Le bruit de chatoiement (speckle) lié aux systèmes d'imagerie cohérente a des conséquences sur l'analyse et l'interprétation des images radar à synthèse d'ouverture (RSO). Pour corriger ce défaut, nous profitons de séries temporelles d'images RSO bien recalées. Nous améliorons le filtre adaptatif temporel non-local à l'aide de méthodes performantes de débruitage adaptatif et proposons un filtrage temporel adaptatif basé sur les patchs. Pour réduire le biais du débruitage, nous proposons une méthode originale, rapide et efficace de débruitage multitemporel. L'idée principale de l'approche proposée est d'utiliser l'image dite "de ratio", donnée par le rapport entre l'image et la moyenne temporelle de la pile. Cette image de ratio est plus facile à débruiter qu'une image isolée en raison de sa meilleure stationnarité. Par ailleurs, les structures fines stables dans le temps sont bien préservées grâce au moyennage multitemporel. Disposant d'images débruitées, nous proposons ensuite d'utiliser la méthode du rapport de vraisemblance généralisé simplifié pour détecter les zones de changement ainsi que l'amplitude des changements et les instants de changements intéressants dans de longues séries d'images correctement recalées. En utilisant le partitionnement spectral, on applique le rapport de vraisemblance généralisé simplifié pour caractériser les changements des séries temporelles. Nous visualisons les résultats de détection en utilisant l'échelle de couleur 'jet' et une colorisation HSV. Ces méthodes ont été appliquées avec succès pour étudier des zones cultivées, des zones urbaines, des régions portuaires et des changements dus à des inondations. / The inherent speckle which is attached to any coherent imaging system affects the analysis and interpretation of synthetic aperture radar (SAR) images. To take advantage of well-registered multi-temporal SAR images, we improve the adaptive nonlocal temporal filter with state-of-the-art adaptive denoising methods and propose a patch based adaptive temporal filter. To address the bias problem of the denoising results, we propose a fast and efficient multitemporal despeckling method. The key idea of the proposed approach is the use of the ratio image, provided by the ratio between an image and the temporal mean of the stack. This ratio image is easier to denoise than a single image thanks to its improved stationarity. Besides, temporally stable thin structures are well-preserved thanks to the multi-temporal mean. Without reference image, we propose to use a patch-based auto-covariance residual evaluation method to examine the residual image and look for possible remaining structural contents. With speckle reduction images, we propose to use simplified generalized likelihood ratio method to detect the change area, change magnitude and change times in long series of well-registered images. Based on spectral clustering, we apply the simplified generalized likelihood ratio to detect the time series change types. Then, jet colormap and HSV colorization may be used to vividly visualize the detection results. These methods have been successfully applied to monitor farmland area, urban area, harbor region, and flooding area changes.

Le Synthetic Aperture Radar (SAR) aéroporté permet d’obtenir des images hautes résolutions, en compensant un déphasage lié au déplacement de l’avion. Il n’est cependant pas adapté à l’imagerie des cibles mobiles, celles-ci introduisant un déphasage supplémentaire, dépendant de leur vitesse et de leur accélération. En utilisant un système SAR multivoies, il est cependant possible de réaliser des traitements adaptés aux cibles mobiles, dont les principes sont proches du Space-Time Adaptive Processing (STAP). Le Synthetic Aperture Radar (SAR) aéroporté permet d’obtenir des images hautes résolutions, en compensant un déphasage lié au déplacement de l’avion. Il n’est cependant pas adapté à l’imagerie des cibles mobiles, celles-ci introduisant un déphasage supplémentaire, dépendant de leur vitesse et de leur accélération. En utilisant un système SAR multivoies, il est cependant possible de réaliser des traitements adaptés aux cibles mobiles, dont les principes sont proches du Space-Time Adaptive Processing (STAP). / Airborne Synthetic Aperture Radar (SAR) provides high-resolution images, by compensating a phase shift linked to the platform movement. However, this processing is not suited for imaging moving target, for they introduce an additional phase shift, depending on their velocity and acceleration. By using a multichannel SAR system, it is possible to correctly process moving targets. Such a processing is closely related to Space-Time Adaptive Processing (STAP) principles. Airborne Synthetic Aperture Radar (SAR) provides high-resolution images, by compensating a phase shift linked to the platform movement. However, this processing is not suited for imaging moving target, for they introduce an additional phase shift, depending on their velocity and acceleration. By using a multichannel SAR system, it is possible to correctly process moving targets. Such a processing is closely related to Space-Time Adaptive Processing (STAP) principles.

La classification d'images de télédétection incluant des zones urbaines permet d'établir des cartes d'utilisation du sol et/ou de couverture du sol, ou de zones endommagées par des phénomènes naturels (tremblements de terre, inondations...). Les méthodes de classification développées au cours de cette thèse sont des méthodes supervisées fondées sur des modèles markoviens. Une première approche a porté sur la classification d'images d'amplitudes issues de capteurs RSO (radar à synthèse d'ouverture) à simple polarisation et mono-résolution. La méthode choisie consiste à modéliser les statistiques de chacune des classes par des modèles de mélanges finis, puis à intégrer cette modélisation dans un champ de Markov. Afin d'améliorer la classification au niveau des zones urbaines, non seulement affectées par le bruit de chatoiement, mais aussi par l'hétérogénéité des matériaux qui s'y trouvent, nous avons extrait de l'image RSO un attribut de texture qui met en valeur les zones urbaines (typiquement, variance d'Haralick). Les statistiques de cette information texturelle sont combinées à celles de l'image initiale via des copules bivariées. Par la suite, nous avons cherché à améliorer la méthode de classification par l'utilisation d'un modèle de Markov hiérarchique sur quad-arbre. Nous avons intégré, dans ce modèle, une mise à jour de l'a priori qui permet, en pratique, d'aboutir à des résultats moins sensibles bruit de chatoiement. Les données mono-résolution sont décomposées hiérarchiquement en ayant recours à des ondelettes. Le principal avantage d'un tel modèle est de pouvoir utiliser des images multi-résolution et/ou multi-capteur et de pouvoir les intégrer directement dans l'arbre. En particulier, nous avons travaillé sur des données optiques (type GeoEye) et RSO (type COSMO-SkyMed) recalées. Les statistiques à chacun des niveaux de l'arbre sont modélisées par des mélanges finis de lois normales pour les images optiques et de lois gamma généralisées pour les images RSO. Ces statistiques sont ensuite combinées via des copules multivariées et intégrées dans le modèle hiérarchique. Les méthodes ont été testées et validées sur divers jeux de données mono-/multi-résolution RSO et/ou optiques.

Cette thèse aborde principalement le rôle que jouent les radars polarimétrique et interférométrique dans les applications de géosciences, tout particulièrement sur les forêts. Il est démontré que les modèles actuels simples de la corrélation spatiale des milieux naturels sont capables d'estimer de manière robuste la hauteur de la forêt et sa biomasse; lorsque la topographie est peu prononcée. La corrélation temporelle y est traitée plus précisément en définissant une fonction de corrélation temporelle dépendant de la hauteur de la canopée. Les effets de cette amélioration sur la modélisation directe et inverse sont discutés. Une expression simplifiée de ces modèles est proposée et validée dans le cas des basses fréquences. Nous utilisons à la fois des données polarimétriques satellitales, ainsi que des simulations numériques de rétrodiffusion afin d'illustrer les résultats. Pour les radars en polarimétrie compacte, la pseudo reconstruction est généralisée au cas interférométrique et son efficacité est démontrée seulement pour certaines combinaisons entre les composantes volumiques et les composantes du sol. Enfin, la qualité des données est abordée, en montrant que la rotation de Faraday peut être estimée et corrigée à partir des échos radar non focalisés et que les trièdres maillées peuvent servir d'étalonnage radiométrique des données à double polarisation.

La caractérisation de la neige est un enjeu important pour la gestion des ressources en eau et pour la prévision des risques d'avalanche. L'avènement des nouveaux satellites Radar de Synthèse d'Ouverture (RSO) bande X à haute résolution permet d'acquérir des données de résolution métrique avec une répétitivité journalière. Dans ce travail, un modèle de rétrodiffusion des ondes électromagnétiques de la neige sèche est adapté à la bande X et aux fréquences plus élevées. L'algorithme d'assimilation de données 3D-VAR est ensuite implémenté pour contraindre le modèle d'évolution de la neige SURFEX/Crocus à l'aide des observations satellitaires. Enfin, l'ensemble de ces traitements sont évalué à partir de données du satellite TerraSAR-X acquises sur le glacier d'Argentière dans la vallée de Chamonix. Cette première comparaison montre le fort potentiel de l'assimilation des données RSO bande X pour la caractérisation du manteau neigeux. / Characterization of snowpack structure is an important issue for the management of water resources and the prediction of avalanche risks. New Synthetic Aperture Radar (SAR) satellites in X-band at high-resolution allow us to acquire image data with metric resolution and daily observations. In this work, an electromagnetic backscattering model applicable for dry snow is adapted for X-band and higher frequencies. The 3D-VAR data assimilation algorithm is then implemented to constrain the evolution of the snow metamorphisme model SURFEX/Crocus using satellite observations. Finally, the algorithm is evaluated using image data acquired from TerraSAR-X satellite on the Argentiere glacier in the Chamonix Valley of the French Alps. This first comparison shows the high potential of the data assimilation assimilation method using X-band SAR data for characterization of the snowpack.

Nous étudions la faisabilité de la détection du sillage de navires en imagerie radar, éventuellement bistatique, afin d'obtenir des paramètres tels que le cap et la vitesse du navire. Dans un premier temps, on décrit la chaîne d'acquisition radar bistatique ainsi que l'environnement maritime, en particulier les modèles de diffusion des ondes électromagnétiques sur des surfaces océaniques et la manière d'obtenir une carte des hauteurs des vagues de sillage de Kelvin d'un navire. On décrit ensuite un simulateur de signaux radars bruts en configuration bistatique, en validant les résultats obtenus avec des données radar monostatiques disponibles dans la littérature. La seconde partie de la thèse est dédiée à l'étude de la détectabilité du sillage de navires. On traite tout d'abord du cas de la détection du sillage d'eau morte, en réalisant un test comparatif de quatre chaînes de référence représentatives. On traite ensuite la détectabilité du sillage de Kelvin dans des images radar de haute résolution, en commençant par discuter le choix d'une configuration radar optimisant la visibilité du sillage, puis en présentant un algorithme de détection et de traitement basé sur la théorie du filtrage adapté stochastique. Cet algorithme fonctionne également sur des données d'imagerie spatiale optiques haute résolution.

La gestion et la maitrise du trafic autoroutier prend une importance particulière depuis cette dernière décennie de par l'augmentation constante du nombre de véhicules sur les routes. A cet égard, l'utilisation du télépéage est un moyen de fluidifier le trafic automobile aux abords des accès autoroutiers : les véhicules sont identifiés lorsque le badge à bord des véhicules est détecté par la balise de télépéage. L'objectif de l'étude présentée dans ce mémoire est l'ajout d'une fonction d'imagerie à un système de télépéage pour contrôler la nature du véhicule. La balise de télépéage émet un signal à ondes continues pour la détection du badge de l'usager. La cible (le véhicule), en passant sous la balise, crée le mouvement nécessaire à une synthèse d'ouverture. En effet, l'imagerie radar par synthèse d'ouverture permet l'obtention d'une image radar haute résolution. Dans l'axe distance (axe de propagation de l'onde émise), cette résolution peut être obtenue avec un signal impulsionnel et/ou modulé. La résolution dans l'axe azimut (sens de déplacement du radar ou de la cible) est atteinte grâce au mouvement relatif entre le radar et la cible.