Unpredicted motion errors in SAR imagery: diagnostics and correction

Synthetic Aperture Radar (SAR) is a remote sensing technology that uses radar signals to create detailed images of the Earth’s surface, regardless of weather or lighting conditions. By combining radar echoes collected over time as the sensor moves, SAR can produce very high-resolution images useful for environmental monitoring, mapping, and surveillance. However, the quality of these images strongly depends on the accuracy of the sensor’s motion knowledge, as even small errors on the wavelength scale can cause significant blurring and distortions. This thesis discusses methods to improve SAR image sharpness, known as autofocus. These approaches help correct for motion errors and other uncertainties when precise positioning data is not available or insufficient. This work also explores ways to diagnose and correct motion error artifacts in images that have already been focused, employing techniques from the developed methods. After validating these methods with simulated data, they are applied to real-world scenarios, concluding with an assessment of the BIOMASS reflector stability.

Il radar ad apertura sintetica (SAR) è una tecnologia di remote sensing che utilizza segnali radar per creare immagini dettagliate della superficie terrestre, indipendentemente dalle condizioni meteorologiche o di illuminazione. Combinando i ritorni radar raccolti durante il movimento del sensore, il SAR può produrre immagini ad altissima risoluzione, utili per il monitoraggio ambientale, la mappatura e la sorveglianza. Tuttavia, la qualità di queste immagini dipende fortemente dalla precisione con cui è nota la posizione del sensore, poiché anche piccoli errori paragonabili lunghezza d’onda possono causare sfocature e distorsioni significative. Questa tesi discute metodi per migliorare la nitidezza delle immagini SAR, noti come tecniche di autofocus. Questi approcci aiutano a correggere errori di movimento e altre incertezze quando i dati di posizionamento precisi non sono disponibili o sono insufficienti. Inoltre vengono esplorate modalità per diagnosticare e correggere gli artefatti dovuti a errori di movimento in immagini già messe a fuoco, impiegando tecniche derivate dai metodi sviluppati. Dopo aver validato tali metodi con dati simulati, essi vengono applicati a scenari reali, concludendo con una valutazione della stabilità del riflettore BIOMASS.