Traitements tomographiques pour la caractérisation de forêts tropicales à l'aide des données SAR polarimétriques

Tropical forest biomass estimation using polarimetric SAR tomography

• Auteur / Autrice : Bassam El Hajj Chehade
• Direction : Laurent Ferro-Famil
• Type : Thèse de doctorat
• Discipline(s) : Traitement du signal et télécommunications
• Date : Soutenance le 02/10/2017
• Etablissement(s) : Rennes 1
• Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale Mathématiques, télécommunications, informatique, signal, systèmes, électronique (Rennes)
• Partenaire(s) de recherche : ComuE : Université Bretagne Loire (2016-2019)
• Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : Institut d'Électronique et de Télécommunications (Rennes)

Mots clés

Mots clés contrôlés

Biomasse des forêts

Tomographie

Polarimétrie radar

Radar à antenne synthétique

Mots clés libres

Radar à ouverture synthétique

Polarimétrie

Tomographie

Télédétection

Projet BIOMASS

Synthetic aperture radar

Polarimetry

Tomography

Remote sensing

Résumé

Dans le cycle de carbone à l'échelle de la planète, la contribution des forêts tropicales, en tant que stock de carbone, est déterminante. Les études actuelles montrent que la connaissance précise de la biomasse forestière globale est nécessaire pour les modèles de prévision. C'est dans ce contexte que le projet BIOMASS est choisi par l'Agence spatiale européenne (ESA) comme une phase A du programme «Earth Core Mission». L'objectif de cette mission innovatrice est l'utilisation d'un système d'imagerie polarimétrique fonctionnant en bande P (435 MHz) pour la mesure de la biomasse forestière. La définition actuelle de la mission prévoit un mode tomographique rassurant une imagerie tri-dimentionnelle (3-D) de la forêt. Dans le cadre du projet BIOMASS, cette thèse de doctorat vise à développer une nouvelle stratégie pour la télédétection de la biomasse dans les forêts tropicales en utilisant des données multi-baseline acquises par le radar à ouverture synthétique (SAR) en bande P. Une approche originale consite à combiner la tomographie et le modèle RvoG (Random-Volume-over-Ground) établi et vérifié avec la technique PolInSAR (polarimetric SAR Interferometry). L'environnement forestier peut être décrit avec précision par un modèle polarimétrique multicouche (sol et succession de couches végétales). Une généralisation multi-baseline du modèle RVoG implique un certain nombre de paramètres qui peuvent être estimés à partir des données SAR en utilisant des méthodes spectrales haute résolution. Ainsi, une cartographie de la forêt et du sol peut être réalisée à l'aide de données tomographiques. De plus, la capacité des techniques tomographiques permet d'estimer la distribution verticale de la puissance rétrodiffusée. Ainsi, une information précise sur la biomasse peut être extraite de la puissance mesurée dans un domaine adapté à la couche de végétation. Cependant, cette puissance mesurée peut être fortement affectée par l'écho du sol dû à la contribution de double rebond. Et par suite, le principal défi peut être résumé par l'élaboration d'un nouvel estimateur de la biomasse forestière lié à une puissance rétrodiffusée mesurée avec une polarisation et un domaine vertical, tous les deux sont adaptés à la couche de végétation. Les algorithmes développés pour la cartographie de la forêt, l'estimation et la simulation de la biomasse sont appliqués et validés sur des données SAR aéroportées réalisées lors de la campagne TROPISAR en Guyane.

Forested areas cover one third of earth's land surface and their contribution in the storage of carbon is decisive. Current studies show that the accurate knowledge of global forest biomass is necessary for the prediction of climate changes on the planet. In this context, the BIOMASS project is selected by the European Space Agency (ESA) as Phase A of the 'Earth Core Mission' program. This highly innovative mission consists of the use of a polarimetric imaging radar operating at P band (435 MHz) for the measurement of forest biomass. The current definition of the mission provides a three-dimensional imaging (3-D) of the forest with both tomographic and multi-pass interferometric modes. In the framework of this project, this PHD thesis aims to develop a novel strategy for the remote sensing of the biomass within the dense tropical forests by processing on multi-baseline P-band Synthetic Aperture Radar (SAR) data. An original approach combines the possibilities of 3-D exploration tomography and the Random-Volume- over-Ground (RVoG) model established and verified with PolInSAR technique (Polarimetric Interferometry SAR). The forested environment can be accurately described by a polarimetric multi-layer model (soil and a succession of vegetationlayers). A multi-baseline generalization of the RVoG model involves a certain number of parameters which must be estimated from radar observation data by using High- Resolution spectral estimation tomographic methods. Thereby, a cartography of the forest and its underlying ground can be made using tomographic data. Furthermore, the capacity of the tomographic techniques on 3-D imaging allows an estimation of the vertical distribution of the backscattered power. Thus, an accurate biomass information may be extracted from the power measured at a domain adapted to the canopy layer. However, this measured backscattered may be strongly affected by the ground echo due to the double bounce contribution. The main challenge of this thesis is to establish a novel biomass estimator related to a backscattered powermeasured with a polarimetric channel and at a vertical domain, both adapted to the canopy layer. The proposed algorithms of forest cartography and biomass estimation are applied and validated on Airborne P-band SAR data realized on the TROPISAR campaign in French Guyana.