Auswahl der wissenschaftlichen Literatur zum Thema „Traitement radar“

RÉSUMÉ L'analyse géomorphologique à partir de bandes spectrales débordant le rayonnement visible est encore au stade expérimental. La stratigraphie et la structure interne des dépôts meubles ne peuvent être directement détectées, mais la granulométrie et les formes de surface peuvent l'être. Dans le cas des surfaces dénudées, la granulométrie est reliée à la réflectance dans le visible et le proche infrarouge et à la rugosité détectable par le radar. Dans le cas des surfaces recouvertes de végétation, la granulométrie peut être déduite indirectement des conditions d'humidité des sols, qui commandent l'alimentation en eau des plantes, dans le visible, le proche infrarouge, l'infrarouge thermique, le radar (constante diélectrique) et théoriquement les micro-ondes passives. Sans compter la traditionnelle photointerprétation stéréoscopique, les formes de surface peuvent être reconnues soit de façon automatisée, surtout dans le cas des formes linéaires, lorsque l'on possède des documents numérisés, soit de façon visuelle par rehaussement d'image lors de la prise de vue (radar, thermographies). Les formes de surface peuvent aussi être rehaussées au moment du traitement par incorporation d'un modèle numérique de terrain ou avec des images de composantes spectrales. Des expériences ont été conduites en Estrie afin de distinguer les tills des dépôts fluvioglaciaires ou glacio-lacustres. Il en résulte que l'imagerie la plus efficace dans le cas d'une analyse visuelle est l'infrarouge thermique diurne en automne quand les effets de l'insolation sur la topographie sont maximaux et où ceux des écarts d'albédo sont réduits.

Les surfaces en herbe jouent un rôle important tant en terme économique qu'environnemental. Elles regroupent une grande diversité de végétation herbacée (pérenne ou éphémère) et occupent une partie importante de l'espace agricole français (zones de pâtures, prairies, milieux agro-naturels présents entre deux cultures principales). Dans ce contexte, cette étude vise à quantifier l'apport de l'imagerie satellitaire multi-spectrale (optique et radar) pour la mise en évidence des surfaces en herbe.Pour ce faire, des classifications supervisées orientées objet, basées sur un algorithme Random Forest et un zonage majoritaire en post-traitement sont utilisées. Cette étude émane de l'expérience de surveillance des cultures multi-capteurs (MCM'10) menée en 2010 sur une zone de polyculture située dans le sud-ouest de la France, à proximité de Toulouse. L'étude s'appuie sur des images satellites acquises entre le 14 et le 18 avril 2010, avec, en radar, des images en bandes X, C et L (de polarisation HH), en optique, une image Formosat-2, et des données terrain concomitantes acquises le 14 avril 2010. Les résultats montrent que la combinaison des images acquises en bande L (Alos) et en optique (Formosat-2) améliore les performances de la classification (précision globale = 0,85 ; Kappa = 0,81) par rapport à l'utilisation des seuls capteurs radar ou optique. Par ailleurs, la performance F-score obtenue pour les surfaces en herbe varie entre 0,1 pour Formosat-2 ; 0,34 pour la combinaison Formosat-2/ Alos et 0,52 pour Alos. Ainsi, les résultats montrent que la qualité de la classification des surfaces en herbe augmente avec l'augmentation de la longueur d'onde des images utilisées.

Résumé Malgré le grand nombre de puits et forages d’eau réalisés dans les différentes régions karstiques du Maroc, de nombreux inconnus subsistent encore concernant les critères d’implantation et le coût final des ouvrages. Afin d’optimiser les campagnes de forage à venir, une méthodologie de prospection multicritère a été adoptée dans la région karstique nord‑orientale du Maroc. Elle s’articule selon trois axes, à savoir : 1) détermination des linéaments hydrogéologiques à partir du traitement et interprétation des images satellitaires radar SAR ERS-1 et Landsat ETM+; 2) application de la géophysique électrique par (a) sondages électriques pour la détermination des épaisseurs des niveaux d’altération et de fracturation et par (b) trainées électriques pour la localisation précise de la zone de passage des linéaments hydrogéologiques, et finalement 3) application des techniques de Sondage par Résonance Magnétique (SRM) pour la vérification de la présence d’eau. Les différents résultats de sondages mécaniques réalisés à la suite de cette campagne de prospection montrent un taux de réussite très satisfaisant.

Cet article est consacré à l’infrastructure du « système Dowding », dont le noyau épistémique était la production et la représentation d’images de la situation aérienne en Grande-Bretagne à l’époque de la Seconde Guerre mondiale. Ces images, qui étaient visualisées dans des postes de commandement centralisés (operations rooms), étaient alimentées par les données d’un réseau de stations radar réparties dans divers sites, ainsi que des postes des services d’écoute et d’observation du Corps des observateurs britanniques du Royaume. Si, plus tard, le traitement des images de la situation aérienne sera confié à des ordinateurs numériques, dans le « système Dowding », il était encore lié à des pratiques manuelles et à une chaîne d’opérations gérées par des acteurs humains. Ces images étaient créées de manière collaborative sur des tables cartographiques et fonctionnalisaient en même temps une perspective plongeante grâce à la conception architectonique des postes de commandement. Cette traduction de l’espace aérien en une surface de données visible à la verticale constitue la caractéristique opérationnelle de la « salle des opérations » et le rôle de leurs connaissances en matière de surveillance militaire.

L’article étudie le rôle de Ruth Bader Ginsburg (RBG) en tant que juge minoritaire qui s’est efforcée de freiner la dérive à droite de la Cour suprême par la rédaction d’opinions dissidentes qu’elle a parfois lues à haute voix devant les médias, le public et ses collègues dont elle critiquait le raisonnement, la motivation et la décision. Elle s’est d’abord concentrée sur les questions de discrimination et d’égalité salariale ; ainsi dans l’affaire Ledbetter son opinion dissidente a poussé le Congrès à légiférer pour contrer l’interprétation restrictive de la Cour. Elle a ensuite élargi sa palette en dénonçant le traitement privilégié accordé à la liberté religieuse au détriment des lois anti-discriminations. En matière de droit de vote, RBG s‘est opposée à la majorité conservatrice qui valide systématiquement les modifications électorales discriminatoires adoptées par les majorités républicaines dans les États. Et ces décisions sont de plus en plus prises de manière subreptice, dans le cadre du shadow docket, et donc passent sous le radar. Ce qui aggrave la situation et rend d’autant plus nécessaire une réforme de la Cour suprême ou une diminution de ses pouvoirs.

La période actuelle est caractérisée par une abondance de données radar libres d'accès dont l'utilisation estencouragée et facilitée par les agences spatiales, ces dernières mettant gratuitement à disposition des utilisateurs des logiciels de traitement et d'analyse d'images. Parallèlement, plusieurs sites académiques ou institutionnels proposent des ressources explicatives (cours, tutoriaux, logiciels) sur des sujets généraux ou ciblés destinés à faciliter l'usage des images dans la plupart des domaines d'application.Dans cet article, nous souhaitons aborder et détailler un point particulier, celui de la correction des images, au travers des divers prétraitements logiciels proposés lors d'une séquence de géo-référencement-calibration des images. Cette séquence, qui couple des aspects géométriques et radiométriques, a pour objectif d'établir la correspondance entre les valeurs numériques pixellaires de l'image et les mesures physiques de coefficients de rétrodiffusion destinés à caractériser des états de surface. Cette calibration est, en particulier, indispensable pour pratiquer l'inversion de modèles physiques ainsi que la fusion d'informations issues de données multi-capteurs et/ou multi-temporelles. Après avoir présenté les aspects généraux touchant à la puissance mesurée au niveau du capteur et les divers facteurs influençant cette mesure, nous nous focaliserons sur la pratique utilisateur, en discutant d'une part des différents choix de coefficients beta 0, sigma 0, gamma 0 offerts lors d'une calibration, et d'autre part de la prise en compte, ou non des effets de pente dans les corrections géométriques et radiométriques affectant l'image. Une attention particulière sera portée sur le coefficient gamma 0 dont les variations en fonction de l'incidence locale sont réputées très faibles dans le cas des forêts denses.

Ces dernières années, le CESBIO a mis en place un Observatoire Spatial Régional (OSR), dispositif d'observation couplant mesures de terrain et télédétection dans le sud-ouest de la France. L'OSR se base sur des acquisitions mensuelles de données satellitaires à résolution décamétrique depuis 2002 et sur des sites expérimentaux lourdement instrumentés (mesures en continu de flux d'eau et de carbone) à partir de 2004. Ce dispositif a été reconnu service d'observation par l'INSU/CNRS en 2007 et site Kalideos par le CNES fin 2009 sous le nom de « OSR MiPy ». Le site atelier correspond à l'emprise d'une image Spot, soit environ 50 x 50 km, et couvre une grande diversité de milieux (pédologie, topographie), d'occupation et d'utilisation des sols, de pratiques et de modalités de gestion (agricole, forestière…) et de conditions climatiques (fort gradient de déficits hydriques estivaux).Pour la télédétection, ce site a servi la préparation de SMOS et soutient maintenant en priorité la préparation des missions VENµS et Sentinel-2. Les aspects radar, imagerie thermique et les approches multi-capteurs se développent depuis peu. Le traitement du signal, la physique de la mesure et l'amélioration de la qualité des données constituent le premier axe de recherche. Au niveau thématique, le CESBIO a pour priorité le suivi et la modélisation des agrosystèmes de grandes cultures. L'implication récente d'autres partenaires scientifiques ou de gestionnaires a permis d'initier des travaux sur d'autres aspects, comme la biodiversité, l'aménagement du territoire, le suivi de l'extension urbaine, les risques environnementaux, la santé des forêts, l'enfrichement, la diversité et la productivité des prairies. La valorisation des 10 années d'archives 2002-2011 débute et semble très pertinente pour la caractérisation en haute et en basse résolution des conséquences d'années climatiques atypiques (2003, 2011) sur les éco-agro-systèmes. L'extrapolationdes résultats obtenus sur ce site atelier à toute la région Midi-Pyrénées ou à la chaine des Pyrénées est aussi initiée.

Depuis le lancement de Seasat en 1978, les satellites RSO (Radar à Synthèse d'Ouverture) fournissent des images qui sont devenues au !l des années de plus en plus résolues et nombreuses. Cet article a pour but de montrer certaines évolutions, tant technologiques que sur le plan des traitements, qui ont jalonné ces quarante dernières années et qui ont permis d'avoir des données actuellement incontournables en télédétection.

Abstract. Operational meteo-hydrological forecasting chains are affected by many sources of uncertainty. In coastal areas characterized by complex topography, with several medium-to-small size catchments, quantitative precipitation forecast becomes even more challenging due to the interaction of intense air–sea exchanges with coastal orography. For such areas, which are quite common in the Mediterranean Basin, improved representation of sea surface temperature (SST) space–time patterns can be particularly important. The paper focuses on the relative impact of different resolutions of SST representation on regional operational forecasting chains (up to river discharge estimates) over coastal Mediterranean catchments, with respect to two other fundamental options while setting up the system, i.e. the choice of the forcing general circulation model (GCM) and the possible use of a three-dimensional variational assimilation (3D-Var) scheme. Two different kinds of severe hydro-meteorological events that affected the Calabria region (southern Italy) in 2015 are analysed using the WRF-Hydro atmosphere–hydrology modelling system in its uncoupled version. Both of the events are modelled using the 0.25∘ resolution global forecasting system (GFS) and the 16 km resolution integrated forecasting system (IFS) initial and lateral atmospheric boundary conditions, which are from the European Centre for Medium-Range Weather Forecasts (ECMWF), applying the WRF mesoscale model for the dynamical downscaling. For the IFS-driven forecasts, the effects of the 3D-Var scheme are also analysed. Finally, native initial and lower boundary SST data are replaced with data from the Medspiration project by Institut Français de Recherche pour L'Exploitation de la Mer (IFREMER)/Centre European Remote Sensing d'Archivage et de Traitement (CERSAT), which have a 24 h time resolution and a 2.2 km spatial resolution. Precipitation estimates are compared with both ground-based and radar data, as well as discharge estimates with stream gauging stations' data. Overall, the experiments highlight that the added value of high-resolution SST representation can be hidden by other more relevant sources of uncertainty, especially the choice of the general circulation model providing the boundary conditions. Nevertheless, in most cases, high-resolution SST fields show a non-negligible impact on the simulation of the atmospheric boundary layer processes, modifying flow dynamics and/or the amount of precipitated water; thus, this emphasizes the fact that uncertainty in SST representation should be duly taken into account in operational forecasting in coastal areas.

Cette these concerne l'application de techniques de traitement du signal et traitement de l'information sur les emissions radar interceptees par un equipement de contre-mesures. Les themes principaux abordes lors de cette etude traitent de l'amelioration de sensibilite du recepteur, la classification et la representation des signaux radar. Apres une rapide presentation du domaine des contre-mesures, le second chapitre s'interesse a l'evaluation des performances du recepteur en termes de rapport signal-a-bruit, probabilite de detection et precision des mesures. Une etude plus precise a ete menee pour analyser statistiquement le processus aleatoire issu d'une detection quadratique apres filtrage video. Ensuite, l'introduction de traitements de post-detection, bases sur le principe de correlation, tire profit de l'integration temporelle pour ameliorer la detection de signaux a haut facteur de forme. Le quatrieme et dernier chapitre se concentre sur l'etape d'extraction des signaux radar afin de traiter les superpositions d'impulsions et les imbrications de trains d'impulsions, phenomenes de plus en plus presents dans un environnement electromagnetique plus dense et integrant des radars de complexite grandissante. C'est pourquoi definir l'impulsion comme un ou des paquets d'echantillons modifie le principe de l'extracteur. De plus, l'analyse des enchainements temporels des parametres radar aboutit a une nouvelle modelisation des signaux. Au sein d'une architecture d'extraction, nous proposons un modele base sur la representation structurelle des donnees dans le but de favoriser la separation des emissions dites complexes

Les images radar sont perturbées par un bruit multiplicatif (chatoiement)réduisant sensiblement la résolution radiométrique des cibles homogènes étendues. Le but de cette thèse est d'étudier l'apport de l'analyse multiéchelle, plus particulièrement de la transformée en ondelettes, dans le problème de la réduction du chatoiement et de la classification non dirigée des images radar. Dans le cadre de la transformée en ondelettes stationnaire, garantissant l'invariance par translation de la représentation, les techniques usuelles de filtrage adaptatif sont étendues au domaine multiéchelle. Nous proposons de prendre en compte les spécificités statistiques de l'image radar (modèle multiplicatif, loi K) afin de séparer les coefficients d'ondelettes engendrés par le bruit seul de ceux engendrés par les structures significatives de l'image. Le système de distribution de Pearson est appliqué afin de modéliser la distribution de probabilités des coefficients d'ondelettes. Lorsque l'intensité observée obéit à une loi K, le système de Pearson conduit à une loi type IV (loi béta complexe). Le type IV de Pearson ets mis en oeuvre dans une pondération de type MAP (maximum à postériori). L'influence de la corrélation du chatoiement sur les moments d'ordre supérieur est ensuite évaluée quantitativement à partir d'une modélisation MA (Moving average) de l'image radar corrélée. Les résultats obtenus sur un ensemble d'images artificielles montrent que l'approche multiéchelle permet d'atteindre un meilleur compromis entre préservation des détails et lissage des régions homogènes par rapport aux méthodes de filtrage traditionnelles. En classification, la représentation multiéchelle permet de faire fluctuer le compromis précision spatiale/incertitude radiométrique. La théorie des croyances fournit un cadre théorique afin de manipuler les notions d'incertitude et d'imprécision.

Dans de nombreux systèmes d'imagerie, et notamment dans des systèmes d'imagerie active tels que le radar, l'amplitude du front de l'onde étudiée est classiquement modélisée par une loi gaussienne complexe. Les intensités mesurées correspondent alors au module au carré de lois gaussiennes complexes. L'estimation des paramètres, appliquée à des problèmes de détection, nécessite de connaître alors précisément les statistiques des intensités reçues. L'objet de cette thèse consiste à étudier des extensions multivariées des lois paramétriques, telles que les lois Gamma, rencontrées dans de tels systèmes d'imagerie. Cette modélisation multivariée permet, en effet, de tenir compte des dépendances statistiques entre des images d'une même scène acquises à des dates différentes et/ou par des capteurs différents. C'est pourquoi les familles de lois multivariées étudiées s'avèrent particulièrement utiles pour résoudre de nombreux problèmes d'estimation et de détection rencontrés en traitement de l'image, telles que la détection de changements temporels ou l'analyse polarimétrique d'une scène.

On présente dans ce mémoire, une approche globale du probème de poursuite radar de cibles manoeuvrantes à faible rapport signal/bruit, par filtrage non-linéaire particulaire. Le filtrage particulaire, dont les bases ont été jetées dès 1989, permet d'aborder tous les cas où les non-linéarités présentes posent des difficultés de résolution aux techniques de filtrage dynamique. Il consiste à construire une approximation-mesure de la probabilité conditionnelle de la variable d'état à estimer par particules aléatoires, dont la dynamique est régie par le flot stochastique du système, et qui sont pondérées, via la règle de Bayes, par les mesures jusqu'à l'instant courant. Ce travail présente en premier lieu le traitement direct des mesures radar brutes en sortie d'échantillonneur/convertisseur. On montre notamment que la prise en compte de la dynamique de cible dans l'intégration cohérente des récurrences RADAR, permet d'atteindre les limites théoriques de détection, jusqu'alors inacessibles. Cela conduit notamment à revoir le problème de détection, car l'intégration d'un modèle de dynamique permet de relever le rapport signal/bruit équivalent, et minimise les problèmes de fausse alarme. En second lieu, on détaille le post-traitement des données de position délivrées par un radar de poursuite usuel, en particulier pour le modèle générique de missile à loi de navigation proportionnelle. On présente dans ce cas la résolution du problème de détermination de but visé, qui se pose en terme d'un test d'hypothèses sur le modèle de dynamique de l'assaillant.

Ce mémoire porte sur le traitement des images multicomposantes, caractérisées par le fait que la valeur d'un pixel est représentée non par un seul scalaire (images à niveaux de gris), mais par plusieurs valeurs, qui peuvent être de même nature, ou bien correspondre à des grandeurs physiques différentes. Plus précisément, cette thèse s'intéresse à l'application du principe de traitement d'images à voisinages adaptatifs au cas des images multicomposantes. Ce principe, étudié et appliqué jusqu'à présent dans le cas des images scalaires, consiste en l'utilisation, comme support spatial pour le calcul de la valeur finale d'un pixel, d'un voisinage de forme et taille qui sont particularisées pour le pixel en cause. Nous illustrons l'application de ce principe au traitement des images multicomposantes dans le cadre de diverses applications concernant l'imagerie couleur (filtrage amélioration) et la télédétection (filtrage de speckle dans les images RSO multitemporelles, filtrage de la cohérence issue d'un couple interférométrique). Nous montrons que, pour chacune des applications étudiées, les opérateurs basés sur des voisinages ) adaptatifs fournissent des résultats meilleurs que ceux obtenus avec des opérateurs classiques, tant du point de vue subjectif (perception humaine), qu'objectif, tel qu'il peut être évalué par des mesures d'erreur numériques
This thesis deals with multicomponent image processing. A multicomponent image pixel is characterized by a few components, which may be of different nature. More precisely, this thesis extends the adaptive-neighborhood principle to multicomponent images. This principle, so far investigated for the case of gray-level images, consists in determining, for each pixel, a variable-sized, variable-shaped neighborhood, which ) serves as spatial support for the computation of the final value at that current pixel. We exemplify the application of the principle to multicomponent images in the context of various applications covering the field of color (filtering, enhancement) and radar (multitemporal SAR image filtering, coherence filtering in complex interferograms) imagery. Moreover, we show that, for each of the studied applications, the adaptive-neighborhood-based operators lead to better results than those obtained by standard operators, by both subjective and objective criteria

Segmentation bayesienne non supervisee en imagerie radar. La these est consacree a la segmentation statistique non supervisee en imagerie radar. L'accent a ete mis sur les methodes locales, qui au contraire des methodes globales ne necessitent pas l'hypothese d'independance des donnees observees conditionnellement a une realisation du terrain. Dans une premiere partie l'influence du contexte spatial sur l'estimation des parametres utilises par le modele d'image hierarchique et sur la segmentation bayesienne des images d'intensites mono-vue et multi-vues a ete etudie. Ensuite nous avons propose une methode d'estimation adaptative de parametres (asem) base sur l'estimateur sem, permettant la segmentation bayesienne des scenes homogenes, non-stationnaires. Les tests effectues sur des images de synthese et reelles ont montre la superiorite de la segmentation bayesienne utilisant les parametres estimes avec l'asem par rapport a la segmentation utilisant les parametres estimes avec le sem, mais aussi, sous certaines conditions, sur des images de synthese stationnaire. Dans une derniere partie l'idee d'une generalisation du modele d'image hierarchique de kelly et derin est proposee permettant l'adaptation de la probabilite marginale de chaque composant du melange aux differentes regions de l'image

L'objectif de cette thèse est l'étude et la réalisation d'un système de poursuite radar. Il s'agit d'un traitement de haut-niveau, dont le but est de reconstituer les trajectoires des mobiles détectés par un radar de veille à impulsions. Cette étude nous a conduit jusqu'a la réalisation d'un prototype. Il repose sur une architecture hétérogène regroupant circuits FPGA et DSP. Notre système prend place à l'intérieur d'un ordinateur p. C. , servant d'interface utilisateur (mise en œuvre de la carte et exploitation des résultats). Cette thèse débute par un chapitre d'introduction en trois parties. La première indique les principes de la détection radar, en insistant plus particulièrement sur les radars de veille à impulsions. Nous présentons ensuite, l'activité appelée adéquation algorithme architecture (ou a3). Le chapitre se termine par la description des outils de test, développés spécifiquement ou mis à notre disposition. Le second chapitre résume notre étude algorithmique. Nous présentons les traitements pouvant apparaitre dans un système de poursuite. Nous justifions nos choix et présentons en détail, les algorithmes que nous proposons d'implanter. Nous indiquons également sous quelle forme est envisagée leur mise en œuvre. Le chapitre 3 présente l'architecture générale du système. Nous proposons une interface originale, entre notre chaine de traitements et le bus PCI. Cette solution facilite les communications entre le PC hôte et les circuits programmables équipant la carte de poursuite. Elle permet leur initialisation, l'envoi de paramètres, ainsi que le transfert de résultats. Le chapitre 4 décrit l'implantation pratique des algorithmes présentés au second chapitre. Nous indiquons les ressources nécessaires, ainsi que les résultats obtenus. Nous insistons particulièrement sur les traitements réalisés à l'aide de DSP (accès aux données, synchronisation, etc. ).

Cette thèse est composée de deux axes de recherche. Le premièr, plutôt méthodologique, consiste de nos efforts pour répondre à des questions ouvertes dans la communauté de RSO polarimétrique, tandis que le second est plutôt lié à l'application spécifique - le télédétection du manteau neigeux.Suite à la modélisation statistique alternative des images RSO multivariées et haute- ment texturées, par le modèle SIRV, nous proposons d'abord une évaluation appropriée des paramètres de circularité et sphéricité, autrement à priori présumés. La dernière est accouplée avec le test de symétrie sphérique, ce qui forme une méthode pour l'évaluation de pertinence de modèle statistique SIRV dans le contexte de données RSO polarimétriques. Compte tenu du taux de réjection, cela parait justifié de mettre en question les hypothèses de circularité et sphéricité, alors que la pertinence de modèle SIRV doit être soupçonnée dans les régions caractérisées par la diffusion déterministe forte. En suite, comme le point culminant de cette thèse, nous proposons une décomposition incohérente de cible polarimétrique, basée sur l'ACI et fondée sur l'hypothèse de non-Gaussianité du clutter RSO polarimétrique. En exploitant l'information contenue dans les ordres statistiques supérieurs, cette décomposition donne à la sortie un ensemble de vecteurs de cible, qui sont mutuellement indépendants (plutôt que seule- ment décorrélés) et non-orthogonaux. Contrairement à la première composant dominante, qui parait presque identique à l'une estimée par le homologue conventionnel, la deuxième com- posante dominante diffère significativement, ce qui représente un potentiel additionnel pour l'interprétation des données RSO polarimétriques.Dans le contexte appliqué, la première contribution présentée serait une approche stochas- tique pour la cartographie du manteau neigeux au moyen de données RSO multi-temporelles. Les apports les plus notables de la méthode présentée à l'ensemble de techniques de la détec- tion de changements dans la cartographie du manteau neigeux, sont l'hypothèse modifiée du ratio de rétrodiffusion entre la neige sèche et la neige humide, aussi que la corrélation spatiale entre les régions de la neige humide, introduite en impliquant la statistique locale de speckle dans le processus de décision. Finalement, nous présentons la méthode non-autonome pour l'estimation spatiale de l'équivalent en eau de la neige (EEN), basée sur des données optiques. En utilisant avec succès des données de télédétection dans la calibration du modèle EEN externe, on essaie de démontrer l'utilité et la nécessite du télédétection dans la surveillance du manteau neigeux
This thesis comprises two research axes. The first, being rather methodological, consists of our efforts to answer some of the open questions in the POLSAR community, while the latter is sooner related to the specific application - the remote sensing of snow.Following the alternative statistical modelling of highly textured multivariate SAR datasets by means of SIRV model, we propose the appropriate assessment of, otherwise assumed, cir- cularity and sphericity parameters. The last is coupled with the spherical symmetry test, forming a method for the evaluation of SIRV statistical model suitability in the context of POLSAR data. Given the rejection rate, challenging circularity and sphericity appears to be justified, while SIRV model pertinence must be doubted in the regions characterized by strong deterministic scattering. Further on, as the highlight of this thesis, we propose a po- larimetric incoherent target decomposition, based on ICA and founded on the hypothesis of non-Gaussianity of POLSAR clutter. By exploiting the information contained in the higher statistical orders, this decomposition provides at the output a set of mutually independent (rather than only decorrelated), non-orthogonal target vectors. Unlike the first dominant com- ponent, which is nearly identical to the one estimated by the conventional ICTD counterpart, the second dominant component differs significantly, which, as we anticipate, represents an additional potential for the POLSAR datasets interpretation.In the applied context, the first presented contribution would be a stochastic approach in snow mapping by means of multitemporal SAR datasets. The most notable supplements of the presented method to the ensemble of change detection techniques in snow mapping are the plausibly modified assumption of the wet/dry snow backscattering ratio and implicitly introduced spatial correlation between wet snow areas, achieved by directly implicating local speckle statistics in the decision process. Finally, we present the non-autonomous method for SWE spatial estimation, based on optical datasets. By successfully involving the remote sensing datasets in the calibration of the external SWE model, we seek to demonstrate the utility and the necessity of the former in the snow pack monitoring
Ova teza podrazumijeva dva pravca istraživanja. Prvi, metodološki, predstavlja naše naporeda odgovorimo na neka od otvorenih pitanja u POLSAR zajednici, dok je drugi vezan zaspecifičnu aplikaciju - teledetekciju sniježnog pokrivača.Uzevši u obzir alternativno statističko modelovanje multivarijantnih SAR slika visoke rezolucijekoristeći SIRV model, mi predlažemo odgovarajuću estimaciju, uostalom pretpostavljenihparametara cirkularnosti i sfernosti. Integrišući posljednju u test sferne simetrije, formiranje metod za evaluaciju prikladnosti statističkog modela SIRV u kontekstu POLSAR slikavisoke rezolucije. Posmatrajući stopu odbacivanja, sumnja u opravdanost pretpostavke cirkularnostii sfernosti se čini opravdanom, dok pogodnost SIRV modela mora biti preispitana uregionima koje karakteriše jako determinističko elektromagnetno rasijanje. U nastavku, kaoprimarni doprinos ove teze, predlažemo polarimetrijsku nekoherentnu dekompoziciju mete,koja je bazirana na ICA metodu i zasnovana na hipotezi o otklonu od Gausove prirode POLSARclutter -a. Eksploatišući informaciju sadržanu u višim statističkim redovima, predloženadekompozicija daje na izlazu set međusobno nezavisnih (prije nego samo nekorelisanih), neortogonalnihvektora mete. Za razliku od prve dominante komponente, koja je skoro identičnakomponenti estimiranoj koristeći konvencionalnu ICTD metodu, druga dominanta komponentase značajno razlikuje, što predstavlja dodatan potencijal u interpretaciji POLSAR slika.Prvi prezentovani doprinos u primijenjenom kontekstu bio bi stohastički metod za mapiranjesniježnog pokrivača baziran na multitemporalnom setu SAR slika. Najznačajniji priloziprezentovane metode grupi tehnika "detekcije promjene" u mapiranju sniježnog pokrivača suopravdano promijenjena pretpostavka o količniku povratnog rasijanja djelimično otopljenog isuvog snijega, kao i implicitno uvedeno prostorna korelacija između regiona djelimično otopljenogsnijega, postignuta direktnim uvođenjem lokalne statistike speckle šuma u proces odlučivanja.Konačno, predlažemo neautonomni metod za prostornu estimaciju SWE parametra,zasnovan na optičkim slikama. Uspješno inflitrirajući teledetekciju u kalibraciju eksternogSWE modela, imamo za cilj demonstrirati njenu korisnost i neophodnost u monitoringu sniježnogpokrivača

L’interférométrie radar à synthèse d’ouverture (InSAR) combine deux images SAR SLC (single-look-complex) pour exploiter les informations géométriques contenues dans la différence de phase des deux images. Ce chapitre explique les principes de l’InSAR. Il détaille notamment les principales étapes du traitement de l’interférométrie radar, qui sont communes à presque toutes les chaînes de traitement (comme la focalisation de l’image, le rééchantillonnage avec la même géométrie d’acquisition, le filtrage en bande commune, la génération d’interférogrammes et de cartes de cohérence, le filtrage des franges, etc.). Après avoir discuté de ces étapes clés, ce chapitre illustrera cette méthode de mesure des mouvements du sol avec le cas d’un tremblement de terre en utilisant le logiciel libre ORFEO Tool Box. Un aperçu rapide des solutions logicielles InSAR existantes est également fourni.

Ce chapitre décrit certaines propriétés de la phase interférométrique et le traitement associé. La phase interférométrique est mesurée modulo 2pi et doit être déroulée pour la suite des traitements. Le processus de déroulement est une étape cruciale et difficile. La première partie du chapitre donne un aperçu non exhaustif des algorithmes de déroulement de phase utilisés en InSAR, ainsi que des algorithmes de correction d’erreur de déroulement de phase. La deuxième partie du chapitre décrit la phase dite de fermeture temporelle. Pour les interférogrammes multi-vues (multi-looks), cette phase peut être non nulle. Le chapitre décrit ses propriétés mathématiques et donne des exemples de phénomènes physiques qui peuvent l’expliquer, tels que les effets volumétriques ou les changements de la constante diélectrique des cibles radar. Il montre comment la présence de phases de fermeture non nulles peut avoir des conséquences importantes sur les paramètres de déformation estimés.

Remote sensing using Synthetic Aperture Radar (SAR) offers powerful methods for monitoring ground deformation from both natural and anthropogenic sources. Advanced analysis techniques such as Differential Interferometric Synthetic Aperture Radar (DInSAR), change detection, and Speckle Offset Tracking (SPO) provide sensitive measures of ground movement. With both the RADARSAT-2 and RADARSAT Constellation Mission (RCM) SAR satellites, Canada has access to a significant catalogue of SAR data. To make use of this data, the Canada Centre for Mapping and Earth Observation (CCMEO) has developed an automated system for generating standard and advanced deformation products from SAR data using both DInSAR and SPO methods. This document provides a user guide for this automated processing system.