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Propriétés des images radars

taches

Toutes les images radars contiennent une certaine quantité de ce que l'on appelle le chatoiement radar. Cet effet se manifeste comme une texture poivre et sel sur les images. Le chatoiement est produit par l'interférence aléatoire, constructive et destructive, provenant de la diffusion multiple qui se produit dans chaque cellule de résolution. Par exemple, sans l'effet de chatoiement une cible homogène (comme une grande étendue de gazon) apparaîtrait en tons plus clairs (A). Mais la réflexion provenant de chaque brin d'herbe à l'intérieur de chaque cellule de résolution produit des pixels plus clairs et d'autres plus sombres que la moyenne (B), de sorte que le champ apparaît tacheté.

étendue de gazon

Le chatoiement est essentiellement une sorte de bruit qui dégrade la qualité de l'image et peut rendre l'interprétation (visuelle ou numérique) plus difficile. Ainsi, il est généralement préférable de réduire le chatoiement avant l'interprétation et l'analyse des images. Deux techniques permettent de réduire le chatoiement :

  • le traitement multi-visée
  • le filtrage spatial.

traitement multivision

Le traitement multi-visée consiste en l'acquisition de plusieurs images distinctes d'une même scène (cinq images dans cet exemple). Comme le suggère le nom de ce traitement, chaque visée produit sa propre image de la scène illuminée. Chacune de ces images est aussi sujette au phénomène de chatoiement, mais en faisant la moyenne de toutes les images pour obtenir une image finale, on réduit l'effet de chatoiement.

petite fenêtre

Le traitement multi-visée est habituellement effectué lors de l'acquisition des données. Par contre, la réduction du chatoiement par filtrage spatial se fait numériquement sur l'image au moyen d'un ordinateur. La réduction du chatoiement par filtrage consiste à extraire une fenêtre de quelques pixels (ex. : 3 sur 3 ou 5 sur 5) au-dessus de chaque pixel de l'image. Le filtrage est effectué en appliquant un calcul utilisant la valeur des pixels de la fenêtre (par exemple en calculant la moyenne des valeurs) et en remplaçant le pixel correspondant de l'image résultante par le résultat de l'opération mathématique. La fenêtre est déplacée un pixel à la fois, dans les rangées et les colonnes, jusqu'à ce que l'image entière soit couverte. En calculant la moyenne d'une petite fenêtre autour de chaque pixel, on obtient un effet de lissage qui réduit le chatoiement. Ce graphique montre une image radar avant (en haut) et après (en bas) la réduction du chatoiement par le filtre moyen. La valeur médiane de tous les pixels sous la fenêtre est aussi utilisée pour réduire le chatoiement. D'autres méthodes de filtrage plus complexes peuvent être utilisées pour réduire le chatoiement, tout en minimisant l'effet de lissage des données.

Chatoiement radar

Image radar avant (en haut) et après (en bas) la réduction des taches par le filtre moyen

Le procédé multi-visée et le filtrage spatial réduisent tous deux le chatoiement radar, puisqu'ils lissent l'image. L'application spécifique prévue pour l'image et le degré de détail désiré déterminera donc le niveau de réduction du chatoiement nécessaire. Si l'application requiert des détails fins et une haute résolution, le traitement multi-visée ou le filtrage spatial ne sont pas très appropriés. Par contre, si on désire une image à basse résolution pour une application en cartographie par exemple, alors la réduction du chatoiement peut être tout à fait indiquée.

La distorsion oblique que nous avons définie à la section 3.4 constitue une autre propriété particulière des images radars. Les éléments dans la portée proximale sont comprimés par rapport à ceux qui sont présents dans la portée distale à cause de la non-linéarité de l'échelle des distances. Pour la plupart des applications, il est préférable que l'image radar soit dans un format qui corrige cette distorsion pour permettre le calcul des vraies distances entre les éléments. Ceci requiert une conversion de l'image en distance-sol. Cette conversion peut être faite par le processeur radar lors du traitement des données, ou en transformant l'image. Dans la plupart des cas, cette conversion ne sera qu'une estimation, à cause des complications introduites par la variation du relief et de la topographie.

Diagramme d’antenne dans une image radar.

Une antenne radar transmet plus d'énergie dans la partie centrale du couloir balayé que dans la portée proximale ou la portée distale. Cet effet est connu sous le nom de diagramme d'antenne et donne une rétrodiffusion plus forte en provenance de la partie centrale du couloir que des côtés. En plus de cet effet, l'énergie reçue décroît de façon significative avec la distance. Pour une surface donnée, l'intensité du signal rétrodiffusé diminue donc en avançant à travers le couloir. Ces effets se combinent pour produire une image dont l'intensité (teinte) varie de la portée proximale à la portée distale. Un procédé appelé correction de diagramme d'antenne peut s'appliquer pour produire une tonalité uniforme moyenne à travers le couloir pour faciliter l'interprétation visuelle. L'étendue des niveaux de brillance qu'un système de télédétection peut distinguer est liée à la résolution radiométrique (voir section 2.5) et est appelée plage dynamique. Alors que les capteurs optiques tels qu'utilisés dans les satellites LANDSAT et SPOT produisent 256 niveaux d'intensité, les systèmes radars peuvent différencier jusqu'à environ 100 000 niveaux! Puisque l'oeil humain ne peut percevoir simultanément qu'environ 40 niveaux d'intensité, il y a trop d'information pour l'interprétation visuelle. Même un ordinateur normal aurait de la difficulté avec cette quantité d'information. Ainsi donc, la plupart des radars enregistrent et transmettent les données originales en 16 bits (65 536 niveaux d'intensité) que l'on réduit à 8 bits (256 niveaux) pour l'interprétation visuelle et l'analyse par ordinateur.

L'étalonnage est un procédé qui assure que le système radar et le signal qu'il mesure soient aussi consistants et précis que possible. La plupart des images radars requièrent un étalonnage relatif avant d'être analysées. Cet étalonnage corrige les variations connues de l'antenne et la réponse du système, et assure que des mesures uniformes et répétitives sont possibles. Cette opération permet d'effectuer en toute confiance des comparaisons relatives entre la réponse des éléments dans une même image, et entre d'autres images. Cependant, si on désire faire des mesures quantitatives précises, représentant l'énergie vraiment retournée par les différentes structures ou cibles pour des fins de comparaison, alors un étalonnage absolu est nécessaire.

L'étalonnage absolu est un procédé beaucoup plus laborieux que l'étalonnage relatif. Il tente de relier la magnitude du signal enregistré avec la vraie valeur de l'énergie rétrodiffusée à partir de chaque cellule de résolution. Pour ce faire, des mesures détaillées des propriétés du système radar sont requises, ainsi que des mesures quantitatives au sol faites à l'aide de cibles calibrées (décrit dans la section 3.1). Aussi, des appareils appelés transpondeurs peuvent être placés au sol avant l'acquisition des données pour calibrer l'image. Ces appareils reçoivent le signal radar, l'amplifient et le retournent vers le radar avec une intensité déterminée. En connaissant l'intensité de ce signal dans l'image, la réponse des autres structures peut être trouvée par extrapolation.

Question éclair

Décrivez les étapes de base nécessaires avant d'effectuer une interprétation visuelle d'une image radar.
La réponse est...

Question éclair - réponse

Avant de faire une interprétation visuelle et une analyse d'une image radar, il serait utile de suivre les étapes suivantes :

  • Convertir l'image en distance oblique en image à distance au sol. Ceci enlèvera les effets de distorsion de perspective afin que les objets apparaissent dans leurs dimensions respectives sur toute la largeur de la fauchée et permettra d'obtenir une représentation juste des distances au sol.
  • Corriger les effets du diagramme d'antenne. Ceci donnera une image avec une brillance moyenne uniforme, facilitant l'interprétation visuelle et la comparaison des éléments à des distances différentes.
  • Réduire les effets de chatoiement. À moins que l'on ait besoin de beaucoup de petits détails pour l'analyse (plus petits que quelques pixels), la réduction du chatoiement améliorera l'apparence de l'image et rendra l'interprétation généralement plus simple. Étaler l'étendue dynamique entre 0 et 256 niveaux (8 bits) de gris.
  • Puisque les limites de la plupart des ordinateurs et de l'oeil humain ne permettent pas de distinguer les niveaux de brillance, un plus grand nombre de niveaux de gris s'avère inutile.
 
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