Correction des effets de relief

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années, tant sur le plan de l’analyse des données que sur celui l’instrumentation, et aujourd’hui de nombreuses sociétés commercialisent des spectroimageurs fonctionnant dans le domaine visible. En revanche, les spécificités de l’infrarouge (fort bruit de lecture des détecteurs comparés aux détecteurs visibles, faiblesse du signal pour la bande [3μm ; 5μm], importance du courant de fond pour les détecteurs sensibles jusqu’à 11μm, etc.) font que le développement de spectro-imageurs infrarouges aéroportés est un exercice technologiquement ardu, au point qu’actuellement, la France ne dispose pas d’un instrument capable de répondre aux besoins scientifiques et opérationnels. L’Onera a donc été chargé de développer cet instrument, appelé Sieleters. Celui-‐ci est schématiquement constitué d’une caméra matricielle visant au nadir au travers d’un interféromètre. Ce dernier agit comme un filtre spectralement sinusoïdal, dont la période dépend de l’angle d’incidence et par conséquent de la colonne de l’image. Chaque colonne du détecteur est ainsi associée à un état d’interférences particulier, ce qui se traduit par le fait que les franges d’interférences se superposent à l’image de la scène. L’appareil est alors placé dans un porteur aéroporté ayant une trajectoire rectiligne : l’image de la scène défile donc par rapport à la matrice de détecteurs et, à chaque fois que l’image a avancé d’une colonne, on déclenche une acquisition. On dispose ainsi de toute une séquence d’images fortement recouvrantes, à partir de laquelle on retrouve le spectre de chaque point de la scène, puisque chaque colonne du détecteur est associée à une différence de marche. Ce principe de mesure est schématisé par la figure 1, où l’on a mis à gauche trois images extraites d’une séquence, avec une croix pour marquer un point fixe au sol. Fig. 2. (Color online) Figure Principle 1 for obtaining a spectral image using a high étendue Fourier transform hyperspectral imager: first, a sequence of images are acquired by scanning the scene (only three images are shown on the diagram). These images are then registered, so that the signal associated to one ground pixel can be retrieved in all the images of the sequence. This signal is the interferogram of the pixel; its spectrum is deduced by a Fourier transform. dispersive imaging spectrometers, tunable filter imaging spectrometers, wedge filter imaging spectrometers, and slitless Fourier transform imaging • The spectral resolution is limited by the number of pixels of the focal plane array in the alongtrack direction. Furthermore, the spectrum is
L’image de ce point a été formée à travers différents états d’interférences, et on peut ainsi reconstituer son interférogramme, puis son spectre par transformation de Fourier. Importance du recalage des images : difficulté liée aux variations d’altitude ou d’élévation Le recalage de toutes les images de la séquence est donc une étape clef du dépouillement des données, et, pour être le plus exact possible, il doit prendre en compte les variations d’élévation de la scène, qu’elles soient dues au relief intrinsèque du terrain ou aux éléments du sursol (bâtiments, arbres, etc.). Sur la figure 3, on peut voir l’effet d’une variation d’élévation non prise en compte : les images ont été recalées selon un modèle global {translation ; dilatation ; rotation}, et on n’a donc pas tenu compte de la moindre vitesse apparente du toit du bâtiment. Pour un pixel situé au milieu du toit (croix verte), l’erreur de recalage ne se traduit pas par une erreur radiométrique, car le point reste à l’intérieur d’une zone homogène. Par contre, un pixel situé au bord du toit sombre (croix rouge) glisse peu à peu vers la façade blanche : l’interférogramme associé n’est donc pas exploitable, ce qui est particulièrement visible sur sa ligne de base (partie droite de la figure 2). Fig. 12. (Color online) Effects of a change in elevation of the scene. At the beginning, the two pixels are both from the roof (bottom left image: Figure image 2 number 65). Because of errors in registration, the pixel indicated by a red cross slips gradually toward the front of the house (top image: image number 435). On the right are the interferograms associated with these two pixels. by this noise. The second consideration is that with a proper stabilization system, which strongly filters high frequency vibrations, this jitter noise on the interferogram will be temporally correlated; thus, it will mainly affect low wavenumbers of the spectrum and may be concentrated in an out-of-band spectral domain. Un modèle numérique d’élévation suffisamment précis est donc nécessaire, particulièrement en milieu urbain, que ce soit pour corriger les variations d’élévation ou pour indiquer les zones où l’information n’est pas exploitable. Or, ce modèle numérique d’élévation n’est pas toujours disponible : il est alors Elevation variations. The second cause of error nécessaire de retrouver cette information à to partir the intensity des images variations elles-‐mêmes. in the image. Ceci est possible, car, du fait de l’avancée du porteur, chaque zone de la scène a été vue sous un grand nombre d’angles différents. in registration comes from the variations of elevation of the scene. Indeed, two ground points at different elevations will have different apparent speeds for the imager. Thus a rigid model like the one we used is no more suitable when the scene is not flat. This effect can be seen on Fig. 12; we have chosen a pixel at the edge of the roof of a building. This building is Proposition de thèse viewed by the instrument under different angles as the carrier flies over the scene, and on the registered sequence the roof seems to move with respect to the ground. Thus, our pixel initially belongs to the roof but gradually slips to the ground, passing through the white front of the building. Because of that effect, the interferogram associated with this pixel is nonsense, as can be seen on its baseline (Fig. 12). It is obvious that it is hopeless to retrieve the full spectrum of parts of the scene that are partially hidden, like the front of the building on our example. However, it is possible to take advantage of these for instance, 5%, the intensity parasitic image is only 0.25% of that of the nominal image. But in our system, the interferometer acts as a semireflective mirror; only one parasitic reflection is thus sufficient to create a parasitic image on the detector (see Fig. 14). As this unwanted image moves in the opposite direction compared to the nominal one, it will add noise on the interferograms, with an amplitude proportional The basic solution to avoid this problem is to improve the antireflective layer’s performance. Another is to use birefringent interferometers, where the nontransmitted light is absorbed and not reflected, but even with reflective interferometers, this parasitic image can be suppressed, by separating the entrance Le premier objet de la thèse sera de développer un outil permettant d’estimer à partir des images les variations d’élévation de la scène. Ceci se fera en adaptant
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