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28 février 2019

Thèse ONERA : Simulation de zones urbaines appliquées aux radars imageurs en bande Ku


Catégorie : Doctorant


Pour soutenir le développement de nouvelles missionsd’imageurs radars, l’ONERA développe un nouveau système de simulation d’image radar qui doit permettre de produire rapidement de grandes scènes dans de nombreuses configuration d’acquisition (fréquences des ondes émises, l’orbites du porteur,…). Dans ces sujets de stage et de thèse, nous nous intéressons au milieu urbain dont les images SAR sont très sensibles aux conditions d’acquisition. Le sujet de stage se focalise sur la définition de critère d’évaluation du rendu des images simulée, par l’étude d’images SAR d’une même zone dont les conditions d’acquisition varient. Le sujet de thèse porte une méthode de simulation comportementale du milieu urbain à partir d’information cadastrale ou extraite d’image SAR ou optique de référence.

 

 

Pour améliorer leurs capacités d'analyse de la scène ou d'identification de cibles, il est aujourd'hui envisagé que les prochaines générations des systèmes autodirecteurs opérationnels radar exploitent des modes d'imagerie RSO (Radar à Synthèse d'Ouverture ou SAR, Synthetic Aperture Radar en anglais). Pour supporter le développement de ces systèmes et l'évaluation des algorithmes embarqués, il est nécessaire de faire évoluer les capacités de simulations d’image radar.

En plus d'améliorer la simulation des cibles, souvent basés sur des modèles électromagnétiques, il est aussi nécessaire d'améliorer la simulation de la scène (ou fouillis). Au cours de ce travail, nous nous intéresserons particulièrement au milieu urbain, qui a la particularité d'être très structuré et de contenir de nombreux retro-diffuseurs de forte intensité et stables dans le temps. Cette structuration rend les images du milieu urbain très sensibles aux changements dans les conditions d’acquisition.

L'objectif de cette thèse est donc de définir des méthodes physico-statistiques de simulation de large scène urbaine en imagerie radar pour produire des images s'approchant d'une acquisition radar (scène géo-spécifique) mais aussi de pouvoir créer des textures de ville (scène géo-typique permettant de simuler des images réaliste mais ne correspondant à aucun lieu précis).

La réponse électromagnétique de la scène pourrait être simulée en utilisant les mêmes modèles physiques que ceux des cibles. Cependant la modélisation des cibles par des modèles physiques classiques se heurte à deux problèmes majeurs:

L'approche proposée dans cette thèse est une approche dite comportementale ou des structures complexes sont décomposées en mécanismes élémentaires orientés (plaques, dièdres, trièdres). Cette décomposition s'appuie sur des informations de type cadastrales (le long des façades, sur les toitures, dans les rues). Une telle approche avait été proposée dans la thèse de Mehdi Ait Ighil, [3] dans un la simulation du canal de propagation pour les applications GNSS, c'est-à-dire pour des systèmes opérant à des fréquences beaucoup plus basses que celles des systèmes imageurs considérés dans cette thèse. L'objet de cette thèse est d'adapter cette approche de modélisation comportementale au contexte applicatif de l'imagerie radar et aux bandes X et Ku. L'utilisation de hautes fréquences nécessitera une réflexion particulière sur le niveau de détail nécessaire pour la simulation. L'ajout d'éléments aléatoires dans le modèle de scène pour reproduire la variabilité présente dans les images sera aussi considéré.

Les travaux de validation des modèles développés se feront au travers de comparaisons de modèles asymptotiques existants à l'ONERA sur des petites zones et à l’exploitation de données réelles mesurées soit par des capteurs satellites (TerraSAR-X), soit par les campagnes RAMSES prévues dans le cadre du marché COMAREM en 2018 et 2019. Cette comparaison avec des données réelles amènera aussi à mener une réflexion méthodologique sur la texture [2,3] de l’environnement urbain, et son évolution avec la bande et la résolution. Il sera par exemple intéressant de définir des critères quantitatifs de comparaison entre la simulation et les données réelles qui soient robustes aux conditions d’acquisition.

 

[1] Mehdi Ait-Ighil, Enhanced physical-statistical simulator of the land mobile satellite channel for multipath modelling applied to satellite navigation systems, Toulouse University phd, 2013.

 

[2] Collins, M. J. , Jeremy M. A., Modeling and Simulation of SAR Image Texture, IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, vol. 47, no. 10, pp. 3530-3346, Oct 2009

[3] Champion I., Germain C., Da Costa J.-P., Alborini A., Dubois-Fernandez P., Retrieval of Forest Stand Age From SAR Image Texture for Varying Distance and Orientation Values of the Gray Level Co-Occurrence Matrix. IEEE Geoscience and RemoteSensing Letters, IEEE - Institute of Electrical and Electronics Engineers, 2014, 11 (1), pp.5-9.<10.1109/LGRS.2013.2244060>.

 

Contacts : jonathan.israel@onera.fr, flora.weissgerber@onera.fr, nicolas.trouvé@onera.fr, alexandre.chabory@recherche.enac.fr

 

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