24-246 Radar Super-resolution By Deep Learning:

il y a 2 semaines

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

Doctorat, 36 mois
- Temps plein
- Aucune expérience exigée
- Maitrise, IEP, IUP, Bac+4
- Digital technologies for remote sensing

**Mission**:
This doctoral project is part of the Onera "MUSIC" research chair, led by Elise Colin, which focuses on developing innovative image processing and AI techniques for unconventional data.

Establishing connections between different spatial scales, whether in terms of signals or physical phenomena, is a major challenge in the field of digitizing our environment, often addressed under the digital twin concept.

Radar imaging, widely used for Earth observation, is a particular modality with spatial resolutions inherently constrained by the physical characteristics of the sensors, including frequency band and variation in viewing angles of the scene.

The core of this thesis lies in the exploration of the transition from low-resolution spatial scales to finer spatial scales within the field of radar remote sensing. The methods that facilitate this transition are commonly referred to as super-resolution algorithms.

Within this category of algorithms, some employ deep learning techniques to a priori reconstruct objects at finer spatial resolutions.

The recent media hype around generative algorithms, such as Stable Diffusion or DALL-E2, highlights the importance of having prior knowledge of the data space in which we aim to operate. This prior knowledge enables the generation of realistic images from limited data, for instance, by using only a descriptive text for the mentioned models. However, it is essential to note that these approaches are intrinsically limited to interpolating within the space defined by the training data. When attempting to venture outside of this space, results can be less satisfactory or even disappointing.

On the other hand, multi-image reconstruction methods based on the inversion of physical models have the advantage of not relying on a pre-existing training dataset, but they generally offer less impressive performance compared to their machine-learning counterparts.

Remote sensing provides an ideal framework to explore the connection between these different resolutions because each satellite sensor typically offers a fixed observation resolution. In this context, the transition between resolutions essentially corresponds to the transition between different sensors.

Moreover, access to a time series of images and images acquired in polarimetric mode offers the opportunity to explore multiple scenarios in multi-image remote sensing. This will enable us to compare approaches based on a priori assumptions about the description of the target image (e.g., reconstructing a building assuming it consists of flat surfaces with specific orientations) with approaches that rely solely on the measured physical data and their processing to enhance resolution. In the former case, we will focus on methods operating in the "data representation domain," while in the latter case, we will investigate methods working on "diversification and fusion of physical measurements."

This thesis project will focus on comparing these two types of approaches using data from radar, satellite, or airborne images and will consider scenarios involving images from different sensors, potentially polarimetric and multi-temporal.

Onera's SETHI airborne radar data, or TerraSAR-X satellite time-eries already available at Onera through research licenses with DLR, can be used in conjunction with Sentinel-1 open-source data.

[1] Pia Addabbo, Mario Luca Bernardi, Filippo Biondi, Marta Cimitile, Carmine Clemente, Nicomino Fiscante, Gaetano Giunta, Danilo Orlando, and Linjie Yan. Super-resolution of synthetic aperture radar complex data by deep-learning. IEEE Access, 11:23647-23658, 2023.

[2] Liupeng Lin, Jie Li, Qiangqiang Yuan, and Huanfeng Shen. Polarimetric SAR image super-resolution via deep convolutional neural network. In IGARSS 2019-2019 IEEE International Geoscience and Remote Sensing Symposium, pages 3205-3208. IEEE, 2019.

[3] Zhenyu Luo, Junpeng Yu, and Zhenhua Liu. The super-resolution reconstruction of SAR image based on the improved FSRCNN. The Journal of Engineering, 2019(19):5975-5978, 2019.

[4] Yangkai Wei, Yinchuan Li, Zegang Ding, Yan Wang, Tao Zeng, and Teng Long. SAR parametric super-resolution image reconstruction methods based on ADMM and deep neural network. IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, 59(12):10197-10212, 2021

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**Profil**:
Master 2 of sciences : Data Science, Computer vision, or Remote Sensing

**Laboratoire**:
ONERA

**MESSAGE from Phd Team**:

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