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Tropical forest biomass estimation using polarimetric SAR tomography

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Traitements tomographiques pour la caractérisation de forêts tropicales à l'aide des données SAR polarimétriques Dans le cycle de carbone à l'échelle de la planète, la contribution des forêts tropicales, en tant que stock de carbone, est déterminante. Les études actuelles montrent que la connaissance précise de la biomasse forestière globale est nécessaire pour les modèles de prévision. C'est dans ce contexte que le projet BIOMASS est choisi par l'Agence spatiale européenne (ESA) comme une phase A du programme «Earth Core Mission». L'objectif de cette mission innovatrice est l'utilisation d'un système d'imagerie polarimétrique fonctionnant en bande P (435 MHz) pour la mesure de la biomasse forestière. La définition actuelle de la mission prévoit un mode tomographique rassurant une imagerie tri-dimentionnelle (3-D) de la forêt. Dans le cadre du projet BIOMASS, cette thèse de doctorat vise à développer une nouvelle stratégie pour la télédétection de la biomasse dans les forêts tropicales en utilisant des données multi-baseline acquises par le radar à ouverture synthétique (SAR) en bande P. Une approche originale consite à combiner la tomographie et le modèle RvoG (Random-Volume-over-Ground) établi et vérifié avec la technique PolInSAR (polarimetric SAR Interferometry). L'environnement forestier peut être décrit avec précision par un modèle polarimétrique multicouche (sol et succession de couches végétales). Une généralisation multi-baseline du modèle RVoG implique un certain nombre de paramètres qui peuvent être estimés à partir des données SAR en utilisant des méthodes spectrales haute résolution. Ainsi, une cartographie de la forêt et du sol peut être réalisée à l'aide de données tomographiques. De plus, la capacité des techniques tomographiques permet d'estimer la distribution verticale de la puissance rétrodiffusée. Ainsi, une information précise sur la biomasse peut être extraite de la puissance mesurée dans un domaine adapté à la couche de végétation. Cependant, cette puissance mesurée peut être fortement affectée par l'écho du sol dû à la contribution de double rebond. Et par suite, le principal défi peut être résumé par l'élaboration d'un nouvel estimateur de la biomasse forestière lié à une puissance rétrodiffusée mesurée avec une polarisation et un domaine vertical, tous les deux sont adaptés à la couche de végétation. Les algorithmes développés pour la cartographie de la forêt, l'estimation et la simulation de la biomasse sont appliqués et validés sur des données SAR aéroportées réalisées lors de la campagne TROPISAR en Guyane.
Agence Bibliographique de l'Enseignement Supérieur
Title: Tropical forest biomass estimation using polarimetric SAR tomography
Description:
Traitements tomographiques pour la caractérisation de forêts tropicales à l'aide des données SAR polarimétriques Dans le cycle de carbone à l'échelle de la planète, la contribution des forêts tropicales, en tant que stock de carbone, est déterminante.
Les études actuelles montrent que la connaissance précise de la biomasse forestière globale est nécessaire pour les modèles de prévision.
C'est dans ce contexte que le projet BIOMASS est choisi par l'Agence spatiale européenne (ESA) comme une phase A du programme «Earth Core Mission».
L'objectif de cette mission innovatrice est l'utilisation d'un système d'imagerie polarimétrique fonctionnant en bande P (435 MHz) pour la mesure de la biomasse forestière.
La définition actuelle de la mission prévoit un mode tomographique rassurant une imagerie tri-dimentionnelle (3-D) de la forêt.
Dans le cadre du projet BIOMASS, cette thèse de doctorat vise à développer une nouvelle stratégie pour la télédétection de la biomasse dans les forêts tropicales en utilisant des données multi-baseline acquises par le radar à ouverture synthétique (SAR) en bande P.
Une approche originale consite à combiner la tomographie et le modèle RvoG (Random-Volume-over-Ground) établi et vérifié avec la technique PolInSAR (polarimetric SAR Interferometry).
L'environnement forestier peut être décrit avec précision par un modèle polarimétrique multicouche (sol et succession de couches végétales).
Une généralisation multi-baseline du modèle RVoG implique un certain nombre de paramètres qui peuvent être estimés à partir des données SAR en utilisant des méthodes spectrales haute résolution.
Ainsi, une cartographie de la forêt et du sol peut être réalisée à l'aide de données tomographiques.
De plus, la capacité des techniques tomographiques permet d'estimer la distribution verticale de la puissance rétrodiffusée.
Ainsi, une information précise sur la biomasse peut être extraite de la puissance mesurée dans un domaine adapté à la couche de végétation.
Cependant, cette puissance mesurée peut être fortement affectée par l'écho du sol dû à la contribution de double rebond.
Et par suite, le principal défi peut être résumé par l'élaboration d'un nouvel estimateur de la biomasse forestière lié à une puissance rétrodiffusée mesurée avec une polarisation et un domaine vertical, tous les deux sont adaptés à la couche de végétation.
Les algorithmes développés pour la cartographie de la forêt, l'estimation et la simulation de la biomasse sont appliqués et validés sur des données SAR aéroportées réalisées lors de la campagne TROPISAR en Guyane.

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