FR 3030054 A1 20160617 FR 1402838 A 20141212 1 PROCEDE DE DETECTION RADAR DISTINGUANT LES ECHOS DE PLUIE ET RADAR METTANT EN OEUVRE UN TEL PROCEDE. La présente invention concerne un procédé de détection radar pour distinguer les échos de pluie des échos de sol. Elle concerne également un radar mettant en oeuvre un tel procédé. Elle s'applique par exemple dans le domaine des radars aéroportés à courtes distances de détection où un problème à résoudre est notamment la distinction des échos de pluie des échos de sol. Ces radars de courtes portes portées, sont par ailleurs non ambigus en distance. Ils peuvent être agiles en fréquence dans la bande X, autour de 10 GHz. Aux fréquences de fonctionnement des radars aéroportés, la pluie génère des échos souvent non négligeables et pouvant être de puissance comparable avec les échos de sol dans certains cas de présence de fortes pluies. La présence d'échos de pluies peut alors provoquer un arrêt forcé des modes de fonctionnement adressés, voire des erreurs de navigation du porteur. Discriminer les échos de surface des échos atmosphériques, notamment ceux dus à la pluie, est un problème souvent rencontré dans les applications météorologiques où sont employés des radars de surface. La majorité d'entre eux fonctionne en bande S ou C, où l'atténuation des ondes lors de leur propagation dans la pluie n'est pas gênante, même si certains sont conçus pour opérer en bande X en raison notamment des avantages de compacité et de coût, comme décrit notamment dans le document de C.Z. van de Beek et al., "Performance of High-Resolution X-Band Radar for Rainfall Measurement in the Netherlands", Hydrol. Earth Syst. Sci. Discuss., vol.6, pp.6035-6085, Sept. 2009. Il existe aussi un radar spatial en bande Ku dédié aux mesures de précipitations tropicales. Contrairement au problème adressé par l'invention, ce sont les échos de sol qui sont alors considérés comme une gêne alors que les échos de pluie sont d'intérêt principal - les mesures fournies par les radars météorologiques sont d'ailleurs directement fournies en une unité spécifique de « réflectivité » (en mm6/m3, notée Z) qui est pertinente pour estimer un taux de pluie dans une zone donnée. 3030054 2 Bien que des informations de Doppler ou de polarimétrie s'avèrent utiles, dans de nombreux cas seules les mesures de puissance (ou de réflectivité) dans le domaine instrumenté en distances et en angles sont disponibles pour préciser la provenance des échos reçus. Le cadre le plus restreint dans 5 lequel se situe l'invention est celui du radar non cohérent et non polarimétrique, bien qu'elle reste valable plus généralement. Dans les cas des radars météorologiques de surface, les échos de sol classiquement dus au relief et objets rencontrés peuvent être instrumentés 10 préalablement en temps sec, puis utilisés pour éliminer les échos de sol et/ou corriger les mesures de pluie suivant des méthodes d'interpolation, de plus proches voisins, de pondération, ou de pistage élémentaire des zones de pluie. Le choix du site d'installation a également une importance certaine. Cette approche « statique » n'est évidemment pas applicable simplement au 15 cas d'un radar mobile. Une alternative possible est d'utiliser des sources d'information externes au radar pour localiser les zones de pluie, comme des modèles numériques de terrain, un réseau de radar météorologiques ou d'autres sources d'information mais ce type de solutions sort du cadre de l'invention. 20 Cependant, les échos les plus gênants en météorologie sont ceux dus aux anomalies de propagation, elles-mêmes dues à certains schémas de variations de l'indice de réfraction du milieu sur les grandes distances sondées (des centaines de kilomètres). Les conditions les plus problématiques sont celles de « super-réfraction », où une fraction du 25 faisceau radar (lobe principal ou secondaire) est dévié vers le sol et peut de surcroît être piégé dans un conduit de propagation proche du sol comme dans un guide d'onde. Dans de telles conditions, il arrive que le faisceau radar touche le sol plusieurs fois jusqu'à des centaines de kilomètres de distance, créant de nombreux et puissants échos indésirables comparables à 30 des échos de fortes pluies. Afin d'isoler ces derniers, des approches dynamiques sont nécessaires car les conditions de propagation sont par nature variables en temps et en espace, et donc difficilement prévisibles et caractérisables. Bien que le contexte soit différent des modes radars à courte 3030054 3 portée faisant l'objet de l'invention, il est instructif d'examiner la manière dont les échos de sol non prévisibles sont traités dans les publications. Dans leur très grande majorité, les approches publiées se placent au niveau d'une carte radar comportant les mesures dans un plan angle/distance. Elles 5 définissent différents critères à partir de la carte de mesure, de manière plus ou moins ad-hoc, qui alimentent ensuite des arbres de décision (voir le document de U. Germann et al., "Radar Precipitation Measurement in a Mountainous Region", Q.J.R. Meteorol. Soc., vol.132, pp.1669-1692, 2006), des classifieurs Bayésiens (voir le document de J.C. Nicol et al., "Techniques 10 for Improving Ground Clutter Identification", Proc. Weather Radar and Hydrology, Exeter (UK), April 2011), ou des réseaux neuronaux (voir le document de V. Lakshmanan et al., "An Automated Technique to Quality Control Radar Reflectivity Data", J. Applied Meteorology, vol.46, no.3, pp.288-305, March 2007), avec parfois l'utilisation de la logique floue comme 15 par exemple dans le document de Y. Li et al., "A New Approach to Detect the Ground Clutter Mixed with Weather Echoes", IEEE Radar Conference, pp.622-626, Kansas City (MO), USA, 23-27 May 2011. Parmi les critères les plus utilisés l'on peut citer l'étendue verticale de gradient de réflectivité horizontale ou verticale (voire la structure 3D du champ de réflectivité), qui 20 s'est montrée efficace pour discriminer les échos de surface, y compris les échos de mer, en condition de super-réfraction. Les profils de réflectivité sont par ailleurs également utilisés dans le document de B. Geerts, "Airborne Radar and Passive Microwave-Based Classification and Characterization of Tropical Precipitation Profiles", 30th International Conference on Radar 25 Meteorology, Munich, Germany, 18-24 July 2001, dans un contexte aéroporté et spatial pour distinguer les précipitations de type convectif de celles de type stratiforme. Le gradient de réflectivité n'est cependant pas transposable au cas aéroporté car c'est un critère qui reflète la physique de propagation avec une visée vers le haut à partir du sol, très particulière aux 30 radars météorologiques comme le montre notamment le document de P.P. Alberoni et al., "Use of the Vertical Reflectivity Profile for Identification of Anomalous Propagation", Meteorol. AppL, vol.8, pp.257-266, 2001. D'autres critères pouvant être employés avec des radars non cohérents sont ceux liés aux fluctuations temporelles d'impulsion à impulsion comme dans le 35 document de J. Sugier et al., "Detection and Removal of Clutter and Anaprop 3030054 4 in Radar Data Using a Statistical Scheme Based on Echo Fluctuation", Proc. ERAD'02, pp.17-24, 2002, ou de pointage à pointage d'une même zone comme dans le document de Y. Li et al., "Scan-to-Scan Correlation of Weather Radar Signais to ldentify Ground Clutter", IEEE Geoscience and 5 Remote Sensing Letters, vol.10, no.4, pp.855-859, July 2013. Ces approches sont fondées sur la stationnarité relative de la puissance des échos de surface par rapport à ceux de la pluie. Elles sont mises en défaut dans le contexte de l'invention en raison d'une part du déplacement rapide du porteur pendant l'émission des impulsions radar, et d'autre part en raison de 10 l'agilité de fréquence d'impulsion à impulsion, caractéristique de certains modes, et rendant les échos de sol fluctuants. Enfin, des critères plus généraux de texture, issus du domaine du traitement d'images et basés sur les matrices de co-occurence comme notamment dans le document de O. Raaf, A. Adane, "Image-Filtering Techniques for 15 Meteorological Radar", IEEE International Symposium on Industrial Electronics (ISIE), pp.2561-2565, Cambridge, 30 June - 2 July 2008 pouvant être calculés de manière rapide - ont également été proposés. Cependant le choix des « offsets » pour le calcul de la matrice de cooccurrence a un impact important sur les résultats et il n'y a pas de méthode 20 clairement établie pour les sélectionner. Dans un autre ordre d'idée, des études théoriques et empiriques ont révélé un caractère auto-similaire dans les champs de précipitations, permettant d'appréhender leur très grande variabilité à la fois temporelle et spatiale, comme décrit par exemple dans le document de T.M. Over, V.J. Gupta, "A 25 Space-Time Theory of Mesoscale Rainfall using Random Cascades", J. Geophys. Res., vol.101, pp.26319-26331, 1996. Dans le document de B. Haddad et al., « Analyse de la Dimension Fractale des échos radar en Algérie, France et Sénégal », Télédétection,vol.5, n°4, pp.299-306, 2006, la dimension fractale des échos de pluie dans les images radar ne suffit pas à 30 bien les distinguer des échos de sol ce qui justifie le passage à une analyse multi-fractale plus fine. L'analyse multi-fractale est exploitée avec plus de succès notamment dans le document de M. Khider et al., « Analyse Multifractale des Echos Radar par la Méthode des Maximums des Modules de la Transformée en Ondelette (MMTO) 2D pour les Sites de Bordeaux 35 (France), Sétif (Algérie) : Application à l'Elimination des Echos Parasites », 3030054 5 Revue Télédétection, vol.8, no.4, pp.271-283, 2008, pour séparer les échos de surface des échos de pluie, ou encore dans divers travaux de simulation et prévision des champs de précipitations comme décrits par exemple dans le document de D.E. Rupp et al., Multiplicative Cascade Models for Fine 5 Spatial Downscaling of Rainfall : Parametrization with Rain Gauge Data, Hydrol. Earth. Syst. Sci., vol.16, pp.671-684, 2012. Ce type d'approche paraît intéressant mais requiert une complexité de mise en oeuvre relativement élevée. D'autre part le choix des coefficients multi-fractaux pertinents n'est pas évident a priori. 10 Employés conjointement, les critères mentionnés sont plus ou moins caractéristiques des échos de sol (notamment ceux issus de propagation anormale) mais supposent généralement implicitement que le radar ne bouge pas et vise vers le haut, hypothèse effectivement vérifiée dans le cas des radars de surface mais pas dans le cas des radars aéroportés possédant 15 une vitesse propre non nulle. Un autre défaut général des nombreuses approches faisant usage des divers critères ci-dessus est qu'elles font intervenir d'une manière ou une autre une phase d'apprentissage avec des jeux de données d'étalonnage. Or dans le contexte de l'invention, une telle phase est exclue car l'environnement est 20 changeant rapidement et l'on en peut pas toujours avoir les données nécessaires ni le temps pour mener à bien une phase d'étalonnage. Un but de l'invention est notamment de proposer une solution de discrimination des échos de pluie ne nécessitant pas de phase 25 d'apprentissage. A cet effet, l'invention a pour objet un procédé de détection radar pour distinguer des échos de pluie des échos de sol, la distinction des échos de pluie des échos de sol étant effectuée par une analyse de l'atténuation des échos radar, un écho radar étant classé comme un écho de pluie si son atténuation en échelle logarithme en fonction de la distance 30 fluctue autour d'une droite affine selon une loi statistique donnée. Dans un mode de mise en oeuvre particulier, ladite analyse étant réalisée sur un nombre N de portes distance dans au moins un pointage angulaire donné, la puissance dans chaque porte distance étant reçue en écho à un nombre K d'impulsions émises, un modèle log-linéaire avec la distance est testé sur 3030054 6 lesdites puissances, un écho étant classé comme un écho de pluie si les N puissances reçues et les distances correspondantes sont conformes audit modèle, lesdites puissances fluctuant autour de ladite droite affine. Les coefficients dudit modèle log-linéaire sont par exemple estimés à partir 5 des puissances reçues dans les N portes distances. On utilise par exemple la moyenne arithmétique des K puissances reçues dans chaque porte distance en écho audites K impulsions émises, pour l'estimation desdits coefficients. Les puissances reçues sont par exemple sommées avec des pondérations 10 provenant d'une estimation des paramètres dudit modèle log-linéaire, un écho radar étant classé comme écho de pluie si le résultat de la somme est inférieur à un seuil donné. Les coefficients dudit modèle log-linéaire sont par exemple estimés selon un critère des moindres carrés. 15 Dans un mode de mise en oeuvre particulier, les coefficients dudit modèle log-linéaire sont estimés selon le critère du maximum de vraisemblance, ladite droite affine étant obtenue par régression linéaire, le résidu de régression linéaire étant calculé pour les puissances reçues en échos aux K impulsions émise, l'écho radar correspondant étant classé comme écho de 20 pluie lorsque le résidu de régression linéaire est inférieur à un seuil donné. Ladite analyse étant réalisée sur un nombre N de portes distance dans nombre de pointages donné, le résidu de régression linéaire est par exemple calculé pour chaque pointage. Le bruit dudit modèle log-linéaire est par exemple modélisé comme étant 25 distribué selon une loi de probabilité de la famille log-Gamma. Le bruit dudit modèle log-linéaire est par exemple assimilé à du bruit gaussien. L'invention a également pour objet un radar mettant en oeuvre un procédé tel 30 que décrit précédemment. 3030054 7 D'autres caractéristiques et avantages de l'invention apparaîtront à l'aide de la description qui suit, faite en regard de dessins annexés qui représentent : La figure 1, un exemple de loi de probabilité de la famille log-Gamma ; La figure 2, la densité de probabilité du résidu d'une régression 5 linéaire ; - La figure 3, une représentation de niveaux de confiance en fonction de valeurs de seuils de détection ; - La figure 4, un exemple de données radar dans un plan distance/angle de visée ; 10 - Les figures 5a et 5b, des exemples de détection radar en fonction de la distance dans deux pointages particuliers, avec les droites de régression associées ; - Les figures 6a et 6b, une représentation des résidus de régression linéaire en fonction des pointages, la figure 6b présentant un zoom de 15 la figure 6a ; Les figures 7a et 7b, des enregistrements d'échos radar en présence de pluie et les résidus de régression linéaire dans les pointages en site , Les figures 8a et 8b, des enregistrements d'échos radar en présence 20 de pluie et les résidus de régression linéaire dans les pointages en site, dans une autre direction de visée horizontale ; Les figures 9a et 9b, des enregistrements d'échos radar en l'absence de pluie et les résidus de régression linéaire correspondant. 25 En se basant sur des travaux fondateurs de modélisation des effets d'atténuation en bande X dans la pluie, décrits notamment dans le document de K.L.S. Gunn, T.W.R. East, "The Microwave Properties of Precipitation Particles", Q.J.R. Meteorol. Soc., vol.80, pp.522-545, 1954, et dans le document de R. Wexler, D. Atlas, "Radar Reflectivity and Attenuation of 30 Rain", J. AppL Meteorol., vol.2, pp.276-280, 1963, on peut définir la puissance moyenne F' (r) reçue en écho à la pluie à une distance r par la relation suivante : A 15(r) = --- Z (r) exp -0.46 f k(s)ds (1) 3030054 8 où A est une constante liée aux paramètres du radar (puissance transmise, durées d'impulsions, surface d'antenne notamment) et aux propriétés diélectriques de l'eau, Z est la réflectivité de la pluie dans le volume de résolution à la distance r, et la fonction k(.) est l'atténuation spécifique 5 en dB/km supposée négligeable en dehors du nuage. Le coefficient 0.46 dans l'exponentielle correspond au passage d'une puissance de 10 à une exponentielle, et on note que la puissance moyenne est inversement proportionnelle au carré de la distance car les hydrométéores remplissent entièrement le faisceau radar - contrairement aux 10 cibles ponctuelles, pour lesquelles la puissance moyenne reçue est inversement proportionnelle à la puissance quatrième de la distance. L'étude de la réflectivité Z, ses liens avec le taux de pluie (en mm/h) et l'atténuation spécifique k via des lois en puissance, fait l'objet de nombreuses études pour caractériser les liaisons spatiales fonctionnant 15 généralement au-delà de la bande X, motivées essentiellement par l'évaluation des pertes de propagation entre l'espace et le sol dans différentes régions aux climats variés (voir notamment le document de S.J. Malinga et al., "Computation of Rain Attenuation through Scattering at Microwave and Millimeter Bands in South Africa", Progress In 20 Electromagnetics Research Symposium Proceedings, pp. 959-971, Taipei, 25-28 March 2013. Dans de telles applications, les ondes traversent les nuages de pluie dans un plan fortement incliné vers la verticale et les variations de l'atténuation peuvent être importantes, selon la distribution statistique de la taille des gouttes, comme le montre notamment le document 25 de W. Asen et al., "A Comparison of Measured Rain Attenuation, Rain Rates and Drop Size Distributions", Proc. 27th URSI General Assembly, Session F1, 2002. L'insertion dans la relation (1) de la dépendance entre k(.), Z et le taux de pluie conduit à une équation différentielle qui peut être résolue exactement pour en déduire les corrections à apporter sur les mesures de 30 réflectivité faites par le radar pour tenir compte de l'atténuation dans la pluie ; L'algorithme correspondant est connu sous le nom d'algorithme de Hitschfeld-Bordan, amélioré plus tard en raison des instabilités numériques constatées en cas d'erreurs de calibrage du radar, en particulier par l'algorithme de Marzoug-Amayenc (voir les documents M. Marzoug, P. 35 Amayenc, "Improved Range-Profiling Algorithm of Rainfall Rate from a 3030054 9 Spaceborne Radar with Path-Integrated Attenuation Constraint", IEEE Trans. Geoscience and Remote Sensing, vol.29, no.4, pp.584-592, July 1991 et de R. Uijlenhoet, A. Berne, "Stochastic Simulation Experiment to Assess Radar Rainfall Retrieval Uncertainties Associated With Attenuation and its 5 Correction", Hydro!. Earth Syst. Sci., vol.12, pp.587-601, 2008). La mise en oeuvre de ces modèles et algorithmes est cependant complexe et coûteuse en temps de calcul. Afin d'éviter l'utilisation, aussi bien d'une méthode d'apprentissage que d'un modèle aussi complexe que celui de la relation (1), l'invention caractérise la 10 propagation des ondes dans la pluie par un modèle simplifié. Ayant ainsi caractérisé les échos de pluie, le procédé selon l'invention analyse l'atténuation des échos radars à un angle de visée donné pour décider si celle-ci est conforme à la caractérisation. Cette caractérisation est notamment définie par un modèle physique d'atténuation de la propagation 15 des échos des champs électromagnétique dans la pluie, simplifié dans le contexte des modes radars aéroportés adressés, judicieusement choisi. Dans le cas des modes aéroportés adressés, selon l'invention, la situation est modélisée plus simplement. Dans ce contexte, le balayage du radar s'effectue verticalement et horizontalement avec une amplitude de quelques 20 dizaines de degrés par rapport au vecteur vitesse du porteur, sur quelques kilomètres de distance radiale. L'invention utilise le fait que la portion de nuage éclairée à un angle de visée vertical donné est localement homogène - tout au moins sur les portes distance où les échos de pluie passent le seuil de détection - ce qui est raisonnable quand le vecteur vitesse n'est pas 25 beaucoup orienté vers la verticale, pour en déduire que les fonctions Z(.) et k(.) sur son support sont approximativement constantes. Les valeurs des constantes associées dépendent des angles de visée, mais, à un pointage radar donné, le terme intégral dans la relation (1) devient alors une fonction affine de la distance et après prise du logarithme, la relation (1) se simplifie 30 en . ln (r) a + br - 2 ln r (2) a et b étant des constantes inconnues dépendant des angles de visées verticale et horizontale. 3030054 10 Les fluctuations naturelles des échos de pluie et l'agilité éventuelle de fréquence rendent les mesures de puissances fluctuantes autour de leur espérance conforme à la relation (2), de manière indépendante avec une loi de probabilité classiquement normale. Ainsi pour K impulsions émises, le 5 vecteur X des K mesures complexes dans une porte distance est un vecteur Gaussien, centré, dont la matrice de covariance est multiple de l'identité I le coefficient étant P donné par la relation (2) à la distance correspondant au centre de la porte. Le procédé selon l'invention utilise alors le modèle suivant sous l'hypothèse 10 H de pluie dans la porte distance n : H X n (0, Pn ; ln 15n = a + brn - 21n rn (3) où .7\i' fait référence à la loi normale vectorielle complexe, n est l'indice de porte distance centrée sur la distance rn (qui est connue), et les Xn sont indépendants dans la porte distance n. Selon l'invention, un écho de pluie est caractérisé s'il est conforme à ce 15 modèle dans des limites (seuils) à définir qui sont décrites par la suite. En d'autres termes, selon l'invention, un écho de pluie est caractérisé par le fait que sa puissance en échelle logarithmique diminue de façon sensiblement affine avec la distance. Pour tester la conformité d'échos à ce modèle, une première solution 20 consiste à se baser sur les vecteurs X' des mesures complexes pour tester l'hypothèse H à un pointage angulaire donné. Elle consiste plus particulièrement à estimer les coefficients a et b et de les substituer dans la fonction de vraisemblance des vecteurs Xn. On obtient ainsi un test de l'hypothèse H qui compare une somme pondérée des normes 11Xn112 à un 25 seuil, formant ainsi une première variante d'implémentation de l'invention. Dans un mode de mise en oeuvre préféré de l'invention, on utilise la moyenne arithmétique des K puissances reçue dans une porte distance en écho à K impulsions émises. L'invention utilise avantageusement le fait que 30 la moyenne arithmétique des puissances reçues est la grandeur utilisée pour les tests de détection déjà qualifiés en opération. En appelant mn la 3030054 11 moyenne arithmétique des puissances à la porte distance n, on obtient la relation suivante : K (4) K mnK-1 inn mn = -KliXnii2 - K,i/K[Pn](mn) = (-\ 1)1 exP I \ Pn K - . 5 g faisant référence à la loi Gamma dont l'expression est détaillée ci-dessus. Par suite la variable -11-4 a une loi Gamma réduite 5x,1/K[1], puis la variable Pn w = ln- mn a une loi log-Gamma réduite notée -GK,111([1] dont l'expression 157 est définie par la relation suivante : K 1)! K (K £5K,11K[1](Wn) = eXp[K(Wn ewn)] (5) - 10 La figure 1 présente la loi log-Gamma réduite pour une valeur typique de K. Plus particulièrement, la figure 1 présente par une courbe 1 la densité de la fonction log-Gamma réduite en fonction de la variable wn. Bien que la densité soit doublement exponentielle, la courbe représentative 1 15 montre que son allure est proche d'une loi gaussienne, ce qui est confirmé par son kurtosis qu'on peut évaluer à 3,305. Son espérance est /I= - 0.0731 et sa variance est 02 = 0.1535. En posant yn = ln mn + 2 ln rn comme le logarithme de la moyenne arithmétique des puissances reçues à la porte distance n, corrigé du terme 20 logarithmique avec la distance dans le modèle (3), ce dernier devient : H': yn = a + brn + wn wn 1[1] (6) K a et b étant inconnus et les échantillons de bruit wn étant indépendamment et identiquement distribués selon la loi log-Gamma définie par la relation (5). Le test de l'hypothèse H' est finalement un problème de régression linéaire en 25 présence bruit non Gaussien. Si le bruit était Gaussien, la solution optimale 3030054 12 bien connue consisterait à comparer le résidu de la régression linéaire sur les mesures yn à un seuil : 1 -0.2 IIQYII2 REVENDICATIONS1. Procédé de détection radar pour distinguer des échos de pluie des échos de sol, caractérisé en ce que la distinction des échos de pluie des échos de sol est effectuée par une analyse de l'atténuation des échos radar, un écho radar étant classé comme un écho de pluie si son atténuation en échelle logarithme en fonction de la distance fluctue autour d'une droite affine (51, 52) selon une loi statistique donnée. 2. Procédé selon la revendication 1, caractérisé en ce que ladite analyse étant réalisée sur un nombre N de portes distance dans au moins un pointage angulaire donné, la puissance dans chaque porte distance étant reçue en écho à un nombre K d'impulsions émises, un modèle log-linéaire avec la distance est testé sur lesdites puissances, un écho étant classé comme un écho de pluie si les N puissances reçues et les distances correspondantes sont conformes audit modèle, lesdites puissances fluctuant autour de ladite droite affine (51, 52). 3. Procédé selon l'une quelconque des revendications précédentes, caractérisé en ce que les coefficients dudit modèle log-linéaire sont estimés 20 à partir des puissances reçues dans les N portes distances. 4. Procédé selon la revendication 3, caractérisé en ce qu'on utilise la moyenne arithmétique des K puissances reçues dans chaque porte distance en écho audites K impulsions émises, pour l'estimation desdits coefficients. 5. Procédé selon l'une quelconque des revendications 2 à 4, caractérisé en 25 ce que les puissances reçues sont sommées avec des pondérations provenant d'une estimation des paramètres dudit modèle log-linéaire, un écho radar étant classé comme écho de pluie si le résultat de la somme est inférieur à un seuil donné. 6. Procédé selon l'une quelconque des revendications 2 à 4, caractérisé en 30 ce que les coefficients dudit modèle log-linéaire sont estimés selon un critère des moindres carrés. 3030054 18 7. Procédé selon l'une quelconque des revendications 2 à 4, caractérisé en ce que les coefficients dudit modèle log-linéaire sont estimés selon le critère du maximum de vraisemblance, ladite droite affine (51, 52) étant obtenue par régression linéaire, le résidu de régression linéaire (61, 71, 81) étant calculé pour les puissances reçues en échos aux K impulsions émise, l'écho radar correspondant étant classé comme écho de pluie lorsque le résidu de régression linéaire est inférieur à un seuil donné. 8. Procédé selon la revendication 7, caractérisé en ce que ladite analyse étant réalisée sur un nombre N de portes distance dans nombre de 10 pointages donné, le résidu de régression linéaire est calculé pour chaque pointage. 9. Procédé selon l'une quelconque des revendications 2 à 8, caractérisé en ce que le bruit dudit modèle log-linéaire est modélisé comme étant distribué selon une loi de probabilité de la famille log-Gamma (22). 15 10. Procédé selon l'une quelconque des revendications précédentes, caractérisé en ce que le bruit dudit modèle log-linéaire est assimilé à du bruit gaussien (21). 11. Radar, caractérisé en ce qu'il comporte des moyens de traitement mettant en oeuvre le procédé selon l'une quelconque des revendications 20 précédentes.