Resumen de Satellite Polarimetric Differential SAR Interferometry
Las técnicas de Interferometría Diferencial SAR (DInSAR), y en particular el conjunto de técnicas englobadas bajo el nombre de Persistent Scatterers Interferometry (PSI) [1][2][3], se usan ampliamente en la actualidad para estudiar deformaciones de la superficie terrestre, a partir del análisis de series de imágenes obtenidas por radares de apertura sintética (SAR, Synthetic Aperture Radar) montados en satélite. La particularidad de las técnicas PSI es que el procesado se realiza únicamente en aquellos puntos (píxeles) que superan ciertos criterios de calidad, para evitar contaminar los resultados con información poco fiable. Estas técnicas comenzaron a desarrollarse y extenderse a finales de los 90, cuando todavía no existían satélites en órbita con la capacidad de adquirir simultáneamente información para más de una polarización. En los últimos años, la situación ha cambiado con el lanzamiento de diversos satélites con capacidades polarimétricas (Radarsat-2, ALOS-PALSAR, TerraSAR-X, etc.) y otros que serán puestos en órbita en breve (Sentinel-1, Radarsat Constellation Mission). Esta diversidad polarimétrica puede ser explotada, por ejemplo, para aumentar el número de píxeles seleccionados para ser procesados, bien eligiendo el mejor canal disponible, o bien combinándolos de manera inteligente de manera que se optimice el criterio de calidad. Algunas propuestas en este sentido han sido presentadas en el contexto de SAR en plataforma terrestre (Ground-Based SAR) [4] y aerotransportado (Airborne SAR) [5]. Si bien estos métodos no son directamente aplicables en el caso de SAR satélite, es posible desarrollar técnicas alternativas adecuadas para este tipo de sensores partiendo de la misma idea. El objetivo de este trabajo es, por tanto, el desarrollo y evaluación de técnicas DInSAR/PSI polarimétricas, que hagan uso de la nueva información para mejorar la calidad de los mapas de deformación obtenidos en términos de cobertura y precisión.
El trabajo comienza con un estudio del "estado del arte" en lo referente a técnicas DInSAR y PSI, prestando especial atención a los trabajos relacionados con el uso de datos polarimétricos. Los estudios encontrados son limitados [4][5], pero demuestran la viabilidad de una investigación más profunda en esa línea.
Así, nuestro punto de partida fue la definición de un marco general para la optimización polarimétrica de técnicas PSI [6], basado en la maximización (o minimización, según corresponda) de los parámetros de calidad considerados para la selección de píxeles válidos. El esquema propuesto cuenta con la ventaja de poder ser aplicado a cualquier técnica PSI conocida con mínimas modificaciones, a modo de pre-procesado. De esta manera, el procesador PSI desarrollado por la Universidad de Alicante en proyectos anteriores, y que implementa distintos métodos PSI, fue adaptado para acoger y evaluar los nuevos algoritmos polarimétricos.
Los primeros resultados de deformación basados en estas técnicas fueron obtenidos usando una serie de imágenes dual-pol (polarización horizontal y vertical) adquiridas por el satélite TerraSAR-X, mostrando un incremento significativo en la densidad de puntos (cobertura) de los mapas generados [7]. Además, como subproducto de la optimización, se comprueba la capacidad de los algoritmos para proporcionar una clasificación de los distintos mecanismos de dispersión presentes en la escena (reflexión en superficie, doble rebote, difusión), asociados a su vez a distintos tipos de objeto (edificios, vegetación, asfalto, etc.). En [8] se abarcó el estudio de indicadores de calidad puramente polarimétricos para la selección de píxeles en PSI. Estos indicadores de ¿estacionariedad polarimétrica¿ mostraron tener cierta correlación con los criterios de selección clásicos, pero aportaban información complementaria.
En este punto, los algoritmos propuestos eran simples, pero computacionalmente costosos, y por tanto su uso estaba limitado a datos con un máximo de dos canales polarimétricos. Como se describe en [9], tras una exhaustiva revisión del método, se mejoró el rendimiento de los algoritmos propuestos, y se desarrollaron nuevos algoritmos que, teniendo en cuenta una serie de restricciones, ofrecen una eficiencia superior y resultados similares. Los algoritmos fueron probados usando datos dual-pol de la ciudad de Murcia (TerraSAR-X) y full-pol (cuatro canales de polarización) de la ciudad de Barcelona (Radarsat-2), obteniendo una mejora significativa en la cobertura de los mapas de deformación con respecto a las técnicas PSI convencionales en ambos casos. La mejora es especialmente notoria para el conjunto de datos full-pol.
Como contribución más reciente de esta investigación, en [10] se presenta un esquema de filtrado adaptativo espacial, guiado por parámetros estadísticos polarimétricos estimados en la dimensión temporal. Al emplear información temporal para conducir el filtro, la resolución espacial puede mantenerse inalterada en aquellas zonas que no se beneficien del filtrado, preservando detalles como bordes de edificios, farolas y otras estructuras, generalmente de construcción humana. El uso de este pre-procesado (que se sirve de información polarimétrica) en conjunción con las técnicas de optimización de PSI propuestas, consigue incrementar la densidad de los mapas de deformación espectacularmente, superando con creces los resultados obtenidos por otras técnicas para los conjuntos de prueba considerados.
Al no disponer de datos de validación medidos para las zonas de estudio usando otros métodos, los resultados de deformación obtenidos se han comparado de manera cualitativa con aquellos obtenidos usando técnicas clásicas, y con resultados de otros investigadores encontrados en la literatura. Los mapas obtenidos usando los métodos polarimétricos desarrollados muestran tendencias de deformación similares para las áreas estudiadas, pero una densidad de píxeles con información de deformación claramente superior. Consideramos que los resultados obtenidos por las técnicas desarrolladas son muy satisfactorios, y demuestran los beneficios del uso de datos polarimétricos para PSI. También creemos que los algoritmos pueden ser adaptados para su uso en otros campos, y para distintos tipos de datos multi-canal.
El texto de esta tesis consiste en una síntesis global del trabajo realizado y los resultados obtenidos, acompañada por un compendio de los artículos más destacados fruto de esta labor de investigación: [6][7][9][10].
BIBLIOGRAFÍA:
[1] Ferretti A., Prati C., and Rocca F., "Permanent Scatterers in SAR Interferometry," IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, vol.39, pp. 8-20, 2001.
[2] Berardino P., Fornaro G., Lanari R. and Sansosti E., "A New Algorithm for Surface Deformation Monitoring Based on Small Baseline Differential SAR Interferograms," IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, vol.40, pp. 2375-2383, 2002.
[3] Mora O., Mallorquí J. J. and Broquetas A., "Linear and Nonlinear Terrain Deformation Maps From a Reduced Subset of Interferometric SAR images," IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, vol.41, pp. 2243-2253, 2003.
[4] Pipia L. et al, "Polarimetric Differential SAR Interferometry: First Results With Ground-Based Measurements," IEEE Geosc. and Remote Sensing Letters, vol.6, pp. 157-171, 2009.
[5] Neumann M., Ferro-Famil L. and Reigber,A., "Multibaseline Polarimetric SAR Interferometry Coherence Optimization", IEEE Geosc. Rem. Sens. Let., vol.1, pp. 93-97, 2008.
[6] Navarro-Sanchez V.D., Lopez-Sanchez J.M. and Vicente-Guijalba F., "A Contribution of Polarimetry to Satellite Differential Interferometry: Increasing the Number of Pixel Candidates," IEEE Geoscience and Remote Sensing Letters, vol.7, pp. 276-280, 2010.
[7] Navarro-Sanchez V.D. and Lopez-Sanchez J.M., "Improvement of Persistent-Scatterer Interferometry Performance by Means of a Polarimetric Optimization," IEEE Geoscience and Remote Sensing Letters, vol.9, pp. 609-613, 2012.
[8]Navarro-Sanchez V.D. and Lopez-Sanchez J.M, "Polarimetric Stationarity Criteria Applied to the Selection of Pixel Scatterers Candidates," Proceedings of POLINSAR 2011.
[9] Navarro-Sanchez V.D. and Lopez-Sanchez J.M., "Polarimetric Approaches for Persistent Scatterers Interferometry," IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, Vol 52(3), pp. 1667-1676, 2014 [10] Navarro-Sanchez V.D. and Lopez-Sanchez J.M., "Spatial Adaptive Speckle Filtering Driven by Temporal Polarimetric Statistics and its Application to PSI," IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, Vol 52(8), pp. 4548-4557, 2014
