Ecole thématique Imagerie hyperspectrale – HYEP2017
Lieu : Aspet Le Village-Club “Le Bois Perché” (http://www.vpt31.net/nos-etablissements/aspet-le-piemont-pyreneen/)
Localisation : proximité de Toulouse
A 500 m d’altitude dans le piémont pyrénéen, au pied du massif du Cagire (2000 m) et à 35 km à peine de l’Espagne, le village-club du Bois Perché offre une vue panoramique sur le charmant village d’Aspet.
Dates : 28 août au 1er septembre 2017
Durée : 5 (jours), arrivée : lundi 28 août matin
Site d’inscription : https://hyep2017.sciencesconf.org/ (ouverture du site le 24 février)
Contexte
L’imagerie hyperspectrale ne diffère pas des grandes lignes de traitement en télédétection. Il faut en effet traiter les mesures acquises afin d’accéder aux quantités spectrales d’intérêt pour ensuite identifier les paramètres chimiques ou biophysiques de la surface, intéressants pour les applications développées. Etalonnage, corrections radiométrique et géométrique sont donc de mise. Cependant, une étape cruciale de réduction du jeu de données est essentielle.
La correction atmosphérique reste une étape nécessaire mais délicate afin de s’affranchir des phénomènes de diffusion, d’absorption et/ou d’émission atmosphériques qui ont chacun un impact radiatif spectralement différent et dont l’importance dépend de l’état de l’atmosphère. La réflectance, l’émissivité spectrale ou la température de surface sont disponibles en sortie de correction.
Ensuite, selon l’application, des traitements de plus haut niveau sont réalisés : classifications supervisées ou non, utilisation de données multisources permettant de traiter conjointement les apports spectraux et spatiaux, etc. Enfin, l’imagerie hyperspectrale permet d’identifier des pixels purs (pôles de mélange ou endmembers) pour ensuite identifier la composition interne d’un pixel en termes de pôles de mélange et de leur abondance (démélange ou unmixing).
Pour les thématiciens, l’intérêt de l’image hyperspectrale est bien entendu de pouvoir remonter aux propriétés biophysiques des milieux et caractériser l’état de l’environnement.
Les axes du programme se définissent donc autour de l’architecture présentée ci-dessus en proposant (1) des approfondissements sur certaines étapes comme les corrections radiométriques, les traitements de démélange et de classification.
(2) Les méthodes de fusion avec les données panchromatiques ou des données d’autres sources comme le LIDAR seront aussi présentées.
(3) Des questionnements sur les applications et les produits utilisables par les acteurs de terrain. Une étude de cas sera proposée avec la préparation d’un survol et sa réalisation avec un drone, complétée par des relevés terrain (description et signatures spectrales) et la mise en forme de méta-données, puis des traitements et des discussions sur les résultats obtenus. Ceci permettra aux participants et notamment aux jeunes collègues d’envisager le déroulement complet d’une mission.
L’école bénéficie des avancées réalisées dans le cadre de l’ANR HYEP (HYperspectral imagery for Environmental urban Planning)
Intervenants (pressentis) :
Mauro Dalla Mura (GIPSA lab, Grenoble)
Yannick Deville (IRAP)
Pierre Gancarski (ICUBE Université de Strasbourg)
Dino Ienco (TETIS, Montpellier) Irstea
Gintautas Mozgeris (University, Faculty of Forestry and Ecology)
Arnaud Lebris (IGN)
Stéphane Jaquemoud (IPGP)
Rodolphe Marion (CEA)
Xavier Briottet (ONERA)
Programme et informations
Le programme sur 5 jours se déroule avec des blocs de session, de discussion et de terrain avec manipulations instrumentales avec drone. Après des rappels et une présentation du contexte de l’imagerie hyperspectrale, différents aspects seront abordés : le traitement du signal et les corrections atmosphériques, l’utilisation des bases de données spectrales, les méthodes de démélange, les traitements avancés : fusion, deep learning, classifications supervisées et non supervisées, etc. Des applications variées seront abordées (végétation, urbain, sols, etc.). Des séances sont prévues pour favoriser les échanges entre les participants.
Les coûts (550€ pour les établissements publics et 400€ pour doctorants et post-doctorants) couvrent l’ensemble des prestations (hors trajet).
La sélection se fera sur présentation d’un projet en cours et de l’intérêt pour cette école.
Pré-requis : connaissances en traitement du signal