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Modélisation et analyse de la diffusion de surfaces rugueuses au moyen de données HR radar

Modélisation et analyse de la diffusion de surfaces rugueuses au moyen de données HR radar. S. Allain, L. Ferro-Famil and E. Pottier IETR – UMR CNRS 6164 , Equipe SAPHIR Groupe Image et télédetection, Université de Rennes1, France. 25 Février 2005. INTRODUCTION. CONTEXTE

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Modélisation et analyse de la diffusion de surfaces rugueuses au moyen de données HR radar

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  1. Modélisation et analyse de la diffusion de surfaces rugueuses au moyen de données HR radar S. Allain, L. Ferro-Famil and E. Pottier IETR – UMR CNRS 6164, Equipe SAPHIR Groupe Image et télédetection, Université de Rennes1, France 25 Février 2005

  2. INTRODUCTION CONTEXTE • Extraire les paramètres bio et géo-physique des surfaces rugueuses (rugosité, humidité) à partir de données SAR polarimétriques • Influence des caractéristiques du radar pour l’inversion • Fréquence • Angle d’incidence • Résolution • Modèle polarimétrique

  3. SOMMAIRE • SURFACE DEUX-ECHELLES • DECOUPAGE DU SPECTRE • CAS D’UN SPECTRE DE FORME GAUSSIENNE • MODELE DE DIFFUSION DE SURFACE HYBRIDE • GRANDE ECHELLE : ORIENTATION DE LA CELLULE DE RESOLUTION • PETITE ECHELLE : IEM • INTEGRATION COHERENTE + SOMME INCOHERENTE • RESULTATS • SURFACE LISSE • SURFACE RUGUEUSE

  4. Grande échelle Petite échelle DIVISION DU SPECTRE DE RUGOSITE EN DEUX COMPOSANTES SURFACE DEUX-ECHELLES Surface observée par le SAR

  5. Composante de la surface petite échelle limitée par Rx S0(fx) Réponse impulsionnelle du système SAR en range Fréquence de coupure SBF SHF SHF fx 0 Spectre BF Spectre HF Grande échelle Petite échelle Rugosité dans une cellule de résolution R Facette orientée en range et azimut SPECTRE 1-D TRONQUE Cas 1-D

  6. Composante haute-fréquence Composante basse-fréquence fy fy SHF Fcy Fcy SBF Fcx -Fcx Fcx -Fcx fx fx -Fcy -Fcy SPECTE 2-D COUPE Cas 2-D Réponse impulsionnelle du système SAR

  7. 1 rNG rNGHF rNGBF 0.8 0.6 0.4 0.2 0 -0.2 -0.4 -6 -4 -2 0 2 4 6 lx (m) CAS PARTICULIER : SPECTRE GAUSSIEN Fonctions d’autocorrélation 1-D Ecart-type des hauteurs Système basse résolution Processus une échelle

  8. Génération de la surface grande échelle Filtre corrélateur Filtre corrélateur h(x,y) Surface z(x,y) Bruit blanc gaussien bb(x,y) MODELE DE DIFFUSION HYBRIDE Grande échelle  Orientation de la cellule de résolution qL,fL (angles locaux) Zx, Zy ( pente de la surface grande échelle) zBF(x,y)

  9. CAS GAUSSIEN Deux exemples de surface grande échelle 0.15 0.15 zBF (m) 0 zBF (m) 0 R R -0.15 -10 0 10 -0.15 x (m) -10 0 10 x (m) • INFLUENCE DU TREME LC/R Réponse Impulsionnel du filtre

  10. ANGLES LOCAUX 1 1 R = 0.5 m R = 1.5 m R = 5 m R = 0.5 m R = 1.5 m R = 5 m 0.8 0.8 0.6 0.6 0.4 0.4 0.2 0.2 0 0 -60 -40 -20 0 20 40 60 10 20 30 40 50 60 fL(°) qL(°) Influence de la résolution q0 = 35° Lc = 1 m R DIMINUE  EFFET DES PENTES LOCALES AUGMENTE

  11. ANGLES LOCAUX 1 1 s = 0.05 m s = 0.15 m s = 0.25 m s = 0.05 m s = 0.15 m s = 0.25 m 0.8 0.8 0.6 0.6 0.4 0.4 0.2 0.2 0 0 -60 -40 -20 0 20 40 60 10 20 30 40 50 60 fL(°) qL(°) Influence de l’écart-type de la surface q0 = 35° Lc = 1 m sAUGMENTE  IMPORTANCE DES PENTES LOCALES AUGMENTE

  12. Approximation des petites et moyennes pentes ks<3 Approximation forte rugosité ks>3 Interactions multiples avec les composantes de rugosité Rugosité Humidité du sol Paramètres du radar MODELE DE L’EQUATION INTEGRALE : IEM PRINCIPE (Fung - 1992) Champ diffusé Terme complémentaire Interaction multiple des ondes Terme de Kirchhoff

  13. MODELE DE DIFFUSION HYBRIDE ENTREES CELLULE DE RESOLUTION Paramètres de la surface HF q0 Paramètres de surface BF LcHF , sHF , e, F LcBF , sBF qL Zx,Zy MODELE DE DIFFUSION POLARIMETRIQUE (IEM) GENERATION DE LA SURFACE BASSE-FREQUENCE EXTRACTION DES ANGLES LOCAUX fL MODELE ROTATION AZIMUTALE MOYENNE SPATIALE INCOHERENTE SORTIES DESCRIPTEURS POLARIMETRIQUES

  14. Décomposition aux valeurs et vecteurs propres Vecteur propre Probabilité du mécanisme de diffusion Descripteurs polarimétriques H : Entropie, aspect aléatoire de la diffusion simple bond diffusion de volume double bond : Indicateur du mécanisme de diffusion THEOREME DE DECOMPOSITION POLARIMETRIQUE CLOUDE S. R., E. POTTIER, "A Review of Target Decomposition Theorems in Radar Polarimetry", IEEE Trans. GRS, 34.2, pp 498-518, 1996.

  15. MODELE DE DIFFUSION HYBRIDE R R R R R R R MODELE DE DIFFUSION HYBRIDE Dans les cellules de résolution INTEGRATION COHERENTE Réponses de toutes les cellules SOMMATION INCOHERENTE +

  16. Side view Power (dB) -1 selected zone Z TX/RX -0.5 Cross-Range (m) 0 focal point 0.5 rough surface 0.4 m 1 2 m -1 0 1 Support Ground-Range (m) 10 0 -10 -20 -30 DONNEES SAR JRC/EMSL Mesures SAR Caractéristiques de mesure Monostatic configuration q = 40° F = 3, 6, 10, 14 GHz 4.2 cm < R < 24 cm Surfaces rugueuses 2 surfaces isotropes (5<e<10) – spectre gaussien Lisses= 0.4 cm Lc= 6 cm Rugueuse s = 2.5 cmLc = 6 cm

  17. -1 -1 0 0 20 1 1 10 -1 0 1 -1 0 1 0 -10 -1 -1 -1 -1 -20 -30 0 0 0 0 1 1 1 1 -1 0 1 -1 0 1 -1 0 1 -1 0 1 IMAGES MULTI-RESOLUTION shhhh – Surface lisse R = 4.2 cm R = 12 cm R =24 cm Power (dB) shhhh – Surface rugueuse R = 4.2 cm R = 12 cm R = 24 cm

  18. 30 0.4 0.35 25 0.3 20 0.25 Mesures Modèle hybride Basse résolution (°) H 15 0.2 0.15 10 0.1 5 0.05 0 0 6 8 10 12 14 16 18 20 22 24 6 8 10 12 14 16 18 20 22 24 résolution (cm) résolution (cm) VALIDATION DU MODELE Surface lisse • LEGERES VARIATIONS DES DESCRIPTEURS POLARIMETRIQUES • MEME ALLURE ENTRE LE MODELE ET LES MESURES

  19. 0.4 30 0.35 25 0.3 20 0.25 Mesures Modèle hybride Basse résolution H (°) 0.2 15 0.15 10 0.1 5 0.05 0 0 6 8 10 12 14 16 18 20 22 24 6 8 10 12 14 16 18 20 22 24 résolution (cm) résolution (cm) VALIDATION DU MODELE Surface rugueuse Lc/R > 0.5 • FORTES VARIATIONS DES DESCRIPTEURS POLARIMETRIQUES • INFLUENCE DE L’ECART-TYPE DES HAUTEURS Lc/R < 0.5 • LEGERES VARIATIONS

  20. CONCLUSION • SYSTEME SAR HAUTE RESOLUTION • SURFACE DEUX-ECHELLES • MODELE DE DIFFUSION HYBRIDE • PETITE ECHELLE : MODELE POLARIMETRIQUE IEM (termes d’ordre supérieur) • GRANDE ECHELLE : MODULATION PAR LES PENTES LOCALES • SYSTEM SAR BASSE RESOLUTION (R > 1 m) • PAS D’EFFET DES PENTES • VALIDATION SUR LES DONNEES MULTI-RESOLUTION • INFLUENCE DE s • INFLUENCE DE LA RESOLUTION • Futurs systèmes haute résolution •  L’effet de la résolution doit être pris en compte

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