Analisi statistica di dati SAR di ampiezza per applicazioni di change detection e classificazione

Il presente lavoro si occupa di condurre un'analisi statistica di dati SAR per la stima di cambiamenti avvenuti sulla scena (change detection) e per la classificazione di immagini SAR multi-temporali. Più in dettaglio, il capitolo 1 introduce alcuni concetti basilari dei sistemi radar ad apertura sintetica per l'esplorazione terrestre ed espone le caratteristiche fondamentali del segnale SAR. Nel capitolo 2 si approfondisce lo studio delle ampiezze di dati SAR, si fornisce un modello utile per descriverne il comportamento e per ricavare alcune statistiche indispensabili per le successive elaborazioni dei dati. Si illustrano, inoltre, delle tecniche di filtraggio atte a ridurre gli effetti del rumore speckle per migliorare la qualità delle immagini SAR. Il capitolo 3 propone un nuovo algoritmo di change detection che permette di identificare e classificare in modo veloce ed automatico cambiamenti nelle serie temporali dei dati SAR. Si descrivono, inoltre, i risultati ottenuti applicando l'algoritmo ad un set di immagini TerraSar-X multi-temporali del sito Milano-Linate. Nel capitolo 4 si forniscono al lettore alcuni elementi di classificazione delle ampiezze di dati SAR. Si mostra l'applicazione di un algoritmo di clustering non supervisionato al sito in esame per distinguere tre diverse tipologie di scattering, rispettivamente PS, DS coerente e DS incoerente. Si conclude l'elaborato spiegando come in futuro le ampiezze potranno essere efficacemente usate per estrarre informazione dai dati SAR ed annunciando alcuni possibili sviluppi del presente lavoro.