Les techniques polarimétriques et interférométriques SAR (PolInSAR) en bande P (250Mhz - 500Mhz), offrent une solution à échelle mondiale pour l'étude des paramètres de la biomasse végétale. L'objectif de ce travail de doctorat est de proposer une analyse de la précision d'estimation que l'on peut espérer obtenir à l'aide de ces techniques pour certains paramètres tels que la hauteur de la végétation et du sol, en s'appuyant sur une des modélisation de la végétation les plus utilisées (modèle RVoG). Nous avons tout d'abord déterminé la Borne de Cramér-Rao (BCR) qui permet de fournir une borne inférieure à la variance d'estimation lorsque cette dernière est sans biais. Cette étude montre qu'il peut exister une grande diversité de situations, avec dans les cas favorables un écart type d'estimation de l'ordre du mètre pour une taille d'échantillon de 100 pixels. Il a pu ainsi être montré que la technique d'estimation la plus utilisée conduit à des variances proches de la BCR dans un grand nombre de situations. Cette étude a également permis d'analyser les performances quand on réduit l'information polarimétrique (Polarimétrie Compacte). Nous avons ensuite analysé l'influence de quelques écarts au modèle RvoG (fluctuations de la hauteur du sol et de la végétation, et décorrélation temporelle). La décorrélation temporelle semble être la perturbation la plus critique car elle peut fortement biaiser l'estimation. Finalement nous avons illustré, sur des forêts tropicales et tempérées, certains de ces résultats théoriques à l'aide de données acquises par les systèmes radar RAMSES et SETHI de l'ONERA en bande P. / Polarimetric and Interferometric SAR techniques (PolInSAR) offer a global solution for vegetal biomass parameters monitoring. In the scope of this thesis, we propose to analyze the estimation precision that can be achieved with those techniques for some parameters such as ground and vegetation height, based on one of the most widely used PolInSAR vegetation model (RVoG model). We have first determined the Cramer-Rao bound (CRB), which gives a lower bound on the estimation variance, for unbiased estimation. This study shows a high diversity of situations, with in the best cases a precision of around 1 meter for a sample size of 100 pixels. It was shown that the most commonly used estimation method leads to estimation variances close to the CRB in a lot of situations. This study also allowed us to analyze the performance loss when polarimetric information is reduced (Compact Polarimetry). Then, we analyzed the influence of some deviations from the RVoG model (ground and vegetation height fluctuations, and also temporal decorrelation). Temporal decorrelation seems to be the most concerning issue as it can lead to high estimation bias. These theoritical results have been illustrated on tropical and tempered forests using P band data acquired by RAMSES and SETHI, the ONERA radar systems.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:theses.fr/2012AIXM4320 |
| Date | 26 October 2012 |
| Creators | Arnaubec, Aurelien |
| Contributors | Aix-Marseille, Réfrégier, Philippe |
| Source Sets | Dépôt national des thèses électroniques françaises |
| Language | French |
| Detected Language | French |
| Type | Electronic Thesis or Dissertation, Text |
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