Description du chatoiement PolRSO

L’utilisation des ondes polarisées dans un système polarimétrique de radar à synthèse d’ouverture est une extension importante du système RSO à simple polarisation. Le système PolRSO offre de nouvelles possibilités d’augmenter la quantité d’information pouvant être acquise lors de l’observation d’une scène. Comme il a été énoncé précédemment, la polarisation de l’onde reçue dépend de la polarisation de la transmission et également des propriétés de dispersion de la cible. Généralement, la majeure partie de l’énergie réfléchie, ou rétrodiffusée, possède une polarisation identique à celle transmise, c’est-à-dire que le champ électrique de l’onde reçue a la même direction que celui de l’onde transmise. Mais dans certains cas, l’onde peut subir une dépolarisation, ce qui signifie que l’onde de retour possède un champ électrique dans une direction différente de celle transmise. Les analyses de ces mesures représentées par la matrice polarimétrique de covariance (2.11) ou bien de cohérence (2.13) permettent d’extraire de l’information sur les propriétés physiques et de dispersion d’une cible. Cependant, les données PolRSO sont corrompues par un type de bruit, nommé chatoiement, causé par la nature cohérente du système radar. Le chatoiement se manifeste dans une image comme une texture «sel et poivre» sur les zones de cible distribuées ou homogènes. On parlera de région homogène lorsque les caractéristiques physiques de rétrodiffusion d’une région sont stationnaires. Bien que l’on associe le chatoiement à un bruit, il correspond plutôt à un phénomène de rétrodiffusion produit par l’interférence aléatoire des ondes électromagnétiques réfléchies par de multiples diffuseurs élémentaires présents dans une même cellule de résolution (Goodman, 1963; Lopès et al., 2001; Lee, 2006). La rétrodiffusion liée à une cellule de résolution est donc donnée par la superposition cohérente de la contribution de chacun des diffuseurs élémentaires.

Ainsi l’emplacement de chaque diffuseur au sein d la phase de la rétrodiffusion comme la

rend, plus difficile la détection et l

Figure 2-8 : Manifestation du chatoiement dû aux interférences cohérentes des diffuseurs élémentaires aléatoirement distrib

Le chatoiement affecte non seulement la structure de corrélation entre les canaux HH, VV, et HV, les trois images d

mais il altère également les termes complexes de polarisation croisée de la matrice de covariance polarimétrique.

l’analyse d’une image PolRSO, la réduction du chatoiement est un traitement nécessaire, car il diminue son influence sur les paramètres polarimétriques. En particulier, la réduction du bruit accroît la discrimination des cibles d

améliorant ainsi les résultats d

bien d’une extraction de contours (Lee Martínez et al., 2006). C’est pourquoi

(multilooking) ou un filtrage spatial. On parlera d format complexe (Single L

emplacement de chaque diffuseur au sein d’une cellule affecte l

la phase de la rétrodiffusion comme la Figure 2-8 le décrit. Par conséquent, c d, plus difficile la détection et l’extraction des détails fins qui s

Manifestation du chatoiement dû aux interférences cohérentes des diffuseurs élémentaires aléatoirement distribués.

affecte non seulement la structure de corrélation entre les canaux HH, VV, et HV, les trois images d’intensité (dans un cas monostatique HV = VH), mais il altère également les termes complexes de polarisation croisée de la matrice

covariance polarimétrique. C’est pourquoi, avant d’effectuer l

une image PolRSO, la réduction du chatoiement est un traitement car il diminue son influence sur les paramètres polarimétriques. En

duction du bruit accroît la discrimination des cibles d

améliorant ainsi les résultats d’une segmentation d’image, d’une classification, ou une extraction de contours (Lee et al., 1999; Touzi et al.

st pourquoi on utilise couramment un traitement multivisé ) ou un filtrage spatial. On parlera d’une image

Look Complex, SLC) pour une image générée à partir de une cellule affecte l’amplitude et Par conséquent, ceci extraction des détails fins qui s’y trouvent.

Manifestation du chatoiement dû aux interférences cohérentes des diffuseurs

affecte non seulement la structure de corrélation entre les canaux : intensité (dans un cas monostatique HV = VH), mais il altère également les termes complexes de polarisation croisée de la matrice effectuer l’interprétation et une image PolRSO, la réduction du chatoiement est un traitement car il diminue son influence sur les paramètres polarimétriques. En duction du bruit accroît la discrimination des cibles d’une scène une classification, ou et al., 1999; López- on utilise couramment un traitement multivisé

une image à visée simple au SLC) pour une image générée à partir de

données brutes d’un système PolRSO n

et d’une image multivisée au format complexe MLC ( image traitée initialement pour le

comparaison d’une image simulée sans c avec l’effet de la texture «

(a)

Figure 2-9 : (a) Vérité terrain d chatoiement (SLC).

En général, on trouve deux types de traitement multivisé. Le premier est basé sur l’acquisition de L images indépendantes d

moyenne de toutes ces images pour obtenir une image finale à l’écart type du chatoiement est réduit par un facteur de

Lopès et al., 2001). Plus le no

diminué et plus la résolution spatiale est dégradée. La deuxième méthode est employée pour des capteurs RSO plus récents dont les images SLC possèdent des pixels avec une résolution en azimut bien plus grand

traitement multivisé, pour ce type d avec L voisins en azimut tels

pixels en distance. Ainsi on di

un système PolRSO n’ayant pas subi de réduction de chatoiement, une image multivisée au format complexe MLC (MultiLook

image traitée initialement pour le chatoiement. La Figure

une image simulée sans chatoiement versus la même image simulée sel et poivre » dû à la présence du chatoiement.

(a) (b)

rrain d’une image simulée. (b) Image simulée corrompues par le

En général, on trouve deux types de traitement multivisé. Le premier est basé sur images indépendantes d’une même scène, où l

moyenne de toutes ces images pour obtenir une image finale à

écart type du chatoiement est réduit par un facteur de L (Lee et Pottier, 2009 , 2001). Plus le nombre de visée est grand, plus le chatoiement est diminué et plus la résolution spatiale est dégradée. La deuxième méthode est des capteurs RSO plus récents dont les images SLC possèdent des résolution en azimut bien plus grande que celle en distance. Donc le traitement multivisé, pour ce type d’images SLC, consiste à moyenner les pixels voisins en azimut tels que leur résolution devient proche de la résolution des pixels en distance. Ainsi on diminue le chatoiement et l’on obtient des images avec nt pas subi de réduction de chatoiement, ook Complex) pour une Figure 2-9 montre une la même image simulée dû à la présence du chatoiement.

. (b) Image simulée corrompues par le

En général, on trouve deux types de traitement multivisé. Le premier est basé sur une même scène, où l’on calcule la moyenne de toutes ces images pour obtenir une image finale à L -visées et dont (Lee et Pottier, 2009a; plus le chatoiement est diminué et plus la résolution spatiale est dégradée. La deuxième méthode est des capteurs RSO plus récents dont les images SLC possèdent des e que celle en distance. Donc le images SLC, consiste à moyenner les pixels que leur résolution devient proche de la résolution des on obtient des images avec

des pixels plus carrés. Les données PolRSO sont généralement accessibles en format SLC ou multivisée, auxquelles des méthodes de filtrage plus complexes peuvent être appliquées afin de réduire d’avantage le chatoiement. Ces filtres dépendent en principe du modèle statistique des données PolRSO.