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Imagerie hyper-spectrale

Nous développons des méthodes d’analyse de scènes côtières à partir d’images de télédétection hyperspectrale, celles-ci permettant d’obtenir en chaque pixel la réponse spectrale des matériaux sur des centaines de bandes.

Ces méthodes d’analyse visent à détecter des cibles immergées [1], à retrouver la composition de la colonne d’eau et la bathymétrie [3] [4], ainsi que la composition des fonds.

Nous nous basons par exemple sur l’estimation de paramètres (maximum de vraisemblance et maximum a posteriori), ou sur le dé-mélange spectral (factorisation en matrices non négatives) [4], en intégrant les modèles de transfert radiatif dans la colonne d’eau aux différentes méthodologies.

Le projet ASTRID/ANR HypFoM (2016-2018), en collaboration avec le LOV, l’IRAP, l’UTV, l’entreprise CS-SI, et la participation de l’ONERA, vise à affiner les modèles existants en prenant mieux en compte les interactions dues aux diffusion multiples au sein de la colonne d’eau et au niveau des fonds marins, et à proposer des algorithmes adaptés pour retrouver la composition de ces fonds en mélange sub-pixellique, tout en prenant en compte la variablilité naturelle des matériaux ‘purs’.
Exemple d'estimation de la composition des fonds (haut : image en couleurs, bas : cartes de présence de roches, sédiments, bois, huitres et algues brunes). Profondeur de 4m environ (données aéroportées issues du projet REI HypLitt (2010-2012), www.actimar.fr)
Contact : Mireille Guillaume
Mots-clés : Télédétection, océans, hyperspectral, détection, estimation, dé-mélange spectral