Les capteurs hyperspectraux, aéroportés ou satellitaires (e.g., AVIRIS, Hyperion) fournissent des images de la Terre dans environ 200 bandes spectrales (du visible au proche infrarouge) avec une résolution spatiale de l’ordre de 20 m. On obtient alors un cube de données hyperspectrales (x, y, l) où chaque pixel de l’image est un spectre représentant l’énergie mesurée par le capteur pour chaque longueur d’onde (voir figure). Ce spectre permet en particulier l’analyse des différents matériaux présents dans le pixel (e.g., atmosphère, sol, littoral).
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| Figure – Principe de l’imagerie hyperspectrale. Le signal mesuré dépend en particulier des propriétés de l’atmosphère et du sol. Des méthodes avancées de traitement de l'image et du signal permettent de déterminer ces paramètres avec précision pour chaque pixel de l’image grâce à l’analyse de sa signature spectrale. |
Nous présentons dans cet exposé l’utilisation des logiciels ENVI+IDL faîte au CEA pour l’exploitation des images hyperspectrales. Les différentes étapes du traitement sont les suivantes :
- conversion de l’image de luminance en réflectance (correction atmosphérique) grâce au module FLAASH disponible sous ENVI,
- interfaçage sous IDL d’un outil de simulation numérique du transfert radiatif (généralement dans un autre language) pour analyse des phénomènes physiques,
- programmation sous IDL d’un modèle direct simplifié (si possible, sinon génération de Look-Up Tables / LUTs),
- programmation sous IDL d’une méthode d’inversion des paramètres du modèle,
- affichage des résultats sous ENVI,
- éventuellement, intégration de la méthode d’inversion sous ENVI pour une utilisation opérationnelle.
Ces différentes étapes seront illustrées dans le cas d’études du littoral à partir d’images hyperspectrales. Après avoir explicité les différentes composantes de l’image, nous présentons une modélisation directe d’une image hyperspectrale du littoral grâce à l’approche de Lee, validée par HydroLight 4.2. Après une étude de sensibilité du signal aux paramètres, deux méthodes inverses permettant de retrouver la bathymétrie sont développées : la méthode de Lee pixel à pixel et la méthode de Filippi avec contraintes spatiales. Par la suite, nous mettons en avant les limites de ces deux méthodes, et nous proposons plusieurs modifications pour améliorer les résultats. La méthode ainsi mise en œuvre permet de déterminer la bathymétrie des petits fonds (H < 2 m) avec une précision de l’ordre de 50 cm sur des images hyperspectrales réelles AVIRIS. Le gain par rapport aux méthodes existantes est environ de 2.
