Lucas DRUMETZ lauréat du Prix de thèse de la COMUE UGA 2017

Résumé de la thèse :
La finesse de la résolution spectrale des images hyperspectrales en télédétection permet une analyse précise de la scène observée, mais leur résolution spatiale est limitée, et un pixel acquis par le capteur est souvent un mélange des contributions de différents matériaux. Le démélange spectral permet d'estimer les spectres des matériaux purs (endmembers) de la scène, et leurs abondances dans chaque pixel. Les endmembers sont souvent supposés être parfaitement représentés par un seul spectre, une hypothèse fausse en pratique, chaque matériau ayant une variabilité intra-classe non négligeable. Le but de cette thèse est de développer des algorithmes prenant mieux en compte ce phénomène. Nous effectuons le démélange localement, dans des régions bien choisies de l'image où les effets de la variabilité sont moindres, en éliminant automatiquement les endmembers non pertinents grâce à de la parcimonie collaborative. Dans une autre approche, nous raffinons l'estimation des abondances en utilisant la structure de groupe d'un dictionnaire d'endmembers extrait depuis les données. Ensuite, nous proposons un modèle de mélange linéaire étendu, basé sur des considérations physiques, qui modélise la variabilité spectrale par des facteurs d'échelle, et développons des algorithmes d'optimisation pour en estimer les paramètres. Ce modèle donne des résultats facilement interprétables et de meilleures performances que d'autres approches de la littérature. Nous étudions enfin deux applications de ce modèle pour confirmer sa pertinence.

Vidéo :
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