Nouveaux Algorithmes d'estimation de phases pour l'Interférométrie SAR multi-temporelle

Phase Linking algorithms for Multi-Temporal Radar Interferometry

• Auteur / Autrice : Phan Viet Hoa Vu
• Direction : Guillaume Ginolhac, Yajing Yan, Frédéric Brigui
• Type : Thèse de doctorat
• Discipline(s) : STIC Traitement de l'Information
• Date : Soutenance le 14/12/2023
• Etablissement(s) : Chambéry
• Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale sciences, ingénierie, environnement (Chambéry ; 2021-....)
• Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : Laboratoire d'informatique, systèmes, traitement de l'information et de la connaissance (Annecy)
• Jury : Président / Présidente : Philippe Forster
• Jury : Examinateurs / Examinatrices : Arnaud Breloy, Béatrice Puysségur
• Jury : Rapporteur / Rapporteuse : Antoine Roueff, Loïc Denis

Mots clés

Mots clés contrôlés

Radar à antenne synthétique

Interférométrie

Mots clés libres

Matrice de covariance

Interférométrie SAR multi-Temporelle

Mesure de déplacement

Covariance matrix

Multi-Temporal InSAR

Displacement measurement

Résumé

Cette thèse s'intéresse au domaine de l'interférométrie SAR multi-temporelle (MT-InSAR), qui permet de déterminer avec précision le déplacement d'un objet. Plus particulièrement, cette thèse se concentrera sur les algorithmes d'estimation de la phase, qui permettent d'obtenir ces mesures de déplacement précises. Suite au volume sans précédent de données SAR en libre accès, la demande d'un algorithme à faible charge de calcul a augmenté, permettant l'analyse d'une série temporelle plus longue sur une couverture plus large. De plus, les missions récentes offrent une source de données à haute résolution qui nécessite des algorithmes capables de garantir la précision de l'estimation tout en conservant la résolution spatiale. Ainsi, en réponse à ces défis, nos objectifs sont doubles : i) formuler et développer un cadre mathématique où l'estimation de la phase est reformulée en un problème d'optimisation de l'ajustement de covariance ; ii) introduire un cadre d'estimation robuste pour ce problème d'estimation de phase. Les performances des algorithmes proposés sont analysées à l'aide de simulations et d'une étude de cas sur des données réelles concernant la ville de Mexico.

This thesis delves into the realm of Multi-Temporal Interferometric Synthetic Aperture Radar (MT-InSAR) techniques, particularly Phase Linking algorithm, for precise displacement measurements while mitigating signal decorrelation. Following the unprecedented volume of free-access SAR data, the demand for an algorithm with low computational load has raised, enabling the analysis of a longer time series over larger coverage. Moreover, recent missions offer high resolution data source and necessitate algorithms that can ensure the estimation accuracy while retaining the spatial resolution. Hence, in response to these challenges, our objectives are twofolds: i) to formulate and develop a mathematical framework where Phase Linking is reformulated into a covariance fitting optimization problem; ii) to introduce a robust estimation framework based on Phase Linking. The performances of the proposed algorithms are analysed through simulations and a real data case study encompassing the Mexico City.