Retrieval of DTM topography below vegetation with spaceborne P-Band SAR tomography

In 2024, the Biomass mission will launch the first P-band radar in space to orbit the Earth. The SAR platform is mainly devoted to above-ground biomass determination but the data collected can also be used to create digital terrain models (DTM) to aid in sub-surface geological imaging, flooding simulations, glacier and ice-sheet velocity. This is possible thanks to the selected operational frequency, chosen to optimize the interaction with large vegetation elements where biomass is concentrated, is also capable of penetrating dense forest canopies and interacting with the terrain. This thesis presents an algorithm to estimate the terrain height from the tomography, the algorithm is applied to real data acquired during the TropiSAR campaign. Validation of the results is possible by comparison with a reference DTM obtained from LiDAR measurements made in the same campaign. Afterwards, the real data is manipulated to replicate the characteristics of the Biomass platform acquisition while preserving the target features. Finally, the algorithm is tested on this data as well and its performances are evaluated. This latter passage shows that the use of super-resolution methods to generate the tomography has a considerable impact on increasing the terrain height accuracy.

Nel 2024 la missione Biomass lancerà il primo radar operante in banda P nello spazio e orbiterà attorno alla Terra. La piattaforma SAR è principalmente dedicata a quantificare la biomassa al di sopra del terreno, ma i dati raccolti possono anche essere usati per creare modelli digitali del terreno (DTM), in uso nell'imaging geologico sottosuperficiale, nella valutazione di alluvioni e nella determinazione delle velocità alle quali ghiacciai e calotte di ghiaccio si spostano. Questo è reso possibile grazie alla frequenza utilizzata, scelta per ottimizzare l'interazione con grandi elementi lignei (tronchi e rami) dove risiede la maggior parte della biomassa soprasuolo. La frequenza impiegata è anche in grado di penetrare la densa copertura vegetativa delle foreste per interagire con il terreno sottostante. In questa tesi viene proposto un algoritmo, sviluppato per stimare l'altezza del terreno dalla tomografia. L'algoritmo è applicato a dati reali, acquisiti durante la campagna preparatoria TropiSAR. La validazione dei risultati è ottenuta tramite il confronto con un DTM di riferimento, realizzato attraverso l'uso di un LiDAR nel corso della stessa campagna. Successivamente il dato reale è manipolato per replicare le caratteristiche che l'acquisizione dalla piattaforma Biomass mantenendo le proprietà della scena osservata. Su questi dati è infine testato l'algoritmo e le sue prestazioni sono valutate. Quest'ultimo passaggio mostra come, l'utilizzo di tecniche di super-risoluzione per eseguire la tomografia, abbia un considerevole impatto nel migliorare l'accuratezza con cui viene determinata l'altezza del terreno.