Algorithmes d’imagerie SAR polarimétrique basés sur des modèles à sous-espace. : Application à la détection de cible sous couvert forestier.

Résumé : Cette thèse porte sur le développement de nouveaux processeurs SAR pour la détection de cibles sous le feuillage. Pour cette application, les images SAR classiques sont très bruitées; la cible a une réponse faible et il y a beaucoup de fausses alarmes dues aux interférences qui sont principalement les troncs de la forêt. Pour détecter la cible et de réduire les interférences, nous reprenons le traitement d'une image SAR en utilisant des modèles qui prennent en compte les propriétés de diffusion de la cible et les interférences. Ces modèles sont développés pour les signaux en polarisation simple (HH ou VV) et en double polarisation (HH et VV). Ils sont définis avec des sous-espaces de rang faible générés à partir des réponses des éléments canoniques et nous pouvons en déduire de nouveaux processeurs SAR. Les performances de ces processeurs en termes de détection et de réduction des fausses alarmes sont évaluées avec des données simulées réalistes et nous illustrons l'intérêt d'utiliser l'information polarimétrique. Nous appliquons également ces algorithmes à des données ONERA aéroportées qui nous permettent d'analyser les images dans un contexte réel.
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Thèse
Electromagnétisme. Université Paris Ouest-Nanterre La Défense, 2010. Français
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Contributeur : Laetitia Thirion-Lefevre <>
Soumis le : vendredi 11 mars 2016 - 09:36:40
Dernière modification le : jeudi 5 avril 2018 - 12:30:11
Document(s) archivé(s) le : lundi 13 juin 2016 - 08:47:18

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Frédéric Brigui. Algorithmes d’imagerie SAR polarimétrique basés sur des modèles à sous-espace. : Application à la détection de cible sous couvert forestier.. Electromagnétisme. Université Paris Ouest-Nanterre La Défense, 2010. Français. 〈tel-01286553〉

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