Скачать или смотреть Méthodes de démélange et amélioration de résolution d'images hyperspectrales

Méthodes de démélange et amélioration de résolution d'images hyperspectrales en sciences de l'univers : prise en compte de la variabilité spectrale.
Au cours de cette thèse, nous nous sommes intéressés aux traitements des images hyperspectrales de télédétection, plus précisément, à une problématique liée à qui est la faible résolution spatiale de ce type d'images. Cet aspect impacte directement le processus classificatoire, communément utilisé, car il est plus complexe de déterminer la proportion ou la superficie occupée par un matériau pur dans un pixel donné. Pour résoudre cette limitation, deux approches existent. La première, nommée démélange spectral a pour objectif de séparer les composantes du pixel c'est-à-dire les matériaux purs et déterminer leurs proportions appelées aussi abondances. Le démélange spectral tire profit des techniques développées dans la filière de la Séparation Aveugle de Sources (SAS). La deuxième technique consiste à fusionner une image hyperspectrale avec une image multispectrale ou panchromatique, de la même région, pour incorporer l'information spatiale contenue dans ces deux types d'images afin d'aboutir à une image hyperspectrale avec une résolution spatiale de meilleure qualité. Parmi ces approches, plusieurs méthodes de fusion se basent sur le démélange spectral. Le démélange spectral nécessite la connaissance de la loi régissant le mélange. La plus répandue représente un spectre observé dans un pixel par un mélange linéaire des spectres des matériaux présents dans le même pixel, ce cas de figure est nommé mélange linéaire instantané. Malgré sa simplicité de mise en œuvre, ce dernier reste limité par deux phénomènes fréquents, à savoir, la non-linéarité et la variabilité spectrale. En particulier, le modèle de mélange linéaire stipule que chaque matériau pur présent dans une scène est décrit par un même spectre dans la totalité de la scène observée. Cela n'est pas toujours valide à cause de certains phénomènes physiques. Dans ce cas précis, la notion de matériau pur doit être remplacée par la notion de classe de matériaux. Nous parlons alors de variabilité spectrale. Une partie de cette thèse traite cette problématique en intégrant la variabilité spectrale dans le démélange spectral. Le travail de cette thèse s'inscrit dans cette configuration pour développer des méthodes tenant compte de la variabilité spectrale pour le démélange spectral dans la première partie. Ainsi trois méthodes ont été développées dans cette thèse en se basant sur un nouveau modèle de mélange proposé qui introduit la variabilité spectrale sous une forme additive. Les trois méthodes de démélange ont été développées en utilisant des algorithmes de factorisation en matrice non-négatives. Les résultats obtenus sont très prometteurs. La deuxième partie de cette thèse a permis de développer des méthodes de fusion, intégrant le phénomène de la variabilité spectrale, pour combiner une image hyperspectrale et une autre image multispectrale, de la même zone observée. Dans cette optique, deux méthodes ont été développées et présentées dans la deuxième partie de ce manuscrit. Les tests effectués montrent l'importance de considérer le phénomène de la variabilité spectrale dans le processus de fusion.