de cible mobile avec une vitesse constante permet de reconstruire précisément les trajectoires des cibles mobiles, sous réserve d’une excursion angulaire suffisante. Par la suite, nous avons étudié l’influence de la résolution des images sur les performances de reconstruction des trajectoires, en calculant théoriquement les précisions de mesure et les précisions de reconstruction qui en découlent. Nous avons mis en évidence l’existence théorique d’une résolution azimutale optimale, dépendant de la radiométrie des cibles et de la validité des modèles étudiés. Finalement nous avons validé la méthode développée sur deux jeux de données réelles
Circular SAR imagery brings a lot of information concerning the illuminated scenes and the moving targets. Objects may be seen from any angle, and the continuity of the illumination allows generating a lot of successive images from the same scene. In the scope of this thesis, we develop a moving target trajectory reconstruction methodology using circular SAR imagery, and we study the performances of this methodology. We have first measured the apparent coordinates of the moving targets on SAR images, and also the defocusing parameter of the targets. This enables us to obtain information concerning target movement, especially the velocity and the acceleration. We then used these measurements to develop a non-linear system that makes the link between the apparent trajectories of the moving targets and the real ones. We have shown, by a mathematical and numerical analysis of the robustness, that only a model of moving target with constant velocity enables us to obtain accurate trajectory reconstructions from a sufficient angular span. Then, we have studied the azimuth resolution influence on the reconstruction accuracy. In order to achieve this, we have theoretically estimated the measurement accuracy and the corresponding reconstruction accuracy. We have highlighted the existence of an optimal azimuth resolution, depending on the target radiometry and on the validity of the two target models. Finally, we have validated the method on two real data sets on X-Band acquired by SETHI and RAMSES NG, the ONERA radar systems, and confirmed the theoretical analyses of its performances

Le bruit de chatoiement (speckle) lié aux systèmes d'imagerie cohérente a des conséquences sur l'analyse et l'interprétation des images radar à synthèse d'ouverture (RSO). Pour corriger ce défaut, nous profitons de séries temporelles d'images RSO bien recalées. Nous améliorons le filtre adaptatif temporel non-local à l'aide de méthodes performantes de débruitage adaptatif et proposons un filtrage temporel adaptatif basé sur les patchs. Pour réduire le biais du débruitage, nous proposons une méthode originale, rapide et efficace de débruitage multitemporel. L'idée principale de l'approche proposée est d'utiliser l'image dite "de ratio", donnée par le rapport entre l'image et la moyenne temporelle de la pile. Cette image de ratio est plus facile à débruiter qu'une image isolée en raison de sa meilleure stationnarité. Par ailleurs, les structures fines stables dans le temps sont bien préservées grâce au moyennage multitemporel. Disposant d'images débruitées, nous proposons ensuite d'utiliser la méthode du rapport de vraisemblance généralisé simplifié pour détecter les zones de changement ainsi que l'amplitude des changements et les instants de changements intéressants dans de longues séries d'images correctement recalées. En utilisant le partitionnement spectral, on applique le rapport de vraisemblance généralisé simplifié pour caractériser les changements des séries temporelles. Nous visualisons les résultats de détection en utilisant l'échelle de couleur 'jet' et une colorisation HSV. Ces méthodes ont été appliquées avec succès pour étudier des zones cultivées, des zones urbaines, des régions portuaires et des changements dus à des inondations
The inherent speckle which is attached to any coherent imaging system affects the analysis and interpretation of synthetic aperture radar (SAR) images. To take advantage of well-registered multi-temporal SAR images, we improve the adaptive nonlocal temporal filter with state-of-the-art adaptive denoising methods and propose a patch based adaptive temporal filter. To address the bias problem of the denoising results, we propose a fast and efficient multitemporal despeckling method. The key idea of the proposed approach is the use of the ratio image, provided by the ratio between an image and the temporal mean of the stack. This ratio image is easier to denoise than a single image thanks to its improved stationarity. Besides, temporally stable thin structures are well-preserved thanks to the multi-temporal mean. Without reference image, we propose to use a patch-based auto-covariance residual evaluation method to examine the residual image and look for possible remaining structural contents. With speckle reduction images, we propose to use simplified generalized likelihood ratio method to detect the change area, change magnitude and change times in long series of well-registered images. Based on spectral clustering, we apply the simplified generalized likelihood ratio to detect the time series change types. Then, jet colormap and HSV colorization may be used to vividly visualize the detection results. These methods have been successfully applied to monitor farmland area, urban area, harbor region, and flooding area changes

L'objectif de cette thèse est d'exploiter le radar à ouverture synthétique (SAR) multiligne la caractérisation de la structure forestière et la surveillance de l'affaissement des sols. Dans le cas des zones forestières, les paramètres de la structure de la forêt tropicale sont dérivés par la tomographie SAR (TomoSAR). Pour les zones urbaines, la subsidence des sols est étudiée à l'aide des techniques d'interférométrie SAR (InSAR). TomoSAR et InSAR seront en utilisant des images SAR multi-lignes de base sur différents sites. Avant l'analyse tomographique, un algorithme d'étalonnage de phase est nécessaire pour compenser les résidus de phase qui altèrent les données et influent sur la mise au point des données multi-lignes de base. D'abord, une étude tomographique a été réalisée dans les forêts tropicales, où la caractérisation de la forêt a été évaluée à l'aide de la tomographie SAR en bandes L et P. Deuxièmement, différentes techniques InSAR ont été comparées en ce qui concerne leurs performances en matière de surveillance de la déformation de la surface de la Terre, en prenant le Liban comme étude de cas.La première partie de la thèse présente l'analyse TomoSAR dans la forêt tropicale du Gabon. Un examen des techniques d'étalonnage de phase utilisées sur les données TomoSAR est présenté. La formulation du problème commence par l'étalonnage de phase de la pile de données considérée comme l'entrée principale pour commencer avec les algorithmes de traitement des données SAR. Ainsi, les algorithmes d'étalonnage de phase proposés dans la littérature sont discutés. Deux des approches d'étalonnage de phase les plus importantes sont ensuite décrites et discutées en détail. Le potentiel des données TomoSAR en bande L pour caractériser la structure de la forêt tropicale est évalué. Le défi ici est la courte longueur d'onde des données en bande L (en comparaison à la bande P), et la possibilité de pénétrer dans la forêt tropicale jusqu'au sol. L'analyse tomographique est réalisée à partir des données UAVSAR de la bande L en campagne AfriSAR menée sur le parc Gabonais Lopé en Février 2016. Il a été constaté que TomoSAR en bande L est capable de pénétrer dans et à travers la canopée jusqu'au sol, ce qui a permis de détecter correctement les couches de la canopée et du sol.Ensuite, le suivi de la structure des forêts tropicales est traité à l’aide de la tomographie ROS en bandes L et P. Pour cela, une comparaison des profils TomoSAR en bandes L et P avec des données lidar du capteur (LVIS) est effectuée afin d'évaluer la capacité de TomoSAR à surveiller et à estimer les paramètres de la structure de la forêt tropicale pour une bonne gestion forestière et pour soutenir les missions spatiales sur la biomasse forestière. Les performances des bandes L et P pour la pénétration de la canopée sont évaluées pour déterminer l'emplacement du sol sous-jacent. En outre, les enregistrements 3D pour chaque configuration sont comparés en ce qui concerne leur capacité à dériver la structure verticale de la forêt.La deuxième partie de la thèse aborde l'utilisation des techniques InSAR dans la surveillance de la subsidence. L'idée est de diviser l'estimation des déformations de surface de la terre en deux étapes. La première étape consiste à utiliser la technique du maximum de vraissemblance pour traiter conjointement les diffuseurs permanets et les diffuseurs distribués afin d'obtenir les meilleures estimations possibles des phases interférométriques. Ensuite, la deuxième étape consiste à séparer les contributions aux phases interférométriques dues à la topographie de la scène et au champ de déformation causées par le bruit de décorrélation et les perturbations atmosphériques. Comme cas d'étude, une analyse approfondie des données INSAR est présentée sur le site Libanais. En s'appuyant sur un ensemble de données de 117 données satellitaires Sentinel-1 acquises sur le Liban entre 2015 et 2019, avec une résolution temporelle élevée (6 jours)
The objective of this thesis is to exploit Multi-baseline Synthetic Aperture Radar (SAR) for studying the remote sensing of natural scenarios, such as forest structure characterization and land subsidence monitoring. In the case of forested areas, tropical forest structure parameters are derived by Tomography SAR (TomoSAR) technique. For urban areas, Land subsidence is investigated through Interferometry SAR (InSAR) techniques. TomoSAR and InSAR will be treated by using Multi-baseline SAR images over different sites. Prior to tomographic analysis, a phase calibration algorithm is needed to compensate for phase residuals that corrupt the data and influence the focusing of Multi-baseline data. First, a tomographic study has carried out in tropical forest, where the forest characterization was assessed by using SAR tomography at L and P-band. Second, different InSAR techniques have been compared with respect to their performance in monitoring earth’s surface deformation, taking Lebanon as a case study.The first part of the thesis presents the TomoSAR analysis in the tropical forest. A review of phase calibration techniques employed on TomoSAR data is shown. The problem formulation starts with the phase calibration of the data stack that is considered as the main gate to begin with SAR processing algorithms. Thus, the main phase calibration algorithms proposed in the literature are discussed. Two of the most important phase calibration approaches are then described and discussed in detail. The potential of L-band TomoSAR data to characterize tropical forest structure is evaluated. The challenge here is the short wavelength of L-band data, and whether can penetrate tropical forests down to the ground. Tomographic analysis is carried out using L-band UAVSAR data from the AfriSAR campaign conducted over Gabon Lopé Park in February 2016. It was found that L-band TomoSAR was able to penetrate into and through the canopy down to the ground, and thus the canopy and ground layers were detected correctly. Then, monitoring tropical forest structure using SAR tomography at L- and P-band are treated. For this, a comparison of the P- and L-band TomoSAR profiles, Land Vegetation and Ice Sensor (LVIS), and discrete return LiDAR is provided in order to assess the ability for TomoSAR to monitoring and estimating the tropical forest structure parameters for enhanced forest management and to support biomass missions. The L- and P-band's performances for canopy penetration are assessed to determine the underlying ground locations. Additionally, the 3D records for each configuration are compared regarding their ability to derive forest vertical structure.The second part of the thesis tackle the utilization of InSAR techniques in land subsidence monitoring. The idea is to split the estimation of earth's surface deformations into two steps. The first step is to use Maximum Likelihood technique to jointly process Permanent scaterrers and Distributed scaterrers in order to yield the best estimates of interferometric phases. Then, the second step is to separate the contributions to the interferometric phases due to the scene topography and deformation field from those caused by decorrelation noise and atmospheric disturbances. As a case study, an extensive InSAR analysis of Lebanon site is shown, relying on a data-set of 117 Sentinel-1 satellite data acquired over Lebanon between 2015 and 2019, with high temporal resolution (i.e. 6 days)

La thèse s'inscrit dans le cadre des travaux préparatoires à la mission spatiale BIOMASS du programme Earth Explorer de l'ESA (Agence Spatiale Européenne), qui prévoit d'exploiter pour la première fois depuis l'espace un SAR en bande P (435 MHz), dans le but de cartographier la biomasse et la hauteur des forêts à l'échelle globale pour la période 2023-2028. L'utilisation de la bande P permet d'obtenir une sensibilité du signal inédite avec la biomasse, en lien avec ses capacités de pénétration même à travers des forêts tropicales denses. La mission BIOMASS se base sur l'utilisation conjointe de trois méthodes d'imagerie qui sont la Polarimétrie (PolSAR), l'Interférométrie (PolInSAR) et la Tomographie (TomoSAR). Ses objectifs sont de produire tous les 7 mois des cartes de biomasse et hauteur des forêts à la résolution de 4 ha, ainsi que des cartes des perturbations sévères à 0.5 ha. La thèse s'est organisée autour du développement d'une chaîne de calcul articulée en plusieurs modules permettant d'extraire des valeurs de biomasse à partir de données PolSAR en bande P dans la perspective de cartographier la biomasse forestière de manière robuste et automatique. Les deux modules principaux consistent à estimer un indicateur polarimétrique lié à la biomasse forestière puis à l'inverser en biomasse en appliquant une méthode bayésienne construite sur des grandeurs a priori issues d'un modèle électromagnétique prédictif (MIPERS-4D). Une étude a été consacrée à la comparaison de différents indicateurs PolSAR permettant l'inversion de la biomasse forestière sur les différents sites expérimentaux étudiés. Cette thèse aborde la possibilité de minimiser les effets de la topographie avec une utilisation conjointe des modèles numériques d'élévation (DEM) qui donnent une approximation des pentes sous forêts et des données PolSAR à partir desquelles il est possible d'extraire des informations sur les coefficients des matrices de covariances et sur les pentes azimutales sous forêt. Dans l'objectif d'améliorer les relations entre les coefficients de rétrodiffusion et la biomasse, la minimisation des effets de speckle a également été étudiée dans le cadre des scénarios d'acquisitions BIOMASS, supposant des adaptations des techniques de filtrage existantes pour des séries temporelles de données SLC polarimétriques. Ces travaux sur le développement d'un filtre multi-temporel et multi-canal adapté aux séries temporelles PolSAR ont été valorisés dans l'article "Multi-temporal speckle filtering of polarimetric P-band SAR data over dense tropical forests in French Guiana : application to the BIOMASS mission" (publié dans la revue Remote Sensing), dans lequel un nouvel indicateur permettant de quantifier les performances du filtrage a également été proposé, en lien avec la capacité inédite de ces données pour caractériser les pentes azimutales du terrain. Ces différents travaux ont permis de mettre au point une méthode d'inversion adaptable aux contraintes de généralisation spatiale et temporelle pour les futures acquisitions BIOMASS à l'échelle globale. La méthode développée repose sur la combinaison d'un indicateur issu des données PolSAR qui optimise la relation à la biomasse ainsi que d'une méthode bayésienne minimisant les effets de dispersion à partir de fonctions de vraisemblance issues du modèle MIPERS-4D. Les conditions d'observations peuvent ainsi être prises en compte au travers de la paramétrisation du modèle, et l'application de cette méthode aux données des campagnes aéroportées étudiées dans cette thèse a montré son intérêt pour éviter la propagation directe des effets temporels ou de structure en biomasse. La combinaison de ces différentes études a permis d'améliorer la méthode d'inversion tout au long de la thèse, en ouvrant également des perspectives de développement pour la consolider avec en particulier la généralisation aux indicateurs PolInSAR et TomoSAR, en vue d'une exploitation la plus complète des futures données BIOMASS
This thesis took place during the preparation phase of the BIOMASS ESA (European Space Agency) mission, which plans to exploit for the first time ever a P-band (435 MHz) spaceborne SAR, with the aim at mapping forest biomass and height worldwide for the period 2023-2028. The use of the P-band comes from its unique sensitivity to forest biomass, in relation to its ability to penetrate through dense media like tropical forests. The BIOMASS mission is based on the use of three imaging modes: Polarimetry (PolSAR), Interferometry (PolInSAR) and Tomography (TomoSAR), and aims at delivering forest biomass and height maps every 7 months at a resolution of 4 ha, as well as maps of severe disturbances at 0.5 ha. The thesis has been organised around the development of a processing chain made of several modules in order to map forest biomass from P-band PolSAR images, and for a wide range of forest types and observation conditions. The two main modules consist in the development of a PolSAR indicator related to forest biomass and in a Bayesian method built on likelihood functions derived from a predictive electromagnetic model (MIPERS-4D). A first study focused on the comparison between various PolSAR based indicators adapted to forest biomass estimation on several test sites. In particular, this thesis emphasises the possibility of minimising the effects of topography with the joint use of digital elevation models (DEM) which give an approximation of terrain slopes and with the fully polarimetric covariance matrix from which it is also possible to extract topographic information like the azimuthal component of terrain slopes. In order to improve the link between backscatter coefficients and biomass, the minimisation of speckle effects has also been studied in the specific framework of BIOMASS acquisitions plan, meaning the adaptation of state-of-the-art filtering techniques for polarimetric SLC time series data. This work results in the development of a multi-channel filter adapted to PolSAR time series, which has been demonstrated on the TropiSAR data acquired at the Paracou test site, and described in the paper "Multi-temporal speckle filtering of polarimetric P-band SAR data over dense tropical forests in French Guiana: application to the BIOMASS mission", published in the journal Remote Sensing, in which a new indicator to quantify filtering performances has been also highlighted, in connection with the capacity of P-band PolSAR data to characterise the azimuthal slopes. These works contribute to develop an inversion method accounting for the challenging constraints of spatial and temporal generalisations for the future BIOMASS acquisitions at global scale. The developed method proposes the combination of the so-called t0 indicator derived from PolSAR data in order to optimise the relationship with forest biomass, with a Bayesian method minimising the dispersion effects thanks to likelihood functions derived from the MIPERS-4D model. The observation conditions related to the temporal or spatial variability can be thereby accounted for, and application of the method to the P-band airborne SAR data acquired during the BIOMASS mission preparation phases shows its great interest to avoid the direct propagation of dispersive factors into biomass. These contributions enabled to adapt and improve the processing chain, and paved to way to further prospects of new insights such as the method generalisation with PolInSAR and TomoSAR indicators, in order to achieve a more thorough exploitation of the upcoming BIOMASS data

Nous étudions la faisabilité de la détection du sillage de navires en imagerie radar, éventuellement bistatique, afin d'obtenir des paramètres tels que le cap et la vitesse du navire. Dans un premier temps, on décrit la chaîne d'acquisition radar bistatique ainsi que l'environnement maritime, en particulier les modèles de diffusion des ondes électromagnétiques sur des surfaces océaniques et la manière d'obtenir une carte des hauteurs des vagues de sillage de Kelvin d'un navire. On décrit ensuite un simulateur de signaux radars bruts en configuration bistatique, en validant les résultats obtenus avec des données radar monostatiques disponibles dans la littérature. La seconde partie de la thèse est dédiée à l'étude de la détectabilité du sillage de navires. On traite tout d'abord du cas de la détection du sillage d'eau morte, en réalisant un test comparatif de quatre chaînes de référence représentatives. On traite ensuite la détectabilité du sillage de Kelvin dans des images radar de haute résolution, en commençant par discuter le choix d'une configuration radar optimisant la visibilité du sillage, puis en présentant un algorithme de détection et de traitement basé sur la théorie du filtrage adapté stochastique. Cet algorithme fonctionne également sur des données d'imagerie spatiale optiques haute résolution.