Imagerie Radar et Systémique en agroécologie et hydrologie régénératives.
PRESPECTIVES
Afin de construire des modèles de la dynamique territoriale, il est important de faire appel à un maximum de données. Des modèles micro-géomorphologique aux modèles macro, il y a encore de nombreuses possibilités.
Aujourd’hui, nous avons accès à un grand nombre de données collectées par l’ESA et d’autres agences internationales que nous pourrions utiliser pour mieux comprendre et peut-être anticiper les phénomènes atmosphériques, hydrologiques et peut-être mieux comprendre les phénomènes paroxysmiques liés aux changements climatiques. Il est nécessaire de dézoomer afin d’éviter une vision trop restreinte qui nuit à la compréhension des bassins de vies.
Ainsi, l’utilisation des images RADAR des satellites SAR (InSAR) qui traitent des images de l’ordre de la longueur d’onde de ces radars, pourrait-être une ressource importante pour déterminer la “rugosité” des territoires et déterminer les caractéristiques des végétations (croissance, réflectivités, Albédo…). Et partant de ces mesures globales, nous pourrions mieux comprendre le fonctionnement de nos écosystèmes au fil des saisons.
Ces images, traitées sur plusieurs passages des satellites, permettent d’analyser la croissance des plantes et donc des modèles pouvant, via l’analyse des couverts par des algorithmes (algorithme de Poisson), nous permettre de qualifier non seulement la rugosité du territoire mais aussi estimer l’évapotranspiration, sa capacité absorption, les facteurs de ralentissements des flux versants tant aérobiologique qu’hydrauliques…
Les images superposées montrent par interféromètries, les variations de certains paramètres écosystémiques comme l’ensoleillement, les vents, la température, le point de rosée de l’ordre de la longueur d’onde des faisceaux radars (c-a-d 0,8 mm). De cette manière, il serait possible de traiter les images sur tous les canaux (Infra, Visible et Ultra + Radar) afin d’en tirer également des modèles qui confrontés aux mesures de terrain permettraient de valider certains phénomènes avec plus de précisions (dont le facteur de relief, les facteurs liés aux types de végétations, la genèse de micro particules organiques de condensation,…) et ainsi apporter des réponses plus factuelles aux problèmes générés par les transformations humaines apportées à nos territoires.
Les modèles météorologiques ajoutés aux facteurs morphologiques ainsi que les facteurs liés au vivant s’ajoutent, se complètent pour des modèles applicables et des prédictions qui devraient-être plus pertinentes. Pourquoi se priver des ces sources précieuses?
PRINCIPES DE BASE
Suite au survol d’une zone par le satellite, l’image radar obtenue fournit pour chaque pixel deux informations, l’amplitude et la phase. L’amplitude caractérise la réflectivité de la surface imagée,
et la phase caractérise l’état vibratoire de l’onde à son retour au capteur, état qui dépend en partie du temps de trajet aller-retour de l’onde. Lorsqu’une cible est observée à deux reprises, sur un intervalle de temps réduit, il est possible, sous certaines conditions, de déterminer un éventuel déplacement
relatif de celle-ci en faisant la différence de phase des images acquises dans la même configuration. On parle alors d’interférométrie SAR ou InSAR.
INNOVATIONS
Avec leur large couverture spatiale, les images radar sont de plus en plus utilisées pour l’observation de la Terre, en particulier pour la mesure de déformation, avec une part grandissante dans le génie civil. L’imagerie SAR n’est d’ailleurs pas récente puisque le premier satellite SAR (ERS-1) a été envoyé en 1991. Alors, comment expliquer le développement actuel de l’InSAR ?
Tout d’abord grâce à l’amélioration de la résolution des images radar, marquée par l’arrivée des satellites de 2e génération (TerraSAR-X, Cosmo-SkyMed) dès 2007 et le passage d’une résolution
décamétrique à métrique. Une autre étape a été franchie avec les satellites de 3e génération, dès 2014, et leurs stratégies d’acquisition devenues systématiques sur l’ensemble du globe (Sentinel-1), ou avec la possibilité de programmer des acquisitions sur un secteur particulier, le tout avec un temps de revisite réduit (de 1 jour à 12 jours).
La démocratisation de l’InSAR s’explique également par le développement au cours des 15 dernières années de nouvelles méthodes de traitement des images radar qui ont permis d’atteindre
une précision proche du millimètre/an dans l’estimation des vitesses de déformation.
Ce développement est à mettre en relation avec l’amélioration des performances de calculs et de stockage, ouvrant ainsi la porte à des applications opérationnelles. Ainsi, ces méthodes dites multitemporelles permettent de réaliser des mesures de déformation à partir de plusieurs dizaines d’images radar afin de quantifier l’évolution temporelle de certaines cibles au sol et de mettre en évidence des déplacements éventuels du terrain, du bâti ou des ouvrages d’art.
Grâce au traitement de l’image, il est maintenant possible d’obtenir une précision de mesure jusqu’à des fractions de la longueur d’onde lors de la comparaison des images à deux phases. Là encore, des ambiguïtés apparaissent mais beaucoup moins qu’avec la mesure directe. En comparant avec les pixels voisins et en évaluant la probabilité d’un saut de phase, ces ambiguïtés peuvent être éliminées.
En conséquence, l’image de phase de chaque mesure individuelle est chaotique et apparaît comme un motif de bruit coloré. Seule la différence de phase des deux images donne une information de distance évaluable. Il existe des relations trigonométriques simples entre la différence de phase et la distance exacte. La distance entre les deux positions d’antenne (la ligne de base) est un multiplicateur pour la différence de phase. Elle devrait être assez petite pour que les conditions de réflexion entre les deux mesures ne changent pas.
L’interférométrie par RSO (en anglais InSAR) a été initialement développée pour la télédétection spatiale de la surface terrestre à l’aide d’un radar à synthèse d’ouverture. Par exemple, lors de la mission de topographie radar (Shuttle Radar Topography Mission – SRTM) en février 2000, une deuxième antenne de réception a été déployée le long d’une rampe de 60 mètres de long. Les deux données furent prises simultanément. Dans la mission en tandem d’ERS-1 et ERS-2, les deux mesures furent effectuées de manière consécutive.
Cette technique sert aussi pour des applications au sol avec une méthode est appropriée. Ici, elle est appelé RSO interférométrique au sol (en anglais Ground Based Interferometric SAR, GBInSAR). Ici, les changements dans l’environnement peuvent être mesurés au millimètre près, tels que les changements de la calotte glaciaire, les glissements de terrain, l’activité volcanique, les failles après les séismes et la surveillance statique des structures.
D’autant plus, qu’au regard de la masse de données, le Machine Learning (par exemple KNIME) peut nous apporter des facilités prédictives et la vitesse de traitement nous permet d’en reconfigurer rapidement les conclusions allant jusqu’à mesurer la croissance des plantes.
https://planet-terre.ens-lyon.fr/ressource/interferometrie-radar.xml#deroulement
