Imagerie hyperspectrale

L'imagerie hyperspectrale est une technique qui permet d'obtenir une image d'un sujet dans des centaines de bandes spectrales contiguës ce qui permet de produire un spectre de réflectance complet pour chacun des éléments individuels (pixels) composant l'image. La résolution spatiale d'une image hyperspectrale est moyenne mais par contre la résolution spectrale est généralement inférieure à 10 nanomètres. Cette technique se différencie de l'imagerie spectrale, technique ancienne qui restitue une image dans un nombre de bandes spectrales limité (jusqu'à 15), larges et discontinues[1]. L'imagerie hyperspectrale est utilisée principalement en lumière visible et proche infrarouge (0,4-2,5 µm). Mais elle peut également être utilisée dans le moyen infrarouge (3−5 μm et 8−12 μm, bandes II et III) et l'infrarouge thermique et des prototypes sont évalués pour l'observation des micro-ondes.

Plusieurs techniques peuvent être utilisées pour l'acquisition d'une image hyperspectrale dans le domaine optique (lumière visible, infrarouge). L'instrument dispose d'une optique qui fournit une image à l'entrée d'un spectrographe. Ce dernier utilise un élément dispersif ou à transformation de Fourier.

Une image hyperspectrale fournit pour chaque pixel une caractéristique du matériau photographié qui prend la forme d'un vecteur à plusieurs centaines de dimensions (autant que de bandes spectrales). Les applications sont nombreuses. Par exemple[2] :

• Dans le domaine de l'agriculture : détermination du stress hydrique, détection de parasites.
• Dans le domaine environnemental : détection et suivi de la pollution, mesure de la qualité de l'air.
• Dans le domaine de l'astrophysique : caractérisation des étoiles et des exoplanètes.
• Dans le domaine culturel : analyse d’œuvres d'art (peintures, fresques) pour restauration.
• Industrie alimentaire : contrôle qualité, identification de matériaux étrangers
• Industrie minière : tri des minerais, analyse des roches
• Industrie papetière : contrôle qualité du papier.
• Tri des déchets ménagers.
• Dans la cosmétique (en utilisant la caméra d'un téléphone mobile)[3].

Quelques exemples de caméras hyperspectrales[4] :

Le traitement des données hyperspectrales est complexe car il faut manipuler d'énormes volumes de données et l'extraction de données pertinentes nécessite de mettre au point des algorithmes complexes spécifiques à chaque type d'utilisation. Pour les instruments embarqués à bord de satellites, la taille des images impose la mise au point d'un processus de compression afin d'être compatible avec les capacités de stockage et de transmission de l'engin spatial. L'exploitation des données fournies par ces instruments est un domaine de recherche actif[13].