Cette thèse comprend deux axes de recherche. D´abord, un nouveau cadre méthodologique pour évaluer la conformité des données RSO (Radar à Synthèse d’Ouverture) multivariées à haute résolution spatiale est proposé en termes de statistique asymptotique par rapport au modèle produit. Plus précisément, la symétrie sphérique est étudiée en appliquant un test d'hypothèses sur la structure de la matrice de quadri-covariance. Deux jeux de données, simulées et réelles, sont prises en considération pour étudier la performance du test obtenu par l’analyse qualitative et quantitative des résultats. La conclusion la plus importante, en ce qui concerne la méthodologie employée dans l'analyse des données RSO multivariées, est que, selon les différents cas d’usages, une partie considérable de données hétérogènes peut ne pas s’ajuster asymptotiquement au modèle produit. Par conséquent, les algorithmes de classification et/ou détection conventionnels développés sur la base de celui-ci deviennent sub-optimaux. Cette observation met en évidence la nécessité de développer de modèles plus sophistiqués comme l'Analyse en Composantes Indépendantes, ce qui conduit à la deuxième partie de cette thèse qui consiste en l’étude du biais d’estimation des paramètres TSVM (Target Scattering Vector Model) lorsque l’ACP est utilisée. Enfin, les performances de l'algorithme sont également évaluées sous l'hypothèse du bruit gaussien corrélé spatialement. L’évaluation théorique de l'ACI comme un outil de type ICTD (In Coherent Target Decomposition) polarimétrique permet une analyse plus efficace de l’apport d’information fourni. A ce but, deux espaces de représentation sont utilisé, notamment H /alpha et TSVM / This thesis comprises two research axes. First, a new methodological framework to assess the conformity of multivariate high-resolution Synthetic Aperture Radar (SAR) data with respect to the Spherically Invariant Random Vector model in terms of asymptotic statistics is proposed. More precisely, spherical symmetry is investigated by applying statistical hypotheses testing on the structure of the quadricovariance matrix. Both simulated and real data are taken into consideration to investigate the performance of the derived test by a detailed qualitative and quantitative analysis. The most important conclusion drawn, regarding the methodology employed in analysing SAR data, is that, depending on the scenario under study, a considerable portion of high heterogeneous data may not fit the aforementioned model. Therefore, traditional detection and classification algorithms developed based on the latter become sub-optimal when applied in such kind of regions. This assertion highlights for the need of the development of model independent algorithms, like the Independent Component Analysis, what leads to the second part of the thesis. A Monte Carlo approach is performed in order to investigate the bias in estimating the Touzi's Target Scattering Vector Model (TSVM) parameters when ICA is employed using a sliding window approach under different scenarios. Finally, the performance of the algorithm is also evaluated under Gaussian clutter assumption and when spatial correlation is introduced in the model. These theoretical assessment of ICA based ICTD enables a more efficient analysis of the potential new information provided by the ICA based ICTD. Both Touzi TSVM as well as Cloude and Pottier H/alpha feature space are then taken into consideration for that purpose. The combined use of ICA and Touzi TSVM is straightforward, indicating new, but not groundbreaking information, when compared to the Eigenvector approach. Nevertheless, the analysis of the combined use of ICA and Cloude and Pottier H/alpha feature space revealed a potential aspect of the Independent Component Analysis based ICTD, which can not be matched by the Eigenvector approach. ICA does not introduce any unfeasible region in the H/alpha plane, increasing the range of possible natural phenomenons depicted in the aforementioned feature space.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:theses.fr/2016GREAT100 |
| Date | 27 October 2016 |
| Creators | Guimaraes figueroa pralon, Leandro |
| Contributors | Grenoble Alpes, Chanussot, Jocelyn |
| Source Sets | Dépôt national des thèses électroniques françaises |
| Language | English |
| Detected Language | English |
| Type | Electronic Thesis or Dissertation, Text |
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