HYPIM ECOLE THEMATIQUE Hyperspectrale 2017 - Hyperspectral imagery 2017 du 28/08/2017 au 1/09/2017

L'imagerie hyperspectrale, ne diffère pas des grandes lignes de traitement en télédétection, il faut en effet traiter les mesures acquises afin d'accéder aux quantités spectrales d'intérêt pour ensuite identifier les paramètres chimiques ou biophysiques de la surface, intéressants pour les applications développées.  Etalonnage, correction radiométrique et géométriques sont donc de mise. Cependant une étape cruciale de réduction du jeu de données est essentielle.
La correction atmosphérique reste une étape nécessaire mais délicate afin de s'affranchir des phénomènes de diffusion, d'absorption et/ou d'émission atmosphériques qui ont chacun un impact radiatif spectralement différent et dont l'importance dépend de l'état de l'atmosphère. La réflectance, l'émissivité spectrale ou la température de surface sont disponibles en sortie de correction.
Ensuite selon l'application des traitements de plus haut niveau sont réalisés : classifications supervisées ou non, utilisation de données multisources permettant de traiter conjointement les apports spectraux et spatiaux etc. Enfin, l'imagerie hyperspectrale permet d'identifier des pixels purs (pôles de mélange ou endmembers) pour ensuite identifier la composition interne d'un pixel en termes de pôle de mélange et de leur abondance (démélange ou unmixing).
Pour les thématiciens l'intérêt de l'image hyperspectrale est bien entendu de pouvoir remonter aux propriétés biophysiques des milieux et caractériser l'état de l'environnement.
Les axes du programme se définissent donc autour de l'architecture présentée ci-dessus en proposant (1) des approfondissements sur certaines étapes comme les corrections radiométriques, les traitements de démélange et de classification.
(2) Les méthodes de fusion avec les données panchromatiques ou  des données d'autres sources comme le LIDAR seront aussi présentées.
(3) des questionnements sur les applications et les produits utilisables par les acteurs de terrain. Une étude de cas sera proposée avec la préparation d'un survol et sa réalisation avec un drone, complétées par des relevés terrain (description et signatures spectrales) et la mise en forme de méta-données, puis des traitements et des discussions sur les résultats obtenus. Ceci permettra aux participants et notamment aux jeunes collègues d'envisager le déroulement complet d'une mission.

L'école bénéficie des avancées réalisées dans le cadre de l ANR HYEP (HYperspectral imagery for Environmental urban Planning)

Intervenants
Mauro Dalla Mura (GIPSA lab, Grenoble)
Yannick Deville (IRAP)
Pierre Gancarski (ICUBE Université de Strasbourg)
Dino Ienco (TETIS, Montpellier)
Gintautas Mozgeris, University, Faculty of Forestry and Ecology
Arnaud Lebris (IGN)
J Baptiste Feret (TETIS, Montpellier)
Rodolphe Marion CEA
Xavier Briottet ONERA

Programme et informations

Le programme sur 5 jours se déroule avec des blocs de session, de discussion et de terrain avec manipulations instrumentales avec drone. Après des rappels et une présentation du contexte de l'imagerie hyperspectrale, différents aspects seront abordés: le traitement du signal et les corrections atmosphériques, l'utilisation des bases de données spectrales, les méthodes de démélange, les traitements avancés : fusion, deep learning, classifications supervisées et non supervisées ... Des applications variées seront abordées (végétation, urbain, sols ..). Des séances sont prévues pour favoriser les échanges entre les participants.

Les coûts (550€ pour les établissements publics et 400€ pour doctorants et post doctorants) couvrent l'ensemble des prestations (pas le trajet !!).

 

Pré-requis: connaissances en traitement du signal

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