Ship detection and characterization from SAR imagery linked with cooperative vessel tracking data - Archive ouverte HAL Access content directly
Theses Year : 2015

Ship detection and characterization from SAR imagery linked with cooperative vessel tracking data

Détection et caractérisation des navires sur images SAR spatiales et couplage avec des données coopératives de positionnement

Abstract

SAR imagery presents an increased interest in maritime surveillance applications. The research work completed in this thesis is dedicated to vessels detection and signature characterization from data acquired by different spaceborne SAR sensors. Firstly, we assess the performances of different ship detectors based on adaptive threshold algorithms. The detection algorithms are based on various clutter distributions and assessed automatically with a systematic methodology. Evaluation using large datasets of medium resolution SAR images and AIS (automatic identification system) data as ground truths allows to evaluate the efficiency of each detector. Depending on the datasets used for testing, the detection algorithms offer different advantages and disadvantages. The systematic method used in discriminating real detected targets and false alarms in order to determine the detection rate, allows us to perform an appropriate and consistent comparison of the detectors. The impact of SAR sensors characteristics (incidence angle, polarization, frequency and spatial resolution) is fully assessed, the vessels length being also considered. Experiments are conducted on Radarsat-2 and CosmoSkymed ScanSAR datasets and AIS data acquired by coastal stations. Secondly, the effects of stationary-based processing of moving ship signatures in SAR imagery are assessed and a methodology that makes it possible to estimate and compensate them is introduced. SAR imaging of moving targets usually results in residual chirps in the azimuthal SLC processed signal. The Fractional Fourier Transform (FrFT) allows to represent the SAR signal in a rotated joint time¿frequency plane and performs an optimal processing and analyse of chirp signals. Employing the FrFT reduces the effects of residual chirps achieving compensation of the along-track defocus of a moving target and estimation of the target¿s azimuthal speed itself. Experiments are conducted on Radarsat-2 Multilook Fine and Ultrafine SAR images. Evaluation using a large number of ship signatures allows to assess the efficiency of the proposed method. Comparisons with AIS data as ground truth and with a method based on the assessment of the temporal correlation between a sequence of sublook images are carried out for a complete performance analysis. Finally, the use of complex dual-polarization data for SAR vessel detection is assessed. As a first step, an intercomparison between the individual use of each polarimetric channel is considered, as well as the fusion of the detection results corresponding to the two polarimetric channels. In a second phase, the fusion of both polarization channels before the detection step is assessed. When dealing with amplitude data only, we propose to employ a method based on the generalized temporal moments (Hölder means), in order to fuse the information of both polarization channels. When dealing with complex data, the coherence coefficient or target dual-polarimetric decompositions, which may provide additional information in comparison with single channel imagery, are employed.
L'imagerie Radar à Synthèse d'Ouverture (RSO) est fréquemment utilisée dans les applications de surveillance maritime, notamment en raison de son indépendance à la lumière du jour, aux nuages ou aux conditions météorologiques. Le travail de recherche mené dans cette thèse est consacré à la détection de navires et à la caractérisation de leurs signatures à partir de données acquises par différents capteurs RSO. Premièrement, nous avons évalué les performances des différents algorithmes de détection de navires basés sur un seuillage adaptatif. Ces algorithmes de détection sont basés sur diverses distributions statistiques de "fouillis de mer" et sont automatiquement évalués. Une analyse prenant en entrée de nombreux jeux de données d'images RSO et de données AIS utilisées comme "vérité terrain", a permis d'évaluer l'efficacité de chaque algorithme. En fonction des jeux de données utilisés, les algorithmes de détection présentent différents avantages et inconvénients. Une méthode de couplage RSO-AIS a été utilisée pour discriminer les cibles réelles détectées des fausses alarmes et ce, afin de déterminer le taux de détection et d'effectuer une comparaison cohérente des différents algorithmes de détection. L'influence des caractéristiques des capteurs RSO (angle d'incidence, polarisation, fréquence et résolution spatiale) a été évaluée, ainsi que l'influence de la longueur des navires. Des expériences ont été menées sur des jeux de données Radarsat-2 et CosmoSkymed ScanSAR ainsi que sur des données AIS acquises depuis les stations côtières. Ensuite, les effets de l'hypothèse de la stationnarité lors du traitement de l'image RSO ont été évalués sur la signature des navires mobiles. Une méthodologie qui permet d'estimer et de compenser ces effets a alors été introduite. L'imagerie RSO des cibles mobiles se traduit généralement par des signaux résiduels de type "chirp" dans le signal complexe et dans la direction azimutale. La Transformée de Fourier Fractionnaire (FrFT) permet de représenter le signal RSO dans un domaine de rotation temps-fréquence, ce qui permet d'effectuer un traitement optimal des signaux de type "chirp". L'emploi de la FrFT réduit les effets de ces signaux résiduels de type chirp et permet de compenser la défocalisation azimutale d'une cible mobile ainsi que d'estimer la vitesse azimutale de la cible visée. Des expériences sur des données Radarsat-2 ont été menées et l'utilisation d'un grand nombre de signatures de navires a permis d'évaluer l'efficacité de la méthode proposée. Des comparaisons avec les données AIS ainsi qu'avec une méthode basée sur l'évaluation de la corrélation temporelle dans une séquence de sous-images ont été effectuées pour obtenir une analyse complète des performances. Enfin, l'utilisation de données à double polarisation dans la détection des navires RSO a été évaluée. Dans un premier temps, une comparaison des résultats de détection propres à chaque canal polarimétrique a été considérée, pour ensuite évaluer la fusion des résultats. Dans une deuxième phase, la fusion de ces deux canaux de polarisation avant l'étape de détection a été étudiée. Concernant la fusion des données en amplitude, nous avons proposé d'utiliser une méthode basée sur les moments temporels généralisés Hölder. Pour les données complexes, le coefficient de cohérence ou les décompositions polarimétriques ont été utilisés et ont pu fournir des informations supplémentaires par rapport à l'imagerie à un seul canal.
Fichier principal
Vignette du fichier
2015telb0368_Pelich Ramona-Maria.pdf (43.07 Mo) Télécharger le fichier
Origin Files produced by the author(s)
Loading...

Dates and versions

tel-01272674 , version 1 (11-02-2016)

Identifiers

  • HAL Id : tel-01272674 , version 1

Cite

Ramona-Maria Pelich. Ship detection and characterization from SAR imagery linked with cooperative vessel tracking data. Signal and Image processing. Télécom Bretagne; Université de Bretagne Occidentale, 2015. English. ⟨NNT : ⟩. ⟨tel-01272674⟩
350 View
83 Download

Share

Gmail Mastodon Facebook X LinkedIn More