Principe de l’imagerie hyperspectrale

Qu’est-ce que la spectro-imagerie ?

La spectro-imagerie, également appelée imagerie « hyperspectrale » par opposition à l’imagerie « multispectrale » ou « superspectrale », est une technologie permettant la représentation d’une scène suivant un grand nombre de bandes spectrales (généralement plus d’une centaine), étroites (≤ 10nm) et contiguës (Figures 1 et 2). On ne retient souvent que le concept de « bandes étroites » et nombreuses alors que la spécificité des instruments dits « spectromètres imageurs » (Goetz et al., 1985) est l’acquisition d’un spectre continu dans une gamme de longueurs d’onde donnée, généralement correspondant aux domaines du visible et du proche-infrarouge (400 à 2500nm), avec un pas d’échantillonnage de l’ordre de 10nm.

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Figure 1 : Principe de la spectro-imagerie.

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Figure 2 : Exemple de « cube hyperspectral » – Image du site de Moffett Field, CA (Baie de San Francisco) acquise le 20 août 1992 par le spectro-imageur AVIRIS (NASA/JPL) embarqué sur un avion stratosphérique ER-2.

C’est la notion de spectre continu, donc de bandes spectrales étroites et contiguës, qui est essentielle et permet d’exploiter au mieux l’information. Il est ainsi possible d’identifier des objets en surface (ou des gaz/particules atmosphériques) et de mesurer leurs propriétés optiques par l’analyse de leurs caractéristiques spectrales fines. L’imagerie hyperspectrale permet de reconnaître dans le pixel la « signature spectrale » des constituants qu’il contient, c’est-à-dire de les identifier. La position en longueur d’onde des pics d’absorption spécifiques dépend de leur composition chimique. Leur amplitude va quant à elle donner des indications sur la quantité (ou la concentration) des constituants présents. Enfin, la forme générale du spectre (ou continuum) dépend des propriétés physiques de la surface (granulométrie, rugosité, humidité, etc.). On peut ainsi non seulement identifier les différents matériaux présents (minéraux, végétaux, constituants chimiques, etc.), mais également en déterminer les concentrations et les caractéristiques physiques, ajoutant ainsi une dimension quantitative à la cartographie de paramètres d’intérêt dans des domaines d’application très divers. Certains travaux ont également montré que l’on pouvait accéder à la chimie/minéralogie fine en analysant les changements subtils dans la forme des spectres d’absorption ou de faibles décalages en longueur d’onde. Enfin, une caractéristique spécifique des capteurs hyperspectraux est de permettre l’accès à l’identification et à l’estimation des proportions (ou abondances) des matériaux à une résolution inférieure à la taille du pixel (technique de « dé-mélange » spectral). En effet, un pixel est rarement composé d’un seul matériau et la réponse spectrale enregistrée par le capteur est le résultat d’un mélange. Cependant, suivant la nature et le type des matériaux présents dans le pixel, en particulier si ces matériaux ont des signatures spectrales distinctes, un élément peut être détecté même s’il ne représente qu’une fraction de la taille du pixel (Goetz et Kindel, 1996). Ainsi à la question « quelle est la taille du pixel ? » habituellement déterminante pour le potentiel de détection d’un instrument de télédétection, l’imagerie hyperspectrale répond par la question « quel est le rapport signal sur bruit du capteur (sa sensibilité) et sa résolution spectrale ? » qui sont maintenant devenus plus déterminants que la résolution spatiale pour l’évaluation du potentiel de détection d’un capteur hyperspectral (Kruse, 2000).

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Figure 3 : Comparaison entre les spectres résultant d’un mélange surfacique (macroscopique, linéaire) et d’un mélange intime (microscopique, non linéaire) de 50% d’alunite et 50% de jarosite, d’après Clark, 1993.

Quelle différence avec le multi/super spectral ?

Sur ce type d’imagerie, chaque pixel de l’image pourvu d’une signature spectrale détaillée permet une analyse beaucoup plus approfondie que celle dérivée des données de télédétection acquises en plusieurs bandes larges et non contiguës comme le montrent les figures ci-dessous.

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Figure 4 : Comparaison entre information contenue dans un pixel d’une image multispectrale et celle contenue dans un pixel d’une image « hyperspectrale ».

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Figure 5 : Un spectre d’alunite (minéral appartenant à la famille des sulfates) « vu » par le capteur multispectral Landsat Thematic Mapper (6 canaux discontinus, bandes larges) et le spectro-imageur AVIRIS (210 canaux, résolution spectrale de 10 nm).

Quelles informations ? Quelles applications ?

Cette technologie, classiquement utilisée en exploration planétaire, existe maintenant depuis plus de 25 ans en observation de la Terre sous forme aéroportée et depuis plus de 10 ans sous forme spatiale avec le démonstrateur américain Hyperion. Elle a clairement fait ses preuves dans des domaines d’applications très variés (voir par exemple le rapport du GSH : Synthèse sur l’imagerie hyperspectrale).