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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 :
-
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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Exemple d’application dans le domaine réflectif
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6. Principales classes de traitement
L’objectif de ce paragraphe n’est pas de décrire toutes les méthodes de traitements possibles mais plutôt de présenter les grandes classes de traitements spécifiques à l’imagerie hyperspectrale. Ces niveaux de traitements peuvent être distingués en plusieurs classes selon le degré de finesse de l’information recherchée.
6.1 Réduction de dimension
La richesse spectrale des images hyperspectrales affecte les traitements par le phénomène de Hughes qui décrit les pertes de performances d’un traitement avec l’augmentation du nombre de bandes spectrales. De plus, un spectre peut contenir des informations spectralement redondantes. Aussi, les méthodes de réduction de dimension visent à réduire l’importance de ces deux remarques tout en préservant les informations spectrales significatives.
Une première classe de méthode sélectionne les bandes contenant des informations pertinentes pour un objectif donné. Ces approches sont réalisées de façon, soit supervisée à partir d’une base de données de spectres, soit non supervisée en maximisant la séparabilité des classes de l’image .
Une seconde classe de méthode repose sur la projection de l’image hyperspectrale dans un espace pour réduire la dimension de l’image en ne gardant que les informations caractéristiques de l’image. L’analyse en composantes principales est sans doute la technique la plus connue qui transforme les bandes corrélées entre elles en nouvelles composantes décorrélées ordonnées en fonction de l’amplitude de la variance ...
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Principales classes de traitement
BIBLIOGRAPHIE
-
(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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