La sélection de pixels homogènes est une étape clé dans l’interférométrie SAR à synthèse d’ouverture distribuée pour les diffuseurs distribués (DS-InSAR), influençant directement la précision et la fiabilité de l’optimisation de phase ultérieure. En raison des insuffisances des algorithmes actuels de sélection de pixels homogènes concernant le faible nombre d’images, l’équilibre des erreurs de type I et II, une nouvelle méthode dynamique de sélection d’échantillons homogènes avec croissance régionale intégrée, nommée DCGS (Dynamic Center Growing Selector), est proposée. Cet algorithme sélectionne d’abord un ensemble initial de points homogènes locaux via un test du rapport de vraisemblance, puis met à jour dynamiquement les pixels de référence de l’intérieur vers l’extérieur selon le principe de croissance régionale, et enfin utilise le test Gamma pour déterminer l’appartenance des pixels homogènes. Les résultats des simulations de Monte-Carlo montrent que la moyenne de l’écart-type (STD) de l’algorithme DCGS est de 0,014 sous six conditions d’échantillons, améliorant respectivement de 68,4 %, 63,2 %, 67,9 % et 10,7 % les tests GLRT (test du rapport de vraisemblance généralisé), Kolmogorov-Smirnov (KS), BWS (Baumgartner-Weiss-Schindler) et HTCI (test d’hypothèse de l’intervalle de confiance). Une validation expérimentale réelle utilisant des images Sentinel-1 de la région de Xiong’an dans la province du Hebei a été réalisée, montrant que la somme des différences de phase SPD, l’écart-type de phase PSD, ainsi que le nombre de points résiduels RPN de l’algorithme DCGS sont les plus faibles ; comparé à l’algorithme HTCI, il améliore les performances de 2,6 %, 8,9 % et 18,4 % respectivement ; et il est supérieur aux tests BWS et HTCI en termes de suppression du bruit, de maintien de la résolution et de robustesse aux variations des échantillons.

Cible distribuée;DS-InSAR;Sélection de pixels homogènes;Croissance régionale;Test d’hypothèse non paramétrique;Surveillance des déformations