Les méthodes standard de pansharpening visent à fusionner une image panchromatique avec une image multispectrale afin de générer une image possédant la haute résolution spatiale de la première et la haute résolution spectrale de la dernière. Durant la dernière décennie, beaucoup de méthodes de pansharpening utilisant des images multispectrales furent créées. Avec la disponibilité croissante d’images hyperspectrales, ces méthodes s’étendent maintenant au pansharpening hyperspectral, c’est-à-dire à la fusion d’une image panchromatique possédant une très bonne résolution spatiale avec une image hyperspectrale possédant une résolution spatiale plus faible. Toutefois les méthodes de pansharpening hyperspectrale issues de l’état de l’art ignorent souvent le problème des pixels mixtes. Le but de ses méthodes est de préserver l’information spectrale tout en améliorant l’information spatiale. Dans cette thèse, dans une première partie, nous présentons et analysons les méthodes de l’état de l’art afin de les analyser pour connaitre leurs performances et leurs limitations. Dans une seconde partie, nous présentons une approche qui s’occupe du cas des pixels mixtes en intégrant une étape pré-fusion pour les démélanger. Cette méthode améliore les résultats en ajoutant de l’information spectrale qui n’est pas présente dans l’image hyperspectrale à cause des pixels mixtes. Les performances de notre méthode sont évaluées sur différents jeux de données possédant des résolutions spatiales et spectrales différentes correspondant à des environnements différents. Notre méthode sera évaluée en comparaison avec les méthodes de l’état de l’art à une échelle globale et locale. / Standard pansharpening aims at fusing a panchromatic image with a multispectral image in order to synthesize an image with the high spatial resolution of the former and the spectral resolution of the latter. In the last decade many pansharpening algorithms have been presented in the literature using multispectral data. With the increasing availability of hyperspectral systems, these methods are now extending to hyperspectral pansharpening, i.e. the fusion of a panchromatic image with a high spatial resolution and a hyperspectral image with a coarser spatial resolution. However, state of the art hyperspectral pansharpening methods usually do not consider the problem of the mixed pixels. Their goal is solely to preserve the spectral information while adding spatial information. In this thesis, in a first part, we present the state-of-the-art methods and analysed them to identified there performances and limitations. In a second part, we present an approach to actually deal with mixed pixels as a pre-processing step before performing the fusion. This improves the result by adding missing spectral information that is not directly available in the hyperspectral image because of the mixed pixels. The performances of our proposed approach are assessed on different real data sets, with different spectral and spatial resolutions and corresponding to different contexts. They are compared qualitatively and quantitatively with state of the art methods, both at a global and a local scale.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:theses.fr/2016GREAT065 |
| Date | 26 October 2016 |
| Creators | Loncan, Laëtitia |
| Contributors | Grenoble Alpes, Chanussot, Jocelyn, Briottet, Xavier, Fabre, Sophie |
| Source Sets | Dépôt national des thèses électroniques françaises |
| Language | English |
| Detected Language | French |
| Type | Electronic Thesis or Dissertation, Text |
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