Génération de données GRD Sentinel-1 d’analyse

Disponible avec une licence Image Analyst.

Il est nécessaire de traiter une image radar à synthèse d’ouverture (SAR, Synthetic Aperture Radar) Sentinel-1 de niveau 1 avant de pouvoir l’utiliser dans le cadre de visualisations ou d’analyses. Certains problèmes sont à examiner, notamment la suppression du bruit thermique, le calibrage pour extraire une valeur de rétrodiffusion caractéristique, la suppression de la granularité, la suppression des distorsions radiométriques et géométriques, ainsi que le rendu d’images avec une grande plage de valeurs.

Le jeu d’outils Radar à synthèse d’ouverture de la boîte à outils Image Analyst se compose de huit outils à utiliser pour générer des données d’imagerie prêtes pour l’analyse, qui ont subi un calibrage et une correction de terrain, à partir de données Ground Range Detected (GRD) Sentinel-1. Les outils suivants permettent de générer des données GRD Sentinel-1 prêtes pour l’analyse, comme indiqué dans le diagramme ci-après :

• Télécharger le fichier d’orbite
• Appliquer une correction d’orbite
• Supprimer le bruit thermique
• Appliquer le calibrage radiométrique
• Appliquer un aplatissement radiométrique du terrain
• Suppression de la granularité
• Appliquer la correction de terrain géométrique
• Convertir les unités SAR

Télécharger et utiliser les vecteurs d’état orbital

L’exactitude des corrections de terrain radiométriques et géométriques repose sur les vecteurs d’état d’orbite (OSV). Trois types de vecteur d’état d’orbite sont disponibles pour le produit Sentinel-1 : prédit, restitué et précis. Les vecteurs d’état d’orbite prédits sont fournis avec les produits auxiliaires GRD et SLC Sentinel-1 de niveau 1, les vecteurs d’état d’orbite restitués sont disponibles auprès de l’Agence spatiale européenne (ASE) dans les trois heures suivant l’acquisition des images, et les vecteurs d’état d’orbite précis sont disponibles auprès de l’Agence spatiale européenne (ASE) dans les trois semaines suivant l’acquisition des images. Une fois que les vecteurs d’état d’orbite sont disponibles, il est recommandé de les mettre à jour vers le type prédit ou précis.

L’outil Télécharger le fichier d’orbite identifie et télécharge le fichier de vecteur d’état d’orbite (OSV) correspondant. L’outil Appliquer une correction d’orbite utilise ce fichier OSV téléchargé pour mettre à jour les métadonnées du produit Sentinel-1.

Suppression du bruit thermique

Les images SAR sont déformées par un bruit thermique additif. Le bruit thermique est surtout perceptible dans les images à faible distribution de la rétrodiffusion, comme dans le canal à polarisation croisée qui présente une distribution plus étroite de la rétrodiffusion.

En raison du mode d’acquisition TOPS (Terrain Observation with Progressive Scans, observation du terrain par balayages progressifs) de Sentinel-1, le bruit thermique des produits Sentinel-1 varie selon les balayages de sous-fauchée. Le bruit thermique se caractérise habituellement par un net contraste entre les balayages de sous-fauchée. L’outil Supprimer le bruit thermique utilise les métadonnées du produit Sentinel-1 pour corriger le bruit thermique.

Calibrage radiométrique

L’outil Appliquer le calibrage radiométrique utilise les métadonnées du produit Sentinel-1 pour extraire des valeurs de rétrodiffusion caractéristiques. Le calibrage radiométrique consiste en la conversion de produits SAR d’une valeur numérique (DN) d’image de pixels en une quantité physique de l’intensité de la rétrodiffusion SAR par unité de surface. Les trois types de calibrage sont les suivants : Bêta zéro (), Sigma zéro () et Gamma zéro (). L’unité de surface utilisée pour le calibrage en détermine le type.

Le calibrage de type Bêta zéro représente la réflectivité du radar par unité de surface en distance oblique. Il est couramment appelé le coefficient de luminosité du radar.

Le calibrage de type Sigma zéro représente la réflectivité du radar par unité de surface en portée (distance) au sol. Bien que le choix de ce type soit privilégié pour décrire la réflectivité, mieux vaut l’utiliser avec prudence. Les valeurs de sigma zéro varient en fonction de l’angle d’incidence, si bien qu’une même entité peut avoir une valeur de sigma zéro différente dans la portée proximale et dans la portée distale. Dans le cas d’une analyse multitemporelle ou d’une détection des changements avec un calibrage de type sigma zéro, utilisez des images du même capteur et de la même géométrie de visée pour vous assurer que les changements de sigma zéro sont dus à des processus physiques dans le temps, et non à des artefacts provenant de différences de géométrie de visée.

Le calibrage de type Gamma zéro représente la réflectivité du radar par unité de surface dans le plan perpendiculaire à la distance oblique. Le gamma zéro est normalisé suivant l’angle d’incidence relatif à l’ellipsoïde, ce qui permet d’obtenir une valeur de mesure indépendante de la portée. Si vous souhaitez utiliser des valeurs de rétrodiffusion pour faire la différence entre des entités uniques dans une seule image, utilisez le gamma zéro plutôt que le sigma zéro. Par ailleurs, utilisez le gamma zéro si vous êtes intéressé par une analyse multitemporelle ou une détection des changements à l’aide d’une imagerie SAR provenant de capteurs différents ou de géométries de visée différentes (ascendantes ou descendantes). L’utilisation du gamma zéro doit se limiter à ces types d’applications lorsque le terrain est plat.

Aplatissement radiométrique du terrain

Du fait de la visée latérale des capteurs SAR, les entités qui font face au capteur apparaissent artificiellement plus vives que les entités qui y sont opposées. L’outil Appliquer un aplatissement radiométrique du terrain corrige les valeurs radiométriques artificielles issues d’une topographie complexe et de la géométrie de visée du capteur.

Avec un MNE en entrée et un produit GRD Sentinel-1 en entrée calibré sur le bêta zéro, l’outil Appliquer un aplatissement radiométrique du terrain utilise l’approche Range-Doppler¹ pour calculer la zone éclairée de manière à produire une sortie gamma zéro avec aplatissement du terrain. Vous pouvez également indiquer une sortie sigma zéro avec aplatissement du terrain, qui est normalisée selon l’angle d’incidence local de type MNE.

La surface de diffusion simulée constitue une sortie facultative. L’utilisation de ces sorties permet de savoir comment le terrain impacte artificiellement les données calibrées sans aplatissement du terrain.

Une autre sortie facultative consiste en un masque de distorsion géométrique, à utiliser pour identifier les pixels affectés par l’ombre, le rapprochement, l’allongement et le repliement. Le masque de distorsion géométrique permet de masquer la sortie gamma zéro ou sigma zéro avec aplatissement du terrain en fonction du type de distorsion géométrique.

La dernière sortie facultative consiste en un raster de distorsion géométrique contenant une approximation pour la pente du terrain, l’angle de visée, le ratio de rapprochement et l’angle d’incidence local. La sortie de distorsion géométrique fournit des données qui sont utilisées pour effectuer l’aplatissement du terrain et pour identifier les pixels impactés par les distorsions géométriques.

L’aplatissement radiométrique du terrain doit être réalisé pour les applications qui interprètent une seule image sur un terrain quelconque, ou pour les applications qui comparent plusieurs images de capteurs différents ou du même capteur avec des géométries de visée différentes sur un terrain quelconque.

Suppression de la granularité

Les images SAR se caractérisent par des anomalies bruitées ; c’est ce que l’on appelle la granularité. Cette condition inhérente est le résultat de l’interférence constructive et destructive du signal rétrodiffusé. L’outil Suppression de la granularité compte plusieurs filtres de granularité destinés à améliorer le rapport signal/bruit de l’image SAR. Les filtres de granularité disponibles sont le filtre de Lee², le filtre de Lee amélioré³, le filtre de Lee affiné⁴, le filtre de Frost⁵, le filtre de Kuan⁶ et le filtre gamma⁷. Ces filtres dépendent des statistiques de pixels locales pour optimiser la suppression de la granularité tout en conservant le détail des entités. Pour conserver les propriétés statistiques nécessaires à ces filtres, il est recommandé d’appliquer la suppression de la granularité avant la correction de terrain géométrique, qui rééchantillonne et reprojette les données.

Correction de terrain géométrique

Du fait de la visée latérale des capteurs SAR, les entités qui font face au capteur apparaissent compressées, tandis que les entités qui y sont opposées apparaissent étirées. L’outil Appliquer la correction de terrain géométrique corrige les distorsions géométriques, en étirant les pixels jusqu’à leur géolocalisation exacte.

L’outil Appliquer la correction de terrain géométrique utilise l’approche Range-Doppler et le MNE en entrée pour orthorectifier l’image SAR en entrée. Un MNE avec une résolution appprochant ou dépassant celle des données SAR en entrée est recommandé pour la plupart des applications. Dans le cas d’applications pour lesquelles il n’y a pas de terrain, vous pouvez omettre le MNE en entrée. L’outil Appliquer la correction de terrain géométrique peut utiliser l’approche Range-Doppler et la grille de géolocalisation provenant des métadonnées du produit pour orthorectifier l’image SAR en entrée.

Conversion en décibels

La dernière étape de la préparation des données pour analyse consiste à convertir l’intensité de rétrodiffusion sans unité (linéaire) en décibels (dB). L’outil Convertir les unités SAR convertit l’intensité de rétrodiffusion linéaire en décibels par une simple conversion logarithmique. Cette conversion logarithmique réduit la plage des valeurs d’intensité de rétrodiffusion pour améliorer la visualisation et l’interprétation de l’image.

Bibliographie

[1] Small, D. 2011. "Flattening Gamma: Radiometric Terrain Correction for SAR Imagery."IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing 49, no. 8: 3081–3093. DOI: 10.1109/TGRS.2011.2120616.

[2] J. S. Lee. "Digital Image Enhancement and Noise Filtering by Use of Local Statistics." IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence vol. PAMI-2, no. 2, pp. 165–168, March 1980, DOI: 10.1109/TPAMI.1980.4766994.

[3] A. Lopes, R. Touzi, and E. Nezry. "Adaptive speckle filters and scene heterogeneity." IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing vol. 28, no. 6, pp. 992–1000, Nov. 1990, DOI: 10.1109/36.62623.

[4] J. S. Lee and E. Pottier. "Polarimetric radar imaging: from basics to applications." CRC press, Dec. 2017.

[5] V. S. Frost, J. A. Stiles, K. S. Shanmugan, and J. C. Holtzman. "A Model for Radar Images and Its Application to Adaptive Digital Filtering of Multiplicative Noise." IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence vol. PAMI-4, no. 2, pp. 157–166, March 1982, DOI: 10.1109/TPAMI.1982.4767223.

[6] D. T. Kuan, A. A. Sawchuk, T. C. Strand, and P. Chavel. "Adaptive Noise Smoothing Filter for Images with Signal-Dependent Noise." IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence vol. PAMI-7, no. 2, pp. 165–177, March 1985, DOI: 10.1109/TPAMI.1985.4767641.

[7] A. Lopes, E. Nezry, R. Touzi, and H. Laur. "Maximum A Posteriori Speckle Filtering And First Order Texture Models In Sar Images." 10th Annual International Symposium on Geoscience and Remote Sensing, 1990, pp. 2409–2412, DOI: 10.1109/IGARSS.1990.689026.