SAR e SUE APPLICAZIONI MARINE

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1 SAR e SUE APPLICAZIONI MARINE Fabio Del Frate Università Tor Vergata, Roma ESA-ESRIN ESRIN

2 RADAR Radar PPI (Plan Position Indicator) display circolare con sweep radiale; Misura della distanza e della velocità tramite effettodoppler Applicazioni di controllo del traffico e meteorologico Radar per immagini Il sistema radar osserva la superficie terrestre lateralmente rispetto ad una traiettoria RAR: real aperture radar RAR: real aperture radar SAR: synthetic aperture radar

3 SLAR = Real Aperture Side-looking Airborne Radar a. antenna Pulse Generator Transmitter Duplexer sends and receives transmitted pulse backscattered pulse CRT Display or Digital Recorder b. Receiver antenna

4 VANTAGGI del SAR Possibilità di misure notturne VIS MW Penetrazione attraverso le nubi VIS, IR MW Penetrazione della superficie VIS, IR MW

5 La misura dello (back)-scattering Coefficiente di backscattering: σ (θ)= σ(θ)/ A= (4 π/ A) (Ps(θ)/Pi) θ θ: angolo di incidenza A: area illuminata Pi: densità di potenza incidente per unità di area (W/m^2) Ps: densità di potenza di backscattering per unità di angolo solido (W/st) A

6 LE POLARIZZAZIONI (LINEARI) Un radar polarimetrico misura σ VV,σ HH,σ HV e la differenza di fase tra VV and HH VV HH VH HV

7 I PRINCIPALI MECCANISMI DI SCATTERING Scattering di superficie Scattering di volume Doppio rimbalzo

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9 LE VARIABILI DI INTERESSE APPLICATIVO σ σ = σ { { f, θ, pq; a1, a2,..an} f : frequanza θ : angolo di incidenza p : polarizzazione ricevuta (H or V) q : polarizzazione trasmessa (H or V) a1, a2,..an : variabili che caratterizzano la superficie variabile Problema: σ è influenzata da variabili differenti simultaneamente (è difficile separare gli effetti delle singole variabili). Dati esperimentali Modelli elettromagnetici

10 La terminologia del radar ad immagini

11 Funzionamento radar ad immagini Brevi (A) impulsi (~10-6 sec) vengono inviati dalla piattaforma (B) e tornano indietro dopo la riflessione con la superficie (C)

12 RISOLUZIONE IN RANGE È dipendente dalla lunghezza dell impulso, cioè dalla durata dell impulso τ Due target sono distinguibili se la loro distanza è > τ/2 La distanza AB è minore di τ/2 τ τ/2 A B a C D Quando l impulso arriva a B e comincia ad essere riflesso sta ancora continuando la riflessione dello stesso impulso da A I due segnali si sovrappongono e a e B sono visti come un unico oggetto

13 RISOLUZIONE IN AZIMUTH È determinata dall ampiezza del fascio radar. Per essere distinguibili due oggetti devono essere seperati lungo l azimuth lazimuth da una distanza maggiore di quella del fascio misurato a terra 1 e 2 distinguibili; ibili 3 e 4 non distinguibili β Ampiezza del fascio λ / D D = lunghezza dell antenna nella direzione di azimuth

14 Radar ad Apertura Sintetica: SAR β β

15 Radar ad Apertura Sintetica: SAR Bisogna ricostruire la storia del segnale Il processamento prevede l assegnazione corrette delle varie componenti riflesse alle loro posizioni di partenza. Si utilizza l effetto Doppler cioè il cambiamento di frequenza a cui Si utilizza l effetto Doppler cioè il cambiamento di frequenza a cui vengono sottoposti i vari segnali radar

16 PRE-PROCESSING Le operazioni i di pre-elaborazione possono includere le procedure di co-registrazione delle immagini (in caso di immagini multi-temporali, o multi-angolari) e di correzione geometrica Tipicamente occorre poi considerare l uso di filtri per rimuovere effetti di sistema abbastanza caratteristici del sensore. Ad esempio lo speckle Potrebbe inoltre essere opportuno convertire e/o calibrare i dati in modo da lavorare con quantità fisiche piuttosto che con toni di grigio. Questo facilita la standardizzazione degli algoritmi Alternativamente si può scegliere di ottimizzare le procedure per l immagine specifica. In questo caso hanno importanza le procedure di aumento del contrasto

17 Compressione nel near-range rispetto al far-range slant range display ground range display

18 Dipendenza della risposta di un oggetto dall angolo di incidenza

19 GEOMETRIA DI RIPRESA SAR ERS-2 8 July 2001 Frame 2763 (orbita discendente) SAR ERS-2 15 April 2000 Frame 828 (orbita ascendente)

20 LO SPECKLE

21 Immagine radar 1 look con speckle Immagine multi-look con effetto di speckle ridotto

22 AUMENTO DEL CONTRASTO La chiave per operare bene nell aumento del contrasto è partire dall istogramma che visualizza la distribuzione dei toni di grigio nell immagine L istogramma è cioè la rappresentazione grafica dei valori di digital number DN assunti dall immagine immagine. Supponendo che i DN sono distribuiti nell intervallo 0-255, questo range di valori sarà riportato sull asse x mentre e sull asse y viene e riportata la frequenza di occorrenza di questi valori nell immagine

23 Considerare una proiezione lineare dell intervallo dei valori assunti dall immagine sull intero intervallo disponibile non è sempre la scelta migliore. Sarebbe meglio in genere assegnare nella nuova immagine (contrastata) un intervallo più ampio alle porzioni dell istogramma con valori di frequenza più alti

24 SCHEMA PER LA CLASSIFICAZIONE SU BASE OGGETTO ESTRAZIONE OGGETTO CARATTERIZZAZIONE OGGETTO ALGORITMO DI DECISIONE IMMAGINE/I DI INPUT ASSEGNAZIONE CLASSE

25 OPERATORI PER IL RILEVAMENTO DI BORDI Le tecniche classiche si basano sul fatto che il bordo nel dominio spaziale a una dimensione si comporta come una rampa Il calcolo della derivata lungo la coordinata spaziale può quindi g p p q mettere in evidenza la transizione di tono di grigio ricercata

26 METODO DEL GRADIENTE Il metodo del gradiente identifica i bordi individuando il punto in cui il valore della derivata è massima. La derivata mostra un massimo localizzato al centro del bordo. Il pixel viene etichettato come pixel di bordo se il quel punto la derivata supera un certo valore di soglia Molti operatori, per esempio l operatore e di Sobel, operano o usando questo principio

27 CARATTERIZZAZIONE DELL OGGETTO Un oggetto può essere caratterizzato attraverso differenti punti di vista Geometrico: in questo caso i parametri saranno grandezze relative alla dimensione o alla forma dell oggetto Fisico: descrivono sia il segnale associato all oggetto (per esempio il backscattering o la coerenza) in termini medi, sia il segnale associato al background Contestuale: caratterizzano l ambiente lambiente in cui l oggetto si trova fornendo informazioni utili al suo riconoscimento o identificazione

28 Caratteristica fisica oil spill oil spill + nave Contesto

29 L oggetto può essere caratterizzato t anche attaverso la sua TESSITURA cioè la distribuzione delle variazioni tonali all interno dell oggetto Antarctica (From ESA image gallery archive)

30 APPLICAZIONI MARINE

31 IL BACKSCATTERING DALLA SUPERFICIE DEL MARE Il valore di backscattering è legato alla rugosità della superficie del mare (velocità del vento) Misure da torre, 4.5 GHz (banda C) σ vs. velocità del vento a vari angoli (Ulaby, Moore, Fung, 1986)

32 In condizioni i i normali, la lunghezza d onda spaziale delle onde gravito-capillari marine è λ s = 2 5 cm. LO SCATTERING DI BRAGG Si verifica nel caso di superfici lievemente rugose (come la superficie marina) e omogenee (in cui non sono presenti fenomeni di scattering volumetrico). La potenza retrodiffusa dipende quasi esclusivamente dalle componenti della superficie che risuonano con l onda elettromagnetica incidente. Condizione di risonanza: 2λ λ s sinθ = n (n = 0, 1,...) λ

33 I fenomeni naturali visti dal SAR Correnti marine Celle atmosferiche convettive Forte tempesta Celle di pioggia Venti

34 Onde interne sullo stretto di Gibilterra (ESA 1992)

35 Caratterizzazione dei fenomeni ventosi Wind rows: Sono delle zone a spaziatura periodica di acqua meno ruvida, generalmente allineate parallelamente alla direzione del vento. Sono formate da un sistema di vortici cilindrici i i convettivi i orizzontali (celle di Langmuir) dell acqua marina vicina alla superficie. Atmospheric roll vortices: Sono dei vortici a spirale che ruotano in verso contrario tra loro nello strato limite della troposfera (Planetary Boundary Layer) eche sono sovrapposti al campo del vento superficiale. Possono essere causati sia dall instabilità termica sia dall instabilità dinamica.

36 La direzione del vento La direzione del vento può essere stimata attraverso informazioni esterne; o direttamente dall immagine SAR se sono visibili particolari fenomeni: Onde gravitazionali atmosferiche Stretto di Gibilterra

37 La direzione del vento La direzione del vento può essere stimata attraverso informazioni esterne; o direttamente dall immagine SAR se sono visibili particolari fenomeni: Celle di pioggia

38 La direzione del vento La direzione del vento può essere stimata attraverso informazioni esterne; o direttamente dall immagine SAR se sono visibili particolari fenomeni: Oil spill modificato dal vento

39 La direzione del vento può anche essere stimata su base fisica IPOTESI: le fluttuazioni della σ dell immagine SAR sono proporzionali alle fluttuazioni dell altezza delle onde il modulo quadro dello spettro di potenza relativo alla distribuzione dell intensità luminosa nell immagine SAR è direttamente proporzionale allo spettro direzionale della superficie marina: F 2 { I(x, y) } = F (K, θ) Ψ(K, θ) I 2

40 La stima della velocità del vento La relazione tra la σ (NRCS) e la velocità del vento vicino alla superficie del mare è nota come geophysicalg p y model function e può essere scritta molto generalmente come: b 1 b b b 1, σ = + cos ϕ + tanh( )cos( ϕ ) ( ) Dove b1, b2, b3 sono funzione di V

41 ESEMPIO

42 Confronto con i dati a terra Confronto effettuato con i dati acquisiti dalle stazioni meteorologiche degli aeroporti di Fiumicino e Pratica di Mare e forniti dal La.M.M.A.

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44 IL RILEVAMENTO DEGLI SVERSAMENTI PETROLIFERI

45 Rilevazione di sversamenti di petrolio da immagini SAR La presenza di uno sversamento di petrolio (oil spill o oil slick) attenua la rugosità della superficie marina, riducendo, così, il coefficiente di backscattering del mare.

46 Rilevazione di sversamenti di petrolio da immagini SAR Alcuni fenomeni naturali possono avere, nelle immagini radar, lo stesso aspetto di uno sversamento di petrolio: film naturali di origine biologica (slick naturali) particolari fenomeni atmosferici condizioni di velocità del vento molto bassa possono ridurre la rugosità della superficie marina, posso o du e a ugos tà de a supe c e a a, diminuendo, di conseguenza, il coefficiente di backscattering.

47 Rilevazione di sversamenti di petrolio da immagini SAR SE Siciliaili Regione con vento debole dovuto alla vicinanza della costa Regioni con presenza di vortici di corrente Oil spill Fronti atmosferici Oil spill con imbarcazione nelle vicinanze Oil spill modificati dal vento

48 Rilevazione di sversamenti di petrolio da immagini SAR I fenomeni naturali, che appaiono scuri nelle immagini SAR, possono essere interpretati erroneamente come oil slick e possono, quindi, generare falsi allarmi. Tali fenomeni vanno sotto il nome di look alike. Lo sviluppo di una procedura di monitoraggio sarebbe particolarmente agevolata da algoritmi che permettano di discriminare tra oil spill e look alike in maniera automatica o semiautomatica. RETI NEURALI

49 Le reti neurali artificiali Modello matematico composto da un certo numero di elementi computazionali (i neuroni), non lineari, operanti in parallelo, connessi tra loro attraverso collegamenti caratterizzati da differenti pesi. L area di applicazione dominante è quella del riconoscimento di regolarità (pattern recognition). Obbiettivo fondamentale di tale caratteristica è la classificazione. Output t Input Neuroni

50 Le reti neurali Le reti neurali hanno la caratteristica di apprendere dai propri errori, attraverso una fase di addestramento. L addestramento consiste nel fornire alla rete un set di sequenze ingresso-uscita corrette; dopo un certo numero di cicli di addestramento la rete è in grado di trovare la relazione esistente tra input ed output. Aggiornamento dei pesi I1 I2 I3 I I4 IN Pesi inizializzati in maniera random Odes - O L addestramento termina quando l errore sul set di validazione è minimizzato

51 Le reti neurali Per ottenere una rete in grado di classificare gli oil spill: Caratterizzazione degli slick attraverso l estrazione dei parametri caratteristici da fornire in ingresso alla rete (features) Raccolta di esempi di oil spill e look alike per l addestramento Verifica del corretto funzionamento della rete

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56 Caratterizzazione degli slick Analisi delle caratteristiche fisico-geometriche degli slick al fine di determinare i parametri più adatti alla loro caratterizzazione: Analisi del gradiente di intensità sul bordo Analisi della forma geometrica Analisi dell omogeneità dello slick e del contrasto rispetto all area circostante Analisi delle condizioni del vento

57 Analisi del gradiente di intensità sul bordo Gli oil slick hanno un gradiente di intensità sul bordo più alto rispetto agli slick naturali. Il petrolio, infatti, ha una viscosità elevata e tende a rimanere molto concentrato. Parametri individuati: Il valore massimo del gradiente (GMax) Il valore medio del gradiente (GMe) La deviazione standard del gradiente (GSd)

58 Analisi della forma geometrica Gli oil slick assumono spesso forme lunghe e sottili (a coda o con angoli molto marcati). Inoltre, hanno di solito una geometria poco complessa. Parametri individuati: L area (A) Il perimetro (P) La complessità (C): C = ( 2 Aπ ) (ha valore piccolo per oggetti con geometria semplice) Lo spreading (S): S P = 100 λ2 λ + λ 1 λ 2 (ha valore piccolo per oggetti lunghi e sottili) Ricavato dall analisi analisi a componenti principali dei vettori composti dalle coordinate dei pixel dell oggetto, in cui λ1 e λ2 sono gli autovalori associati alla matrice di covarianza di tali vettori.

59 Analisi dell omogeneità dello slick e del contrasto rispetto all areaarea circostante Gli oil slick sono tipicamente omogenei a causa della loro viscosità. ità Hanno, inoltre, un contrasto t elevato rispetto alla superficie circostante. Parametri individuati: La deviazione standard dell oggetto (OSd) La deviazione standard dell area circostante (BSd) Il contrasto massimo (ConMax) differenza tra il valor medio dei pixel dell area circostante ed il minimo dei pixel dell oggetto Il contrasto medio (ConMe) differenza tra il valor medio dei pixel dell area circostante ed il valor medio dei pixel dell oggetto

60 Analisi delle condizioni del vento Per velocità del vento < 2-3 m/s è possibile vedere, nelle immagini SAR, regioni scure dovute a condizioni di vento troppo debole. Per velocità >7-8 m/s ma < 15 m/s gli oil slick rimangono connessi mentre gli slick naturali tendono a disperdersi. Per velocità >15 m/s possono crearsi fenomeni di emulsione fra acqua e petrolio e gli oil slick non sono più visibili nelle immagini SAR Parametri individuati: La velocità del vento (V)

61 La scelta del set d addestramento per la rete Le immagini utilizzate sono immagini SAR acquisite dal satellite ERS-2 di tipo PRI (Precision Resolution Images). La risoluzione delle immagini PRI è di 25 m, ma per gli scopi di questo studio la risoluzione è stata ridotta a 200 m attraverso una media calcolata raggruppando i pixel in matrici 8x8. Sono state raccolte in totale 30 immagini del Sono state raccolte in totale 30 immagini del Mediterraneo e 5 immagini delle coste della Galizia con date varianti dal 1997 al 2003

62 La scelta del set d addestramento per la rete Dalle immagini scelte è stato possibile raccogliere 149 campioni per la rete neurale (77 oil spill e 72 look alike), cercando di avere a disposizione più tipologie differenti di fenomeni: Oil Spill Look alike training set Slick a coda (27) Slick modificati dalla corrente o dal vento (22) Slick angolari (16) Slick amorfi(11) Vortici di corrente (32) Vento debole (11) Celle convettive (6) Wind shadow (5) Fronti di corrente (3) Fronti di vento (3) Scie delle navi (2) Altro (6)

63 La rete neurale per l oil spill analysis Si è utilizzata una rete MLP (Multi Layer Perceptron) con topologia A P C S GMax GMe GSd OSd BSd ConMax 1 = oil spill 0 = look alike ConMe V

64 Il software Poseidon Il metodo di analisi descritto è stato implementato in IDL nel software POSEIDON (Pollution and Oil Spill Evaluation, Identification and DetectiON):

65 Il software Poseidon Calibrazione dell immagine N 1 2 σ 0 DNij N = i, j= 1 1 K sin α sinα ref Selezione della regione Estrazione dello slick e calcolo della velocità del vento Analisi degli oil spill Etna

66 Il software Poseidon Calibrazione dell immagine Selezione della regione Estrazione dello slick e calcolo della velocità del vento Analisi degli oil spill

67 Il software Poseidon Calibrazione dell immagine Selezione della regione Estrazione dello slick e calcolo della velocità del vento Analisi degli oil spill

68 Il software Poseidon Calibrazione dell immagine Selezione della regione Estrazione dello slick e calcolo della velocità del vento Analisi degli oil spill

69 ERS - SAR - SLC: Mar Egeo, La segmentazione della macchia Analisi su dati a media risoluzione

70 ENVISAT - ASAR - WSM: Mar Tirreno,

71 LE RETI AD ACCOPPIAMENTO IMPULSATO (PCNN) L idea è quella di simulare il comportamento neuronale alla base del funzionamento della corteccia visiva dei mammiferi, in particolare dei gatti (Eckorn, 1990). Un singolo neurone è già di per sé un sistema oscillante in quanto capace di generare ritmicamente dei potenziali di azione La fitta trama di connessioni presenti nella corteccia stabilisce delle relazioni temporali tra le risposte dei vari neuroni e l intera rete si comporta come un sistema di oscillatori accoppiati Il segnale è strettamente collegato alla capicità delle rete di stabilire sincronizzazioni e agganciamenti di fase tra le varie unità

72 Utilizzando questi meccanismi ogni pixel dell immagine viene elaborato da un neurone che produce in uscita una serie di impulsi binari L algoritmo è non supervisionato quindi non ha bisogno della L algoritmo è non supervisionato quindi non ha bisogno della fase di addestramento

73 La segmentazione della macchia Algoritmo standard basato su operatore di Sobel Immagine ERS Immagine ENVISAT

74 IL RILEVAMENTO DELLE NAVI

75 Possibilità di processamento di uno stack di immagini radar ed elaborazione di una statistica sul traffico navale Al momento il processore accetta i due tipi di formato SAR delle missioni ERS ed ENVISAT dell ESA File contenente le infrormazioni sugli oggetti rilevati in formato testo Mappa di densità del traffico navale contenente una rappresentazione visiva della probabilità di presenza di una nave in una determinata area. La mappa è fornita in formato GeoTiff, proiezione Lat/Lon WGS84. Immagini geocodificate e sottocampionate fornite in formato GeoTiff, proiezione i Lat/Lon WGS84

76 IL PROCESSORE DESCRIZIONE BLOCCHI FUNZIONALI Immagine ERS/Envisat Calibrazione immagine DTM Data Riduzione dello speckle Geocodifica Maschera terre emerse Produzione dati di output Estrazione caratteristiche Rilevamento navi

77 RIDUZIONE DELLO SPECKLE Soluzione scelta: Filtro a finestra mobile (8X8 in ERS e 2X2 in ENVISAT) che esplora la scena calcolando per ogni passo la media sui pixel costruendo una seconda immagine a minor risoluzione ma meno affetta da speckle

78 GEO-CODING and LAND MASKING

79 L algoritmo di rilevamento Il rilevamento di navi nell oceano tramite SAR consiste nella ricerca di oggetti nell immagine che risultano particolarmente luminosi rispetto al background Utilizzo di un algoritmo a finestra mobile con decisore a soglia La soglia viene determinata in base ad un preventiva analisi statistica clutter

80 L algoritmo di rilevamento = B j i X ), ( 1 μ B j i B j i X K ), ( ), ( μ B j i X j i X j i X j i X j i T μ 4 1) 1, ( ) 1, ( 1), ( ), ( ), ( = B j j j j j μ ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( q j i T > ), ( q = costante q

81 Catena di processamento multitemporale t 1 t 2 NTSS Processor t n ANALISI STATISTICA Mappa di densità Mappa di densità della presenza di navi. Il colore indica la probabilità che in quella zona transiti una nave

82 Performance analysis SAR SAR Image Correct Detection False Detection ENVISAT:ASA_WSM_ ENVISAT:ASA_WSM_ ENVISAT:ASA_WSM_ ENVISAT:ASA_WSM_ ENVISAT:ASA_WSM_ ERS-02:SAR S _ IMP_ 14-DEC ERS-02:SAR_IMP_25-NOV ERS-02:SAR_IMP_20-OCT ERS-02:SAR_IMP_24-NOV ERS-02:SAR_IMP_9-MAR TOTAL % 11%

83 RISULTATI E VALIDAZIONI Il grafico riassume le prestazioni temporali in termini di elaborazione massiva per immagini ERS ed ENVISAT ERS ENVISAT to essamen ti) o di proce (minut Tempo Numero di immagini Singolo dato ERS 50 sec Singolo dato ENVISAT 105 sec

84 Determinazione della velocità È possibile soprattutto se è visibile la scia della nave La posizione in azimuth della nave è determinata dalla sua caratteristica Doppler La componte del vettore velocità nella direzionei del range è stimabile dalla distanza nave scia

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