{"id":168,"date":"2013-01-18T16:12:47","date_gmt":"2013-01-18T15:12:47","guid":{"rendered":"http:\/\/www.sfpt.fr\/hyperspectral\/?page_id=168"},"modified":"2013-10-24T11:46:35","modified_gmt":"2013-10-24T10:46:35","slug":"principe-de-limagerie-hyperspectrale","status":"publish","type":"page","link":"https:\/\/www.sfpt.fr\/hyperspectral\/?page_id=168","title":{"rendered":"Principe de l’imagerie hyperspectrale"},"content":{"rendered":"

Qu\u2019est-ce que la spectro-imagerie ?<\/strong> <\/span><\/p>\n

La spectro-imagerie, \u00e9galement appel\u00e9e imagerie \u00ab hyperspectrale \u00bb par opposition \u00e0 l’imagerie \u00ab multispectrale\u00a0\u00bb ou\u00a0\u00ab superspectrale \u00bb, est une technologie permettant la repr\u00e9sentation d’une sc\u00e8ne suivant un grand nombre de bandes spectrales (g\u00e9n\u00e9ralement plus d\u2019une centaine), \u00e9troites (\u2264 10nm) et contigu\u00ebs (Figures 1 et 2). On ne retient souvent que le concept de \u00ab bandes \u00e9troites \u00bb et nombreuses alors que la sp\u00e9cificit\u00e9 des instruments dits \u00ab spectrom\u00e8tres imageurs \u00bb (Goetz et al.<\/em>, 1985) est l\u2019acquisition d\u2019un spectre continu dans une gamme de longueurs d\u2019onde donn\u00e9e, g\u00e9n\u00e9ralement correspondant aux domaines du visible et du proche-infrarouge (400 \u00e0 2500nm), avec un pas d\u2019\u00e9chantillonnage de l\u2019ordre de 10nm.<\/p>\n

\"principe_hyperspectral_fig1\"<\/a>
Figure 1 : Principe de la spectro-imagerie.<\/figcaption><\/figure>\n
\"principe_hyperspectral_fig2\"<\/a>
Figure 2 : Exemple de \u00ab cube hyperspectral \u00bb – Image du site de Moffett Field, CA (Baie de San Francisco) acquise le 20 ao\u00fbt 1992 par le spectro-imageur AVIRIS (NASA\/JPL) embarqu\u00e9 sur un avion stratosph\u00e9rique ER-2.<\/figcaption><\/figure>\n

C\u2019est la notion de spectre continu, donc de bandes spectrales \u00e9troites et contigu\u00ebs, qui est essentielle et permet d\u2019exploiter au mieux l\u2019information. Il est ainsi possible d\u2019identifier des objets en surface (ou des gaz\/particules atmosph\u00e9riques) et de mesurer leurs propri\u00e9t\u00e9s optiques par l\u2019analyse de leurs caract\u00e9ristiques spectrales fines. L\u2019imagerie hyperspectrale permet de reconna\u00eetre dans le pixel la \u00ab signature spectrale \u00bb des constituants qu’il contient, c\u2019est-\u00e0-dire de les identifier. La position en longueur d\u2019onde des pics d’absorption sp\u00e9cifiques d\u00e9pend de leur composition chimique. Leur amplitude va quant \u00e0 elle donner des indications sur la quantit\u00e9 (ou la concentration) des constituants pr\u00e9sents. Enfin, la forme g\u00e9n\u00e9rale du spectre (ou continuum) d\u00e9pend des propri\u00e9t\u00e9s physiques de la surface (granulom\u00e9trie, rugosit\u00e9, humidit\u00e9, etc.<\/em>). On peut ainsi non seulement identifier les diff\u00e9rents mat\u00e9riaux pr\u00e9sents (min\u00e9raux, v\u00e9g\u00e9taux, constituants chimiques, etc.<\/em>), mais \u00e9galement en d\u00e9terminer les concentrations et les caract\u00e9ristiques physiques, ajoutant ainsi une dimension quantitative \u00e0 la cartographie de param\u00e8tres d\u2019int\u00e9r\u00eat dans des domaines d\u2019application tr\u00e8s divers. Certains travaux ont \u00e9galement montr\u00e9 que l\u2019on pouvait acc\u00e9der \u00e0 la chimie\/min\u00e9ralogie fine en analysant les changements subtils dans la forme des spectres d’absorption ou de faibles d\u00e9calages en longueur d\u2019onde. Enfin, une caract\u00e9ristique sp\u00e9cifique des capteurs hyperspectraux est de permettre l\u2019acc\u00e8s \u00e0 l\u2019identification et \u00e0 l\u2019estimation des proportions (ou abondances) des mat\u00e9riaux \u00e0 une r\u00e9solution inf\u00e9rieure \u00e0 la taille du pixel (technique de \u00ab d\u00e9-m\u00e9lange \u00bb spectral). En effet, un pixel est rarement compos\u00e9 d\u2019un seul mat\u00e9riau et la r\u00e9ponse spectrale enregistr\u00e9e par le capteur est le r\u00e9sultat d\u2019un m\u00e9lange. Cependant, suivant la nature et le type des mat\u00e9riaux pr\u00e9sents dans le pixel, en particulier si ces mat\u00e9riaux ont des signatures spectrales distinctes, un \u00e9l\u00e9ment peut \u00eatre d\u00e9tect\u00e9 m\u00eame s\u2019il ne repr\u00e9sente qu’une fraction de la taille du pixel (Goetz et Kindel, 1996). Ainsi \u00e0 la question \u00ab quelle est la taille du pixel ? \u00bb habituellement d\u00e9terminante pour le potentiel de d\u00e9tection d\u2019un instrument de t\u00e9l\u00e9d\u00e9tection, l\u2019imagerie hyperspectrale r\u00e9pond par la question \u00ab quel est le rapport signal sur bruit du capteur (sa sensibilit\u00e9) et sa r\u00e9solution spectrale ? \u00bb qui sont maintenant devenus plus d\u00e9terminants que la r\u00e9solution spatiale pour l\u2019\u00e9valuation du potentiel de d\u00e9tection d\u2019un capteur hyperspectral (Kruse, 2000).<\/p>\n

\"principe_hyperspectral_fig3\"<\/a>
Figure 3 : Comparaison entre les spectres r\u00e9sultant d\u2019un m\u00e9lange surfacique (macroscopique, lin\u00e9aire) et d\u2019un m\u00e9lange intime (microscopique, non lin\u00e9aire) de 50% d\u2019alunite et 50% de jarosite, d\u2019apr\u00e8s Clark, 1993.<\/figcaption><\/figure>\n

Quelle diff\u00e9rence avec le multi\/super spectral ?<\/span><\/strong><\/p>\n

Sur ce type d\u2019imagerie, chaque pixel de l\u2019image pourvu d\u2019une signature spectrale d\u00e9taill\u00e9e permet une analyse beaucoup plus approfondie que celle d\u00e9riv\u00e9e des donn\u00e9es de t\u00e9l\u00e9d\u00e9tection acquises en plusieurs bandes larges et non contigu\u00ebs comme le montrent les figures ci-dessous.<\/p>\n

\"principe_hyperspectral_fig4\"<\/a>
Figure 4 : Comparaison entre information contenue dans un pixel d\u2019une image multispectrale et celle contenue dans un pixel d\u2019une image \u00ab hyperspectrale \u00bb.<\/figcaption><\/figure>\n
\"principe_hyperspectral_fig5\"<\/a>
Figure 5 : Un spectre d\u2019alunite (min\u00e9ral appartenant \u00e0 la famille des sulfates) \u00ab vu \u00bb par le capteur multispectral Landsat Thematic Mapper (6 canaux discontinus, bandes larges) et le spectro-imageur AVIRIS (210 canaux, r\u00e9solution spectrale de 10 nm).<\/figcaption><\/figure>\n

Quelles informations ? Quelles applications ?<\/span><\/strong><\/p>\n

Cette technologie, classiquement utilis\u00e9e en exploration plan\u00e9taire, existe maintenant depuis plus de 25 ans en observation de la Terre sous forme a\u00e9roport\u00e9e et depuis plus de 10 ans sous forme spatiale avec le d\u00e9monstrateur am\u00e9ricain Hyperion. Elle a clairement fait ses preuves dans des domaines d\u2019applications tr\u00e8s vari\u00e9s (voir par exemple le rapport du GSH : Synth\u00e8se sur l\u2019imagerie hyperspectrale<\/a>).<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

Qu\u2019est-ce que la spectro-imagerie ? La spectro-imagerie, \u00e9galement appel\u00e9e imagerie \u00ab hyperspectrale \u00bb par opposition \u00e0 l’imagerie \u00ab multispectrale\u00a0\u00bb ou\u00a0\u00ab superspectrale \u00bb, est une technologie permettant la repr\u00e9sentation d’une sc\u00e8ne suivant un grand nombre de bandes spectrales (g\u00e9n\u00e9ralement plus d\u2019une centaine), \u00e9troites (\u2264 10nm) et contigu\u00ebs (Figures 1 et 2). On ne retient souvent que … <\/p>\n

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