Orientador: Max Henrique Machado Costa

Tese (doutorado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Elétrica e de Computação

Resumo: Dois problemas importantes na interferometria SAR (Synthetic Aperture Radar) são a estimação da fase absoluta e das linhas de base. O conhecimento preciso da fase absoluta e das linhas de base são fundamentais para a geração de modelos digitais de superfície ou terreno com alta precisão...

Resumo: Dois problemas importantes na interferometria SAR (Synthetic Aperture Radar) são a estimação da fase absoluta e das linhas de base. O conhecimento preciso da fase absoluta e das linhas de base são fundamentais para a geração de modelos digitais de superfície ou terreno com alta precisão planimétrica e altimétrica. A estimação de fase absoluta consiste de duas etapas. A primeira etapa efetua o desdobramento da fase, o qual recupera a fase absoluta com os correspondentes múltiplos de 2?. A segunda etapa consiste na estimação do deslocamento de fase, causada pela combinação de erros de sincronização no sistema de aquisição de dados com erros de processamento da Interferometria SAR (InSAR). A estimação de linha de base consiste na determinação da posição da antena escrava relativa à posição da antena mestre (ou antena de referência). As contribuições desta tese consistem na concepção e na implementação de três métodos que se valem de múltiplas antenas (múltiplos interferogramas) para resolver esses dois problemas, como se segue. O primeiro método efetua o método de desdobramento de fase pontual, através do desdobramento de fase iterativo dos interferogramas, seguido da fusão dos mesmos, usando máxima verossimilhança. O segundo método refina a estimação de fase absoluta através da estimação do deslocamento de fase usando múltiplas antenas não colineares. O método se baseia na minimização da distorção geométrica (ou erro relativo) induzida pelo processamento com a presença de deslocamentos de fase com valores diferentes do verdadeiro. Uma das vantagens do método é que ele dispensa a instalação de refletores de canto na região imageada. Por último, um algoritmo do tipo Monte Carlo foi desenvolvido para a determinação das posições relativas das antenas escravas em relação à antena mestre. O método utiliza refletores de canto, cujas posições em campo são conhecidas, para reduzir o erro quadrático médio

Abstract: Two important issues in SAR interferometry (InSAR) are absolute phase and baseline estimation. The precise knowledge of these parameters is essential for the production of digital elevation models with high accuracy. The absolute phase estimation can be done in two steps. The first step...

Abstract: Two important issues in SAR interferometry (InSAR) are absolute phase and baseline estimation. The precise knowledge of these parameters is essential for the production of digital elevation models with high accuracy. The absolute phase estimation can be done in two steps. The first step performs the unwrapping of the phase, which retrieves the 2? multiples of the phase. The second step estimates the phase offset caused by a combination of errors in the acquisition system and in SAR interferometry (InSAR) processing. The baseline estimation determines the relative position of the slave antenna with respect to the master antenna (reference antenna). The contributions of this thesis consist in the design and implementation of three methods that use multiple antennas to address the above issues. The first method performs the unwrapping of the phase in a pixel based fashion, by iteratively unfolding the phase corresponding to each interferograma, followed by maximum likelihood fusion of the unwrapped phases. The second method refines the absolute phase estimation of the first step by incorporating a phase offset estimation based on multiple, noncollinear, antennas. This is achieved by minimizing the geometrical distortion (relative error) in the reconstructed digital elevation model induced by erroneous phase offsets in the interferograms. One advantage of this method is that it does not require the deployment of corner reflector in the area to be imaged. Lastly, the third method deals with baselines estimation. A baseline is determined by the relative positions of the slave and master antennas. The estimation is performed with a greedy stochastic algorithm of Monte Carlo type which uses corner reflectors with precisely known positions. A new position for the slave antenna is accepted when the mean square error of the corner reflector positions is reduced