Doctorant : Simon REBEYROL
Directeur de thèse : Yannick DEVILLE
Co-directeur : Véronique ACHARD (ONERA)
Co-encadrant : Xavier BRIOTTET (ONERA)
Date début : Octobre 2017
Groupe thématique : SISU
En télédétection, l’imagerie hyperspectrale est une technique qui permet d’acquérir des images dans un grand nombre de bandes. Typiquement, les caméras actuelles acquièrent des images dans plus de 200 bandes entre 0,4 et 2,5 μm avec une résolution spectrale de l’ordre 10 nm. Néanmoins, afin d’avoir un rapport signal à bruit suffisant, une telle technique ne permet pas d’acquérir des images avec une très haute résolution spatiale. Mais, grâce à sa richesse spectrale, des méthodes existent (démélange) pour estimer, dans chaque pixel, les matériaux présents (leurs signatures spectrales) et leurs abondances. Ces méthodes reposent en général sur l’utilisation d’une loi de mélange linéaire. Bien que des efforts importants aient été réalisés ces dernières années pour prendre en compte des modèles de mélange non linéaire, il reste difficile actuellement de s’assurer de leur intérêt compte tenu des différentes sources d’erreur présentes lors de l’acquisition d’une image. De plus les effets de non-linéarité sont souvent des effets de second ordre par rapport à d’autres effets tels que la variabilité des signatures spectrales d’un même type de matériaux. Ainsi, plusieurs limitations associées à ces méthodes de démélange ont été identifiées sans en connaître leur impact relatif:
* La plupart des méthodes de démélange sont très sensibles à leur initialisation.Elles sont également dépendantes de la définition même des spectres purs (pôles de mélange) du fait que les spectres d’un même matériau présentent une variabilité plus ou moins importante.
* la non prise en compte des défauts liés à la chaîne instrumentale: bruit instrument, défaut de registration entre détecteurs d’un même système de prise de vue, smile, keystone….
On se placera notamment dans la perspective d’une future mission spatiale HYPXIM. Cette mission sera composée d’une caméra hyperspectrale et d’une caméra panchromatique. S’ouvre alors la possibilité d’utiliser cette dernière caméra pour mieux définir les conditions initiales, et orienter, selon le type de scène, le choix du modèle de mélange à considérer : avec ou sans prise en de la variabilité intraclasse et/ou des effets de non-linéarité. Une telle voie n’a encore pas encore été testée à notre connaissance.
Pour atteindre cet objectif plusieurs étapes sont nécessaires.
Dans un premier temps, la mise en place d’une méthode de démélange exploitant des données panchromatiques pour l’initialisation sera développée. Les performances de cette méthode seront comparées à celles méthodes de démélange de l’état de l’art sur des données acquises par les moyens aéroportés de l’ONERA sur différents types de paysage.
Dans une seconde étape, l’impact des différentes sources d’erreur sera évalué, en considérant différents types de scènes et différentes résolutions spatiales. Cette analyse reposera sur l’utilisation d’un simulateur d’images complet développé à l’ONERA qu’il conviendra d’améliorer (modélisation de l’effet de smile, et de keystone). Un tel simulateur accepte en entrée soit une image synthétique en unité de réflectance soit une image aéroportée en unité de luminance. Il sera ainsi possible d’évaluer l’importance relative de ces différentes sources de bruit (instrumentales, variabilité intraclasse, modèle linéaire/non linéaire) sur les performances du démélange.