Comprendre l'indice de dispersion d'amplitude (ADI) dans le processus d'estimation des erreurs InSAR et KorRai

Lorsque vous évaluez une analyse InSAR de la stabilité de la pente ou de l'affaissement du sol, comment déterminez-vous si l'analyse est fiable ?

Une mesure à examiner est l'indice de dispersion d'amplitude (DJA).

Dans cet article, nous expliquons l'indice de dispersion d'amplitude (ADI) et donnons un aperçu détaillé de la façon dont nous examinons l'estimation des erreurs ici à KorRai.

Cet article est la partie 4 de notre série de guides InSAR à l'intention des ingénieurs géotechniques, des analystes des risques, des ingénieurs de la sécurité et des intervenants impliqués dans des projets où la gestion des risques d'affaissement du sol est un facteur critique.

Vous pouvez trouver tous les articles de la série ici :

• Les bases de InSAR
• Traitement InSAR
• Étalonnage InSAR à l'aide du GNSS

Qu'est-ce que l'indice de dispersion d'amplitude (DJA) ?

Pour comprendre l'ADI, vous devez d'abord comprendre deux concepts clés qui sous-tendent son utilisation : les diffuseurs persistants (PS) et UrbanSAR.

Que sont les diffuseurs persistants ?

Les diffuseurs persistants sont des éléments réfléchissants stables à la surface de la Terre qui renvoient une rétrodiffusion radar constante sur de longues périodes. Les exemples courants comprennent les toits de bâtiments, les roches exposées ou d'autres structures artificielles. Il s'agit de l'épine dorsale de l'interférométrie à diffusion persistante (PSI) parce que leur consistance les rend idéales pour détecter les mouvements subtils au sol avec une grande précision.

Qu'est-ce que UrbanSAR ?

Urban SAR est la technique inSAR exclusive de KorRai - une version avancée et évolutive dans le cloud de Interférométrie à diffusion persistante (PSI), conçu spécifiquement pour surveiller la déformation du sol en milieu urbain.

Les techniques PSI traditionnelles utilisent des images radar satellitaires pour détecter les mouvements minuscules et lents du sol, tels que le naufrage de terrains ou le déplacement de bâtiments, en analysant les réflexions des objets stables au fil du temps. UrbanSAR s'appuie sur cela en introduisant une architecture modulaire et native du nuage, la rendant plus rapide, plus flexible et hautement évolutive pour les grandes villes ou les réseaux d'infrastructure.

Avec UrbanSAR, les utilisateurs peuvent :

• Traiter efficacement de grandes quantités de données radar satellitaires dans le nuage
• Branchez facilement de nouvelles sources de données (SAOCOM, TerraSar-X, RCM, etc.) grâce à sa conception modulaire
• Surveiller les infrastructures et les terrains urbains avec une précision millimétrique

Explication de l'indice de dispersion d'amplitude (DAI)

L'indice de dispersion d'amplitude (ADI) utilisé dans la technique InSAR d'UrbanSAR est une mesure utilisée pour évaluer la qualité et la fiabilité des points de diffusion persistants (PS). Les points PS sont des cibles radar stables à la surface de la Terre, comme des bâtiments ou des roches, qui présentent une rétrodiffusion radar constante au fil du temps.

L'ADI mesure la variabilité de l'amplitude des signaux radar renvoyés par ces points PS sur l'ensemble de la série chronologique SAR. Une DJA faible suggère des cibles radar stables et fiables, ce qui les rend idéales pour la surveillance précise de la déformation à l'aide de techniques d'interférométrie à diffusion persistante (PSI). À l'inverse, une DJA élevée indique une variabilité importante de l'amplitude, souvent attribuable aux changements de surface, aux effets atmosphériques ou au bruit.

Pourquoi la DJA est-elle importante ?

Identification des points de surveillance fiables

Ce ne sont pas toutes les surfaces qui reflètent les signaux radar de manière uniforme. L'ADI filtre les diffuseurs non fiables, comme la végétation ou les plans d'eau, et aide à sélectionner des points avec des réflexions fortes et cohérentes.

Amélioration de la précision de la déformation

Les points radar avec une DJA élevée produisent plus de bruit que le signal. En fixant des seuils fondés sur la DJA, notre analyse améliore rapport signal sur bruit des cartes de déformation finales.

Validation avec des capteurs au sol

Nous étalonnons les données satellitaires avec capteurs GNSS publics et sur site. La sélection de points à faible ADI assure une meilleure corrélation entre le mouvement dérivé de l'InSAR et la vérité réelle au sol.

Détermination du seuil IJA idéal dans le traitement des SAR urbains

Il est crucial de choisir le bon seuil de DJA ; dépendant du contexte:

• Seuils plus bas (p. ex. 0,4) donnent moins de points PS mais plus stables
• Seuils plus élevés (p. ex. 0,8) inclure plus de points, mais augmenter le bruit

Dans le traitement UrbanSAR, ce seuil est sélectionné empiriquement, sur la base de la validation à l'aide de données de vérité au sol. La bonne valeur dépend du type de radar, de la complexité du terrain et des objectifs du projet.

Processus d'estimation des erreurs UrbanSAR

Avant de se plonger dans l'impact des seuils ADI sur les mesures de déplacement, il est utile de comprendre les deux principaux modes (complémentaires) de traitement UrbanSAR utilisés pour estimer les erreurs :

KorRai utilise deux approches complémentaires pour quantifier l'erreur dans les produits de déplacement :

1. Une seule exécution ADI
2. Multi-ADI Run

Exécution ADI unique (flux de travail UrbanSAR standard)

Ce qui se passe

• UrbanSAR est géré avec un seuil fixe de la DJA (p. ex. 0,4 ou 0,5).
• Les points PS sont filtrés à l'aide de cette valeur ADI.
• Des cellules de grille de 250 mètres sont créées, chacune contenant un sous-ensemble de points PS.

Extrants par cellule de grille

• Déplacement moyen : Moyenne des déplacements des points PS.
• Écart type (barre d'erreur) : Reflète variabilité intra-cellulaire parmi les points PS — il s'agit de la principale estimation de l'incertitude pour cette période.

Un seul essai ADI est utile pour comprendre la cohérence interne dans une seule série déterministe.

Exécution multiple ADI (analyse de sensibilité pour la quantification des erreurs)

Ce qui se passe

• UrbanSAR est géré plusieurs fois sur la même IOI en utilisant différents seuils de DJA (généralement 0,4 à 0,8 en 0,1 étape).
• Chaque exécution produit des données de déplacement provenant d'un ensemble différent de points PS.
• Tous les points PS de ces séries sont regroupés dans les mêmes cellules du quadrillage de 250 mètres.

Extrants par cellule de grille

• Déplacement moyen : Moyenne de tous les points PS de toutes les courses dans une cellule donnée.
• Écart type (barre d'erreur) : Mesures variabilité à travers les différentes durées—c.-à-d. la sensibilité de la valeur de déplacement à la sélection du seuil ADI.

Multi ADI Run est utile pour quantifier la robustesse des mesures de déplacement à différents niveaux de filtrage.

Interprétation des résultats

Les chiffres produits dans ce flux de travail mettent en évidence trois points clés :

Carte de la grille

Visualise le mouvement et la vitesse moyens dans l'ensemble de la zone d'étude.

Zones d'erreur

Met en évidence les zones à forte variabilité qui pourraient nécessiter une vérification au sol ou une inspection plus approfondie.

Tracés des séries chronologiques

Pour chaque cellule de la grille, indique la déformation moyenne au fil du temps avec des barres d'erreur (écart-type). Des barres d'erreur plus grandes signalent des données moins fiables.

Réflexions finales

En offrant à la fois une estimation des erreurs intragroulée et intersérie, nous garantissons un degré élevé de transparence et de confiance à l'égard de nos produits UrbanSAR. Que vous soyez un ingénieur géotechnique, un assureur d'assurance ou un gestionnaire d'infrastructure, il est essentiel de comprendre la fiabilité des données sur les mouvements au sol — et nous rendons cela possible.

Nous espérons que cela vous permettra de prendre des décisions plus confiantes et fondées sur les données pour choisir le bon fournisseur InSAR, lire les données et faire des interprétations.

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