Filtrado y desenrollado de fase en interferometría SAR mediante técnicas en espacio de estados

Resumen

El desenrollado de fase constituye una de las etapas fundamentales en todas las aplicaciones de la interferometría SAR. Durante los últimos años se han publicado muchas y diversas técnicas para tratar de resolver el problema del desenrollado de fase. El libro de Ghiglia y Pritt constituye una excelente referencia. Existen dos tipos generales de métodos convencionales de desenrollado de fase (PU, del inglés Phase Unwrapping). Los algoritmos del primer grupo, generalmente llamados path following o de crecimiento por regiones, aíslan y/o enmascaran las zonas problemáticas que contienen residuos y desenrollan el interferograma evitando dichas zonas. Las técnicas del segundo grupo proporcionan una solución global que minimiza una función de coste asociada a todo el interferograma. Algunas de estas técnicas, y otras alternativas que no corresponden estrictamente a estos grupos, hacen uso de una etapa de prefiltrado antes de desenrollar la fase. Las consecuencias negativas de estas estrategias son las siguientes: la información de fase en píxeles con ruido no se recupera con técnicas path following; los píxeles que contienen ruido distorsionan la solución cuando se emplean técnicas globales, por lo tanto, afectando a zonas libres de ruido; y parte de la información contenida en píxeles ruidosos se pierde cuando se introduce una etapa de prefiltrado. Recientemente se han propuesto diversos enfoques alternativos para resolver el PU- Por ejemplo, las técnicas multi-canal, que requieren múltiples adquisiciones (no sólo dos imágenes) para poder ser aplicadas. La combinación de interferogramas generados con imágenes adquiridas en distintas bandas de frecuencia, la utilización de distintos parámetros de medida para crear y usar pseudos-interferogramas, la integración de múltiple información mediante filtros de Kalman y la utilización de distintas líneas de base son algunos ejemplos. En el marco bayesiano también se han presentado distintas alternativas en los últimos años. Sin embargo, no se aborda la naturaleza del ruido presente en un interferograma real (de tipo Wishart, no gaussiano) ni se han mostrado resultados con datos reales. Desde el punto de vista de la información incluida en un interferograma, un objetivo fundamental es recuperar tanta información como sea posible a partir del interferograma SAR, incluyendo los píxeles ruidosos. Por lo tanto, un método ideal debería tratar de desenrollar y filtrar simultáneamente cada píxel. Existe un algoritmo que comparte este mismo objetivo, publicado hace algunos años y revisado recientemente. Este algoritmo combina un filtro extendido de Kalman (EKF) con un estimador de fase local para lograr de manera simultánea reducción de ruido y desenrollado de fase. Esta solución está fundamentada en las siguientes dos principios. Primero, los modelos de evolución y medida están disponibles y corresponden a funciones lineales. Segundo, el ruido presente en ambos modelos es gaussiano. Cuando el primer principio no se cumple, el filtro extendido de Kalman (EKF) puede ser utilizado como una buena solución, aproximando las no linealidades por linealizaciones locales. Cuando la condición de ruido gaussiano no se mantiene, como es caso del ruido presente en un interferograma real, éste método no puede garantizar el correcto desenrollado de fase y resulta necesaria la búsqueda de otras técnicas. Otros filtros también basados en espacio de estados, tales como el filtro de rejilla o de partículas, no están sujetos a este tipo de restricciones. Puesto que el ruido presente en interferogramas reales es de naturaleza Wishart, dichas técnicas basadas en espacio de estados permitirán abordar el problema del desenrollado de fase y filtrado simultáneo de manera más fiable. Asimismo, de la sinergia obtenida de la combinación de técnicas de espacio de estados, estimadores locales de fase y métodos de búsqueda del mejor camino, importados del área de la inteligencia artificial, se pretende obtener algoritmos de desenrollado de fase más robustos que permitan abordar diversas situaciones en las que otros métodos tradicionales fallan.