Fusion of hyperspectral and panchromatic data by spectral unmixing in the reflective domain - SIGMAPHY Accéder directement au contenu
Article Dans Une Revue Revue Française de Photogrammétrie et de Télédétection Année : 2022

Fusion of hyperspectral and panchromatic data by spectral unmixing in the reflective domain

Fusion de données hyperspectrales et panchromatique par démélange spectral dans le domaine réflectif

Résumé

Earth observation at a local scale requires images having both high spatial and spectral resolutions. As sensors cannot simultaneously provide such characteristics, a solution is combining images jointly acquired by two different optical instruments. Notably, hyperspectral pansharpening methods combine a panchromatic image, providing a high spatial resolution, with a hyperspectral image, providing a high spectral resolution, to generate an image with both high spatial and spectral resolutions. Nevertheless, these methods suffer from some limitations, including managing mixed pixels. This article introduces a new hyperspectral pansharpening method designed to deal with mixed pixels, which is called Spatially Organized Spectral Unmixing (SOSU). The performance of this method is measured on synthetic then real data (simulated from airborne acquisitions), using spatial, spectral and global criteria, to evaluate the contributions of the SOSU algorithm to mixed pixel processing. In particular, this contribution is confirmed in the case of a peri-urban area via a nearly ten percent increase in the rate of mixed pixels improved with SOSU, in comparison with the method used as a reference.
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, permettent de 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.
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hal-02443504 , version 1 (03-05-2023)

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Identifiants

Citer

Yohann Constans, Sophie Fabre, Henry Brunet, Michael Seymour, Vincent Crombez, et al.. Fusion of hyperspectral and panchromatic data by spectral unmixing in the reflective domain. Revue Française de Photogrammétrie et de Télédétection, 2022, IMAGERIE HYPERSPECTRALE, 224 (1), ⟨10.52638/rfpt.2022.508⟩. ⟨hal-02443504⟩
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