Doctorant : Yohann CONSTANS
Directeur de thèse : Yannick DEVILLE
Début de thèse : Octobre 2018
Groupe thématique : SISU
La télédétection est un outil adapté pour l’observation de la terre aux échelles globale et locale. A l’échelle locale (résolution spatiale de l’ordre du mètre), de nombreuses applications nécessitent à la fois une haute résolution spatiale, afin de disposer d’une description précise de la géométrie de la scène observée, et une haute résolution spectrale permettant ainsi d’extraire des informations sur son état et sa composition. Cependant, les capteurs sont souvent limités car ils ne peuvent offrir simultanément des résolutions spatiale et spectrale optimales. Une solution consiste à utiliser des images acquises simultanément par une caméra large bande ou panchromatique donnant accès à la haute résolution spatiale et une caméra hyperspectrale ayant une haute résolution spectrale mais avec un moins bonne résolution spatiale. La fusion des images hyperspectrale et panchromatique, appelée aussi Pan sharpening, permet alors d’exploiter les complémentarités de ces deux types d’images au niveau du pixel pour générer une image hyperspectrale à haute résolution spatiale afin de générer par exemple des cartes d’occupation des sols avec une meilleure fiabilité et une plus grande précision.
La plupart des méthodes de fusion de la littérature sont appliquées sur des données hyperspectrales et panchromatique de résolution spatiale décamétrique avec des rapports de résolution spatiale souvent limité à une facteur 4. De plus, ces méthodes sont appliquées sur des images hyperspectrales couvrant le domaine visible et proche infrarouge (0.4-1.0 µm) ou marginalement au domaine réflectif (0.4-2.5 µm). Récemment, les grandes classes de méthodes de fusion ont été comparées dans le domaine 0.4-2.5 µm et ont permis de mettre en évidence leurs principales limitations: distorsions radiométriques de l’image fusionnée dans le domaine 1.0-2.5 µm, erreur induite en présence d’un paysage de forte variabilité spatiale (on parlera de pixel mixte) et en particulier en présence d’un éclairement non uniforme (zones au soleil ou à l’ombre). Aussi, la méthode SOSU a été développée dans le cadre d’une thèse ONERA-GIPSA-DGA pour améliorer l’information spatiale de l’image hyperspectrale notamment dans les zones de transition et pour les objets de la scène de dimensions réduites. Cette dernière est basée sur une étape de pré-traitement de démélange spectral. Cette méthode a montré des améliorations par rapport aux autres méthodes de la littérature mais nécessite des évolutions pour des milieux plus complexes tels que les milieux urbains où les ombres ont un impact important sur la qualité du démélange.
Enfin, l’arrivée de nouveaux systèmes aéroportés couvrant l’ensemble du domaine optique (0.4 à 12 µm) et le potentiel du domaine infrarouge par exemples pour la classification de matériaux ou la reconnaissance de cible conduisent à étendre ces méthodes de fusion à l’ensemble du domaine optique.
L’objectif de cette thèse est de proposer et de valider une nouvelle méthode de fusion d’images panchromatique et hyperspectrale étendue à l’ensemble du domaine optique (0.4-12µm) et prenant en compte les pixels mixtes et la présence d’ombre.
Les principales étapes identifiées dans cette thèse sont :
1) Amélioration de la méthode SOSU :
– Prise en main de l’outil SOSU
– Amélioration de la détection des pixels purs et mixtes : plusieurs méthodes d’extraction de composantes (endmembers) seront testées afin de définir la ou les méthodes les plus adaptées suivant le type de paysage observé et les résolutions spatiales des données à fusionner ;
– Prise en compte des ombres : les pixels contenant de l’ombre devront être détéctés puis démélangés de manière optimale ;
2) Evaluation des performances de la méthode développée sur des images acquises à l’ONERA (caméra hyperspectrale HYSPEX à 1,7 m et caméra panchromatique CamV2 à 14cm) et simulées pour des rapports de résolution spatiale de 4 à 10 ;
3) Adapation de la méthode pour l’ensemble du domaine optique : évolution de la méthode développée pour le domaine réflectif et évaluation des performances sur des images acquises par les systèmes hyperspectraux aéroportés AHS et Sysiphe.