Letteratura scientifica selezionata sul tema "Radar à ouverture synthétique"

RésuméEn 50 ans de recherche, la politique générale d’entreprise est passée du statut de réflexion pratique synthétique et intégratrice à des champs de recherche majoritairement analytiques, explicatifs, fragmentés, aux résultats peu robustes, peu actionnables et peu contextualisés. Leur capacité opératoire comme leur aptitude critique s’en trouvent limitées. Une nouvelle science morale et politique, ou « noo-politique », du concevable implique une ouverture épistémologique et un pluralisme méthodologique permettant d’articuler la connaissance et les impératifs éthique et pragmatique de l’action. Il ne s’agit plus seulement de décrire ou d’expliquer ce qui est mais de participer de façon créative et critique à la conception des possibles, à la discussion du souhaitable et à les composer avec les situations rencontrées. Ce qui nécessite ouverture épistémologique et pluralisme méthodologique.

Cet article présente quelques illustrations d.applications de données radar polarimétriques (complètes ou partielles) pour le suivi des surfaces terrestres. La première partie est dédiée aux données radar pleinement polarimétriques. Elle est introduite par un rappel théorique présentant leur spécificité. Puis quelques exemples sont présentés, principalement concernant la cartographie de la végétation et également les processus spatio-temporels de sédimentation dans une zone semi-aride en Tunisie. La deuxième partie est consacrée aux données partiellement polarimétriques du type de celles acquises par les capteurs Radar à Synthèse d´Ouverture (RSO) à bord des satellites Sentinel-1A/1B. Celles-ci seront largement utilisés dans les années futures en raison de leur apport significatif pour les études touchant aux observations des surfaces terrestres pour les sciences de l'environnement.

Partant d'une réflexion méthodologique sur le rôle que doit jouer la géographie dans l'aménagement régional, l'auteur expose les caractéristiques d'une formation géographique universitaire destinée à préparer les étudiants à travailler dans des équipes interdisciplinaires, et à collaborer à des études de développement. De nos jours, l'aménagement régional est de plus en plus envisagé dans une perspective écologique. La géographie peut apporter de précieuses connaissances pour l'exploitation et la conservation des ressources naturelles, à condition de garder une approche synthétique des problèmes. C'est en renouant l'unité du physique et de l'humain que la géographie peut le mieux aider à comprendre la complexité des organisations régionales, et à faire oeuvre originale par rapport à d'autres disciplines, telle l'économie. D'où la nécessité d'adapter la formation des géographes afin de les préparer à travailler sur les problèmes de développement. Il faut d'abord prévoir les caractéristiques méthodologiques de la discipline plusieurs années à l'avance ; il faut ensuite concevoir un enseignement interdisciplinaire, non seulement pour initier le géographe au vocabulaire et aux concepts des disciplines connexes, mais aussi donner aux spécialistes de ces disciplines les élément géographiques nécessaires à une meilleure compréhension du milieu. Enfin, l'auteur termine en exposant le contenu d'un programme de formation interdisciplinaire, patronné par l'UNESCO, au niveau de la maîtrise. Le programme comprend trois orientations : étude des ressources en eau, de l'aménagement du milieu naturel dans une perspective écologique, et un programme d'études intégrées en vue du développement. L'auteur conclut que le géographe doit se débarrasser de ses complexes d'infériorité et baser son action sur une profonde réflexion méthodologique, accompagnée d'une ouverture intelligente sur les disciplines voisines.

En formant la difference de phase entre deux images, l'interferometrie en radar a ouverture synthetique (inros) peut mesurer le relief ou les mouvements du sol avec une tres grande precision. Cette technique necessite cependant de lever l'ambiguite de la phase au travers d'une etape dite de developpement de phase. Dans le cas de donnees satellitaires, cette etape est rendue difficile par l'importance du bruit ainsi que par la presence de zones decorrelees et de discontinuites liees au capteur radar. Cette these a pour objectif de franchir la distance qui existe entre les interferogrammes initiaux et les donnees fiables requises par un developpement automatique de la phase. Apres avoir rappele les caracteristiques de l'inros et les principales techniques employees dans ce domaine, nous proposons plusieurs algorithmes adaptes aux specificites des donnees inros et dont l'enchainement constitue une methode robuste de traitement des interferogrammes. La premiere etape de notre approche est l'estimation des frequences locales bidimensionnelles du signal de phase complexifie par un algorithme d'analyse spectrale multi-echelles. Nous determinons ainsi la largeur et l'orientation des franges tout en mesurant la confiance associee a chaque estimation. Nous exploitons ce resultat tout d'abord dans une etape de filtrage visant a supprimer le bruit de la phase repliee, a l'aide d'un algorithme adaptatif vis-a-vis du motif des franges : la compensation locale de la pente du terrain ou du champ de deplacement permet de moyenner, en fonction du niveau de correlation, le nombre d'echantillons necessaire pour reduire la variance de la phase estimee. Les perturbations irreversibles subsistant dans les zones ou la phase geometrique est inaccessible ou sous-echantillonnee sont ensuite detectees dans une etape de classification exploitant la mesure de confiance precedente et les donnees de correlation et d'amplitude associees aux interferogrammes. La fusion de mesures revelatrices des diverses perturbations prend en compte l'information contextuelle au travers d'un modele markovien adapte a la detection de structures fines liees aux zones de compression. Les resultats de ces trois etapes permettent alors de developper la phase par des techniques locales de propagation ou globales de moindres carres ponderes. Leurs performances sont evaluees en fonction du masque issu de la classification et de l'utilisation du gradient de phase mesure soit par les differences de phase apres filtrage, soit directement par les frequences locales. Les methodes proposees sont testees sur des produits interferometriques formes par le cnes a partir d'images du satellite ers-1. Nous validons ainsi cette approche sur des donnees reelles de type topographique et differentiel ayant des caracteristiques variees representatives des perturbations les plus frequemment rencontrees.

Dans ce mémoire, on utilise la résolution particulaire du filtrage non-linéaire optimal pour le traitement du signal radar. Cette méthode, dite Filtrage Particulaire, permet de traiter de modèles non-linéaires sans restrictions sur la nature des non-linéarités ou sur la distribution des processus aléatoires qui représentent la dynamique du modèle et le bruit d'observation. Le principe du filtrage particulaire est de construire la probabilité conditionnelle aux mesures des variables à estimer par un peigne de Dirac généralisé, dont les supports suivent le flot stochastique de la variable, et dont les masses sont issues de la correction Bayesienne due aux mesures. L'application de cette nouvelle méthode aux techniques radar d'ouverture synthétique inverse (ISAR) permet d'estimer conjointement la trajectoire et l'image d'une cible non-coopérative à de faibles rapports signal/bruit. Dans ce cas, chaque particule dans l'espace d'état est porteuse d'une grille rigide qui représente la cible et dont la vraisemblance fournit le poids. Selon la finesse de la grille, l'algorithme peut être adapté aux problème d'imagerie radar ou simplement de poursuite d'une cible en présence de glint.

The main purpose of this thesis is to develop efficient algorithms and design a system for ship detection from Synthetic Aperture Radar (SAR) imagery. Ship detection usually involves through detection of point targets on a radar clutter background.The detection of a ship depends on the physical properties of the ship itself, such as size, shape, and structure; its orientation relative to the radar look-direction; and the general condition of the sea state. Our strategy is to detect all possible ship targets in SAR images, and then search around each candidate for the wake as further evidence.The objectives of our research are (1) to improve estimation of the parameters in the K-distribution model and to determine the conditions in which an alternative model (Gamma, for example) should be used instead; (2) to explore a PNN (Probabilistic Neural Networks) model as an alternative to the commonly used parameteric models; (3) to design a FC (Fuzzy Clustering) model capable of detecting both small and large ship targets from single-channel images or multi-channel images; (4) to combine wake detection with ship target detection; (5) to design a detection model that can also be used to detect ship targets in coastal areas. We have developed algorithms for each of these objectives and integrated them into a system comprising six models.The system has been tested on a number of SAR images (SEASAT, ERS and RADARSAT-1, for example) and its performance has been assessed.

Au fil des années, l'imagerie radar à synthèse d'ouverture (RSO ) s'affirme comme une modalité fiable et pertinente en télédétection. En effet, la détection du réseau routier sur ce type d'images par des opérateurs de bas niveau tels que les détecteurs de lignes nous donne un taux de fausses détection élevé. Ceci est dû notamment à la présence du speckle. D'où la nécessité de faire suivre l'étape de bas-niveau par une étape de plus haut niveau, dans laquelle nous injectons des informations structurelles sur la forme des routes par l'intermédiaire d'un modèle symbolique. A cet effet, nous proposons dans cette thèse de traiter deux niveaux de modèles symboliques, par complexité croissante. Dans un premier temps nous traitons un modèle assez complet issu de données cartographiques, avec des informations spatiales relativement précises. Dans un second temps nous utilisons un modèle grossier correspondant à un schéma "manuel" représentant les objets à extraire avec des indications approximatives sur leurs formes et leurs positions relatives. Ainsi, nous proposons dans cette thèse deux approches pour intégrer au mieux cette information exogène. En effet, dans une première partie, nous proposons une méthode markovienne qui permet par l'intermédiaire du terme a priori d'introduire des connaissances sur les objets recherchés. Dans une second partie, nous proposons une méthode de recherche de chemin optimal basée sur la programmation dynamique. Enfin, nous présentons notre méthode d'extraction de réseau routier sur les images radar (RSO ) en utilisant des données symboliques ainsi que quelques applications de notre travail
Synthetic Aperture Radar (SAR) instruments are active microwave sensors that operate independently of time of day and weather conditions. SAR can achieve high resolution from long range and provide information about the physical structure and the electrical properties of remotely sensed objects. There has been a growing interest in SAR for automatic target recognition. We are interested in this thesis by road detection in spaceborne SAR (Synthetic Aperture Radar images. Several approaches have been proposed in the literature. They generally consist of two steps: in the first step they use a local operator like edge and line detectors and then they apply a global criterion which incorporates additional knowledge about the structure of the objects to be detected. The aim of this thesis is the detection of road on SAR images starting from a graphical sketch of road defined by a user which is considered as a model of road. To do this we propose to compare two methods. The first one combines both local and global criteria based on Markov Field(MRF). It is based on a previously published methods for road detection in SAR images. The second method uses a dynamic programming, it defines a cost, which depends on local information, and performs a summation minimization process in a graph. The results obtained with the two approaches applied to different SAR images are presented and evaluated with an objective criterion. Finnally, we applied our method based of dynamic programming to extract road network on the different SAR images and we present some applications of our work

L'objectif de cette thèse est d'extraire la composante du courant de surface océanique dans l'axe de visée radar (ou direction radiale) à partir des informations enregistrées par un radar à synthèse d'ouverture (SAR) embarqué sur satellite. Nous analysons le décalage Doppler du signal reçu par le SAR à bord d'ENVISAT. Ce travail vise principalement à séparer, sur le décalage Doppler, la contribution des vagues et celle du courant ainsi qu'à étendre cette analyse à de larges scènes observées sous de multiples angles d'incidence. Cette étude se limite à la polarisation verticale et à la bande de fréquence C. La recherche de la signature de courant s'appuie sur l'hypothèse que le décalage Doppler ne résulte que des mouvements des vagues et du courant. De plus, nous supposons, dans une première étape, que le courant sur la surface d'estimation du décalage Doppler est uniforme. Suivant ces hypothèses, la contribution du courant peut être déduite du décalage Doppler au moyen d'une soustraction à partir de la contribution des vagues. Ces dernières ont des longueurs d'onde relativement courtes typiques de la mer du vent. L'utilisation pratique de l'information de vent à 10~m de la surface pour estimer la contribution des vagues est évaluée. La méthode d'extraction de la composante radiale du courant est mise au point et testée, dans un premier temps, pour un angle d'incidence constant de 23° à partir d'imagettes ponctuelles réparties sur l'ensemble des océans. La comparaison des moyennes mensuelles de la composante du courant extraite des données SAR avec les climatologies mensuelles issues des mesures de courant in-situ indique une erreur RMS de 0,35 m/s. Dans un second temps, la même méthodologie est appliquée à des images de grande taille (400 km par 400 km au minimum) pour lesquelles l'angle d'incidence local varie de 16 à 42°. Cette nouvelle configuration nécessite une analyse préalable de l'effet de l'angle d'incidence sur le décalage Doppler. Nous montrons que la contribution relative du courant au décalage Doppler augmente avec l'angle d'incidence et varie également en fonction de la direction du vent par rapport à la direction radiale. Les vitesses extraites des données SAR présentent un accord quantitatif avec les mesures de courant de capteurs in-situ. Ce résultat est encourageant pour le développement d'une application opérationnelle de cette méthode. Enfin, la dernière partie de ce travail est consacrée à un cas plus complexe pour lequel l'existence de courant côtier fortement variable ne permet plus de faire l'hypothèse de courant uniforme sur la surface d'estimation du décalage Doppler. Nous analysons dans ce cas des cartes de décalage Doppler à une résolution de l'ordre du kilomètre. Malgré la complexité de la situation, là encore, la confrontation des vitesses déduites du décalage Doppler avec des cartes de courant de marée indique le large potentiel des images SAR pour restituer une information de courant de surface à haute résolution.

L’objectif de cette thèse est d’extraire la composante du courant de surface océanique dans l’axe de visée radar (ou direction radiale) à partir des informations enregistrées par un radar à synthèse d’ouverture (SAR) embarqué sur satellite. Nous analysons le décalage Doppler du signal reçu par le SAR à bord d’ENVISAT. Ce travail vise principalement à séparer, sur le décalage Doppler, la contribution des vagues et celle du courant ainsi qu’à étendre cette analyse à de larges scènes observées sous de multiples angles d’incidence. Cette étude se limite à la polarisation verticale et à la bande de fréquence C. La recherche de la signature de courant s’appuie sur l’hypothèse que le décalage Doppler ne résulte que des mouvements des vagues et du courant. De plus, nous supposons, dans une première étape, que le courant sur la surface d’estimation du décalage Doppler est uniforme. Suivant ces hypothèses, la contribution du courant peut être déduite du décalage Doppler au moyen d’une soustraction à partir de la contribution des vagues. Ces dernières ont des longueurs d’onde relativement courtes typiques de la mer du vent. L’utilisation pratique de l’information de vent à 10 m de la surface pour estimer la contribution des vagues est évaluée. La méthode d’extraction de la composante radiale du courant est mise au point et testée, dans un premier temps, pour un angle d’incidence constant de 23° à partir d’imagettes ponctuelles réparties sur l’ensemble des océans. La comparaison des moyennes mensuelles de la composante du courant extraite des données SAR avec les climatologies mensuelles issues des mesures de courant in-situ indique une erreur RMS de 0,35 m/s. Dans un second temps, la même méthodologie est appliquée à des Images de grande taille (400 km par 400 km au minimum) pour lesquelles l’angle d’incidence local varie de 16 à 42°. Cette nouvelle configuration nécessite une analyse préalable de l’effet de l’angle d’incidence sur le décalage Doppler. Nous montrons que la contribution relative du courant au décalage Doppler augmente avec l’angle d’incidence et varie également en fonction de la direction du vent par rapport à la direction radiale. Les vitesses extraites des données SAR présentent un accord quantitatif avec les mesures de courant de capteurs in-situ, Ce résultat est encourageant pour le développement d’une application opérationnelle de cette méthode. Enfin, la dernière partie de ce travail est consacrée à un cas plus complexe pour lequel l’existence de courant côtier fortement variable ne permet plus de faire l’hypothèse de courant uniforme sur la surface d’estimation du décalage Doppler. Nous analysons dans ce cas des cartes de décalage Doppler à une résolution de l’ordre du kilomètre. Malgré la complexité de la situation, là encore, la confrontation des vitesses déduites du décalage Doppler avec des cartes de courant de marée indique le large potentiel des images CAR pour restituer une information de courant de surface à haute résolution
The aim of this thesis is to extract the radar line-of-sight component of sea surface current from the Doppler shift of a signal received by a synthetic aperture radar on board of ENVISAT. The primary goals of this work are the separation of waves and surface current components to this Doppler shift and, furthermore, the expansion of this analysis to multiple angles of incidence, thereby making it possible to map sea surface currents. This study is limited to vertical polarization and to the radar frequency hand C. Extraction of current signature is based on the assumption that the Doppler shift is caused solely by surface gravity waves and by surface current. Moreover, we initially assume that the current is uniform within the surface of Doppler shift estimation. Under these assumptions, the current component can be deduced from the Doppler shift by substracting the wave component. The latter have relatively short wavelengths, which is typical of wind-sea. Practical use of 10 m wind information for the estimation of waves component is evaluated. A method for extracting surface current information is developed and tested, initially for a constant incidence angle of 23°, on small-sized and isolated ocean images from all over the oceans. A comparison of the monthly average speeds, obtained by on-site current measurements, indicates an RMS error of 0. 35 m/s. As a further step, the same methodology is applied for larger acquisitions (400 km by 400 km minimum) for which the incidence angle ranges from 16 to 42°, This new configuration requires a preliminary analysis of the effect of incidence angle variation on the Doppler shift. We show that an increase of the angle of incidence results in the increase of the relative component of surface current to the Doppler shift, and that the latter also varies according to the direction of wind with respect to the direction of the radar. The estimated surface current component shows a good quantitative correspondence with the same component measured by on-site sensors. This result is encouraging in view of the development of a more systematic technique. Finally, the last part of this work is devoted to a more complex case, namely that of coastal current: here, the hypothesis of a uniform surface current within the estimation surface cannot be maintained anymore due to the great variability of these currents. In this case, we proceed by analyzing maps of Doppler shift of a 1 km resolution. Despite the complexity of this situation, once again, the comparison between Doppler shift-derived velocities and data from tidal current maps indicates a strong potential of SAR images to return high resolution information on surface currents

Le radar a ouverture de synthese (sar) est un systeme a imagerie, embarque, qui permet de generer une image de la zone eclairee par l'antenne avec une haute resolution spatiale, et ce, independamment de la distance d'observation, des conditions meteorologiques et de la luminosite du terrain. Cela etant, la qualite de l'image radar se degrade considerablement si les mouvements du porteur ne sont pas compenses au cours du traitement du signal radar, et connaitre les mouvements du porteur peut imposer des contraintes severes sur la precision des instruments de navigation embarques. D'autre part, le traitement associe a l'imagerie sar est specifique aux echos fixes. Si un vehicule se deplace sur la zone imagee, son rapport signal a bruit est fortement degrade, et le vehicule apparait decale par rapport a sa position vraie. Pour s'affranchir de ces deux contraintes, nous avons construit un traitement de signal capable de conferer au radar une fonction dite mti (caracterisation des cibles mobiles), tout en s'affranchissant des instruments de navigation, via des procedes dits autofocus (compensation autonome des mouvements du porteur). Dans une premiere etape, nous avons etudie plusieurs procedes autofocus appliques a l'imagerie du terrain survole (echos fixes). Puis, nous avons evalue leurs performances pour estimer les mouvements du porteur. Et, enfin, nous avons etendu leur domaine d'application a l'ensemble du traitement de signal du radar sar, de facon a rendre ce radar entierement autonome vis-a-vis des instruments de navigation. Dans une seconde etape, nous avons directement applique ces procedes, en les generalisant, pour mettre en place une fonction mti (echos mobiles), de facon a detecter, mais aussi repositionner et retrouver le vecteur vitesse des cibles mobiles presentes sur le terrain. La station ramses de l'onera nous a permis de valider le principe de nos traitements a partir de signaux radar reels.

Nous présentons une technique de partition d'image en régions homogènes reposant sur la minimisation de la complexité stochastique à l'aide d'une grille active polygonale, c'est-à-dire un ensemble de nœuds reliés par des segments et définissant différentes régions. L'algorithme obtenu est adapté à la segmentation d'images de radars à ouverture synthétique (SAR), rapide et repose sur l'optimisation d'un critère sans paramètre à régler par l'utilisateur. Cette approche permet ainsi l'estimation automatique du nombre de régions présentes dans l'image, de leur topologie ainsi que de la position et du nombre de nœuds définissant les contours. Nous généralisons ensuite cette méthode à d'autres types de bruits que le speckle, aux images vectorielles et à la segmentation par contours actifs multi-régions. Enfin, nous présentons une méthode originale qui permet la partition d'images sans nécessiter de connaissances sur la loi de probabilité des niveaux de gris dans les régions de l'image
We present a technique for partitioning an image into homogeneous regions. It is based on the minimisation of the stochastic complexity thanks to a polygonal active grid, i. E. A set of nodes linked by segments to define the different regions of the image. The obtained algorithm is adapted to Synthetic Aperture Radar (SAR) image segmentation, fast and based on the optimization of a criterion without parameter to be tuned by the user. This approach allows one to automatically estimate the number of regions in the image, their topology and the position and the number of nodes used to define the contour. We propose some generalizations of this technique to other noise phenomena than speckle, to vectorial images and to image segmentation with multi-region active contours. Then we present an original approach for image partitioning without a priori knowledge of the probability law of the grey levels in the regions of the image

Le travail de cette thèse s'inscrit dans les efforts de recherche qui sont actuellement entrepris sur la segmentation et la classification pour faciliter l'interprétation des images radar. Notre thèse contribue à ces recherches en proposant une démarche semi-automatique d'analyse de scènes pour aider à l'interprétation des images acquises par un radar à ouverture synthétique (SAR). Elle s'attache principalement à l'application des méthodes de segmentation à des problèmes de classification et de reconnaissance d'objets. Son objectif est de proposer des méthodes rapides et simples, aisément compréhensibles par des utilisateurs non experts en traitement d'image. Une architecture en deux étapes est proposée. Lors de la première étape, une partition de l’image SAR est obtenue de manière non supervisée à l’aide d’une grille active statistique fondée sur la minimisation de la complexité stochastique. La seconde étape consiste à extraire de chaque région des attributs (statistiques, géométriques, des paramètres de texture) permettant de classer de manière semi-supervisée chaque région extraite. Une approche hiérarchique est retenue. En pratique, l’algorithme proposé fournit une classification initiale de l’occupation des sols ainsi que des mesures de confiance pour chaque région. Cette classification initiale peut être utilisée comme une aide à l'interprétation de l'image ou comme une source d'informations pour des traitements ultérieurs
The work of this thesis is part of the research efforts that are currently being undertaken on segmentation and classification to ease radar images interpretation. Our thesis contributes to this research by proposing a semi-automatic scene analysis approach to assist the interpretation of images acquired by a synthetic aperture radar (SAR). Mainly, it is focused on the application of segmentation methods to classification and object recognition problems. Its aim is to propose fast and simple methods, easily comprehensible by non-expert users in image processing. The proposed approach is a two-stage algorithm. First, a SAR image partition is obtained in a non-supervised manner by using a statistical active grid based on the minimization of the stochastic complexity. Then, discriminative features (statistics, geometrics and texture parameters) are calculated for each extracted region in order to classify them in a semi-supervised manner. A hierarchical approach is adopted. In practice, the proposed algorithm provides an initial land use classification as well as confidence measures for each region. This initial classification can be used as an aid to the image interpretation or as a source of information for further processing

Le radar imageur à ouverture synthétique (SAR) étant un système à visée latérale, l'acquisition des données se fait avec une géométrie très spécifique et hautement sensible au relief de la zone à imager. Le problème qui nous intéresse plus particulièrement concerne la déformation radiométrique de l'image due à la variation de la taille de la cellule de résolution radar en fonction du type de relief étudié. Il est indispensable de quantifier ces déformations et de les corriger afin de fournir une image décorrélée de cet effet de géométrie de la mesure et d'avoir alors accès aux paramètres physiques dont dépend le coefficient de rétrodiffusion. La technique utilisée consiste à simuler la réponse radar à partir d'un modèle numérique de terrain. Dans un premier temps, on étudie la variation de la résolution locale en fonction de la pente et de l'orientation du sol. Cette étude nécessite une modélisation du relief qui est abordée succcessivement au premier ordre par assimilation du relief à son plan localement tangent, et au deuxième ordre par la prise en compte de la courbure locale. Cette deuxième approximation nécessite la mise en œuvre d'une méthode de calcul de dérivées multidirectionnelles par passage dans l'espace de Fourier. On présente ensuite le simulateur fabriquant une image constituée uniquement de l'effet de relief en prenant en compte l'éventualité d'ambiguités radiales et d'ombres. Cette image est utilisée pour effectuer une correction simple de cet effet sur une image SAR réelle du radar Seasat. Quelques simulations à partir de paramètres différents de ceux de Seasat sont enfin présentées.