Spaceborne l-band bistatic correlation tomography for remote sensing of forested areas: theoretical analysis and experimental demonstration

Correlation tomography is a radar technique used to retrieve the vertical structure of a target using a collection of radar images acquired from different positions. In this thesis, the application of correlation tomography to simultaneous bistatic acquisitions is analyzed. This application is of particular interest because simultaneous acquisitions of image pairs eliminates temporal decorrelation effects. The absence of temporal decorrelation proves to be particularly interesting for the retrieval of biophysical parameters for natural targets such as above ground biomass distribution in forests, usually subjected to temporal variations. An analytical model of the statistical performances of correlation tomography from bistatic acquisitions is derived and applied to biomass estimation, obtaining the estimation error and validating the model trough a forest radar response simulation. The model is then used to perform a preliminary design of a satellite-based SAR mission. Correlation tomography is then applied to L-band TomoSense data to retrieve the tomogram of a real forest and proving that correlation tomography from bistatic acquisitions is capable of correctly retrieving the vertical structure of natural targets, without temporal decorrelation effects. The analytical model derived in this thesis is a useful tool for mission design and performance estimation and can be applied to different kinds of natural targets, for this versatility, it can be used for future bistatic SAR missions design.

La tomografia a correlazione è una tecnica radar usata per ricavare la struttura verticale di un obiettivo utilizzando un insieme di immagini radar acquisite da diversi punti di vista. In questa tesi viene analizzata l'applicazione della tomografia a correlazione a acquisizioni bistatiche, di particolare interesse perchè essendo ogni coppia di immagini immagini acquisita nello stesso istante, non sono presenti effetti di decorrelazione temporale. L'assenza di decorrelazione temporale è di particolare interesse per l'osservasione di bersagli naturali, particolarmente soggetti a variazioni temporali, come la distribuzione di biomassa non interrata nelle foreste. Nella tesi viene derivato un modello analitico delle performance statistiche della tomografia a correlazione da acquisizioni bistatiche. Il modello viene successivamente applicato per ottenere l'errore nella stima della biomassa e viene validato mediante la simulazione di una risposta radar di una foresta. Il modello viene infine utilizzato per fare un design preliminare di una missione satellitare per mappare la distribuzione della biomassa nelle foreste. La tomografia a correlazione viene quindi applicata ai dati in banda L misurati dalla misisone ESA TomoSense per ottenere il tomogramma di una vera foresta, viene dunque dimostrato che la tomografia a correlazione da acquisizioni bistatiche è in grado di ricostruire la struttura verticale di obiettivi naturali, senza gli effetti della decorrelazione temporale. Il modello analitico derivato in questa tesi è uno strumento utile per la stima delle performance e il design delle missioni, è inoltre versatile perchè può essere applicato anche a diversi tipi di obiettivi naturali, rendendolo un potenziale candidato per il design di possibili future missioni radar bistatiche.