Le Radar à Synthèse d Ouverture (Synthetic Array Radar)

Plan Introduction à l imagerie radar Traitement des images radar Applications

Plan Introduction Généralités Fomation des images radar Caractéristiques du signal

Introduction Principe du radar imageur Émission d ondes électro-magnétiques Enregistrement du signal rétro-diffusé Domaine des hyper-fréquences 1-300GHz (0.1-30cm) Radar à visée latérale et monostatique

Historique 2ème guerre mondiale : Radio Detection and Ranging Brute Force Radar : résolution médiocre 1950 : théorie de l antenne à ouverture synthétique (Wiley) Développement accéléré depuis : capteurs satellitaires : SEASAT (1978), ERS (1991), JERS (1992), ERS-2 (1995) Radarsat (1995), ENVISAT (2002) Missions de la navette spatiale américaine : (Shuttle Imaging Radar : SIR-A (1981), SIR-B (1984), SIR-C (1994), SRTM (Shuttle Radar Topopgraphy mission 2000) Alos (2004), CSK (2006), Terrasar (2008)

Particularités des systèmes radars Systèmes tous temps (transparence des nuages) et de jour comme de nuit (système actif) Perspectives différentes des systèmes optiques (visée latérale, échantillonnage en distance) Possibilités de pénétrer la végétation et certaines surfaces

Formation des images radar ERS : 1m x 10m

Formation des images radar

Résolution en distance dr>ct/2 dx=dr/sin(θ) drresolution en distance (prop. au temps) => dx résolution au sol (variable sur la fauchée) Pour ERS : dx = 14,2 km!!!

Contraintes à l émission Echolocation : signal bref MAIS :contrainte de puissance!! Emission d une rampe en fréquence

Solution : le filtrage adapté * Résolution : 7,9 m =

Résolution azimutale Ouverture angulaire : ß=λ/D Résolution à la distance R : dy=r ß AN ERS-1 : dy=4.5km!!!

L antenne synthétique

L antenne synthétique Durée d illumination Déplacement du porteur y2 R=R0 2R0 2πy2 ϕ y = k λr 0 2y f y = λr 0

L antenne synthétique

La synthèse d ouverture Prendre en compte la phase (émission monochromatique) Prendre en compte les retards En très large bande : prendre en compte le Doppler MAIS : quels calculateurs?

Données brutes

Données brutes : amplitude et phase

Filtrage adapté

Synthèse d ouverture!!

Traitement «multivue»

Spectre d une image radar fazi=fdo p Vision avant B fdis dop Vision arrière Bchirp t

Haut Milieu haut Milieu bas Bas

Caractéristiques du signal radar Grandeur physique caractéristique des surfaces : coefficient de rétrodiffusion Fonction des paramètres : Propriétés électro-magnétiques Rugosité Géométrie Polarisation

Caractéristiques du signal radar sensibilité à la rugosité des surfaces (fonction de λ)

Particularité des systèmes radars Potentiel multi-spectral Bande C Bande X

Déformations géométriques Echantillonnage en distance : Repliement Ombre - zones d ombres - zones de repliement -Raccourcissement des pentes orientées vers le capteur, allongement des autres

Déformations géométriques

La Verte

Particularité des systèmes radars Contrôle de l angle d illumination, propriétés géométriques des objets

Sensibilité à la polarisation Polarisation de l onde émise : choix du capteur Polarisation de l onde rétrodiffusée : fonction des mécanismes de rétrodiffusion dominants (volumique, surfacique, ) liés aux matériaux Cas non polarimétrique (ERS, RadarSat, ) : Onde émise avec une certaine polarisation (horizontale ou verticale) Mesure de l onde à la réception avec la même polarisation Cas polarimétrique (missions SIR, ENVISat) : mesures des 4 combinaisons (HH, HV, VH, VV) analyse des mécanismes de rétrodiffusion (Bragg, Fresnel, volume, )

Sensibilité du signal radar Potentiel multi-polarisation Polarisation HH Polarisation VV

Comparaison optique / radar

Traitement des images radar Speckle et statistiques Filtrage des images radar Quelques outils adaptés

SAR et speckle

Speckle et statistiques Nombreux réflecteurs élémentaires dans une cellule de résolution Addition cohérente des ondes : phénomène d interférences

Speckle Considéré comme une variable aléatoire Sous certaines conditions : modèle de Goodman - Calcul de ddp en intensité, en amplitude et en phase Intérêt : prédictions des performances des outils (pfa, pd, etc.) Limites : ne modélise bien que certains types de surfaces (rugueuses par rapport à λ)

Speckle et statistiques Intensité : loi exp. Amplitude : loi de Rayleigh Phase : uniforme

Speckle et statistiques Principaux résultats : L écart-type est proportionnel à la moyenne Les zones claires sont plus bruitées que les zones sombres Le bruit peut être modélisé multiplicativement : I=RS (R réflétivité de la scène, S speckle)

Speckle et statistiques multi-vues Principe: moyenner plusieurs réalisations intensité : loi Gamma amplitude : loi de Nakagami

Techniques de multi-vues Moyennage spatial Découpage spectral Moyennage multi-temporel

Filtrage des images radar Calcul d un estimateur de la réflectivité à partir de l intensité mesurée dans l image Critères mathématiques : EQM : filtres de Lee, Kuan MAP : filtres Gamma-MAP, Fisher-Map, Filtres logarithmiques (Arsenault et Levesque, )

Quelques outils de traitement adaptés Détecteurs de contours, lignes, cibles : bruit mutiplicatif : comportement différent avec la radiométrie des outils de TdI classiques Nouveaux détecteurs fondés sur un calcul de rapports Classification : introduction des modèles statistiques appropriés Milieu naturel : lois Gamma, Nakagami, K Milieu urbain : lois de Fisher, Nakagami Textures Écart-type inapproprié : nomalisation par la moyenne Modèles de corrélations

Applications Applications terrestres Applications maritimes Interférométrie MNT Mouvements

Applications terrestres Surveillance agricole (souvent utilisation conjointe radar / optique) Suivi de la croissance des cultures et prévision des récoltes (polarimétrie : signal différent suivant l âge des plans) Contrôle de la proportion terres cultivées / jachère

Applications terrestres Surveillance et prévention des inondations Bonne visibilité des zones inondées sur les images radar Surveillance des forêts tropicales (suivi des défrichements)

Applications maritimes Détection et surveillance des marées noires et des dégazages sauvages surveillance des mouvements des glaces

Applications : interférométrie Principe de l interférométrie Interférométrie et MNT Interférométrie différentielle Suivi des mouvements de terrain (volcans, failles) Réseau de points (permanent scatterers)

Interférométrie Radar C2 B C1 θ Δϕ= Bp d2 4π d2 d1 λ Δ Δϕ = Bp X² H² x cos θ hsin θ d1 h M M x Phase d un point : phase propre + phase géométrique

Interférométrie radar Deux signaux complexes recalés z 1 et z 2 z 1 z 2 ρe jϕ = w z z 1 1 w z z 2 2 w -image de différences de phase = interférogramme -image associée = cohérence

Interférométrie radar

Interférométrie : MNTs Précision : dépend de l altitude d ambiguïté (de 10m à 100m en fonction de la base) et de la précision de la mesure de phase Limites En multi-passes : décorrélation temporelle, perturbations atmosphériques Limites géométriques : repliements et ombres Base critique de décorrélation des images (ERS-1 : 1000m)

Interférométrie radar : MNEs

Interférogramme filtré

Quartier Bayard

Interférométrie différentielle Principe : Suppression des franges topographiques Utilisation d un MNT ou d une 3eme image SAR Franges résiduelles : mouvement Précision : inférieure au centimètre (en théorie 3mm pour une frange/10)

Interférogramme différentiel @CNES, faille des Landers

Permanent scatterers Principe : Réseau de points stables (pas de décorrélation temporelle) -structures urbaines, critère intensité Bonnes connaissances de tous les paramètres de prise de vue Inversion du système tenant compte de la topographie, du mouvement, des perturbations atm. (possibilité d utiliser de très grandes bases)

Etude des mouvements de terrain Permanent scatterers : réseau de réflecteurs stables

En vallée de Chamonix. Le suivi des glaciers dans le Massif du Mont Blanc : mouvement longitudinal (bandes de Forbes) étude de la délamination de surface L évolution des réserves en glace : Société du barrage d Emosson

Résultats expérimentaux E.Trouvé, G. Vasile, M. Gay et J.M. Nicolas Interférogramme de Leschaux et de la Mer de Glace Séminaire Glaciers, Université de Savoie, 26 février 2004

E.Trouvé, G. Vasile, M. Gay et J.M. Nicolas Séminaire Glaciers, Université de Savoie, 26 février 2004

Radarclinométrie Principe : relation entre l intensité d un pixel et la pente par rapport à l angle d incidence I α =Kσ0 Δ x Δ y L α sin θ L α = sin θ α