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Offre de thèse :

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Suivi temporel des observations radar polarimétriques

Profil recherché

Contact et renseignements complémentaires

Gregoire . Mercier (at) telecom-bretagne . eu

Résumé

Depuis quelques années des efforts ont été fournis par la communauté scientifique pour bâtir des outils de traitement de séries temporelles d'images radar. Ils ont abouti a des résultats très prometteur dans le cadre de la détection de changements abrupts à partir de couples d'images radar (non polarimétriques) par le biais de mesures de similarité non paramétriques. Des extensions sont en cours de validation et publication permettant d'étendre la détection de changements à un contexte multitemporel. Cette extension est basée sur une hypothèse de parcimonie des zones de changements, ce qui induit une caractérisation de la régularité des observations radar initiales.

Parallèlement, les missions spatiales récentes mettent à disposition des capteurs radar ayant la possibilité d'observer la surface de la terre avec une information polarimétrique partielle ou complète. Cette information polarimétrique est nécessaire lorsque l'on désire caractériser le taux d'humidité des sols, segmenter les types de couverts végétaux et plus généralement les modes d'utilisation des sols dans un contexte agricole.

Ce projet a donc pour but d'étendre les techniques de traitement des images radar polarimétriques (partielles ou totales) au contexte multitemporel en vue de caractériser des changements progressifs dans une série temporelle. Cette extension pose une série de problèmes sensibles qu'il est nécessaire de résoudre :

• L'extension des techniques de détection de changements au cas polarimétrique (où l'observation devient un vecteur complexe),
• Le traitement conjoint d'image ayant des polarisations partielles hétérogènes
• La prise en compte de la disponibilité irrégulière des satellites d'observation dans la constitution de la série de données.

Contexte scientifique et partenarial

Parallèlement, l'annonce et la réalisation de nouvelle mission spatiale à caractère opérationnel permet d'étendre la détection de changement à un contexte plus vaste que la cartographie de zones impactées lors de catastrophes majeures. En effet, en utilisant de façon adéquate une série d'images, il est possible de caractériser des changements progressifs d'utilisation des sols. Un projet sur financement Carnot en 2009, supporté par Télécom Bretagne, a permis de définir de nouvelles stratégies de traitement propices à la gestion de grandes masses de données et de caractériser des types de changements (cycles de croissances-sénescence de culture, mais aussi d'autres types de changements sans caractérisation bio-physique immédiate : seuils, évolution linéaire ou polynômiale...). Ces méthodes sont actuellement en phase de validation avec l'aide du CNES et de la base d'image Kalideos Littoral. Les méthodes ainsi mises en jeu semblent générique et peuvent être appliquées à des séries d'images optiques (plus précisément des séries de mesures d'indice de végétation extraits d'images optique) ou à des séries d'images radar. Ces dernières ayant l'avantage de garantir une qualité d'acquisition homogène malgré la présence de nuage ou de l'alternance diurne. Les acquisitions radar sont donc les seuls à garantir la construction de série temporelle d'observation régulière et homogène dans le temps.

Des études menées en collaboration avec le COSTEL, financées par des projets PNTS et PRIR, avaient eu pour but de bâtir des pré-traitement d'images optiques de façon à constituer des séries temporelles régulières d'images optiques malgré la présence de nuages ou le manque de disponibilité des satellites aux moments opportuns. Ces études avaient eu pour objet la caractérisation de l'occupation des cultures bretonnes pendant la saison hivernale et l'évaluation de leur impact sur la qualité des eaux à l'exutoire des bassins versants (notamment du Yar). L'avancée méthodologique rend à présent possible le recours à des séries temporelles d'images radar pour la caractérisation des sols sans utiliser ces pré-traitements délicats à maîtriser.

L'adoption du projet Vigisat permet à présent au GIS Bretel de disposer ce telles séries d'images. En outre, la capacité des radar actuels permet l'acquisition de scènes radar selon des polarisations partielles ou complètes. Or très peu d'études ont été menées (essentiellement par manque de données) sur la caractérisation temporelle des images radar partiellement ou complètement polarisées. Une telle étude est particulièrement innovante pour la communauté scientifique et offrirait aux membres du GIS Bretel, notamment a Télécom Bretagne, au COSTEL/Université de Rennes II et à l'IETR/Université de Rennes I, une opportunité de collaboration accrue en vue de fournir un support méthodologique aux études thématiques menées sur la caractérisation des activités agricoles et péri-urbaines en Bretagne.

Problématique scientifique

1. La séries chronologique est une série d'images radar complètement polarisée. Dans un tel cas, la connaissance complète de l'information permet de caractériser précisément les mécanismes de rétrodiffusion qui sont intervenus lors de l'observation de la scène. L'extension multi-temporelle devient alors assez naturelle lorsque les conditions d'observations sont homogènes (cohérentes). D'ailleurs, la notion d'entropie temporelle a été proposée par l'IETR en complément des caractérisations temporelles standards (Entropie, angle alpha, anisotropie des mécanismes de rétrodiffusion polarimétrique). A l'instar des principes d'observation multi-spectrale, l'augmentation des échantillons d'observation polarimétrique devrait permettre de procéder à un démélangeage de signature polarimétriques et de mieux identifier les contributions de rétrodiffusion volumique de la végétation par rapport aux réflexions surfaciques (par mécanismes de Bragg par exemple) du sol.
2. La série chronologique est une série partiellement polarisée (avec éventuellement des types de polarisation différents). Ce cas suppose l'utilisation éventuelle de capteurs différents (Radarsat vs. Envisat) et des angles d'observation différents ce qui engendre une hétérogénéité des réponses radiométriques entre les observations. L'utilisation conjointe de ces données hétérogènes requière une phase d'intercalibration qui peut être purement statistique (par régression quantile, copules conditionnelles ou par médiane récursive comme il faut proposé dans le cas non polarimétrque par Télécom Bretagne) ou d'inspiration physique à travers l'estimation (aussi fiable que le permettent les types de polarisation utilisés) des mécanismes de rétrodiffusion mis en jeu, en s'affranchissant du manque de cohérence (statistique) des observations.
3. La série chronologique n'est pas échantillonnée régulièrement dans le temps. Il est d'ores et déjà bien connu que l'échantillonnage temporel fourni pas des images de télédétection ne respecte pas rigoureusement les conditions d'échantillonnages (d'après les conditions de Shannon) dus à la dynamique des changements observés (bien souvent la variabilité des changements est plus rapide que la répétitivité des observations). La caractérisation temporelle se fait alors à l'échelle des observations et non à l'échelle de la dynamique de la scène. Cependant, un véritable verrou méthodologique est à lever lorsque le pas d'échantillonnage n'est pas régulier. En effet, la caractérisation temporelle des évolutions n'est alors plus fiable a priori et l'on ne peux pas utiliser des résultats théoriques obtenus en présence de données manquantes.

Méthodologie

1. La séries chronologique est une série d'images radar complètement polarisée. Ce cas idéal est conforme avec une hypothèse de stationnarité des observations dans lesquelles les phases des données complexes sont cohérentes. L'extension temporelle des outils polarimétriques peut-être vue de façon assez simple dans un premier temps, notamment pas la définition de matrice --ou tenseur-- de cohérence temporelle. Cependant, ce point de vue suppose implicitement un comportement statistique linéaire de la séquence diachronique qui n'est pas validé. Aussi, la prise en compte de modèles de dépendance généralisée sera nécessaire dans la caractérisation temporelle du signal polarisé. En outre, la détection ou la caractérisation des changements pourra se faire par généralisation des mesures de Kullback-Leibler proposées dans le cas non-polarimétrique, ou par extension multidimensionnelle des mesures de régularité locale des observations (régularité des observations qui induit la parcimonie des mesures de changements).
2. La série chronologique est une série partiellement polarisée (avec éventuellement des types de polarisation différents). Deux stratégies sont envisageable pour le traitement conjoint de ces images aux polarisations hétérogènes.
   1. Adopter un point de vue purement statistique et bâtir une fonction de transfert d'un type de polarisation à une autre. Ce type de fonction de transfert correspond à l'estimation d'une probabilité conditionnelle d'un processus aléatoire lié aux observations d'un type de polarisation, sachant une observation d'un autre processus aléatoire lié à une autre polarisation. Une telle régression statistique peut se bâtir à l'aide de la théorie des copules.
   2. Considérer le traitement de cette série temporelle comme un problème de données manquantes. En effet, chaque observation polarimétrique étant partielle, il est possible rendre homogènes toutes les observations en les associant à des valeurs manquantes. Plusieurs techniques sont alors disponible pour traiter cette série de façon appropriée.
3. La série chronologique n'est pas échantillonnée régulièrement dans le temps. Ce point de vue est inhérent aux traitements temporels des images de télédétection et dépasse le cadre purement polarimétrique. Aucune méthode satisfaisante n'existe à ce jour puisqu'en plus d'un échantillonnage irrégulier, le traitement d'une série temporelle s'accompagne d'un très faible nombre d'observation temporelle (p.ex. 10 ou 20 dates ce qui représente un volume de données certes très important mais ne permet pas une caractérisation statistique complète de chaque profils temporels comme on pourrait le faire en communication numérique). Pour des cas très particuliers, il est possible de considérer cependant que des observations manques au sein d'un échantillonnage régulier. Les techniques de bases sous-jacentes du point 2.2 sont alors utilisables.

Résultats attendus

A ce stade, les techniques seront génériques et déconnectées d'une quelconque application. Cependant, nous nous focalisons à des images de paysage agricole et/ou péri-urbain de telle sorte que les applications thématiques possibles soient directement transposables aux préoccupations COSTEL et la caractérisation des modes d'utilisation des parcelles agricoles dans un environnement intensif.

Pour que les programmes informatiques soient facilement réutilisables et adaptables aux thématiques ultérieures, il est indispensable qu'ils soient écrits en s'appuyant sur l'OrfeoToolbox (briques de traitements de données de télédétection écrits en C++ et distribué par le CNES sous licence CéCILL v2) et/ou PolSARPro (briques de traitements de données radar polarimétriques, développé principalement par l'IETR et distribué par l'ESA). L'utilisation de logiciel libre n'implique pas automatiquement la distribution explicite des programmes à la communauté scientifique en dehors des équipes concernées par le projet, mais il facilite grandement l'utilisation conjointe des programmes dans différents laboratoires.