Détection de changement en imagerie radar

par Guillaume Hochard

Thèse de doctorat en Signal et images

Sous la direction de Jean-Marie Nicolas et de Jean-Paul Rudant.

Soutenue en 2011

à Paris, Télécom ParisTech .


  • Résumé

    L'exploitation en série temporelle d'un large volume d’images radar se heurte au problème de la sélection de couples d'images pertinents, permettant une estimation de bonne qualité du signal de déformation. La qualité d'un couple interférométrique et des mesures différentielles associées (recalage, phase interférométrique) peut être déterminée a priori par le modèle de cohérence de [Zebker et Villasenor, 1992]. En pratique, la confrontation de ce modèle à des observations réelles est difficile par variabilité temporelle des scènes. Dans un premier temps, nous qualifions le modèle de cohérence sur 82 images ERS-1/2 acquises entre 1992 et 2002. La confrontation de ce modèle à des mesures expérimentales sur une zone cohérente temporellement stable (barrage de Serre-Ponçon, Hautes-Alpes) met en évidence des pertes de cohérence dues à un recalage imprécis, demandant une méthode d'estimation de la cohérence adaptée. Dans un second temps, nous proposons une stratégie de sélection de couples adaptée au recalage global de cette série temporelle afin d'améliorer l'estimation de la cohérence. Nous exprimons la distance entre images à l’aide d’une conorme triangulaire, utilisée pour sélectionner le meilleur jeu de couples via un arbre de recouvrement minimal, tel que l'ont proposé [Refice et al. , 2006]. Nous caractérisons les limites de cette approche et proposons des solutions nouvelles basées sur deux méthodes originales de sélection de couples intégrant de la redondance. L'apport de ces méthodes est démontré par simulation et sur des données ERS, en mettant en évidence le compromis existant entre le nombre de couples traités et la qualité du résultat global obtenu.

  • Titre traduit

    Change detection in inSAR imagery : processing of long time series


  • Résumé

    One of the problems encountered during the exploitation of large volumes of data whilst in temporal series relates to the selections of sets of pertinent images, enabling an estimation of good quality of the deformation signal. The quality of an interferometric dataset and the differential measures which are associated to them (coregistration, interferometric phase) can be determined a priori by a coherence model [Zebker et Villasenor, 1992]. In practice, the confrontation of this model to real observations is rendered difficult due to temporal variability in the studied sequences. At first, we focus on the qualification coherence model on 82 ERS-1 / 2 acquired between1992 and 2002. The confrontation of this model with experimental measurements on a temporally stable coherent area (dam of Serre-Ponçon, Hautes-Alpes) reveals loss of coherence due to inaccurate coregistration, thus requesting a method for a better estimation of the coherence. Secondly, a strategy for the selection of sets adapted to the global coregistration of this temporal series which lacked in coherence had been devised in order to better the estimation of the coherence. We express the distance between images using a triangular conorm, used to select the best set of image pairs using a minimum spanning tree, as it has been suggested by [Refice et al. ,2006]. We characterize the limits of this approach and propose new solutions based on two novel methods for selecting image pairs including redundancy. The contribution of these methods is demonstrated by simulation and with ERS data, highlighting the trade-off between the number of image pairs treated and the quality of the overall result.

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Informations

  • Détails : 1 vol. (234 p.)
  • Notes : Publication autorisée par le jury
  • Annexes : 84 réf. bibliogr. Résumé étendu en français

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  • Bibliothèque : Télécom ParisTech. Bibliothèque scientifique et technique.
  • Disponible pour le PEB
  • Cote : 7.345 HOCH
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