Characterization of tropical forests using multi-baseline P-Band PolInSAR data : preparation of the ESA’s BIOMASS mission

Les données mondiales d'inventaire forestier sont cruciales pour le calcul des flux de carbone, car les forêts contiennent entre 70 % et 90 % de la biomasse aérienne de la Terre, qui représente la majeure partie du réservoir de carbone terrestre. Les technologies de télédétection, en particulier le radar à synthèse d’ouverture (SAR), sont devenues des outils essentiels pour les enquêtes forestières à grande échelle et à moindre coût. Le SAR, avec ses capacités d’imagerie tout temps, jour et nuit, sa large couverture et sa capacité à pénétrer les canopées forestières, en particulier en bande P, s’impose comme une technologie clé pour la cartographie des forêts. Par conséquent, la mission BIOMASS, le premier satellite en bande P équipé de capacités polarimétriques et interférométriques complètes, a été sélectionnée comme la 7e mission Earth Explorer dans le cadre du programme d'observation de la Terre de l'ESA. L'objectif de BIOMASS est d'obtenir une cartographie globale des paramètres structurels des forêts à l'aide des techniques PolInSAR et TomoSAR.L'inversion des paramètres forestiers basée sur PolInSAR repose sur des modèles de diffusion cohérente. Le modèle de diffusion volumétrique aléatoire sur sol (RVoG), largement utilisé pour sa simplicité et sa stabilité, rencontre plusieurs défis lorsqu'il est appliqué aux données PolInSAR multi-baseline en bande P issues de satellites.1. Les effets des variations des lignes de base spatiales et de la décorrélation temporelle sur l'inversion PolInSAR à double ligne de base restent mal compris. Les méthodes multi-baseline actuelles offrent des critères limités pour la sélection optimale des lignes de base et ne parviennent pas à prendre en compte simultanément la diffusion du sol, la géométrie optimale et la décorrélation temporelle, limitant ainsi leur applicabilité générale.2. Le modèle RVoG repose sur l'hypothèse d'isotropie, qui ne s'applique pas à PolInSAR en bande P, où la diffusion des branches et des troncs est anisotrope. Bien que plusieurs modèles modifiés existent, la plupart reposent sur des hypothèses préalables ou impliquent un trop grand nombre de paramètres, rendant leur application difficile sans données externes, en particulier dans des conditions à double ligne de base. Cela limite leur utilisation à grande échelle.3. La plupart des études sur l'inversion PolInSAR en bande P se sont appuyées sur des données aéroportées. La recherche sur les applications spatiales, en particulier pour les forêts tropicales, reste limitée. La largeur de bande des signaux SAR en bande P spatiale est restreinte à 6 MHz, entraînant une réduction significative de la résolution spatiale.Cette thèse se concentre sur la résolution de ces défis dans l'estimation des paramètres forestiers à partir des données PolInSAR de BIOMASS. Les principales contributions incluent :1. Le développement d'un modèle d'erreur d'inversion PolInSAR à double ligne de base pour optimiser la sélection et la configuration des lignes de base. Un nouveau schéma d'inversion multi-baseline est proposé, abordant les défis rencontrés par l'inversion PolInSAR à ligne de base unique et améliorant sa généralisabilité.2. L’établissement d'un modèle de diffusion tenant compte de l'hétérogénéité de la structure verticale, permettant l'inversion simultanée de la hauteur des forêts et de la structure verticale à l'aide des données PolInSAR à double ligne de base, avec l'intégration d'informations préalables TomoSAR.3. La proposition d'une méthode d'inversion de la hauteur des forêts PolInSAR à trois lignes de base, basée sur l'optimisation de la cohérence polarimétrique. Les simulations BIOMASS évaluent systématiquement les performances des données PolInSAR de BIOMASS pour l'extraction des paramètres des forêts tropicales et analysent les sources d'erreurs potentielles.