New approaches to urban area change detection using multitemporal RADARSAT-2 polarimetric synthetic aperture radar (SAR) data

Abstract

With the current pace of regional and global urbanization, change detection and monitoring of urban areas using multitemporal synthetic aperture radar (SAR) datasets is becoming an important research topic for SAR Earth observation. Many SAR change detection methods have been proposed, but the change detection methods based on full polarimetric SAR and polarimetric SAR interferometry have not been extensively studied. In addition, due to the complexity of urban environments, most of the change detection methods were focused on natural targets. In this study, three urban area change detection methods are proposed using multitemporal RADARSAT-2 polarimetric SAR datasets; the Stationary Index Method (SIM) of urban area change detection using polarimetric SAR interferometry, the Coherence Index Method (CIM) of urban area change detection using polarimetric SAR interferometry, and the Two Scattering Components Method (TSCM) of manmade target change detection using polarimetric SAR. Three methods were applied to detect changes in an urban area after the 2008 Wenchuan earthquake. Through filed observation and high-resolution optical datasets, the true positives ratio (the ratio between the number of correctly detected “changed” pixels and the number of “changed” pixels) of manmade targets of the SIM, CIM, and TSCM were 81.34%, 89.00%, and 78.75%, respectively. The true negatives ratio (the ratio between the number of correctly detected “unchanged” pixels and the number of “unchanged” pixels) of manmade targets of the SIM, CIM, and TSCM were 87.17%, 71.42%, and 74.89%, respectively. The true positives ratio of the crops field for the SIM and CIM were 75.87% and 97.02%, respectively. The results indicated that these three methods can be effectively used to detect urban area change and manmade target change, demonstrating that RADARSAT-2 multitemporal datasets have great potential for urban area change detection.

En raison du rythme actuel de l'extension de l'urbanisation au niveau régional et à l'échelle du globe, la détection et le suivi des changements dans les zones urbaines à l'aide d'ensembles de données multidates RSO est devenu un sujet de recherche incontournable dans le domaine des données RSO d'observation de la Terre. Plusieurs méthodes de détection des changements basées sur les données RSO ont été proposées, mais les méthodes de détection des changements basées sur les données RSO entièrement polarimétriques et les données d'interférométrie polarimétrique RSO n'ont pas encore été étudiées de façon approfondie. De plus, dû à la complexité des milieux urbains, la plupart des méthodes de détection des changements étaient orientées en fonction de cibles naturelles. Dans cette étude, on propose trois méthodes de détection des changements en milieu urbain basées sur l'utilisation des ensembles de données polarimétriques RSO multidates de RADARSAT-2 : la méthode SIM (Stationary Index Method) de détection des changements en milieu urbain basée sur l'interférométrie polarimétrique RSO, la méthode CIM (Coherence Index Method) de détection des changements en milieu urbain basée sur l'interférométrie polarimétrique RSO et la méthode TSCM (Two Scattering Components Method) de détection des changements de cibles artificielles basée sur des données polarimétriques RSO. Ces trois méthodes sont appliquées à la détection des changements survenus dans une zone urbaine suite au séisme de Wenchuan en 2008. Utilisant des observations de terrain et des ensembles de données optiques à haute résolution, le taux de vrais positifs (TVP-le rapport entre le nombre de pixels “changés” correctement détectés et le nombre de pixels “changés”) obtenu pour les cibles artificielles au moyen de la méthode de l'indice stationnaire, de la méthode de l'indice de cohérence ainsi que de la méthode des deux composantes de diffusion était respectivement de 81,34%, 89,00% et 78,75%. Le taux de vrais négatifs (TVN-le rapport entre le nombre de pixels “inchangés” correctement détectés et le nombre de pixels “inchangés”) obtenu pour les cibles artificielles au moyen de la méthode de l'indice stationnaire, de la méthode de l'indice de cohérence ainsi que de la méthode des deux composantes de diffusion était respectivement de 87,17%, 71,42% et 74,89%. Le taux de vrais positifs pour les champs en culture utilisant la méthode de l'indice stationnaire et la méthode de l'indice de cohérence était respectivement de 75,87% et 97,02%. Les résultats montrent que ces trois méthodes peuvent être utilisées efficacement pour la détection des changements en milieu urbain et des changements au niveau de cibles artificielles, démontrant que les ensembles de données multidates de RADARSAT-2 présentent un potentiel élevé pour la détection des changements en milieu urbain.

[Traduit par la Rédaction]

Acknowledgements

This research was supported by the National Natural Science funding Committee of China (No.61132006) and the National Basic Research Program of China (973 Program, No. 2009CB723906).