FR2983307A1 - Procede de detection coherente de changements en imagerie sar - Google Patents

Abstract

La présente invention concerne un procédé de détection cohérente de changements en imagerie SAR, acronyme pour l'expression anglo-saxonne Synthetic Aperture Radar, signifiant radar à ouverture synthétique. Le procédé de détection cohérence comporte notamment les étapes suivantes : . construction d'un ensemble d'images de cohérence de différentes résolutions ; . détection initiale de changements sur l'image de cohérence de résolution la plus grossière; . propagation de la détection initiale aux images de cohérence de résolutions plus fines. La présente invention peut notamment trouver une application dans la détection d'IED, acronyme pour l'expression anglo-saxonne Improvised Explosive Device, signifiant engin explosif improvisé.

Description

Procédé de détection cohérente de changements en imagerie SAR La présente invention concerne un procédé de détection cohérente de changements en imagerie SAR, acronyme pour l'expression anglo-saxonne Synthetic Aperture Radar, signifiant radar à ouverture synthétique. La présente invention peut notamment trouver une application dans le domaine de la détection d'IED, acronyme pour l'expression anglo-saxonne Improvised Explosive Device, signifiant engin explosif improvisé. Le domaine technique de la présente invention est notamment celui de la détection de changements en imagerie SAR. Plus précisément, il s'agit d'une détection de changements dite « cohérente », utilisant deux images SAR d'une même zone d'intérêt. Les deux images de la même zone d'intérêt sont collectées à des moments différents. Pour réaliser une détection « cohérente » de changements intervenus dans la zone d'intérêt entre deux instants, les deux images SAR sont acquises suivant une même configuration géométrique : une même trajectoire du porteur du radar, une même forme d'onde radar, une même direction de faisceau radar. Une application particulière de la détection de changement cohérente peut être une fonctionnalité de détection d'IED. Une détection d'IED peut en effet se baser sur une détection cohérente de changements entre deux images SAR d'une zone à surveiller. Les différents modes de détection d'IED ne détectent pas les objets enfouis mais permettent de repérer tout changement sur un terrain provoqué par une pose d'IED. Notamment, il est intéressant de pouvoir détecter une parcelle de terrain remuée à l'occasion de la pose d'un IED. De plus, il peut être intéressant de détecter des changements de terrain associés à la pose d'IED comme des traces de pas, des empreintes de véhicules. A cette fin, la résolution des modes SAR utilisés est suffisamment fine pour permettre une telle détection : les modes SAR utilisés ont donc une résolution de classe décimétrique.

Les algorithmes classiques de détection cohérente de changements travaillent à des résolutions très fines, notamment de classe décimétrique. Les algorithmes classiques présentent de ce fait une sensibilité extrême et détectent de manière intempestive des changements inexistants ou ne présentant aucun intérêt particulier. On parle alors de fausses alarmes. Un nombre important de fausses alarmes empêche un opérateur, ou un système de se concentrer sur des changements présentant réellement un intérêt. La réduction des fausses alarmes est donc un problème de première importance. La solution proposée repose sur une détection « d'activités suspectes » basée sur une détection cohérente de changements entre deux images SAR, d'une même zone d'intérêt, prises à deux instants différents. 10 Ces deux images SAR sont acquises en conditions aéroportées. Un but de l'invention est de permettre de réduire significativement les fausses alarmes, pour les cantonner à certaines zones identifiables par ailleurs, comme des zones boisées. A cet effet, l'invention a pour objet un 15 procédé de détection cohérente de changements, intervenant sur une zone de terrain entre deux acquisitions d'images SAR recalées de la zone de terrain, SAR étant un acronyme pour l'expression anglo-saxonne Synthetic Aperture Radar signifiant radar à synthèse d'ouverture. Le procédé comporte au moins les étapes suivantes : 20 - calcul d'images de cohérences pour plusieurs résolutions différentes des images SAR, après des opérations de moyennage des informations d'amplitude des deux images SAR, des différences de phase entre les deux images SAR ; - détection initiale de changements sur une image de cohérence de 25 résolution la plus grossière parmi les différentes résolutions des images de cohérences ; - propagation de la détection initiale de changements aux images de cohérence de résolution plus fine que l'image de cohérence de résolution la plus grossière parmi les différentes résolutions des 30 images de cohérence. Dans une mode de réalisation avantageux, une image de cohérence d'une résolution R peut être construite par un calcul d'une valeur de cohérence associée à un pixel central d'une fenêtre d'analyse glissante, ledit pixel 35 central étant appelé pixel « sous-test », ladite fenêtre d'analyse se déplaçant sur les pixels des images SAR en amplitude et en différence de phase, chaque pixel de la fenêtre d'analyse comportant des informations : d'amplitude issue des première et deuxième images SAR, de différence de phase entre la première et la deuxième image SAR, lesdites informations d'amplitude et de différence de phase étant attachées au pixel correspondant au pixel de la fenêtre d'analyse dans les images SAR. Avantageusement, les valeurs de cohérence associées à chaque pixel des images SAR peuvent être calculées localement pour le pixel « sous-test » en 10 réalisant un test de cohérence qui attribue : - une cohérence maximale au pixel « sous test » lorsque les pixels de réflectivité significative inclus à l'intérieur de la fenêtre d'analyse présentent une valeur de différence de phase, calculée entre les deux images SAR, constante sur l'ensemble de la fenêtre d'analyse, et que 15 ces mêmes pixels présentent une amplitude identique d'une image à l'autre ; - une cohérence minimale au pixel « sous test » dans le cas contraire. Dans un mode de réalisation, le test de cohérence peut utiliser un critère de 20 Novak. Le procédé peut avantageusement comporter une étape d'homogénéisation des tailles des images de cohérence par duplication des pixels d'un facteur R dans les images de cohérence de résolution plus grossière que l'image de 25 cohérence de résolution la plus fine parmi les différentes résolutions. Le procédé selon l'invention peut en outre comporter une étape d'affinage de contours de formes représentées sur les images de cohérence de moindre résolution, en attribuant par exemple pour chaque image de résolution R' une 30 troisième valeur de cohérence à chaque pixel, ladite troisième valeur de cohérence maximisant par exemple les valeurs de cohérence associées au pixel correspondant dans les images de cohérence de résolution plus fine que la résolution R'.

Le procédé selon l'invention peut également comporter une étape de détection de zones de faible réflectivité par un seuillage des informations d'amplitude des deux images SAR, permettant ainsi avantageusement d'éliminer la fausse alarme générée par des pixels des zones de faible réflectivité associés à une valeur de cohérence « faible » dans les images de cohérences de différentes résolutions. Une opération de moyennage d'une image en différences de phases donne une image dont chaque pixel peut être associé à un argument d'un nombre complexe, le nombre complexe étant issu, pour chaque pixel de l'image résultat, d'un moyennage glissant appliqué sur l'image de différence de phase obtenue en multipliant les valeurs complexes amplitude/phase de la première image SAR avec le conjugué des valeurs complexes amplitude/phase de la deuxième image SAR.

Avantageusement, différentes résolution d'images de cohérence peuvent obtenues par des dégradations de.facteur R de la résolution de l'image de cohérence la plus fine, ladite dégradation résultant d'un moyennage spatial des informations ayant contribué au calcul de l'image de cohérence à la résolution la plus fine. La détection initiale peut être réalisée par une opération de seuillage des valeurs de cohérence de l'image de cohérence de résolution la plus grossière, ledit seuillage détectant un premier ensemble de pixels associés à 25 une valeur de cohérence inférieure à un seuil donné. L'opération de seuillage peut être un seuillage par hystérésis. La propagation de la détection initiale de changement peut être réalisée par 30 un algorithme de propagation itératif, - prenant en données d'entrée : o une image de cohérence de résolution plus fine que la résolution la plus grossière ; o un ensemble de pixels déjà détectés, représentant un 35 ensemble de détection dit « courant », l'ensemble de détection « courant » de la première itération étant issu de l'opération de détection initiale menée sur l'image de cohérence de résolution la plus grossière. - dont les paramètres sont : un premier seuil de détection, une première distance de voisinage ; - détectant des pixels de l'image de cohérence, dont la valeur associée est supérieure au seuil de détection, parmi les pixels détectés, seuls sont retenus des pixels situés au voisinage de l'ensemble de détection « courant », une notion de voisinage étant définie relativement à une distance prédéfinie entre pixels, lesdits pixels retenus formant un nouvel ensemble devenant l'ensemble de détection « courant » de l'itération suivante ; - s'arrêtant lorsque l'ensemble de détection « courant » n'évolue plus entre deux itérations successives, l'algorithme itératif étant alors réinitialisé en utilisant une nouvelle image de cohérence de résolution plus fine que la résolution de la première image, jusqu'à ce que la résolution la plus fine soit atteinte parmi les différentes résolutions. La détection réalisée par l'algorithme itératif peut avantageusement être un seuillage par hystérésis, utilisant un deuxième seuil de détection plus 20 sensible que le premier seuil de détection, une deuxième distance de voisinage étant associée au deuxième seuil de détection. L'invention a notamment pour principaux avantages d'être particulièrement robuste à la présence de fausses alarmes. 25 D'autres caractéristiques et avantages de l'invention apparaîtront à l'aide de la description qui suit, donnée à titre illustratif et non limitatif, et faite en regard des dessins annexés qui représentent : - la figure I a : un exemple d'un premier type d'acquisition SAR ; 30 - la figure 1 b : un exemple d'un deuxième type d'acquisition SAR; - la figure 2a : une image optique d'une zone de terrain à imager ; - la figure 2b : une première image SAR de référence de la zone 35 de terrain à imager ; - la figure 2c : une deuxième image SAR de la zone à imager ; - la figure 2d : les valeurs absolues des différences de phase entre les pixels des première et deuxième images SAR ; - la figure 2e : un exemple d'un résultat d'un test de cohérence réalisé à partir des première et deuxième images SAR ; - la figure 3 : différentes étapes du procédé selon l'invention ; - la figure 4 : des images obtenues après une étape de moyennage d'information du procédé selon l'invention ; - la figure 5 : des images de cohérences calculées d'après le procédé selon l'invention ; - la figure 6 : un exemple d'une étape de détection initiale de changements étendus du procédé selon l'invention, suivie d'une propagation de la détection de proche en proche en utilisant des images de cohérence avec une résolution de plus en plus fine. Les figures 1 a et 1 b illustrent deux types d'acquisition SAR réalisées sur une zone d'intérêt 2, 3 par un radar à imagerie SAR aéroporté. Le radar à imagerie SAR peut par exemple être embarqué à bord d'un aéronef 1, ou porteur 1. Les deux types d'acquisition SAR représentés sur les figures la et lb sont parmi les plus couramment utilisées pour faire de la détection cohérente de changement. La détection cohérente de changement exploite une spécificité de l'imagerie SAR. Cette spécificité, permet à l'imagerie SAR de se distinguer de l'imagerie optique : un pixel d'une image SAR ne fournit pas uniquement un niveau de réflectivité du radar mais fourni également une phase. Ainsi pour un réflecteur M appartenant à une zone d'intérêt imagée 2, 3, une phase çom ,lue sur une image SAR, fournit une valeur de phase modulo 27r de 471--m (1000) où 2 représente la longueur d'onde du radar et DM la distance radar-réflecteur M à un instant T donné de l'acquisition. Une détection cohérente de changements repose notamment sur le principe suivant : si, entre deux acquisitions successives, le réflecteur M appartenant à une zone d'intérêt imagée 2, 3 a été déplacé d'une distance 35 SD supérieure à une fraction de la longueur d'onde du radar 2, la phase du signal reçu çom subit une rotation significative égale à 4,r - . Pour des radars aéroportés dont une longueur d'onde est typiquement de deux ou trois centimètres, un infime déplacement du réflecteur M devient détectable en étudiant la différence de phase entre deux images SAR successives.

Une détection cohérente de changements rend donc possible une détection de changements très fins, imperceptibles sur des images SAR « en amplitude » dans lesquelles seule est fournie la réflectivité radar associée à chaque pixel de l'image du radar SAR. En particulier, une approche de type détection cohérente de changements peut être une solution intéressante pour détecter des IED, acronyme pour l'expression anglo-saxonne lmprovised Explosive Device, signifiant engin explosif improvisé. En effet, le fait de remuer une parcelle de terrain pour y enfouir un objet explosif peut être détectable, dès lors que la résolution des images SAR est suffisamment fine, typiquement de la classe décimétrique. Les deux configurations représentées sur les figures 1 a et 1 b illustrent deux possibilités de loi de balayage d'un faisceau radar 6, 7 émis par le radar à imagerie SAR. Les deux exemples représentés sur les figures 1 a et 1 b ne fournissent pas un panel exhaustif de toutes les configurations possible de prise de vue. En effet, il existe d'autres configurations possibles, notamment des configurations dites « squintées » pour lesquelles le faisceau radar 6, 7 s'écarte de manière significative d'une droite perpendiculaire à une première trajectoire 4 de l'aéronef 1. L'ensemble des configurations possibles requiert les deux conditions suivantes : le faisceau radar 6, 7 n'est pas colinéaire à la trajectoire du porteur 1 et le radar ne peut imager une zone se trouvant à la verticale du porteur 1, sous le porteur 1. La figure I a représente une acquisition dite « défilante », pendant laquelle un premier faisceau radar 6 garde une direction d'acquisition fixe pour imager une première zone de terrain 2, défilant dans le premier faisceau 6 du radar, au fur et à mesure de l'avancée de l'aéronef sur une première trajectoire 4. Les acquisitions défilantes sont souvent utilisées lorsqu'une zone imagée est par exemple plus large que l'empreinte du faisceau au sol. Une des limitations à l'utilisation du mode d'acquisition « défilante » est que la résolution de l'image formée ne peut pas être plus fine que la moitié de la taille de l'antenne du radar.

Sur la figure 1 a, l'instant T correspond en règle générale à l'instant où le réflecteur M situé dans une première zone d'intérêt 2 est éclairé par le premier faisceau radar 6 avec le maximum d'énergie. La figure 1 b représente un mode d'acquisition dite « spot » ou 5 « télescope », pour laquelle un deuxième faisceau radar 7 pointe en permanence vers un même point du sol. La zone imagée, par exemple une deuxième zone 3, est donc éclairée en permanence et ce, pendant tout le temps que dure l'acquisition. Contrairement au mode d'acquisition « défilante », le mode d'acquisition « SPOT » n'a pas de limitation en terme 10 de résolution. En effet, il suffit d'éclairer la deuxième zone d'intérêt 3 pendant une durée suffisante pour obtenir une résolution adéquate. En revanche, la taille de la zone pouvant être imagée est limitée à la taille de l'empreinte du deuxième faisceau 7 au sol. Les deux types d'acquisition représentés sur les figures 1 a et 1 b 15 peuvent être utilisés pour faire de la détection cohérente de changements sur un couple d'images acquises à des instants différents. Les deux images du couple d'images sont nécessairement acquises selon une géométrie identique c'est-à-dire avec une même trajectoire du porteur 1, un même type d'acquisition, et donc une même loi de balayage du faisceau au cours de 20 l'acquisition. Les figures 2a, 2b, 2c, 2d, 2e permettent d'illustrer différentes étapes de mise en oeuvre d'un algorithme classique de détection cohérente de changements. Les différentes étapes sont notamment illustrées en 25 utilisant un couple d'images SAR représentant une même zone de terrain 20. La zone terrain 20 est représentée sur la figure 2a. La zone de terrain 20 est une zone dite imagée 20, c'est-à-dire une zone pour laquelle des données radar sont acquises. Une première acquisition permet de générer une première image SAR, en amplitude/phase, de référence 24. Chaque pixel de 30 la première image SAR délimite une cellule de terrain au sol. A chaque pixel de la première image SAR est affectée une information d'amplitude, correspondant à un niveau de réflectivité de la cellule de terrain et une information de phase. La figure 2b représente l'amplitude de chacun des pixels de la première image SAR. Une deuxième acquisition est effectuée 35 pour l'exemple une heure après la première acquisition. Dans l'intervalle de temps entre la première et la deuxième acquisition des changements surviennent sur la zone de terrain imagée 20. La deuxième acquisition permet de générer une deuxième image SAR 26 représentée sur la figure 2c. Pour l'exemple les données utilisées sont des données acquises en bande Ku. La bande Ku est une partie du spectre électromagnétique définie par une bande de fréquences micro-ondes de l'ordre de 12 à 18 gigahertz. Dans l'exemple représenté, le porteur 1 effectue deux passages. Les différents passages du porteur 1 sont réalisés par exemple selon une trajectoire linéaire. Au cours de chacun des passages, une acquisition SAR est réalisée. L'acquisition SAR permet d'imager la zone de terrain 20, représentée sur la figure 2a avec une résolution décimétrique. Entre les deux passages du porteur 1 et donc entre les deux acquisitions d'images SAR 24, 26 représentées respectivement sur les figures 2b et 2c, un objet a été déposé et plusieurs personnes se sont déplacées à pied sur la zone de terrain 20. Les différents passages du porteur 1 suivent par exemple une trajectoire linéaire. La figure 2a représente une image optique 23 de la zone de terrain 20. A titre indicatif, la figure 2a présente un banc de sable 21 ainsi qu'un parking 22 qui se retrouvent sur le bord gauche de la première image SAR 24. Un point de très forte réflectivité, immédiatement perceptible sur la deuxième image SAR 26 représentée sur la figure 2c, au centre d'un premier cercle 27, est un trièdre métallique présent sur l'image optique 23 au centre d'un deuxième cercle 24. L'image optique 23, présentée à titre d'exemple permet notamment de faciliter une interprétation des images SAR 24, 26.

Une comparaison visuelle des première et deuxième images SAR 24, 26 ne permet pas de discerner le moindre changement à l'exception de quelques pixels situés à l'intérieur du premier cercle 27. Par contre, une comparaison des informations de phase associées à chacun des pixels des deux images SAR 24, 26 permet avantageusement de détecter des changements intervenus sur le terrain entre les deux acquisitions. La figure 2d représente, sur une troisième image 28, les valeurs absolues des différences de phase entre chaque pixel des première et deuxième images SAR 24, 26. Les différences de phase sont exprimées entre - Tr et Tr. Les valeurs absolues représentées sur la figure 2d sont par conséquent comprises entre zéro et 7. A titre d'exemple, les pixels de la troisième image 28 correspondant à la valeur zéro sont représentés en blanc, et indiquent qu'il n'y a pas de changement de phase entre les première et deuxième images SAR 24, 26. Les pixels de la troisième image 28 correspondants à la valeur -rr, sont représentés en noir et indiquent qu'il 5 existe des changements de phase entre les première et deuxième images SAR 24, 26. Avantageusement, la troisième image 28 permet de mettre en évidence des changements 29 indétectables sur les première et deuxième images SAR en amplitude 24, 26, et ceci, malgré une présence importante de fausses alarmes 201, bien visibles sur la figure 2e. Les fausses alarmes 10 201 sont par exemple des détections inappropriées de changements. La figure 2e présente un exemple d'un résultat 202 d'un test de cohérence réalisé à partir des première et deuxième images SAR en amplitude/phase 24, 26, respectivement représentées sur les figures 2b et 2c. Sur la figure 2e, les résultats sont présentés sur la forme d'une troisième 15 image 202. Sur la figure 2e, les pixels présentant une forte cohérence sont par exemple représentés en blanc. Par exemple, une distinction entre une zone de faible cohérence et une zone de faible cohérence peut être réalisée en fonction d'un seuil de cohérence judicieusement fixé. Les valeurs de cohérence au dessus de ce seuil de cohérence peuvent être considérées 20 comme des valeurs de forte cohérence. Les valeurs de cohérence en dessous du seuil de cohérence peuvent être considérées comme des valeurs de faible cohérence. Les zones de la troisième image 202 présentant une cohérence faible sont représentées par exemple en noir. La figure 2e permet notamment de mettre en évidence des changements intéressants 25 imperceptibles sur des images en amplitude comme les images SAR 24, 26. Des changements fins, par exemple des traces de pas 200 sont représentés sur la figure 2e. Cependant, à cette résolution des images SAR 24, 26, des détections indésirables 201 peuvent également être mises en évidence. De manière générale, une détection cohérente de changements 30 s'effectue entre deux images SAR 24, 26 superposables. Les deux images SAR 24, 26 sont superposables lorsque sur les deux images SAR 24, 26, un même pixel de coordonnées i) dans chaque image SAR 24, 26 correspond à une même cellule de la zone de terrain imagée 20. A partir des deux images superposables 24, 26, des algorithmes 35 classiques de détection cohérente de changements recherchent généralement à estimer un critère de cohérence de phase entre les deux images superposables 24, 26. Le critère de cohérence de phase est estimé sur une fenêtre d'analyse de taille restreinte centrée par exemple sur un pixel sous test i). La fenêtre d'analyse est de taille réduite par rapport à la taille des première et deuxième images 24, 26. Le pixel sous test 0, i) occupe la même position i) sur la première et la deuxième image 24, 26. Autour du pixel sous test i), on considère une zone réduite composée de pixels adjacents au pixel sous test i). Les pixels adjacents et le pixel sous test 1) forment la fenêtre d'analyse. Par exemple, on peut utiliser une fenêtre 10 d'analyse de taille trois pixels par trois pixels, ou cinq pixels par cinq pixels. A l'intérieur de la fenêtre d'analyse, chaque pixel est caractérisé par : - Une première valeur d'amplitude, lue sur la première image SAR de référence 24 ; 15 - Une deuxième valeur d'amplitude, lue sur la deuxième image SAR 26. - Une valeur de déphasage, correspondant à une différence entre les phases lues respectivement sur la première image SAR de référence 24 et sur la deuxième image SAR 26. Si la zone de terrain couverte par la fenêtre d'analyse reste inchangée entre 20 les deux instants de prise d'image, les valeurs en amplitude et en phase de chacun des pixels contenus dans la fenêtre d'analyse sont identiques entre les deux images superposables 24, 26, à un déphasage près, constant sur la fenêtre d'analyse. Dans le cas contraire, à l'intérieur de la fenêtre d'analyse, il existe une disparité importante entre les valeurs de différences de phase 25 associées à chaque pixel de la fenêtre d'analyse. Dans le cas d'un changement marqué, par exemple si un objet très réflectif est présent sur une des images mais pas sur l'autre, la disparité entre les valeurs de différence de phase s'accompagne d'une variation significative, c'est-à-dire non négligeable, de l'amplitude des pixels d'une image à l'autre. 30 Le test de cohérence est réalisé localement en faisant glisser la fenêtre d'analyse sur les pixels des première et deuxième images 24, 26. Le test de cohérence détermine dans quelle mesure les pixels présents à l'intérieur de la fenêtre d'analyse présentent une forte ressemblance d'une image à l'autre. Cette ressemblance est considérée comme maximale 35 lorsque les pixels présentent : - une amplitude identique d'une image à l'autre, - une valeur de déphasage, mesurée entre les deux images, qui est identique quel que soit le pixel considéré à l'intérieur de la fenêtre d'analyse.

Le test de cohérence est construit de manière à affecter une cohérence forte lorsque ces deux conditions sont remplies, et à affecter au contraire une cohérence faible lorsque l'une ou l'autre de ces conditions fait défaut. En particulier, le respect ou non de la deuxième condition, c'est-à-dire la constance du déphasage sur la fenêtre d'analyse, constitue un élément incontournable pour pouvoir détecter des changements fins imperceptibles sur les images en amplitude. Une quatrième image 202 représente donc pour chaque pixel sous test une valeur de cohérence qui lui est associée. Les pixels avec une forte valeur de cohérence sont par exemple représentés en blanc. Les pixels 15 ayant une valeur de cohérence faible sont par exemple représentés en noir. Ainsi sur la quatrième image 202, se distinguent : un ensemble de changements 200 entre la première et la deuxième image SAR 24, 26, représentés par exemple par des pixels foncés, et caractérisés par des valeurs du critère cohérence proche ou égale à zéro par exemple. Les 20 changements 200 peuvent être dus par exemple des traces de pas. La figure 2e permet notamment de mettre en évidence des changements intéressants, imperceptibles sur les images en amplitude 24, 26 : les changements fins, par exemple des traces de pas, représentés par l'ensemble de changements 200. Néanmoins, à cette résolution, des détections indésirables sont 25 également mises en évidence comme dans une zone de fausses alarmes représentée sur la figure 2e par une zone encerclée 201. Parmi les critères les plus efficaces pour quantifier une cohérence de phase traduisant une existence ou une absence d'un changement entre deux images, on peut citer par exemple le critère proposé par Novak dans la 30 publication suivante : Coherent Change Detection for Multi-Polarization SAR, Leslie M. Novak, SPIE Conference on algorithms for SAR imagery, 26-30 March 2005, Orlando, FL. Le critère de détection de changement proposé par Novak peut se décrire de la manière suivante : Prenons : - Xij désignant une valeur complexe en amplitude et en phase associée à un pixel (i, j) de la première image SAR 24 ; - Y j désignant une valeur complexe en amplitude et en phase associée à un pixel (i, j) de la deuxième image SAR 26 ; une estimation d'une cohérence de phase Yi j associée au pixel (i, j) peut s'écrire de la manière suivante : i+L j+L 2 EXklYki k=i-L 1= j-L Yi i+L j+L i+L j+L (1001) Elxkl2 ±E k=i-L 1= j-L k=i-L 1= j-L dans laquelle L désigne la demi-taille de la fenêtre d'analyse et Y kj désigne le conjugué de Yu La valeur de yi, j est comprise entre zéro, lorsqu'il n'y a aucune cohérence, et un, lorsqu'il existe une cohérence maximale. Un changement peut ensuite être détecté par une comparaison de yg,i avec une valeur seuil. Le test développé par Novak permet notamment de quantifier efficacement la cohérence entre les première et deuxième images SAR 24, 26 en affectant à chaque pixel sous test une valeur comprise entre zéro, lorsqu'il n'y a pas cohérence, et un, lorsque la cohérence est maximale. Le résultat du test de Novak peut s'exprimer à partir des première et deuxième images SAR en amplitude 24, 26, et du déphasage entre les première et deuxième images SAR 24, 26.

L'utilisation de cette méthode conduit à détecter de nombreux changements indésirables, par exemple non provoqués par une activité humaine. En effet, une détection de changements très fins, comme des traces de pas, peut nécessiter l'utilisation d'une résolution de classe décimétrique. Or à cette résolution, une utilisation des techniques classiques de détection cohérente telle que décrite ci-avant conduit à une détection de trop nombreuses fausses alarmes. Un moyen de réduire le nombre de ces fausses alarmes peut être de réaliser un moyennage de l'information en amplitude et en différence de phase sur plusieurs pixels adjacents avant d'effectuer un test de cohérence. Un moyennage est une opération qui, en prenant une valeur moyenne d'un grand nombre de relevés d'une même grandeur physique, tend à limiter l'influence parasite du bruit sur l'estimation de la grandeur physique mesurée. Une telle intégration permet avantageusement de lisser le bruit et de limiter les fausses alarmes. En contrepartie, des changements fins deviennent alors indétectables : seuls peuvent être détectés des changements étendus sur une surface importante.

La figure 3 représente de manière schématique plusieurs étapes successives du procédé de détection cohérente de changements en imagerie SAR selon l'invention. Le procédé de détection cohérente de changements prend en entrée deux images SAR 24, 26, recalée avec une précision sub-pixélique, c'est-à-dire qu'un même pixel correspond à une même cellule de terrain représentée sur les deux images. On suppose donc que l'opération de recalage des deux images SAR a bien été réalisée. En particulier, dans des conditions aéroportées, on fait l'hypothèse que les erreurs sur la mesure de la trajectoire de l'aéronef au cours des deux acquisitions SAR 31 sont correctement compensées.

Le procédé de détection cohérente de changements 30 utilise notamment une approche multi-résolution. L'approche multi-résolution met en oeuvre un moyennage spatial de l'information. Appliqué à une image donnée, le moyennage spatial revient à déplacer sur l'image une fenêtre, dite glissante, d'une taille donnée, avec un pas de déplacement donné, par exemple inférieur ou égal à la taille de la fenêtre. Pour chaque position de la fenêtre glissante, le résultat affecté finalement à cette position correspond à une moyenne des valeurs lues sur les pixels contenus à l'intérieur de la fenêtre glissante. Les valeurs lues peuvent être de deux types : - réelles : c'est notamment le cas lorsqu'on moyenne une image SAR en amplitude ; - complexes : c'est notamment le cas lorsque qu'on moyenne une image de différence de phase, obtenue en multipliant pixel à pixel une première image SAR 24 en amplitude/phase avec le conjugué d'une deuxième image SAR 26 en amplitude/phase.

Les images obtenues à l'issue de ces opérations de moyennage spatial présentent une résolution dégradée d'un facteur égal à la taille de la fenêtre utilisée, suivant l'une ou l'autre des deux dimensions de l'image). Une approche multi-résolutions revient à appliquer l'opération de moyennage spatial en utilisant différentes tailles de fenêtre glissante. On obtient ainsi comme résultat des images de résolutions différentes, la dégradation de la résolution permettant de réduire l'influence parasite du bruit. Le procédé selon l'invention comporte notamment trois grandes étapes : - une étape de calcul d'images de cohérence pour différentes résolutions. Le calcul d'images de cohérence utilise en entrées les images obtenues après moyennage de l'information, pour plusieurs tailles de fenêtre, sur les trois images suivantes : o l'image SARI en amplitude, obtenue en calculant pour chaque pixel le module de la valeur complexe, amplitude/phase, de l'image SARI de référence acquise lors du premier passage, appelée également première image SAR 24 ; o l'image SAR2 en amplitude, obtenue en calculant pour chaque pixel le module de la valeur complexe, amplitude/phase de la seconde image SAR2, acquise lors du deuxième passage, appelée également deuxième image SAR 26 ; o l'image « Différence de phase » entre l'image SARI et l'image SAR2. L'image « Différence de phase », composée de valeurs complexes, est obtenue en affectant à chaque pixel le résultat de la multiplication de la valeur complexe lue sur l'image SARI avec le conjugué de la valeur complexe lue sur l'image SAR2. - une détection initiale de changements étendus en surface, c'est-à-dire détection de tout changement dont la surface est supérieure ou égale à la surface d'une cellule de résolution donnée en considérant la résolution la plus grossière ; - une propagation de la détection initiale, aux images de cohérence de résolution différente par un affinage graduel de la résolution et par détection de proche en proche des pixels couvrant les changements détectés. Une première étape 31 du procédé selon l'invention est une étape 30 d'acquisition d'un couple d'images radar SAR. Chaque image SAR correspond à une acquisition de la zone à imager. Une acquisition est réalisée à chaque passage du porteur 1. La trajectoire du porteur 1 est sensiblement identique à chaque passage. Au cours de la première étape 31 du procédé selon l'invention, au moins deux images SAR 24, 26 sont acquises. Les deux images SAR 24, 26 sont aussi nommées SARI et SAR2 sur la figure 3. Une deuxième étape 32 du procédé selon l'invention est une opération 32 de moyennage des informations provenant des deux images 5 SAR 24, 26. Le moyennage des informations est réalisé pour différentes tailles de fenêtre, c'est-à-dire différentes résolutions des images SARI , SAR2. Le moyennage des informations d'une image SAR permet notamment un lissage du bruit dans l'image. Cependant le lissage du bruit dans l'image est réalisé au détriment de la résolution de l'image et donc de la précision 10 des résultats de la détection de changements. On obtient ainsi différentes images représentant différents compromis entre un lissage du bruit et une perte de résolution. Au cours de la deuxième étape 32 sont donc réalisés des moyennages : 15 - de l'amplitude pour l'image SAR 1 ; - de l'amplitude pour l'image SAR 2 ; - en différence de phase, à partir de l'image obtenue par le produit complexe de l'image SARI et du conjugué de l'image SAR2. Une troisième étape 33 du procédé selon l'invention est une étape 20 de calcul d'une image de cohérence, pour les différentes résolutions des images SAR 24, 26. L'image de cohérence est notamment calculée à partir des moyennages réalisés au cours de la deuxième étape 32. Une quatrième étape 34 du procédé selon l'invention est une étape d'homogénéisation des tailles des différentes images de cohérence 25 par duplication des pixels pour les images de cohérence associées aux résolutions les plus grossières. La quatrième étape 34 comporte également une opération d'affinage des contours d'objets visibles dans les images de cohérence aux résolutions les plus grossières. Par exemple parmi un ensemble de cinq résolutions différentes, les résolutions les plus grossières 30 peuvent être les deux résolutions les plus faibles. Une cinquième étape 35 du procédé selon l'invention est une étape de seuillage des images en amplitude pour détecter des zones de faible réflectivité. Les pixels associés aux zones de faible réflectivité sont sélectionnés pour effectuer une correction des images de cohérence, c'est-à- dire pour leur affecter une valeur de cohérence maximale sur les zones de faible réflectivité. Une sixième étape 36 du procédé selon l'invention est une étape de détection initiale de changements étendus en surface, en utilisant l'image 5 de cohérence de résolution la plus grossière. Une septième étape 37 du procédé selon l'invention est une étape de propagation de la détection initiale de la résolution la plus grossière à la résolution la plus fine. La résolution la plus fine est la résolution de l'image de plus grande résolution. 10 La figure 4 représente un exemple de résultats pouvant être obtenus au cours de la deuxième étape 32 du procédé selon l'invention. La deuxième étape 32 est une étape de moyennage de l'information contenue dans les images SAR 24, 26. La figure 4 comporte pour l'exemple cinq lignes 15 d'images 40, 41, 42, 43, 44, à chaque ligne d'image correspondant une résolution. Sur la figure 4, en allant de la résolution la plus fine à la résolution la grossière, chaque ligne d'images 40, 41, 42, 43, 44 est associée à une résolution différente. La résolution la plus fine est représentée par une 20 première ligne 40, la résolution la plus grossière est représentée par une cinquième ligne 44. Les images 400, 401, 402 de la première ligne 40 sont respectivement identiques aux première, deuxième et troisième images 24, 26, 28 représentées sur les figures 2b, 2c, 2d, pour l'exemple. Sur la cinquième ligne 44, la résolution des images 412, 413, 414 25 est dégradée par exemple d'un facteur cinq par rapport à la résolution des images 400, 401, 402 de la première ligne 40. La dégradation de la résolution peut se faire en incrémentant progressivement la taille de la fenêtre utilisée pour effectuer l'opération de moyennage. Par exemple, on incrémente ici la taille de la fenêtre par pas d'une dizaine de centimètres par 30 exemple, c'est à dire par pas d'un pixel. Le pas d'incrément de la taille de la fenêtre de moyennage peut être avantageusement choisi de manière à établir un compromis acceptable entre un taux de fausses alarmes et une finesse des changements à détecter. Par exemple, cinq résolutions différentes peuvent être utilisées, avec un incrément de dix centimètres entre 35 chaque résolution successive : - une première résolution de dix centimètres pour la première ligne d'images 40 ; - une deuxième résolution de vingt centimètres pour une deuxième ligne d'images 41 ; - une troisième résolution de trente centimètres pour une troisième ligne d'images 42 ; - une quatrième résolution de quarante centimètres pour une quatrième ligne d'images 43 ; - une cinquième résolution de cinquante centimètres pour une cinquième ligne d'images 44. Chaque ligne 40, 41, 42, 43, 44 comporte trois images. Une première image 400, 403, 406, 409, 412 de chaque ligne 40, 41, 42, 43, 44 représente la première image SAR 24 après un moyennage de l'information en amplitude contenue dans ladite première image SAR 24, pour des résolutions différentes sur chaque ligne. Une deuxième image 401, 403, 406, 409, 412 de chaque ligne 40, 41, 42, 43, 44 représente la deuxième image SAR 26 après un moyennage de l'information en amplitude contenue dans ladite deuxième image SAR 26, pour des résolutions différentes sur chaque ligne. Les premières et deuxièmes images 400, 401, 403, 404, 406, 407, 409, 410, 412, 413 de chaque ligne 40, 41, 42, 43, 44 sont donc obtenues par un moyennage de l'information sur un nombre de pixels contigus, dépendant de la dégradation de résolution souhaitée pour chaque ligne 40, 41, 42, 43, 44. Des troisièmes images 402, 405, 408, 411, 414 sont obtenues par un moyennage sur des informations de différence de phase. Pour les différentes tailles de fenêtres, ou résolutions, considérées, le moyennage s'effectue à partir de l'image « Différence de phase » obtenue en multipliant l'image SARI avec le conjugué de l'image SAR2. On prend ainsi en compte la réflectivité de chaque pixel pour affecter un poids accru aux pixels de forte réflectivité. Les troisièmes images 402, 405, 408, 411, 414 représentent la valeur absolue de la différence de phase, obtenue à l'issue de l'opération de moyennage précédemment décrite. Pour une dégradation de la résolution d'un facteur R entre deux lignes d'images consécutives 40, 41, 42, 43, 44, une opération de 35 moyennage des premières images en amplitude 400, 403, 406, 409, 412, noté XRi,j , noté YR, peut des deuxièmes images en amplitude 401, 404, 407, 410, 413, s'effectuer de la manière suivante : où a,représentent RxR. (i+1),<R-10±1 ><R-1 2 (i+1)xR-10+0><R-1 2 lykl k=ixR 1=jxR (1002) et k=ixR 1= jxR (1003) des coordonnées d'un pixel dans un fenêtre de taille De la même manière, un moyennage des troisièmes images en différence de phase 402, 405, 408, 411, 414, peut s'effectuer comme suit : ((,±1),<R-1( J+1)xR-1 OZ, j = Argument X "Y" k=lxR 1= jxR ) (1004) La dégradation de la résolution à partir de la première ligne 40 jusqu'à la cinquième ligne 44 permet avantageusement de lisser le bruit. Le compromis obtenu entre la réduction du bruit et la dégradation de la résolution est notamment représenté par la succession des troisièmes images 402, 405, 408, 411, 414 aux différentes résolutions. Après moyennage des informations contenues dans les images et dégradation de la résolution d'un facteur R, les images résultant de ces opérations ont des dimensions, en nombre de pixels, divisées par le facteur R. Afin de conserver une taille identique des images quelques soit la résolution, les pixels des images résultantes peuvent être dupliqués. Les images représentées sur la figure 4 sont les images obtenues après cette opération de duplication. Les images ainsi obtenues peuvent être notées XR' YR' yoR: La figure 4 représente donc des exemples d'images XR' YR' " pour des valeurs de K variant, pour l'exemple, entre Rmin=1 et Rmax =5. Au cours de cette étape, une dégradation de la résolution est donc avantageusement réalisée au profit d'un lissage du bruit. Après les opérations de moyennage sur les images XRi j YRi j yoR,,J un test de cohérence est réalisé, au cours de la troisième étape 33 du procédé selon l'invention, en construisant une image de cohérence comme suit : i+L j+L 2 IXRk XYR0 X ele" k=i-L1= j-L i+L j+L i+L j+L EXR02 k=i-L1-1-L k=i-L1-1-L (1005) Pour chacune des résolutions choisies sur la figure 4, une image de cohérence est calculée. Les images de cohérence ainsi calculées sont de 5 dimensions R fois inférieures aux dimensions des images de la première ligne d'images 40, représentées sur la figure 4. Afin de travailler avec des tailles d'image homogènes, une duplication d'un facteur R des pixels peut être réalisée sur les cinq images de cohérence associées aux cinq résolutions. Les images ainsi obtenues 10 peuvent être notées elless sont représentées sur la figures 5 par des images de cohérence 501,502, 503, 504,505. Afin d'atténuer un effet d'affichage en escalier des pixels, plus perceptible aux basses résolutions du fait de la duplication des pixels, et également afin d'affiner des contours de changements grossiers étendus en 15 surface, l'opération d'affinage de la quatrième étape d'affinage 34, telle que décrite ci-après peut être mise en oeuvre. Pour chaque valeur de R , aussi nommé facteur de dégradation de la résolution, une nouvelle image 511, 512, 513, 514, 515 peut être créée en sélectionnant, pour chaque pixel (i, j) des images de cohérence 501, 502, 503, 504, 505, une valeur maximale de 20 cohérence yet'i parmi R valeurs de R tests de cohérence associés aux résolutions plus fines. Cette quatrième étape 34 permet ainsi d'affiner les contours des changements étendus, sans les faire disparaître. En effet un changement détectable dans une image de basse résolution, l'est toujours dans une image d'une résolution plus fine. 25 Des exemples d'images de cohérence affinées à différentes résolutions 511, 512, 513, 514, 515 obtenues à l'issue de cette quatrième étape sont représentés sur la figure 5. Il est à noter que pour une première image de cohérence 501 présentant une résolution la plus fine, une première image affinée 511 est identique à la première image de cohérence 501. 30 Avantageusement, les différentes résolutions d'images, en particulier les images de différence de phase et les images de cohérence permettent une réduction de la fausse alarme liée au lissage du bruit réalisé grâce aux opérations de moyennage du procédé selon l'invention. Avantageusement, les différentes résolutions des images en différence de phase et des images de cohérence permettent également de détecter des changements très fins.

Ensuite la cinquième étape 35 comporte une opération de seuillage d'image en amplitude. Une opération composée d'une sommation en puissance des images SAR 25, 26, peut également être mise en oeuvre afin d'éliminer des fausses alarmes dues à des zones peu ou pas réflectives comme des ombres ou des étendues d'eau. En effet les zones peu ou pas réflectives présentent une cohérence de phase faible ou nulle. Ainsi la cinquième étape 35 permet d'identifier sur les images de cohérences affinées 511, 512, 513, 514, 515 les zones de faible réflectivité afin de leur affecter une cohérence par exemple égale à un. Ainsi une correction peut donc être appliquée sur les images de cohérences.

La figure 6 représente notamment un exemple de l'étape de détection initiale de changements étendus 36. Sur la figure 6, la détection initiale de changement est réalisée après les étapes de lissage du bruit, de limitation de la fausse alarme. La détection initiale de changements étendus peut s'effectuer sur une image de cohérence affinée de plus basse résolution 515 pour laquelle R = Rmax =5 par exemple. La sixième étape 36 permet avantageusement de limiter la fausse alarme en ne prenant en compte que des changements couvrant une surface significative de l'image de cohérence de plus basse résolution. La détection peut être réalisée par un seuillage de l'image de cohérence de plus basse résolution ye:j . Ainsi sont détectés des pixels dont la cohérence yet'i est inférieure à une valeur seuil fixée. Avantageusement, un seuillage par hystérésis peut être appliqué en utilisant deux valeurs : un seuil peu sensible Sr permettant de limiter la fausse alarme, et un seuil sensible S 'r .

La détection initiale de changements étendus 36 peut s'effectuer selon les étapes suivantes : - détection de tous les points dont la valeur cohérence est inférieure au seuil peu sensible Sr pour former un premier ensemble de pixels détectés pour lesquels le taux de fausses alarmes est faible ; 2 98330 7 22 - détection de tous les points dont la valeur de cohérence est supérieure au seuil sensible S Ir pour former un deuxième ensemble de pixels détectés ; - les pixels considérés comme pertinents sont les pixels du deuxième 5 ensemble situés au voisinage immédiat des pixels du premier ensemble de pixels. La notion de voisinage immédiat entre deux pixels peut être définie par une distance minimale dr entre les deux pixels considérés alors comme voisins. La septième étape 37 du procédé selon l'invention est une étape 10 de propagation 37 de la détection par affinage graduel de la résolution de l'image de cohérence de plus basse résolution R = R max . La septième étape 37 est représentée sur la figure 6 par une succession d'images de cohérence de résolution de plus en plus fine jusqu'à la résolution R = R min . Les images de cohérence affinées, associées aux différentes résolutions 15 511, 512, 513, 514, 515, sont utilisées les unes après les autres, de la plus grossière résolution 515 à la plus fine résolution 511, pour propager la détection de changement réalisée au cours de la sixième étape 66. Ainsi la septième étape de propagation permet de mettre ainsi en évidence des changements de plus en plus fins, accolés aux changements déjà détectés.

20 Par exemple, pour une résolution donnée Ri, caractérisée par une valeur R min Ri < R max , on dispose notamment en entrée : - d'une image de cohérence de résolution courante Ri ; - d'un ensemble de pixels détectés issus des étapes de détection préalablement effectuées sur les résolutions plus grossières.

25 Un algorithme de propagation, appliqué à la résolution courante Ri , utilise au moins deux paramètres : un seuil de détection SR, et une distance de voisinage D Ri . Avantageusement, pour réaliser un seuillage par hystérésis, deux paramètres peuvent être ajoutés : un seuil de détection plus sensible sR, et une distance de voisinage plus proche dR, . A la résolution courante 30 Ri , la propagation de la détection peut s'effectuer de manière itérative, de proche en proche, jusqu'à ce que l'ensemble des pixels détectés n'évolue plus. A chaque itération, les opérations suivantes sont effectuées : - sélection des pixels dont la cohérence yet'i est inférieure au seuil peu sensible SR, . Parmi ces points, seuls sont retenus ceux situés dans 35 le voisinage de l'ensemble de détection existant, la notion de voisinage étant relative à la distance DR, . Les pixels ainsi retenus forment un nouvel ensemble de détection qui devient l'ensemble de détection courant ; - sélection des pixels dont la cohérence 7/?','J est inférieure au seuil sensible sR, . Parmi ces points, seuls sont retenus ceux situés dans le voisinage de l'ensemble de détection existant, la notion de voisinage étant relative à la distance proche dR, . Les pixels ainsi retenus forment un nouvel ensemble de détection qui devient l'ensemble de détection courant. Avantageusement, les valeurs des paramètres SR' SRI , DR, et dR, peuvent être adaptées à chacune des valeurs Ri. En effet, plus la résolution est fine -Io et plus la sensibilité et le taux de fausse alarme augmentent. Il est par conséquent particulièrement avantageux de diminuer les valeurs des paramètres SR, , sR, , DRI et dR, au fur et à mesure que la résolution s'affine. La figure 6 représente les différentes images 600 ainsi que les pixels détectés à chaque étape de l'algorithme de propagation, c'est-à-dire de la 15 résolution la plus grossière à la résolution la plus fine. Les résolutions de plus en plus fines sont mises à profit graduellement pour détecter des changements de plus en plus fins, situés dans un voisinage immédiat des changements déjà détectés. A chaque résolution la détection de proche en proche est réalisée de manière itérative jusqu'à ce que plus 20 aucune détection n'existe dans le voisinage immédiat des détections déjà réalisées. A chaque résolution la détection issue de la détection initiale d'un changement 37 est ainsi propagée pour que l'ensemble d'un changement composé par les traces de pas ou de véhicule sur le terrain soit mis en évidence sur l'image de cohérence finale, celle ayant la résolution la plus 25 fine. Le procédé selon l'invention permet avantageusement de limiter de manière significative la fausse alarme en privilégiant la détection de changements caractéristiques d'une activité humaine, comme la pose d'IED.

30 Avantageusement, le procédé selon l'invention permet également de cantonner les fausses alarmes détectées à certaines zones préalablement identifiables sur une image optique de la zone d'intérêt comme par exemple des zones de terrain boisé.

Claims (13)

1. REVENDICATIONS1. Procédé de détection cohérente de changements, intervenant sur une zone de terrain entre deux acquisitions d'images SAR recalées de la zone de terrain, SAR étant un acronyme pour l'expression anglo-saxonne Synthetic 5 Aperture Radar signifiant radar à synthèse d'ouverture, caractérisé en ce qu'il comporte au moins les étapes suivantes : - calcul d'images de cohérences pour plusieurs résolutions différentes des images SAR, après des opérations de moyennage des informations d'amplitude des deux images SAR, des différences de 10 phase entre les deux images SAR ; - détection initiale de changements sur une image de cohérence de résolution la plus grossière parmi les différentes résolutions des images de cohérences ; - propagation de la détection initiale de changements aux images de 15 cohérence de résolution plus fine que l'image de cohérence de résolution la plus grossière parmi les différentes résolutions des images de cohérence.
2. 2. Procédé selon la revendication 1, caractérisé en ce qu'une image de 20 cohérence d'une résolution R est construite par un calcul d'une valeur de cohérence associée à un pixel central d'une fenêtre d'analyse glissante, ledit pixel central étant appelé pixel « sous-test », ladite fenêtre d'analyse se déplaçant sur les pixels des images SAR en amplitude et en différence de phase, chaque pixel de la fenêtre d'analyse comportant des informations : 25 d'amplitude issue des première et deuxième images SAR, de différence de phase entre la première et la deuxième image SAR, lesdites informations d'amplitude et de différence de phase étant attachées au pixel correspondant au pixel de la fenêtre d'analyse dans les images SAR. 30
3. 3. Procédé selon la revendication 2, caractérisé en ce que les valeurs de cohérence associées à chaque pixel des images SAR sont calculées localement pour le pixel « sous-test » en réalisant un test de cohérence qui attribue :- une cohérence maximale au pixel « sous test » lorsque les pixels de réflectivité significative inclus à l'intérieur de la fenêtre d'analyse présentent une valeur de différence de phase, calculée entre les deux images SAR, constante sur l'ensemble de la fenêtre d'analyse, et que ces mêmes pixels présentent une amplitude identique d'une image à l'autre ; - Une cohérence minimale au pixel « sous test » dans le cas contraire.
4. 4. Procédé selon la revendication 3, caractérisé en ce que le test de 10 cohérence utilise un critère de Novak.
5. 5. Procédé selon l'une quelconque des revendications 1 à 4, caractérisée en ce qu'il comporte une étape d'homogénéisation des tailles des images de cohérence par duplication des pixels d'un facteur R dans les images de 15 cohérence de résolution plus grossière que l'image de cohérence de résolution la plus fine parmi les différentes résolutions.
6. 6. Procédé selon l'une quelconque des revendications 1 à 5, caractérisée en ce qu'il comporte une étape d'affinage de contours de formes représentées 20 sur les images de cohérence de moindre résolution, en attribuant pour chaque image de résolution R' une troisième valeur de cohérence à chaque pixel, ladite troisième valeur de cohérence maximisant les valeurs de cohérence associées au pixel correspondant dans les images de cohérence de résolution plus fine que la résolution R'. 25
7. 7. Procédé selon l'une quelconque des revendications 1 à 6, caractérisé en ce qu'il comporte une étape de détection de zones de faible réflectivité par un seuillage des informations d'amplitude des deux images SAR. 30
8. 8. Procédé selon l'une quelconque des revendications 1 à 7, caractérisé en ce qu'une opération de moyennage d'une image en différences de phases donne une image dont chaque pixel est associé à un argument d'un nombre complexe, le nombre complexe étant issu, pour chaque pixel de l'image résultat, d'un moyennage glissant appliqué sur l'image de différence de 35 phase obtenue en multipliant les valeurs complexes amplitude/phase de lapremière image SAR avec le conjugué des valeurs complexes amplitude/phase de la deuxième image SAR.
9. 9. Procédé selon l'une quelconque des revendications 1 à 8, caractérisé en ce que différentes résolution d'images de cohérence sont obtenues par des dégradations de facteur R de la résolution de l'image de cohérence la plus fine, ladite dégradation résultant d'un moyennage spatial des informations ayant contribué au calcul de l'image de cohérence à la résolution la plus fine.
10. 10. Procédé selon l'une quelconque des revendications 1 à 9, caractérisé en ce que la détection initiale est réalisée par une opération de seuillage des valeurs de cohérence de l'image de cohérence de résolution la plus grossière, ledit seuillage détectant un premier ensemble de pixels associés à une valeur de cohérence inférieure à un seuil donné.
11. 11. Procédé selon la revendication 10, caractérisé en ce que l'opération de seuillage est un seuillage par hystérésis.
12. 12. Procédé selon l'une quelconque des revendications 10 et 11, caractérisé 20 en ce que la propagation de la détection initiale de changement est réalisée par un algorithme de propagation itératif, - prenant en données d'entrée : o une première image de cohérence de résolution plus fine que la résolution la plus grossière ; 25 o un ensemble de pixels déjà détectés, représentant un ensemble de détection dit « courant », l'ensemble de détection « courant » de la première itération étant issu de l'opération de détection initiale menée sur l'image de cohérence de résolution la plus grossière ; 30 - dont les paramètres sont : un premier seuil de détection, une première distance de voisinage ; - détectant des pixels de l'image de cohérence, dont la valeur associée est supérieure au seuil de détection, parmi les pixels détectés, seuls sont retenus des pixels situés au voisinage de 35 l'ensemble de détection « courant », une notion de voisinage étantdéfinie relativement à une distance prédéfinie entre pixels, lesdits pixels retenus formant un nouvel ensemble devenant l'ensemble de détection « courant » de l'itération suivante ; - s'arrêtant lorsque l'ensemble de détection « courant » n'évolue plus entre deux itérations successives, l'algorithme itératif étant alors réinitialisé en utilisant une nouvelle image de cohérence de résolution plus fine que la résolution de la première image, jusqu'à ce que la résolution la plus fine soit atteinte parmi les différentes résolutions.
13. 13. Procédé selon la revendication 12, caractérisé en ce que la détection réalisée par l'algorithme itératif est un seuillage par hystérésis, utilisant un deuxième seuil de détection plus sensible que le premier seuil de détection, une deuxième distance de voisinage étant associée au deuxième seuil de détection.15