Implementation of Random Volume over Ground (RVoG) Model. Inversion for Forest Height Estimation Applied to SAOCOM Data. A Case Study in Tunalito and Bell Ville, Argentina

Abstract

L’observation de la Terre est plus que jamais au cœur des préoccupations actuelles de notre société. En comprenant et observant les différents milieux qui nous entourent, la télédétection, branche de l’observation de la Terre, a permis d’ouvrir de nouveaux champs d’études. En prenant des images depuis l’Espace et couvrant des territoires de plusieurs centaines voir milliers $km^2$, la télédétection est un moyen idéal pour suivre l’état des milieux forestiers. Un bon indicateur de cet état est la hauteur des forêts qui permet d'observer la croissance, le peuplement ou encore l’évolution de la forêt afin d'en déterminer sa bonne santé. Cependant, la télédétection classique est malheureusement impuissante à travailler sur cette hauteur d'arbres et cette possibilité est heureusement offerte par la branche de la détection Radar. Cette dernière utilise des satellites qui émettent des hyperfréquences et dont le retour est transformé sous la forme d'une image. Dans ce contexte, un des satellites utilisant les principes Radar les plus récents, SAOCOM. Ce satellite possède un radar à syntèse d'ouverture (SAR) fonctionnant en bande-L et qui est polarimétrique. Ce type de capteur est présent que sur deux satellites actuellement ce qui en fait un élément rare. C'est donc ce capteur qui fait du satellite SAOOCM une plateforme très intéressante pour travailler sur la hauteur d’arbres. Afin d’obtenir cette hauteur à partir de la méthode d’acquisition Radar, le modèle Random Volume over Ground (RVoG) est le modèle principal et le plus développé. Ce modèle particulièrement adapté au satellite SAOCOM, fait l'object de ce mémoire de master. Par ailleurs, deux zones d'études sont développée dans la thèse. En utilisant le logiciel de l’ESA, SNAP, une implémentation des modèles RVoG est réalisée sur les données SAOCOM. Le résultat produit consiste en une implémentation des modèles et l’obtention de résultats de hauteur d’arbre sur des données SAOCOM. Les textes et documents présents dans ce mémoire de fin d'études sont rédigés en anglais.

Earth observation is more than ever at the heart of our society's current concerns. By understanding and observing the different environments that surround us, remote sensing, a branch of Earth observation, has opened up new fields of study. By taking images from space and covering territories of several hundred or even thousands of $km^2$, remote sensing is an ideal way to monitor the state of forest environments. A good indicator of this state is the height of the forest, which makes it possible to observe the growth, the stand or the evolution of the forest in order to determine its good health. However, conventional remote sensing is unfortunately unable to work on this tree height and this possibility is fortunately offered by the Radar detection branch. The latter uses satellites that emit microwaves and whose return is transformed into an image. In this context, one of the most recent satellites using Radar principles is SAOCOM. This satellite has an aperture-synthetic aperture radar (SAR) that operates in L-band and is polarimetric. This type of sensor is currently only present on two satellites, which makes it a rare element. It is therefore this sensor that makes the SAOOCM satellite a very interesting platform for working on tree height. In order to obtain this height from the Radar acquisition method, the Random Volume over Ground (RVoG) model is the main and most developed model. This model, which is particularly well suited to the SAOCOM satellite, is the subject of this Master's thesis. In addition, two study areas are developed in the thesis. Using the ESA software, SNAP, an implementation of the RVoG models is performed on SAOCOM data. The output is an implementation of the models and tree height results on SAOCOM data. The texts and documents in this thesis are written in English.