390
5. CONCLUSIONS
Cette étude utilisant le modèle de Goodman nous a permis d'analyser l'influence de la variabilité intrapixel des
phases et amplitudes rétrodiffusées sur la phase globale du pixel. La variabilité estimée à partir de données
expérimentales, théoriques et bibliographiques a été injectée dans le modèle de manière à traduire des
différences de comportement physique entre divers réflecteurs situés à la surface du pixel sol. Cette variabilité a
été envisagée de manière statistique en fixant moyenne et écart-type des écarts retenus pour la phase et
l'amplitude des réflecteurs entre les premier et second états, sans introduire de structure particulière pour le
pixel.
Malgré les limites évoquées ci-dessus, l'étude permet néanmoins de dégager des résultats intéressants
L'influence des effets précédents sera d'autant plus forte que l'amplitude détectée pour le pixel était faible par
rapport à la valeur moyenne que l'on obtiendrait pour une zone homogène de même nature (à coefficient de
rétrodiffusion identique, les aléas du speckle conduisent à des amplitudes de niveau variable).
Compte tenu de la prédominance de l'influence de l'inhomogénéité de l'atténuation à l'intérieur d'un pixel, sur
les effets propres de phase, nous pouvons penser que les modifications temporelles dépendront donc beaucoup
de la structure du pixel dont la variabilité est responsable de ces inhomogénéités de comportement.
Mais, a priori, la modélisation comme l'expérience montrent que les effets d'états de surface restent
relativement modestes devant les effets dus aux perturbations géométriques. Par exemple, les effets dus à la
présence de végétation introduisant des déplacements élémentaires liés à la croissance des végétaux ou à leur
mouvement doivent s'avérer nettement plus perturbateurs. Ces résultats restent à valider à l'aide de données
interférométriques multitemporelles d'ERS-1.
Les causes d'un brouillage important de phase, lorsque celui-ci peut être attribué aux modifications de nature de
la cible, sont à rechercher dans des modifications géométriques des cibles et secondairement dans des variations
de leurs caractéristiques diélectriques. Dans ce type d'approche, le problème essentiel reste bien entendu de
pouvoir apprécier l'évolution d'un paysage naturel.
Remerciements : Les travaux présentés ci-dessus ont obtenu le soutien du CNES et du PNTS.
6. REFERENCES
Gabriel A.K., Goldstein R.M., Zebker H.A., 1989. Mapping Small Elevation Changes Over Large Areas :
Differential Radar Interferometry, J. Geophys. Res., 94 : 9183-9191.
Goodman J.W, 1976. Some fundamental properties of speckle, J. pf optical Society of America, 66 : 1145-1150.
Massonet D., Rabaute T., 1993. Radar Interferometry : limits and potentials, IEEE Trans. Geosci. Remote
Sensing, 31 : 455-464
Polidori L., 1991. Digital Terrain Models from Radar Images : a review, Proc. Inti. Symp. on Radars and
Lidars in Earth and Planetary Sciences, Cannes, 141-146.
Rudant J.P., Deroin J.P., Polidori L., 1993. Multiresolution analysis of radar images and its application to
lithological and structural mapping : Larzac (southern France) test site, accepté pour publication à International
Journal of Remote Sensing of Environment, à paraître.
Ulaby F.T., Moore R.K., Fung A.K., 1986. Microwave remote sensing active and passive. Volume 3 From
theory to applications. Ed Artech House, Dedham.
Zebker H.A., Madsen S.N., Martin J. & al., 1992a. The TOPSAR Interferometric Radar Topographic Mapping
Instrument, ШЕЕ Trans. Geosci. Remote Sensing, 30 : 933-940.
Zebker H.A., Villasenor J., 1992b. Decorrelation in Interferometric Radar Echoes, ШЕЕ Trans Geosci. Remote
Sensing, 5 : 950-959.