L'Antarctique est encore un continent à explorer pour comprendre le climat terrestre, passé, présent et futur. Grâce à l'analyse des carottages, on peut remonter l'histoire du climat terrestre sur plusieurs centaines de milliers d'années. Grâce à l'étude de sa topographie, on peut remonter à la variabilité de son climat, connaître sa dynamique : écoulement de la glace, vêlages d'icebergs. . . Grâce au suivi de la topographie, c'est-à-dire la variation de la hauteur de glace, on peut estimer les pertes et les gains de masses ainsi que la contribution à la hausse du niveau de la mer, pour déduire l'impact sur les océans et les littoraux. Pour explorer ce continent, nous utilisons dans cette thèse l'instrument embarqué sur satellite qu'est l'altimètre. Une onde radar ou laser est envoyée sur le sol et la réflexion de ce signal est enregistrée permettant d'extraire des paramètres pertinents et la hauteur de glace. Les satellites ont pris le relais des expéditions célèbres du XIXème siècle, notamment depuis le lancement du premier altimètre couvrant jusqu'à 82æ S ce continent, embarqué sur la mission ERS-1. Depuis 2013, SARAL marque un changement dans les caractéristiques instrumentales par rapport aux missions précédentes, car elle émet dans une fréquence appartenant à la bande Ka (36.75 Ghz) au lieu des bandes Ku (13.6 Ghz) et S (3.2 Ghz) ce qui implique une interaction avec la surface différente qu'il faut pouvoir comprendre. Avec près de trois ans d'observations, ce manuscrit regroupe les travaux sur le traitement des données altimétriques dans un but de valorisation de la mission SARAL. Nous présentons le contexte géographique et le contexte technique pour montrer les difficultés du traitement des données . En utilisant la méthode des points de croisement que nous expliciterons, nous présentons l'importance de la comparaison de deux missions concomitantes, ENVISAT et ICESat afin d'estimer la profondeur de pénétration en bande Ku de l'onde radar et corriger de cet effet, étude que l'on pourra répéter avec SARAL une fois la mission ICESat-2 lancée. Nous avons adapté une chaîne de calibration et de validation des données sur glace continentale qui nous permet d'établir des diagnostics, des statistiques et des suivis temporels. La pente de la surface joue un rôle prépondérant dans la dégradation de la précision des données. Nous mettons en place un processus de sélection des données altimétriques afin d'augmenter cette précision. Grâce à cette sélection et l'application de la correction de marée océanique, nous quantifions avec des métriques aux points de croisement la performance de la mesure de SARAL sur glace continentale, et nous réduisons l'imprécision de la mesure de plus de 90%. Enfin, grâce aux sorties de notre chaîne de validation, nous décrivons les observations de SARAL sur près de trois ans afin d'apporter une analyse préliminaire cohérente avec la mission précédente qu'est ENVISAT. Nous soulevons les améliorations à apporter pour aller plus loin dans la physique de la mesure. Que ce soit la comparaison avec d'autres missions, l'utilisation de modèles ou des modifications dans l'algorithme d'extraction des paramètres du signal appelé retracking, SARAL apporte de nouvelles perspectives afin que l'évolution de la calotte Antarctique soit connue avec une précision toujours croissante. / Antarctica still remains a fascinating place to be explored. With ice corings, the past Earth climate can be retraced. Studying its surface, its climate variability and its dynamic are better known : ice velocity, iceberg calvings. . . Through the height variations monitoring, ice gains and losses are estimated, leading to the contribution to the sea-level rise, from which is deduced the impact over coastal areas or the oceans. To explore this continent, we use the sensor called altimeter : a radar or laser wave is sent from the satellite to the surface and the reflected signal is recorded. From this signal we extract relevant parameters and the height. The satellites have observed this area, notably since the altimetric mission ERS-1 launching, until 82æ S in 1991, following the still famous explorations from the beginning of the twentieth century. SARAL, launched in February 2013, innovates because of the major change in the frequency used, the Ka-band (36.75 Ghz) instead of the Ku-band (13.6Ghz) and the S-band (3.2 Ghz) implying a different interaction between the radar wave and the snowpack that needs to be investigated. Using almost three years of observations, we focus on the altimetric signal processing and its validation. The geographic and the technical aspects are introduced and we show the limitations in the altimetric data processing. Using the crossover method (explained in greater detail later), we compare two simultaneous missions, ENVISAT and ICESat in order to better constrain the penetration effect of the radar-wave into the snowpack and correct it. The method that is used will be of great interest to compare SARAL with the future mission ICESat- 2. A new calibration and validation tool has been implemented, allowing a long-term survey of the Antarctic area, providing statistics, diagnostics and temporal series. The slope effect is the major limitation in the precision assessment of the mission. Thanks to a new way of selecting the data and the oceanic tide correction, we quantify with metrics computed at crossover points the accuracy of altimetric data over the Antarctic ice sheet. We describe in the last part the SARAL observations to give a preliminary analysis in agreement with the former mission ENVISAT. Other ways of improvement are presented, like future altimetric missions, modifications in the so-called retracking algorithm that extracts the relevant parameters or even the use of models. SARAL raises perspectives to estimate with a growing precision the evolution of the Antarctic continent, and this thesis is a state of the art about the different possible processings needed to do so.

Climate-induced landscape evolution is resulting in changes to biogeochemical and hydrologi- cal cycling. In the Arctic and sub-Arctic permafrost zones, rising air temperatures are warming, and in some regions even thawing, the frozen ground. Permafrost is a carbon sink. The thermal state of the ground therefore has important implications on carbon exchange with the atmo- sphere. Permafrost thaw mobilises previously sequestered carbon stocks, potentially turning these high latitude regions into a net carbon source. Borehole temperature and active layer depth measurements are the traditional means for monitoring permafrost, however these point measurements cannot easily be extrapolated to the landscape-scale; Earth Observation (EO) data may be used for such purposes. It is widely recognised that changes in the thermal state of permafrost may be associated with longterm changes in surface hydrology. As the ground shifts from a frozen to a thawed state, Arctic lakes display changes in surface extent. Therefore, it has become common practice to explore lake dynamics, using these as indicators of permafrost change; dynamics being the keyword. Surface hydrology is a dynamic process. Discharge studies in the Arctic and sub-Arctic regions are associated with flashy hydrographs. Currently, however, remote sensing of permafrost lake change is done on the scale of decades without explicitly taking seasonality and rapid hydrolog- ical phenology into consideration. To examine the seasonal changes in Arctic surface hydrology on the landscape scale high temporal resolution data are necessary. Synthetic aperture radar instruments are exemplary for such a task. The PhD research focuses on establishing operational techniques for mapping open surface water using synthetic aperture radar data, investigating straightforward raster classification methods and exploring their feasibility by undertaking map accuracy and sensitivity studies (chapter 3). The results are then used to justify error propagation when developing an auto- mated procedure that creates temporal composites of water body extent. These temporal water body classifications are the main EO product used to identify and image seasonal surface water change in Arctic permafrost environments (chapter 4). Furthermore, a terrain-based hydrolog- ical study is undertaken to explore the context of the detected changes and possible links to relief and stream channel network (chapter 5). The aim of this PhD is to demonstrate a new method of dynamic monitoring using the Euro- pean Space Agency’s Envisat Advanced Synthetic Aperture Radar, recommending its incorpo- ration in longterm lake change studies. Technical feasibility is explored, the inherent trade-off vii between spatial and temporal resolution discussed. An automated surface water change de- tection algorithm is developed and its applicability to monitoring spring floods is assessed; noting possible modifications to the drainage system given present-day land-use and land- cover changes that are taking place in the study area, the hydrocarbon-rich Yamalo-Nenets Autonomous District in the North of West Siberia (chapter 6). The key significance of this research is to improve the current knowledge of Arctic lake change by including spring flood events and seasonality in the equation. Therefore, it is strongly believed that this research is of benefit to the entire permafrost community.

La thèse est centrée sur l'étude des lacs dans la Cordillère des Andes en Amérique du Sud. Pour améliorer la connaissance des changements climatiques qui ont lieu dans cette région plusieurs études sont réalisées. Au Nord, pour le Lac Poopó en Bolivie une bathymétrie est calculée à partir des données de télédétection. Pour la première fois, il a été possible de calculer la variation du stock d'eau de ce lac éphémère à partir des observations MODIS couplés avec la bathymétrie. Dans la partie centrale du Chili l'étude est concentrée sur une région nommée Los Lagos, occupée par une myriade des petits lacs. Cette région a été choisie pour étudier les performances et les limitations des altimètres nadir. Au sud, à l'intersection avec la Patagonie, l'étude se concentre sur les barrages du glacier Perito Moreno et la modélisation du bassin versant des lacs Argentino et Viedma. Cette thèse s'inscrit aussi dans le cadre des préparations pour la mission Surface Water and Ocean Topography (SWOT). Son objectif était d'étudier la capacité et la précision verticale du masque d'eau restitué par SWOT. Cet objectif est réalisé en combinant la bathymétrie du Lac Poopó et les observations MODIS. Ces informations permettent de générer des scènes théoriques de hauteur d'eau utilisées en entrée du simulateur SWOT développé par le JPL et le CNES. La précision verticale du masque d'eau est comparée aux spécifications théoriques de la mission. / The thesis focuses on lakes in Andean Cordillera in South America. In order to improve the knowledge of climatic changes occurring in this area several studies are made. In the North, for the Lake Poopó in Bolivia a bathymetry is computed from freely available remote sensing data. For the first time the water storage of this ephemeral saline lake can be calculated from direct MODIS observations coupled with bathymetry. In central Chile the study focus on a region called Los Lagos filled with numerous lakes in order to precisely evaluate nadir altimetry potential to study mountainous lakes, and to explore nadir altimetry weakness. On the south at the boundary with Patagonia, the study focuses on Perito Moreno glacier damming events and numerical modelling of Lake Argentino - Viedma basin. The thesis is also included in the preparation of Surface Water and Ocean Topography (SWOT) mission preparation process. The aim is to assess SWOT accuracy on water mask retrieval. This is done by combining high precision bathymetry of Lake Poopó in Bolivia with MODIS observations in order to create multiple realistic scenes processed by the SWOT Simulator. The vertical accuracy of water heights inverted from interferograms is compared to the theoretical mission specifications.

The extent of Arctic sea ice has decreased over the years and the importance of sea ice monitoring is expected to increase. Remote sensing change detection compares images acquired over the same geographic area at different times in order to identify changes that might have occurred in the area of interest. Change detection methods have been developed for cryospheric topics. The Kittler-Illingworth thresholding algorithm has proven to be an effective change detection tool, but has not been used for sea ice. Here it is applied to Arctic sea ice data. The objective is to investigate the unsupervised detection of changes in Arctic sea ice using multi-temporal SAR images. The well-known Kittler-Illingworth algorithm is tested using two density function models, i.e., the generalized Gaussian and the log-normal model. The difference image is obtained using the modified ratio operator. The histogram of the change image, which approximates its probability distribution, is considered to be a combination of two classes, i.e., the changed and unchanged classes. Histogram fitting techniques are used to estimate the unknown density functions and the prior probabilities. The optimum threshold is selected using a criterion function directly related to classification error. In this thesis three datasets were used covering parts of the Beaufort Sea from the years 1992, 2002, 2007 and 2009. The SAR and ASAR C-band data came from satellites ERS and ENVISAT respectively. All three were interpreted visually. For all three datasets, the generalized Gaussian detected a lot of change, whereas the log-normal detected less. Only one small subset of a dataset was validated against reference data. The log-normal distribution then obtained 0% false alarm rate through all trials. The generalized Gaussian obtained false alarm rates around 4% for most of the trials. The generalized Gaussian achieved detection accuracies around 95%, whereas the log-normal achieved detection accuracies around 70%. The overall accuracies for the generalized Gaussian were about 95% in most trials. The log-normal achieved overall accuracies at around 85%. The KHAT for the generalized Gaussian was in the range of 0.66-0.93. The KHAT for log-normal was in the range of 0.68-0.77. Using one additional speckle filter iteration increased the accuracy for the log-normal distribution. Generally, the detection of positive change has been accomplished with higher level of accuracy compared with negative change detection. A visual inspection shows that the generalized Gaussian distribution probably over-estimates the change. The log-normal distribution consistently detects less change than the generalized Gaussian. Lack of validation data made validation of the results difficult. The performed validation might not be reliable since the available validation data was only SAR imagery and differentiating change and no-change is difficult in the area. Further due to the lack of reference data it could not be decided, with certainty, which distribution performed the best. / Ytan av arktisk havsis har minskat genom åren och vikten av havsisövervakning förväntas öka. Förändrigsdetection jämför bilder från samma geografiska område från olika tidpunkter föra att identifiera förändringar som kan ha skett i intresseområdet. Förändringsdekteringsmetoder har utvecklats för kryosfäriska ämnen. Tröskelvärdesbestämning med Kittler-Illingworth algoritmen har visats sig vara ett effektivt verktyg för förändringsdetektion, men har inte änvänts på havsis. Här appliceras algoritmen på arktisk havsis. Målet är att undersökra oövervakad förändringsdetektion i arktisk havsis med multitemporella SAR bilder. Den välkända Kittler-Illingworth algoritmen testas med två täthetsfunktioner, nämligen generaliserad normaldistribution och log-normal distributionen. Differensbilden erhålls genom den modifierad ratio-operator. Histogrammet från förändringsbilden skattar dess täthetsfunktion, vilken anses vara en kombination av två klasser, förändring- och ickeförändringsklasser. Histogrampassningstekniker används för att uppskatta de okända täthetsfunktionerna och a priori sannolikheterna. Det optimala tröskelvärdet väljs genom en kriterionfunktion som är direkt relaterad till klassifikationsfel. I detta examensarbete användes tre dataset som täcker delar av Beaufort-havet från åren 1992, 2002, 2007 och 2009. SAR C-band data kom från satelliten ERS och ASAR C-band data kom från satelliten ENVISAT. Alla tre tolkades visuellt och för alla tre detekterade generaliserad normaldistribution mycket mer förändring än lognormal distributionen. Bara en mindre del av ett dataset validerades mot referensdata. Lognormal distributionen erhöll då 0% falska alarm i alla försök. Generalised normaldistributionen erhöll runt 4% falska alarm i de flesta försöken. Generaliserad normaldistributionen nådde detekteringsnoggrannhet runt 95% medan lognormal distributionen nådde runt 70%. Generell noggrannheten för generaliserad normaldistributionen var runt 95% i flesta försöken. För lognormal distributionen nåddes en generell noggrannhet runt 85%. KHAT koefficienten för generaliserad normaldistributionen var i intervallet 0.66-0.93. För lognormal distributionen var den i intervallet 0.68-0.77. Med en extra speckle-filtrering ökades nogranneheten för lognormal distributionen. Generellt sett, detekterades positiv förändring med högre nivå av noggrannhet än negativ förändring. Visuell inspektion visar att generaliserad normaldistribution troligen överskattar förändringen. Lognormal distributionen detekterar konsistent mindre förändring än generaliserad normaldistributionen. Bristen på referensdata gjorde valideringen av resultaten svårt. Den utförda valideringen är kanske inte så trovärdig, eftersom den tillgänliga referensdatan var bara SAR bilder och att särskilja förändring och ickeförändring är svårt i området. Vidare, på grund av bristen på referensdata, kunde det inte bestämmas med säkerhet vilken distribution som var bäst.

In this study the use of two radar interferometry methods, PSInSAR and SBAS, were tested as tools for measuring coastal erosion. If successful it would have allowed for measuring coastal erosion as a function of material lost. The study area used was Ystad municipality, in southern Sweden. Radar data for the study was provided by the ESA, the European space agency, from their ERS-2 and ENVISAT satellites, spanning the period 1998-2005. Unfortunately, even after many different configurations of settings were tested, the results indicated that both methods are very unsuited for use in rural areas such as Ystad, whether for measuring coastal erosion or otherwise. Both methods had severe problems achieving significant coverage after low coherence areas were masked out, and PSInSAR suffered from several anomalies. This is likely due to the highly vegetated nature of the landscape, which results in low coherence through temporal decorrelation. Of the two methods SBAS showed the most promise, but not nearly enough to be considereduseful. It is, based on the scientific literature, possible that simpler interferometry methods might have been more useful. This, and other possible ways to improve the results is something that this study discusses at length.

L'altimétrie radar a été initialement développée pour contribuer à l'étude de la dynamique des eaux océaniques. Elle a permis d'avoir des résultats significatifs sur les océans, en particulier à cause de leur vaste étendue et de leur homogénéité. Les succès obtenus sur les océans ont poussé plusieurs chercheurs à investiguer l'utilisation de l'altimétrie satellitaire pour la caractérisation des eaux et des surfaces continentales. Jusque-là, des résultats encourageants ont été rapportés par certaines études sur l'hydrologie des mers intérieures, des grands lacs et fleuves et des zones inondables. Dans cette thèse, nous évaluons l'apport de l'altimétrie satellitaire dans l'analyse des variations des niveaux d'eau dans le Delta Intérieur du fleuve Niger au Mali, en Afrique de l'Ouest. Classé parmi les sites de la Convention Ramsar sur les zones humides, le Delta intérieur joue un rôle de premier plan pour le Mali et l'ensemble de la sous-région, à la fois aux niveaux socio-économique et environnemental. Le Delta est caractérisé par une période de crue, pendant laquelle une superficie de plus de 20 000 km2 de terre reste inondée. L'eau se retire complètement pendant la période de décrue. Cette dynamique crue-décrue conditionne pratiquement l'ensemble des activités humaines dans la région et influence significativement les processus écologiques. D'où l'intérêt scientifique de mieux la comprendre. Cet intérêt est aussi justifié par la fragilité du Delta face aux changements climatiques et à la désertification. Les données d'altimétrie considérées dans l'étude proviennent des satellites Topex/Poseidon (1992-2005) et Envisat (2002-2009). Les données ont été corrigées des effets environnementaux. Afin de pouvoir élaborer des séries temporelles incluant les données provenant des deux satellites, nous avons analysé leur période de chevauchement (2002-2005). Cette analyse a révélé une bonne corrélation entre les deux séries de mesures (R[indice supérieur 2] = 0,76), et un biais systématique d'environ 89 cm. Les mesures Envisat ont alors été corrigées pour les ramener au même niveau que Topex/Poseidon, permettant ainsi de produire des séries temporelles sur 17 ans (1992-2009). Suite à cette analyse, nous proposons un algorithme de retraitement de forme d'onde qui intègre le coefficient de rétrodiffusion à l'échelle du temps de pénétration de l'onde dans un milieu en présence de végétation. L'idée ici c'est de tenir compte de l'hétérogénéité d'un milieu comme le Delta, qui peut être couvert de végétation. Pour cela, nous introduisons dans l'équation de la forme d'onde, le coefficient de rétrodiffusion estimé à partir du modèle dit des nuages d'eau, pour créer un nouvel algorithme appelé algorithme des nuages d'eau. Cet algorithme a été appliqué sur les données Envisat, mais également sur OSTM/Jason-2. Les résultats de l'algorithme ont été validés avec des mesures in situ de la Direction Nationale de l'Hydraulique du Mali et aussi avec des mesures acquises lors d'une campagne de terrain conduite entre août et octobre 2009. Les écarts observés sont généralement faibles (< [+ ou -] lm ). L'algorithme des nuages d'eau a été comparé à d'autres algorithmes existants. Il montre surtout une forte corrélation avec Ice-1 (R[indice supérieur 2] = 0,84). Finalement, nous analysons l'influence des précipitations sur les variations de niveaux d'eau obtenues. Trois sources de précipitations provenant de mesures satellitaires ou des réanalyses de modèles ont été considérées dans trois bassins d'alimentation (bassin du Fouta-Djalon en amont, bassin du Bani et le bassin intérieur au Mali). L'analyse révèle l'importance des précipitations, particulièrement dans le bassin du Fouta-Djalon. En effet, environ 70% des sites analysées [i.e. analysés] dans le Delta montrent une corrélation relativement forte (R[indice supérieur 2] > 0,40) avec les cumuls de précipitations dans les bassins considérés.

L'objectif de cette thèse est d'extraire la composante du courant de surface océanique dans l'axe de visée radar (ou direction radiale) à partir des informations enregistrées par un radar à synthèse d'ouverture (SAR) embarqué sur satellite. Nous analysons le décalage Doppler du signal reçu par le SAR à bord d'ENVISAT. Ce travail vise principalement à séparer, sur le décalage Doppler, la contribution des vagues et celle du courant ainsi qu'à étendre cette analyse à de larges scènes observées sous de multiples angles d'incidence. Cette étude se limite à la polarisation verticale et à la bande de fréquence C. La recherche de la signature de courant s'appuie sur l'hypothèse que le décalage Doppler ne résulte que des mouvements des vagues et du courant. De plus, nous supposons, dans une première étape, que le courant sur la surface d'estimation du décalage Doppler est uniforme. Suivant ces hypothèses, la contribution du courant peut être déduite du décalage Doppler au moyen d'une soustraction à partir de la contribution des vagues. Ces dernières ont des longueurs d'onde relativement courtes typiques de la mer du vent. L'utilisation pratique de l'information de vent à 10~m de la surface pour estimer la contribution des vagues est évaluée. La méthode d'extraction de la composante radiale du courant est mise au point et testée, dans un premier temps, pour un angle d'incidence constant de 23° à partir d'imagettes ponctuelles réparties sur l'ensemble des océans. La comparaison des moyennes mensuelles de la composante du courant extraite des données SAR avec les climatologies mensuelles issues des mesures de courant in-situ indique une erreur RMS de 0,35 m/s. Dans un second temps, la même méthodologie est appliquée à des images de grande taille (400 km par 400 km au minimum) pour lesquelles l'angle d'incidence local varie de 16 à 42°. Cette nouvelle configuration nécessite une analyse préalable de l'effet de l'angle d'incidence sur le décalage Doppler. Nous montrons que la contribution relative du courant au décalage Doppler augmente avec l'angle d'incidence et varie également en fonction de la direction du vent par rapport à la direction radiale. Les vitesses extraites des données SAR présentent un accord quantitatif avec les mesures de courant de capteurs in-situ. Ce résultat est encourageant pour le développement d'une application opérationnelle de cette méthode. Enfin, la dernière partie de ce travail est consacrée à un cas plus complexe pour lequel l'existence de courant côtier fortement variable ne permet plus de faire l'hypothèse de courant uniforme sur la surface d'estimation du décalage Doppler. Nous analysons dans ce cas des cartes de décalage Doppler à une résolution de l'ordre du kilomètre. Malgré la complexité de la situation, là encore, la confrontation des vitesses déduites du décalage Doppler avec des cartes de courant de marée indique le large potentiel des images SAR pour restituer une information de courant de surface à haute résolution.

L'utilisation des moyens d'observation de la Terre et des techniques spatiales d'analyse pour modéliser, cartographier et évaluer le risque d'inondation de plaine constitue la problématique de ce travail. Appliquée aux bassins de la Moselle et de l'Elbe, la démarche est fondée sur une gestion du risque en trois phases : prévision et anticipation, gestion de crise, retour d'expérience et prévention. Dans la première, l'intégration d'informations spatialisées constitue une des applications clef de l'observation de la Terre. Au sein du bassin versant, les processus naturels sont étudiés grâce à l'imagerie radar et aux mesures in situ pour identifier des zones aux comportements hydrauliques homogènes. Une stratégie de calage des modèles de propagation de crue est proposée, prenant en compte les incertitudes de toutes les sources d'information utilisées (radar, terrain). La cartographie de l'extension de l'inondation est exploitable tant pour caler ces modèles, que pour fournir un support d'aide à la gestion de crise. L'instrument radar d'ENVISAT offre de nouvelles solutions techniques pour cette seconde phase, notamment par ses capacités multi-incidences, multi-polarisations et multi-résolutions. Mais l'imagerie spatiale, notamment optique, alimente la phase de prévention en décrivant les enjeux, au sens des biens et des personnes, et leur évolution au cours du temps. La combinaison avec une information sur l'aléa fournit une évaluation de la vulnérabilité des populations et des territoires, ainsi que du degré de prise en compte du risque dans leur aménagement.

Agriculture has an important role in Turkey / hence automated approaches are crucial to maintain sustainability of agricultural activities. The objective of this research is to classify eight crop types cultivated in Karacabey Plain located in the north-west of Turkey using multi-temporal Kompsat-2 and Envisat ASAR satellite data. To fulfill this objective, first, the fused Kompsat-2 images were segmented separately to define homogenous agricultural patches. The segmentation results were evaluated using multiple goodness measures to find the optimum segments. Next, multispectral single-date Kompsat-2 images with the Envisat ASAR data were classified by MLC and SVMs algorithms. To combine the thematic information of the multi-temporal data set, probability maps were generated for each classification result and the accuracies of the thematic maps were then evaluated using segment-based manner. The results indicated that the segment-based approach based on the SVMs method using the multispectral Kompsat-2 and Envisat ASAR data provided the best classification accuracies. The combined thematic maps of June-August and June-July-August provided the highest overall accuracy and kappa value around 92% and 0.90, respectively, which was 4% better than the highest result computed with the MLC method. The produced thematic maps were also evaluated based on field-based manner and the analysis revealed that the classification performances are directly proportional to the size of the agricultural fields.

Multitemporal SAR images have been used successfully for the detection of different types of environmental changes. The detection of urban change using SAR images is complicated due to the special characteristics of SAR images—for example, the existence of speckle and the complex mixture of the urban environment. This thesis investigates the detection of urban changes using SAR images with the following specific objectives: (1) to investigate unsupervised change detection, (2) to investigate reduction of the speckle effect and (3) to investigate spatio-contextual change detection. Beijing and Shanghai, the largest cities in China, were selected as study areas. Multitemporal SAR images acquired by ERS-2 SAR (1998~1999) and Envisat ASAR (2008~2009) sensors were used to detect changes that have occurred in these cities. Unsupervised change detection using SAR images is investigated using the Kittler-Illingworth algorithm. The problem associated with the diversity of urban changes—namely, more than one typology of change—is addressed using the modified ratio operator. This operator clusters both positive and negative changes on one side of the change-image histogram. To model the statistics of the changed and the unchanged classes, four different probability density functions were tested. The analysis indicates that the quality of the resulting change map will strongly depends on the density model chosen. The analysis also suggests that use of a local adaptive filter (e.g., enhanced Lee) removes fine geometric details from the scene. Speckle suppression and geometric detail preservation in SAR-based change detection, are addressed using the nonlocal means (NLM) algorithm. In this algorithm, denoising is achieved through a weighted averaging process, in which the weights are a function of the similarity of small image patches defined around each pixel in the image. To decrease the computational complexity, the PCA technique is used to reduce the dimensionality of the neighbourhood feature vectors. Simple methods to estimate the dimensionality of the new space and the required noise variance are proposed. The experimental results show that the NLM algorithm outperformed traditional local adaptive filters (e.g., enhanced Lee) in eliminating the effect of speckle and in maintaining the geometric structures in the scene. The analysis also indicates that filtering the change variable instead of the individual SAR images is effective in terms of both the quality of the results and the time needed to carry out the computation. The third research focuses on the application of Markov random field (MRF) in change detection using SAR images. The MRF-based change detection algorithm shows limited capacity to simultaneously maintain fine geometric detail in urban areas and combat the effect of speckle noise. This problem has been addressed through the introduction of a global constraint on the pixels’ class labels. Based on NLM theory, a global probability model is developed. The iterated conditional mode (ICM) scheme for the optimization of the MAP-MRF criterion function is extended to include a step that forces the maximization of the global probability model. The experimental results show that the proposed algorithm is better at preserving the fine structural detail, effective in reducing the effect of speckle, less sensitive to the value of the contextual parameter, and less affected by the quality of the initial change map compared with traditional MRF-based change detection algorithm. / <p>QC 20130610</p>