Geocoding methods and performances for spaceborne SAR

This thesis centers on geocoding algorithms utilized for geolocating the exact locations of pixels within a Synthetic Aperture Radar (SAR) image. These algorithms rely on the relative positions of pixels in relation to the SAR sensor on the satellite platform to determine their geographic coordinates. The theoretical foundations of these algorithms are expounded through both verbal explanations and mathematical formulas. Two geocoding algorithms are employed in this thesis. To assess the performance of the first geocoding algorithm, an artificial scenario was simulated for SAR imaging. The complexity of the scenario was incrementally augmented to enable a detailed analysis of each individual step. Both algorithms were tested using actual COSMO-SkyMed (CSK) data along with an external Digital Elevation Model (DEM) to evaluate their competence in a real-world context. Additionally, a time-domain average filter was employed to mitigate speckle noise in SAR images. The resulting RCS maps serve as raw data for forthcoming spaceborne SAR missions operating at the same frequency as the reference satellite, which in this thesis is CSK. A brief theoretical background is provided on SAR imaging and spaceborne SAR. Various types of orbits and orbit determination are analyzed in preparation for future satellite simulators that will rely on generated raw data. A thorough examination of Orbital State Vectors and their pivotal role in the precision of geocoding and simulation is presented through graphical representations and performance metrics. The visualization techniques for SAR images are discussed, accompanied by real SAR images and their corresponding histograms at different scales.

Questa tesi si concentra sugli algoritmi di geocodifica utilizzati per determinare le esatte posizioni dei pixel all'interno di un'immagine del Radar ad Apertura Sintetica (SAR). Questi algoritmi si basano sulle posizioni relative dei pixel rispetto al sensore SAR sulla piattaforma satellitare per determinarne le coordinate geografiche. Le fondamenta teoriche di questi algoritmi sono espresse sia attraverso spiegazioni verbali che formule matematiche. Sono impiegate due algoritmi di geocodifica in questa tesi. Per valutare le prestazioni del primo algoritmo di geocodifica, è stata simulata una situazione artificiale per l'imaging SAR. La complessità della situazione è stata progressivamente aumentata per consentire un'analisi dettagliata di ogni passaggio individuale. Entrambi gli algoritmi sono stati testati utilizzando dati COSMO-SkyMed (CSK) reali insieme a un Modello di Elevazione Digitale (DEM) esterno per valutarne la competenza in un contesto del mondo reale. Inoltre, è stato utilizzato un filtro medio nel dominio del tempo per mitigare il rumore a chiazza nelle immagini SAR. Le mappe RCS risultanti fungono da dati grezzi per future missioni SAR a bordo di satelliti, operanti alla stessa frequenza del satellite di riferimento, che in questa tesi è il CSK. Viene fornito un breve background teorico sull'imaging SAR e il SAR a bordo di satelliti. Vengono analizzati vari tipi di orbite e determinazione dell'orbita in preparazione per futuri simulatori satellitari che si baseranno su dati grezzi generati. Viene presentata un'esame approfondito dei Vettori di Stato Orbitali e del loro ruolo cruciale nella precisione della geocodifica e della simulazione attraverso rappresentazioni grafiche e metriche delle prestazioni. Vengono discusse le tecniche di visualizzazione per le immagini SAR, corredate da immagini SAR reali e dai relativi istogrammi a diverse scale.