Projet de recherche S0/00/004 (Action de recherche S0)
Thème et contexte
Le projet s’inscrit dans le domaine de recherche « Technologies nouvelles et innovations ».
Production d’images SAR à très haute résolution
Il existe une demande croissante en imagerie à très haute résolution (1 m). Cette demande est partiellement satisfaite par les nouveaux systèmes satellitaires opérant dans le domaine visible (p.ex. IKONOS). On peut s’attendre à une avancée similaire avec l’arrivée des futurs systèmes SAR (p.ex. TerraSAR, COSMO-Skymed, EarthWatch X-band SAR), lesquelles posséderont des possibilités d’imagerie à résolution métrique via le mode d’acquisition dit Spotlight SAR.. Il est grand temps de mettre sur pied une expertise belge en matière de traitement d’image SAR à très haute résolution, même si les données satellitaires disponibles dans un contexte civil à des fins de test sont encore très rares.
Physique du SAR
Divers modèles de diffusion électromagnétique ont été développés dans le cas d'un sol associé à une couverture végétale. Certains modèles pour l’observation radar des forêts adoptent généralement une représentation constituée de plusieurs couches superposées : sol, végétation basse sur le sol, troncs, canopée. Des programmes informatiques complets sont également disponibles dans la littérature. Ils s'appliquent à une couverture forestière et sont basés sur un modèle à trois couches, mais peuvent être simplifiés pour une couverture végétale. A l'UCL, un modèle est en cours de développement pour permettre la simulation d'observations radar (et SAR) polarimétriques de sol rugueux, de zones végétales et de zones forestières. Ce modèle prend en compte la distribution de taille des troncs, des branches et des feuilles, inclut l'effet de réciprocité, permet des distributions verticales à l'intérieur de la canopée et fournit une description précise de la végétation et des arbres. Il constitue un modèle pleinement polarimétrique de transfert radiatif, qui permet de calculer complètement le vecteur de Stokes diffusé, et donc la réponse polarimétrique complète d'une cible étendue.
Outils de traitement d’images SAR
La détection des changements est particulièrement importante dans les applications GMES (évolution de la végétation, villes, suivi des inondations, tremblements de terre, etc.). Pour des raisons de qualité et de robustesse, elle s’effectue préférentiellement au niveau symbolique, constituant une extension des approches standard au niveau du pixel. Il s’ensuit que la détection des changements requiert des outils efficaces pour la restauration, le traitement au niveau intermédiaire et la registration d’images. Dans le contexte SAR, les méthodes d’extraction classiques s’avèrent impuissantes et nécessitent le développement de méthodes spécifiques, par ex. pour la détection de bords dans le cas d’un SAR mono-canal. Dans le cas du SAR multi-canaux, des méthodes basées sur la statistique multi-variée sont plus appropriées et méritent d’être explorées plus avant. Tout au long de ce travail, on s’attachera à l’évaluation de performance des différents algorithmes, laquelle manque dans la littérature actuelle et est nécessaire pour
1) évaluer l’avancée dans le domaine de la vision par ordinateur et
2) intégrer les techniques en vue d’applications industrielles.
Objectifs
Production d’images SAR à très haute résolution
Un prototype de processeur Spotlight SAR sera développé en trois étapes:
1. Théorie du traitement Spotlight SAR, en ce compris :
2. Elaboration et codage du processeur
3. Validation du processeur
Physique du SAR
Le modèle et le code actuels doivent être testés, améliorés et validés, et une analyse de sensibilité vis-à-vis des paramètres physiques doit être réalisée. L'objectif final est de produire un modèle et un code permettant la meilleure simulation possible de la réalité physique.
1. Test et amélioration du code;
2. Validation et extensions du code;
3. Analyse de sensibilité.
Outils de traitement d’images SAR
Notre objectif est d’explorer et extraire l’information contenue dans les images SAR à très haute résolution.
1. Restauration d’images : développer et évaluer des techniques de réduction de bruit basées sur des modèles markoviens dans le domaine des ondelettes, adaptés à la statistique des images SAR.
2. Traitement d’images au niveau intermédiaire : développer d’outils de traitement au niveau intermédiaire, et l’investigation de leur précision et de leur robustesse. Deux sujets seront abordés, à savoir la détection de contours multi-variée (compte tenu des propriétés physiques du système SAR) et l’analyse régionale (segmentation, texture, classification).
3. Registration d’images : automatiser le processus de registration afin d’accroître la disponibilité opérationnelle des données.
4. Détection de changements : examiner l’information SAR en relation avec la détection des changements. La description des objets utilisée dans la registration sera mise en oeuvre pour détecter des changements au niveau symbolique, et les mesurer de manière plus robuste et détaillée.
5. Evaluation de performance des différentes tâches sur base d’indicateurs quantitatifs (p.ex. fraction d’objets correctement classés, qualité des attributs).
