Modeling spatial and temporal variabilities in hyperspectral image unmixing ; Modélisation de la variabilité spectrale pour le démélange d’images hyperspectral
Titel:
Modeling spatial and temporal variabilities in hyperspectral image unmixing ; Modélisation de la variabilité spectrale pour le démélange d’images hyperspectral
Anmerkungen:
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Beschreibung:
Acquises dans plusieurs centaines de bandes spectrales contiguës, les images hyperspectrales permettent d'analyser finement la composition d'une scène observée. En raison de la résolution spatiale limitée des capteurs utilisés, le spectre d'un pixel d'une image hyperspectrale résulte de la composition de plusieurs signatures associées à des matériaux distincts. À ce titre, le démélange d'images hyperspectrales vise à estimer les signatures des différents matériaux observés ainsi que leur proportion dans chacun des pixels de l'image. Pour cette analyse, il est d'usage de considérer qu'une signature spectrale unique permet de décrire un matériau donné, ce qui est généralement intrinsèque au modèle de mélange choisi. Toutefois, la signature d'un matériau présente en pratique une variabilité spectrale qui peut être significative d'une image à une autre, voire au sein d'une même image. De nombreux paramètres peuvent en être cause, tels que les conditions d'acquisitions (e.g., conditions d'illumination locales), la déclivité de la scène observée ou des interactions complexes entre la lumière incidente et les éléments observés. À défaut d'être prises en compte, ces sources de variabilité perturbent fortement les signatures extraites, tant en termes d'amplitude que de forme. De ce fait, des erreurs d'estimation peuvent apparaître, qui sont d'autant plus importantes dans le cas de procédures de démélange non-supervisées. Le but de cette thèse consiste ainsi à proposer de nouvelles méthodes de démélange pour prendre en compte efficacement ce phénomène. Nous introduisons dans un premier temps un modèle de démélange original visant à prendre explicitement en compte la variabilité spatiale des spectres purs. Les paramètres de ce modèle sont estimés à l'aide d'un algorithme d'optimisation sous contraintes. Toutefois, ce modèle s'avère sensible à la présence de variations spectrales abruptes, telles que causées par la présence de données aberrantes ou l'apparition d'un nouveau matériau lors de l'analyse d'images ...