Fusion De Données Hyperspectrales Et Panchromatiques Par Demelange Spectral Dans Le Domaine Reflectif

Yohann Constans, S. Fabre
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Abstract

L’observation de la Terre à l’échelle locale nécessite de disposer d’images hautement résolues spatialement et spectralement. Les capteurs ne pouvant offrir simultanément de telles résolutions, une solution consiste à exploiter des images acquises par deux instruments optiques différents. Les méthodes de pansharpening hyperspectral, notamment, permettentde combiner une image panchromatique, à haute résolution spatiale, avec une image hyperspectrale, à haute résolution spectrale, afin de générer une nouvelle image hautement résolue spatialement et spectralement. De telles méthodes présentent cependant certaines limitations, en particulier le traitement des pixels mixtes. Cet article présente une nouvelle méthode de pansharpening hyperspectral appelée Spatially Organized Spectral Unmixing (SOSU) et adaptée au traitement de tels pixels. Les performances de cette méthode sont mesurées sur des données synthétiques puis réelles (simulées à partir d’acquisitions aéroportées), à l’aide de critères spatiaux, spectraux et globaux, afin d’évaluer l’apport du traitement des pixels mixtes. En particulier, cet apport est confirmé dans le cas d’un paysage périurbain par une augmentation de près de dix pourcents du taux de pixels mixtes améliorés avec SOSU, par rapport à la méthode utilisée comme référence.
在反射区域用光谱分析融合高光谱和全色数据
局部地球观测需要高空间和光谱分辨率的图像。由于传感器不能同时提供这样的分辨率,一种解决方案是使用两种不同光学仪器获得的图像。特别是,高光谱泛锐化方法允许将高空间分辨率的全色图像与高光谱分辨率的高光谱图像相结合,生成新的高空间和光谱分辨率图像。然而,这些方法有一些局限性,特别是混合像素的处理。本文提出了一种新的高光谱泛锐化方法,称为空间组织光谱不混合(SOSU),适用于此类像素的处理。该方法的性能是在合成数据和真实数据(从机载采集模拟)上测量的,使用空间、光谱和全局标准来评估混合像素处理的贡献。特别是,这一贡献在城市周边景观的情况下得到了证实,与参考方法相比,SOSU增强的混合像素率增加了近10%。
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