Cellier, François (2007) Reconstruction 3D de bâtiments en interférométrie RSO haute résolution: approche par gestion d'hypothèses. PhD thesis Signal et Images, ENST - TSI Traitement du Signal et des Images, ENST.

Full text available as: - these_cellier_reconstruction_batiments_RSO.PDF ( 28451 Kb )

Licence: Copyright

Abstract

Cette thèse présente une méthode de reconstruction 3D de bâtiments à empreinte à angles droits et à toit plat par morceaux, à partir d'images interférométriques RSO (RADAR à synthèse d'ouverture) haute résolution en bande X provenant du capteur RAMSES (ONERA). De part l'acquisition en visée latérale et la nature électromagnétique de l'onde RADAR, les images RSO sont très différentes des images optiques et difficilement interprétables. C'est pourquoi, une analyse géométrique et phénoménologique des images RSO est tout d'abord effectuée. Cette analyse permet de comprendre l'origine des primitives utilisées lors de la reconstruction.
Pour réduire le chatoiement, les images RSO sont tout d'abord filtrées. Le filtre non paramétrique mean shift est introduit en imagerie RSO et étendu à l'image de cohérence. L'extraction des primitives est ensuite effectuée grâce à des algorithmes basés sur la transformée de Hough. La méthode de reconstruction utilise la gestion d'hypothèses car l'ensemble des primitives extraites ne suffit généralement pas à décrire le bâtiment complètement. Pour cela le bâtiment est décomposé de façon hiérarchique par un ensemble d'éléments (façade, toit etc.). La gestion d'hypothèses permet de générer l'ensemble des hypothèses de bâtiments à partir des primitives extraites. Ensuite, les hypothèses générées sont validées ou rejetées par la détection des incompatibilités géométriques et interférométriques. Enfin, un classement des hypothèses validées est effectué. En perspective, les contributions apportées dans cette thèse sont mises en avant en montrant leur adaptabilité à d'autres données (polarimétrie, meilleure résolution).

References

Abdelfattah 1998, R. Abdelfattah, J.M. Nicolas, M.R. Boussema, Topography optimization for accurate interferometric phase generation, Proceedings of SPIE, SAR Image Analysis - Modeling and Techniques, Vol 3497, pp251-256, 1998.
Aizerman 1964, M. Aizerman, E. Braveman, L. Rozoncer, Theoritical foundations of the potential function method in pattern recognition learning, Automation & Remote Control Vol 25, pp821-837, 1964.
Baalz 2003, T. Balz, N. Haala, SAR-based 3D reconstruction of complex urban environments, ESA ESRIN Frascaty Italy. January 2003.
Bamler 1993, R. Balmer, D. Just, Phase statistics and decorrelation in SAR interferograms, Proceedings of the International Geoscience and Remote Sensing Symposium, pp980-984, Tokyo, Japan, 1993.
Bolter 2001, R. Bolter, Buildings from SAR: detection and reconstruction of buildings from multiple view high resolution interferometric SAR data, PhD thesis from Technische Universität Graz, January 2001.
Boutry 1998, J.M. Boutry, Image quality parameters of a high resolution experimental SAR, ONERA -PUBLICATION- TP, Vol 204
Bors 2000, A.G. Bors, E.R. Hancock, R.C. Wilson, Terrain Feature Identification by Modeling RADAR Image Statistics, Proceedings IEEE International Conference on Image Processing, vol 1, pp721-724, Vancouver, Canada, 2000.
CCRS 2004, The Canada Center for Remote Sensing, http://www.ccrs./nrcan.gc.ca/resource/tutor/stereo/chap5/chapter5_f.php
CCRS 2006, The Canada Center for Remote Sensing, http://www.ccrs./nrcan.gc.ca/resource/tutor/polarim/chapter1.01_f.php
Cheng 1995, Y. Cheng, Mean shift, mode seeking and clustering, IEEE Transactions on pattern analysis and machine intelligence, Vol 17, n°8, August 1995.
Chien 1998, M. Chien, L. Yeh, Y. Yeh, F. Lin, On geometrics properties of the numerical range, Linear Algebra and its applications, 274, pp389-410, 1998
Clopinet 2006, I. Clopinet, www.clopinet.com/isabelle/Projects/SVM/applist.html
Cloude 1996, S. Cloude, E. Pottier, A review of target decomposition theorems in radar polarimetry, IEEE-GRS, vol. 34, n°2, pp 498-518, March 1996
Cloude 1998, S. Cloude, K. Papathanassiou, Polarimetric SAR interferometry, IEEE Trans. on Geoscience and Remote Sensing, vol 36, n°5, 1998.
Comaniciu 2002, D. Comanicui, P. Meer, Mean shift: a robust approach toward feature space analysis, IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, Vol24, n°5, May 2002.
Colin 2005, E. Colin, Apport de la polarimétrie à l'interférométrie radar pour l'estimation des hauteurs des cibles et de paramètres de forêt, Thèse de l'université Paris 6, 2005
Dell'Acqua 2001, F. Dell'Acqua, P. Gamba, U. Soergel, U. Thoenessen, Fully 3D and joint 2D/3D segementation of InSAR data over urban environments, IEEE/ISPRS joint workshop on remote sensing and data fusion over urban areas, URBAN 2001. pp328-331.
Desnos 1993, Y.L. Desnos, V. Matteini, Review on structure detection and speckle filtering on ERS-1 images, EARSeL advances in remote sensing, Vol. 2, n°2-VI, 1993.
Dreuillet 2006, Dreuillet P., Cantalloube H., Colin E., Dubois-Fernandez P., Dupuis X. Fromage P., Garestier F., Heuze D., Oriot H., Peron J.L., Peyret J., Bonin G., du Plessis O.R. Nouvel J.F., Vaizan B., The ONERA RAMSES SAR, latest significant results and future developments, IEEE Conference on Radar 2006
Eckstein 1995, W. Eckstein, O. Munkelt, Extracting objetcs from digital terrain models, In T. Schenk, editor, Remote Sensing and Reconstruction for Three-Dimensional Objects and Scenes, Proc. Spie 2572, pages 222-231, 1995.
Fjortoft 2003, R. Fjortoft, Y. Delignon, W. Pieczynski, M. Sigelle, F. Tupin, Unsupervised classification of radar images using hidden Markov chains and hidden Markov random fields, IEEE Geoscience and Remote Sensing, Vol. 41, n°3, pp675-686, March 2003.
Foerstner 1994, W. Förstner, A framework for low level feature extraction, In Proc. Of the 3rd European Conference on Computer Vision, Sweden, 1994
Frery 1999a, A.C. Frery, C.da C. Freitas, S. J.S. Sant'Anna and C.D. Renno, Statistical properties of SAR data and their consequences, Seminars of the United Nations Programme on Space Applications. Vol.10 pp53-62, 1999.
Frery 1999b, A.C. Frery, C.da C.F. Yanasse, P.R. Vieira, S.J.S. Sant'Anna, C.D. Renno, A user-friendly system for synthetic aperture RADAR image classification based on grayscale distributional properties and context, Seminars of the United Nations programme on space application, vol 10, pp53-62.
Fukanaga 1975, K. Fukanaga, L. Hostetler, The estimation of the gradient of a density function, with applications in pattern recognition, IEEE Transactions on information theory, Vol 21, n°1, January 1975.
Galland 2004, F. Galland, Partition d'images par minimisation de la complexité stochastique et grille active: application à la segmentation d'images de radar à ouverture synthétique, Thèse de l'université d'Aix-Marseille III, décembre 2004.
Gamba 1999, P.Gamba, B. Houshmand, Three dimensional urban characterization by IFSAR measurements, Proc. of the 1999 IEEE International Geoscience and Remote Sensing Symposium (IGARSS'99), Vol. V, pp. 2401-2403, Hamburg, Germany, June 1999.
Gamba 2000a, P. Gamba, B. Houshmand, M. Saccani, Detection and extraction of buildings from interferometric SAR data, IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, Vol. 38, n. 1, pp. 611-618, Jan. 2000.
Gamba 2000b, P. Gamba, B. Houshmand, Digital surface models and building extraction: a comparison of IFSAR and LIDAR data, IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, vol.38, n°4, July 2000.
Gattelli 1994, F. Getelli, M. Guarnieri, F. Parizzi, P. Pasquali, C. Prati, F. Rocca, The wavenumber shift in SAR interferometry, IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, Vol 32, n°4, July 1994.
Georgescu 2003, B. Georgescu, I. Shimshoni, P. Meer, Mean shift based clustering in high dimensions: a texture classification example, 9th International conference on computer vision , Nice, France, pp456-463, October 2003.
Grenier 2005, T. Grenier, Apport de l'espace des caractéristiques et des parameters d'échelles adaptatifs pour le filtrage et la segmentation d'image, Thèse de l'INSA Lyon, 2005.
Henry 2003, C. Henry, Détection de points brillants par corrélation complexe entre sous-vues d'une image RSO spatiale, Institut national polytechnique de Toulouse, décembre 2003.
Hoepfner 1999, K.B. Hoepfner, Recovery of building structure from IFSAR-derived elevation maps, CMPSCI Technical report 99-16, July 1999, Computer science department, Lederle graduate research center, University of Massachussetts, Amherst, MA 01003-4610.
Jiang 1994, X. Jiang, H. Bunke, Fast segmentation of range images into planar regions by scan line grouping, Machine vision application, n°7, pp115-122, 1994.
Just 1994, D. Just, R. Bamler, Phase statistics of interferograms with application to synthetic aperture radar, Applied optics, Vol.33, n°20, pp4361-4368, July 1994.
Kirscht 1998, M. Kirscht, C. Rinke, 3D Reconstruction of buildings and vegetation from synthetic aperture radar (SAR) images, Institut für theoretische nachrichtentechnik und informationsverarbeitung, Universität Hannover, Germany.
Kohnle 1993, A. Kohnle, R. Neuwirth, W. Schuberth, K. Stein, D.H. Höhn, R. Gable, L. Hofmann, W. Euing, Evaluation of essential design criteria for irst systems, SPIE Vol 2020 Infrared tecnology XIX, 1993.
Lopès 1990, A. Lopès, R. Touzi, E. Nezry, Adaptative speckle filters and scene heterogeneity, IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, Vol28, n°6, November 1990.
Maître 2001, Traitement des images de RSO, sous la direction de H. Maître, Ed Hermes 2001.
Michaelsen 2002, E. Michaelsen, U. Soergel, U. Stilla, Grouping salient scatteres in InSAR data for recognition of industrial buildings, IEEE 2002 Proceedings, Vol2 , pp613-616.
Michaelsen 2005, E. Michaelsen, U. Soergel, U. Thoennessen, Potential of building extraction from multi-aspect high resolution amplitude SAR data, Joint workshop of ISPRS and the german association for pattern recogniation, International Archives of Pjotogrammetry, Remote Sensing and the Spatial Information science, Vol 36, Part3/W24
Nicolas 2003, J.M. Nicolas, Une nouvelle application de la transformée de Mellin: l'étude des lois statistiques en imagerie cohérente. Applications aux images RSO, Novembre 2003.
Nicolas 2004, J.M. Nicolas, F. Tupin, L'imagerie RADAR à synthèse d'ouverture, Cours ENST Paris, Avril 2004
Nocera 1996, L. Nocera, Reconstruction du relief en imagerie RADAR à ouverture de synthèse: stéréoscopie et ombrages, Université de Paris Jussieu 7, mai 1996
Ortner 2002, M. Ortner , X. Descombes, J. Zerubia, Building extraction from digital elevation model, Rapport de recherche INRIA n°4517.
Papathanassiou 1997, K. Papathanassiou, S. Cloude, Polarimetric effects in repeat pass SAR interferometry, IGARSS'97. Singapour, Aout 1997.
Petit 2001, D. Petit, F. Adragna, J.D. Durou, The filtering of layover area in high resolution IFSAR for the building extraction, SAR Image Analysis, Modeling and Techniques III, Barcelone, Espagne, 2001
Quartulli 2001, M. Quartulli, M. Datcu, Bayesian model based city reconstruction from high resolution ISAR data. IEEE/ISPRS Joint workshop on remote sensing and data fusion over urban areas URBAN 2001. pp58-63.
Quartulli 2003a, M. Quartulli, M. Datcu, Information extraction from high resolution SAR data for urban scene understanding, 2nd GRSS/ISPRS Joint workshop on data fusion and remote sensing over urban areas. URBAN 2003, IEEE, pp115-119.
Quartulli 2003b, M. Quartulli, M. Datcu, Information fusion for scene understanding from interferometric SAR data in urban environments, IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, Vol 41, n°9, September 2003.
Quartulli 2004, M. Quartulli, M. Datcu, Stochastic geometrical modeling for built-up area understanding from a single SAR intensity image with meter resolution. IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, Vol 42, n°9, September 2004, pp1996-2003.
Radio 2006, http://www.lpce.cnrs-orleans.fr
Rissanen 1989, J. Rissanen, Stochastic complexity in statistical inquiry, World Scientific, Singapore, 1989
Silverman 1986, B.W. Silverman, Density estimation for statistics and data analysis, 1986 Ed. Chapman & Hall.
Simonetto 2002, E. Simonetto, Extraction 3D de structures industrielles sur des images RAMSES huate-résolution par RADARgrammétrie, thèse de l'université de Rennes 1, ONERA/ENST Bretagne, Avril 2002.
Soergel 2000, U. Soergel, U. Thoennessen, H. Gross, U. Stilla, Segmentation of interferometric SAR data dor building detection, International archives of photogrammetry and remote sensing, Vol. 33, PartB1, pp328-335, Amsterdam 2000.
Soergel 2003a, U. Soergel, U. Thoennessen, U. Stilla, Iterative building reconstruction from multi-aspect InSAR Data, International Archives of Photogrammetry and Remote Sensing, Vol. 34, Part 3/W13 pp186-192, 2003.
Soergel 2003b, Visibility analysis of man-made objects in SAR images, 2nd GRSS/ISPRS Joint workshop on data fusion and remote sensing over urban areas. URBAN 2003, IEEE, pp120-124.
Soergel 2006, U. Soergel, E. Michaelsen, A. Thiele, U. Thoennessen, Radargrammetric extraction of building features from high resolution multi-aspect SAR data, IGARSS'06, Denver, 2006.
Stilla 2001, U. Stilla, U. Soergel, U. Thoennessen, Potential and limits of InSAR data for the reconstruction of buildings, IEEE/ISPRS joint workshop on remote sensing and data fusion over urban areas. URBAN 2001 pp64-68.
Stilla 2003a, U. Stilla, U. Soergel, U. Thoennessen, Potential and limits of InSAR data for building reconstruction in built-up areas, ISPRS Journal of Photogrammetry & Remote Sensing, pp113-123, January 2003.
Stilla 2003b, U. Stilla, E. Michaelsen, U. Soergel, K. Schulz, Perceptual grouping of regular structures for automatic detection of man-made objects. Examples form IR and SAR., IGARSS'03.
Stilla 2005, U. Stilla, U. Soergel, U. Thoennessen, A. Brenner, Potential and limits for reconstruction of buildings from high resolution SAR data of urban areas, URSI GA 2005, New Delhi, India, 2005.
Steger 1996, C. Steger, Extracting curvilinear structures :a differential geometric approach, ECCV (1) pp630-641, 1996
Thiele 2006, A. Thiele, E. Cadario, K. Schulz, U. Thoennessen, U. Soergel, Building recognition fusing multi aspect high resolution interferometric SAR data, IGARSS'06, Denver, 2006.
Tison 2003, C. Tison, J.M. Nicolas, F. Tupin, Accuracy of fisher distributions and log-moment estimation to describe amplitude distributions of high resolution SAR images over urban areas, IGARSS'03, vol. III, pp 1999-2001, Toulouse, 21-25 July, 2003.
Tison 2004, C. Tison, Interférométrie RSO à haute résolution en milieu urbain: application au calcul de MNS urbain, PhD thesis from ENST, November 2003.
Tupin 1998, F. Tupîn, H. Maître, J.F. Mangin, J.M. Nicolas, E.Pechersky, Detection of linear features in SAR images: application to road network extraction, IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, vol.36, n°2, pp434-453, March 1998.
Wand 1994, M.P. Wand, M.C. Jones, Kernel smoothing, Ed. Chapman & Hall/CRC, 1994.

Table of content

INTRODUCTION GENERALE - 9
PARTIE 1: RECONSTRUCTION DE BATIMENT EN IMAGERIE RADAR A SYNTHESE D'OUVERTURE INTERFEROMETRIQUE HAUTE RESOLUTION - 13
1. L'IMAGERIE RADAR A SYNTHESE D'OUVERTURE - 15
1.1. Introduction - 15
1.2. L'imagerie RSO - 15
1.2.1. Les ondes RADAR - 15
1.2.2. RADAR et image complexe - 16
1.2.3. Définition des résolutions en distance et en azimut - 17
1.2.4. Les méthodes d'amélioration de la résolution - 19
1.2.5. Résolution et pas d'échantillonnage - 24
1.2.6. Conclusion - 24
1.3. L'interférométrie RSO - 25
1.3.1. Principe - 25
1.3.2. Phase interférométrique et hauteur - 26
1.3.3. Cohérence théorique - 28
1.3.4. Interférogramme multivue et cohérence empirique - 28
1.3.5. Bruits sur la mesure interférométrique - 28
1.3.6. Conclusion - 30
1.4. Conclusion - 30
2. ETUDE ET INTERPRETATION DES IMAGES RSO HAUTE RESOLUTION EN MILIEU URBAIN - 31
2.1. Introduction - 31
2.2. Géométrie en imagerie RSO - 31
2.2.1. Géométrie RADAR et géométrie terrain - 31
2.2.2. Hypothèse d'un front d'onde plan // front d'onde sphérique - 31
2.2.3. Distorsions géométriques - 36
2.2.4. Les ombres - 37
2.2.5. Conclusion - 37
2.3. Mesures du 3D en imagerie RSO interférométrique - 37
2.3.1. Les mesures monoscopiques - 37
2.3.2. Comparaisons des précisions des mesures monoscopiques et interférométriques - 40
2.3.3. Conclusion - 42
2.4. Analyse phénoménologique - 42
2.4.1. Introduction - 42
2.4.2. L'équation RADAR - 42
2.4.3. Notion de rugosité et de textures - 43
2.4.4. Les échos - 44
2.4.5. Conclusion - 63
2.5. Etude des mélanges d'informations 3D au sein d'une zone de repliement - 63
2.5.1. Origine du repliement - 63
2.5.2. Modélisation d'un mélange de deux contributions d'altitudes différentes - 63
2.5.3. Interprétation du modèle - 66
2.5.4. Validation du modèle - 68
2.5.5. Limites du modèle - 71
2.5.6. Conclusion - 71
2.6. Conclusion - 71
3. ETUDE BIBLIOGRAPHIQUE SUR LA REPRESENTATION 3D DES BATIMENTS EN IMAGERIE RSO - 73
3.1. Introduction - 73
3.2. Présentation des données - 74
3.3. Prétraitement - 75
3.4. Approches surfaciques - 76
3.4.1. Extraction du modèle numérique de surface - 76
3.4.2. Extraction du modèle numérique de terrain - 77
3.4.3. Extraction des zones élevées - 78
3.4.4. Conclusion - 79
3.5. Approche objet: extraction du modèle numérique d'élévation - 80
3.5.1. Introduction - 80
3.5.2. Modélisation des bâtiments - 80
3.5.3. Extraction des primitives - 80
3.5.4. Extraction de hauteurs - 82
3.5.5. Reconstruction - 84
3.5.6. Conclusion - 87
3.6. Conclusion - 87
PARTIE 2: PROPOSITION D'UNE METHODE DE RECONSTRUCTION DE BATIMENTS SUR IMAGES RSO INTERFEROMETRIQUE HAUTE RESOLUTION - 89
4. EXTRACTION DE SIGNATURES DE BATIMENTS EN IMAGERIE RSO HAUTE RESOLUTION - 95
4.1. Introduction - 95
4.2. Introduction du filtre mean shift en imagerie RSO - 95
4.2.1. Nécessité d'un filtrage des images RSO en amplitude - 95
4.2.2. Filtres paramétriques usuels en imagerie RSO - 96
4.2.3. Le filtre Mean Shift - 98
4.2.4. Comparaison du filtre mean shift aux filtres paramétriques en imagerie RSO - 107
4.2.5. Performances sur images synthétiques - 112
4.2.6. Performances sur images RAMSES - 119
4.2.7. Conclusion - 122
4.3. Utilisation de la cohérence pour le filtrage des ombres - 123
4.3.1. Intérêt de la cohérence - 123
4.3.2. Extension du domaine joint à l'image de la cohérence - 123
4.3.3. Fusion des images d'amplitude et de cohérence filtrées - 124
4.3.4. Performance sur images RAMSES - 125
4.3.5. Conclusion - 128
4.4. Extraction des signatures de bâtiments en imagerie RSO - 128
4.4.1. Introduction - 128
4.4.2. Détection des primitives - 128
4.4.3. Description des algorithmes d'extraction - 129
4.4.4. Résultats - 133
4.4.5. Conclusion - 140
4.5. Conclusion - 141
5. RECONSTRUCTION DE BATIMENTS PAR GESTION D'HYPOTHESES EN IMAGERIE RSO HAUTE RESOLUTION - 143
5.1. Introduction - 143
5.2. La gestion d'hypothèses pour la reconstruction de bâtiments en imagerie RSO - 143
5.2.1. Description hiérarchique d'un bâtiment pour la reconstruction en imagerie RSO - 143
5.2.2. Proposition d'une sémantique pour l'interprétation des signatures - 145
5.2.3. Représentation d'une partie de bâtiment dans cette sémantique - 145
5.2.4. Découpage d'un bâtiments en parties élémentaires - 146
5.3. Création de l'arbre d'hypothèses - 147
5.3.1. Définition de l'arbre d'hypothèse initial - 147
5.3.2. Détection de façades avants et arrières - 148
5.4. Génération d'hypothèses de bâtiments - 149
5.4.1. Génération d'hypothèses sur les ombres - 149
5.4.2. Génération d'hypothèses entre deux autres segments - 153
5.5. Validation des hypothèses de bâtiments - 154
5.5.1. Gestion des incompatibilités géométriques - 154
Dans le cas des ombres, il ne doit y avoir aucune primitive située entre le début et la fin de l'ombre - 155
5.5.2. Validation interférométrique - 155
5.6. Classement des hypothèses - 157
5.6.1. Détermination de l'hypothèse référence - 157
5.6.2. Analyse des différences de signatures - 159
5.7. Résultats - 159
5.8. Conclusion - 167
6. EXTENSIONS - 169
6.1. Introduction - 169
6.2. Vers l'interférométrie polarimétrique - 169
6.2.1. Notions de polarimétrie - 170
6.2.2. L'interférométrie polarimétrique - 172
6.2.3. Modèle de mélange de deux contributions ayant des mécanismes différents - 173
6.2.4. Optimisation de cohérence - 174
6.2.5. Estimation de la hauteur de bâtiments sur données interférométriques polarimétriques - 174
6.2.6. Conclusion - 177
6.3. Vers la très haute résolution - 177
6.3.1. Influence de l'amélioration de la résolution - 177
6.3.2. Présentation des données - 178
6.3.3. Résultats de la méthode de reconstruction - 179
6.3.4. Conclusion - 184
6.4. Améliorations - 184
6.4.1. Génération de contraintes sur les échos triples - 184
6.4.2. Amélioration de la méthode de reconstruction - 185
6.4.3. Conclusion - 187
6.5. Conclusion - 188
CONCLUSION GENERALE - 189
PUBLICATIONS PERSONNELLES - 193
BIBLIOGRAPHIE - 195
ANNEXES - 201
A. PRESENTATION DES DONNEES RAMSES - 203
B. ETUDE STATISTIQUE DES IMAGES EN AMPLITUDE RAMSES SUR DUNKERQUE - 207
C. GENERALITES SUR LES CHAMPS DE MARKOV - 215
D. RESULTATS COMPLEMENTAIRES SUR LE MEAN SHIFT EN IMAGERIE RSO - 217
E. REGULARISATION PAR PROGRAMMATION DYNAMIQUE - 221

Statistiques de consultation

Repository Staff Only: edit this item