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RÉSUMÉ
L’imagerie hyperspectrale ou spectro-imagerie est une technique de mesure à distance permettant de caractériser l’état et la composition physico-chimique d’objets à partir de la mesure de sa signature optique. Dans cet article, plusieurs notions sont rappelées: propriétés optiques spectrales des matériaux, transfert radiatif dans le système Terre-atmosphère, principales classes d’imageurs hyperspectraux, prétraitements et traitements pour estimer la grandeur optique et ensuite en déduire la variable caractéristique de l’objet. Deux applications sont ensuite présentées : caractérisation de la végétation, classification urbaine. Enfin, des conclusions et perspectives sont proposées.
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Xavier BRIOTTET : Directeur de Recherche à l’ONERA DOTA ONERA Toulouse, France
INTRODUCTION
L’imagerie hyperspectrale ou spectro-imagerie combine deux techniques de télédétection : l’imagerie et la spectrométrie. L’imagerie enregistre la distribution spatiale d’un flux énergétique issu de phénomènes de réflexion ou/et d’émission thermique d’un milieu. La spectrométrie mesure les variations, dans le domaine électromagnétique, du flux énergétique dépendant de la composition chimique de l’objet observé à laquelle s’ajoute la température de surface dans le domaine émissif. La spectro-imagerie délivre ainsi une image complexe de dimension 3 dont deux dimensions représentent l’information spatiale et la troisième l’information spectrale.
La richesse de l’information spectrale nécessite, pour une bonne interprétation des mesures, une connaissance précise des phénomènes physiques à observer et une maîtrise des moyens à mettre en œuvre pour extraire la caractéristique recherchée.
Cet article a pour objet de décrire les notions de base nécessaires pour comprendre cette technique :
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propriétés optiques spectrales des observables ;
-
transfert radiatif dans le système Terre-atmosphère afin de comprendre les différents contributeurs radiatifs au signal mesuré ;
-
principales techniques de spectro-imagerie, de prétraitements pour convertir les comptes numériques enregistrés par l’instrument en grandeur physique ;
-
méthodes d’estimation des propriétés optiques.
Le domaine électromagnétique considéré couvre le domaine optique de l’UV (0,4 μm) à l’infrarouge thermique (12,0 μm).
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Principales classes de traitement
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5. Prétraitements
Les prétraitements ont pour but de corriger les images acquises des défauts instrumentaux, de convertir les images en unité de luminance en entrée instrument géoréférencés puis de traiter les images pour les convertir en grandeurs optiques de surface ou température de surface. À chacune de ces étapes, un critère de qualité doit être appliqué afin d’évaluer la qualité des données et des traitements. Néanmoins, une étape préalable est nécessaire ayant pour but de caractériser l’instrument afin d’en déduire son étalonnage radiométrique et géométrique. Cette démarche, bien que similaire à tous les instruments de télédétection, dépend de la configuration optique .
Après avoir présenté des défauts instrumentaux caractéristiques à l’imagerie hyperspectrale de type « push broom », les méthodes de géoréférencement puis de correction atmosphérique sont décrites.
5.1 Défauts radiométriques
Seuls sont détaillés ici quelques exemples typiques à l’imagerie hyperspectrale : effet de smile, décalage spectral.
L’effet de « smile » est un effet que l’on trouve dans les caméras basées sur le principe d’enregistrement de type « push-broom » comme par exemple les systèmes Hyperion, APEX, Hyspex, Sebass. La projection de la luminance spectrale (figure 13), à une longueur d’onde donnée, sur la ligne de détecteur correspondant à cette longueur d’onde n’est pas parfaitement superposée, ce qui a pour effet que la longueur d’onde centrale varie avec la position spatiale du pixel dans l’image.
Par exemple, la caractérisation de l’effet de « smile » en laboratoire de l’instrument...
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Prétraitements
BIBLIOGRAPHIE
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(1) - BALDRIDGE (A.M.), HOOK (S.J.), GROVE (C.I.), RIVERA (G.) - The ASTER spectral library version 2.0. - Remote Sensing of Environment, vol. 113, p. 711-715 (2009).
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(2) - JACQUEMOUD (S.), USTIN (S.L.), VERDEBOUT (J.), SCHMUCK (G.), ANDREOLI (G.), HOSGOOD (B.) - Estimating leaf biochemistry using PROSPECT leaf optical properties model. - Remote Sensing of Environment, vol. 56, n° 3, p. 194-202, juin 1996.
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(3) - LENOBLE (J.) - Atmospheric Radiative Transfer. - À Deepak Publishing, 532 p., Hampton, États-Unis (1993).
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(4) - KOEPKE (P.), HESS (M.), SCHULT (I.), SHETTLE (E.P.) - Global aerosol dataset. - Rapport n° 243, Max-Plank-Institut für Meteorologie, 44 p., Hambourg, Allemagne, sept. 1997.
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(5) - MIE (G.) - Beiträge zur optik trüber medien, speziell kolloidaler metallösungen. - Annalen der Physik, 25, p. 377-445, Leipzig, Allemagne (1908).
-
...
DANS NOS BASES DOCUMENTAIRES
Code de transfert radiatif du système Terre-Atmosphère (payant) : MODTRAN (MODerate resolution atmospheric TRANsmission) http://modtran.spectral.com
Code de transfert radiatif du système Terre-Atmosphère (gratuit, distribution soumise à autorisation) : MATISSE-V3.0 http://matisse.onera.fr
Code de transfert radiatif de scène 3D (gratuit) DART http://www.cesbio.ups-tlse.fr/
Boîte à outils de traitement de données de télédétection OTB http://www.orfeo-toolbox.org/
Boîte à outils de méthodes de traitements d’images hyperspectrales (gratuit) Enmap Box http://www.enmap.org
Société ReSe Applications, Outil de correction atmosphérique d‘images hyperspectrales ATCOR-4 http://www.rese-apps.com
Société...
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