23-100 Drone-based Sar Capabilities: Study Cases

il y a 2 semaines

SalondeProvence, France CNES - Centre National d'Etudes Spatiales Temps plein

Doctorat, 36 mois
- Temps plein
- Moins de 2 ans d’expérience
- Master, DESS, DEA, Bac+5
- Forests

**Mission**:
Although promising, low-frequency SAR remains an emerging technology onboard low cost drones, given antenna size, power consumption and flying performances required for SAR imaging and repeat-pass interferometric and tomographic measurements. Since the end of 2019, the TSRE unit of DEMR (ONERA) has been developing a program of miniaturized sensors intended for radar acquisition from a light drone (SAR-Light program). After previous developments in X-band and then C-band, the addition of a low-frequency component is underway (600MHz-1200MHz) and will allow investigations in these low frequency ranges. Together with this technological advances, ONERA and CESBIO/ISAE teams have a strong expertise in radar data processing and analysis, and have been part on key airborne (TropiSAR, AfriSAR) or tower-based (TropiScat 1&2, AfriScat) experiments conducted in the preparation phases of BIOMASS.

Based on this working environment, the PhD student will participate to the design of new experiments, together with the development of ad-hoc processing methods, data analysis and reporting related to the above-mentioned topics and especially the capabilities of drone based SAR to characterize forest structure and the underlying surface.

More specifically, the PhD work shall focus on the following parallel tasks:
Design of new experiments:

- and drone-based systems, and on the second hand to spatialize some of the results which have been of highest importance for the BIOMASS mission, in spite of their intrinsic limitations to a specific area. Following the control phase focused on the closest configuration to TropiScat-2, various headings and flying heights will be achieved over the same forest area. This flight campaign in French Guiana will be also extended to other test sites, taking benefit from our collaboration with the local INRAE teams and their expertise on many forest plots (based on in situ data over 85 ha on regular basis, in addition to airborne, drone based and terrestrial LiDAR measurements, including the BIOMASS super site concepts).

Processing methods development:
Based on our team expertise, the PhD will take control on existing methods and codes, aiming at generating synthetic aperture 2D and 3D imaging, considering a relevant resolution in order to characterize forest structure and the underlying terrain topography. Given the specificities of drone-based system and flying performances, the expected new processing developments and code optimization will mainly target the minimization of decorrelation sources (related to system, geometrical and temporal effects), and the ability to separate them.

Data analysis:
Considering the measurements specificities from the drone-based SAR, the analysis work will primarily focus on isolating system and physical effects, from which the cross-comparison with the TropiScat-2 results will be highly relevant. Further steps will then target the spatialization of these results, considering the ability of the drone measurements to estimate the so-called ground to volume ratio (related to the proportion of backscattered energy from the ground, the vegetation structure and their mutual interaction), and to see their impacts on the temporal insights brought by the tower-based experiment. These advances related to the characterization of forest structure and terrain topography will also come with the ability to detect anomalies, paving the way to innovative FOPEN methods to monitor illegal of military activities under dense vegetation cover.

Reporting: Participation to various scientific meetings and papers writing.

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**Profil**:
M2 / Engineering student with signal processing skills and/or an experimental profile.

**Infos pratiques**:
ONERA CSP

**Mot du recruteur**:

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