Quality evaluation of DInSAR results from the phase statistical analysis

The Earth is continuously monitored by sensors capable of providing diversified information about several phenomena. In particular Synthetic Aperture Radar (SAR) is able to observe the Earth in all-day and all-weather conditions. Differential SAR Interferometry (DInSAR) regards a set of techniques able to measure displacement of the terrain. In the last decades these techniques have become very powerful geodetic tools for land deformation monitoring and have gained a prominent role in several fields, ranging from geophysical to engineering, from commercial to civil protection purposes. Measurements of direction and magnitude of landslides phenomena, monitoring of subsidence movements due to natural events or human activity are some examples of DInSAR applications. These techniques allow not only the analysis of a single deformation episode but also to estimate, with millimetric precision, the temporal evolution of large-scale deformations phenomena occurring on the Earth surface. This research covers transversally several aspects within the DInSAR applications and particularly is focused on analyzing step by step the DInSAR algorithm of the Coherent Pixel Technic (CPT) developed by the Universitat Politècnica de Catalunya (UPC) highlighting the conditions for a correct estimation of the solution. The achieved precision can be really high but anyway it is important to understand all the limitations that can change from one data-set to another. Particular attention has been paid on analyzing the different deteriorating factors that can affect the estimation, such as the quality of the data, the atmospheric artifacts or the spatial and temporal sampling of the phenomenon. In this regard, a theoretical study on the propagation of the interferometric phase noise has been carried out and validated through simulations. For reducing the impact of the interferometric phase noise normally only pixels with a certain quality can be processed. These pixels can be selected through different methods described in detail in the literature. On the one hand, each selection technique is able to detect a specific kind of target at a determined resolution. On the other hand, there is an obvious compromise between the quality and the pixels¿ density over the scene. Indeed, working with high densities could increase the reliability and the accuracy of the final result as long as poor quality pixels are not included in the processing. In this regard, in this Thesis a combination of the different kinds of targets has been studied with the objective of a joint processing at different resolutions. Finally the constant growth of the spaceborne, airborne and ground-based SAR sensors in terms of technology and number of available devices could be the beginning for exploiting at the same time different data-set in a joint processing. The integration of data coming from different sensors with different orbits, different resolution, different carrier frequencies and incidence angles can help in covering in a better way a complex displacement scenario and can provide more complete information.La Tierra está continuamente monitorizada por una gran variedad de sensores e instrumentos capaces de extraer información muy diversa de distintos fenómenos geofísicos. En este contexto, los Radares de Apertura Sintética (SAR) orbitales, terrestres o aerotransportados, están protagonizando un interés creciente, ya que permiten monitorizar escenarios de naturaleza muy diversa con independencia de las condiciones meteorológicas, operando tanto de día como de noche. Entre las diferentes aplicaciones que permiten explotar imágenes SAR, la Interferometría Diferencial SAR (DInSAR) ha adquirido una gran relevancia, permitiendo la monitorización de desplazamientos complejos de forma remota y con una elevada precisión. De hecho, en las últimas décadas, esta técnica se ha convertido en una herramienta geodésica de gran utilidad para el control del desplazamiento de superficies, adquiriendo un papel muy destacado en una gran variedad de áreas de investigación y comerciales: mediciones de dirección y magnitud en deslizamientos, control de fenómenos de subsidencia debido a eventos naturales o actividades humanas, etc. Las técnicas DInSAR no sólo permiten medir un episodio de deformación aislado sino también estimar, con precisiones milimétricas, la evolución temporal de desplazamientos de gran escala. En la presente Tesis doctoral se investigan de forma transversal varios aspectos en el marco de aplicaciones DInSAR y, en particular y de una forma más exhaustiva, el algoritmo Coherent Pixel Technique (CPT) desarrollado por la Universidad Politécnica de Cataluña (UPC), remarcando las condiciones de contorno necesarias para la correcta estimación de las soluciones. A pesar de que la precisión en los resultados obtenidos puede ser elevada, es de extremada importancia analizar en profundidad las limitaciones existentes para los distintos escenarios posibles. En este contexto, se ha prestado una especial atención al análisis de los diferentes factores de error que pueden afectar a la estimación, tales como la calidad de los datos, los artefactos atmosféricos o el muestreo espacial y temporal del fenómeno bajo observación. Con este propósito, se ha desarrollado un estudio teórico detallado relacionado con la propagación del ruido de fase interferométrica a lo largo de la cadena de procesado DInSAR, que a su vez ha sido validado mediante datos simulados. Con el objetivo de reducir el impacto del ruido de fase interferométrica, únicamente aquellos píxeles del escenario que cumplen con unos ciertos parámetros de calidad de fase deben ser incluidos en el procesado. Estos píxeles pueden ser seleccionados previamente a través de diferentes metodologías que se describen en detalle en la literatura. Por un lado, ha de tenerse en cuenta que cada una de estas técnicas es adecuada para un determinado tipo de blanco y resolución. Por otro lado, ha de remarcarse que existe un compromiso claro entre calidad y densidad. Efectivamente, trabajar con densidades elevadas favorece la fiabilidad del procesado y la utilidad de los resultados finales, siempre y cuando no sea a expensas de incluir píxeles de mala calidad. Con este propósito, en este trabajo de Tesis doctoral se propone la combinación de los distintos tipos de blanco a distintas resoluciones, obtenidos con los distintos métodos de selección disponibles, para la realización de un procesado conjunto. Finalmente, el crecimiento de sensores SAR aerotransportados y terrestres, en términos de tecnología y número de dispositivos disponibles, podría ser el comienzo para la explotación conjunta de datos desde múltiples plataformas. En este contexto, se muestra como la integración de los datos procedentes de diferentes sensores con distintas órbitas, resolución, frecuencia y ángulo de incidencia favorecen la obtención de mayores coberturas y mejoran el proceso de estimación de desplazamiento, dando lugar a una información más completa y detallada