L’imagerie multispectrale et hyperspectrale : principe et applications

Présentation

Qu'est-ce qu'un indice radiométrique

Les capteurs opèrent dans le visible et l’infrarouge. Ils se différencient par le nombre de bandes et la largeur de ces dernières.
Un capteur peut être multispectral ou hyperspectral, et cela influe sur l’information finale obtenue par l’utilisateur.

Crédit photo de gauche : Image par WikiImages de Pixabay

Les ondes dans le domaine du visibles vont de 380 à 680 nm, puis l’infrarouge, et il est possible de les ‘répartir’ en différentes couleurs :

Le violet, entre 380 et 450
Le bleu entre 450 et 490
Vert, entre 490 à 570
Jaune, entre 570 à 585
Orange, entre 585 à 620
Rouge 620 à 680
Infrarouge, >680nm

Ces catégories se nomment plutôt des bandes pour les capteurs :

Le bleu
Le vert
Le rouge
Le proche infrarouge
SWIR
…

Le capteur multispectral va sélectionner ces bandes, en prenant un intervalle de valeurs, et il captera plusieurs ondes, voisines ou non.

Par exemple : le rouge va de 620 à 690 nm, il va prendre une bande rouge de 620 à 630nm, et une seconde qui va de 640 à 650nm

Le capteur hyperspectral fera la même chose, mais sur une plage beaucoup plus restreinte, et les bandes seront voisines.

Par exemple : le rouge s’étend de 620 à 690nm, il va prendre une bande entre 620 et 630, une autre entre 630 et 640, une autre entre 640 et 65, etc….

Kogut, P. (2025, 7 juillet). Multispectral vs. hyperspectral : Choose the right tech. EOS Data Analytics

Issu de la thèse de Louis ZAUGG de 2024 « Apport de l’imagerie hyperspectrale pour la caractérisation optique des eaux issues de rejets industriels »

Végétation/Minéraux

La précision acquise par les données hyperspectrales offre à l’utilisateur la possibilité d’accéder à un nouveau niveau d’information.

Le spectre permet de voir les bandes d’absorption et de comparer au spectre pur.

Ainsi, les bandes d’absorption de la chlorophylle par exemple sont visibles et évaluables, de même pour le caroténoïde.

De même, la détermination de la composition minérale des sols en surface est très précise avec l’hyperspectral.

Agriculture

Cette technologie facilite le suivi de la productivité des parcelles, et mais également la détection de plantes impactées par la sécheresse à partir d’indicateurs : ces plantes seraient caractérisées par une sénescence précoce et accélérée.

Un des cas d’utilisation est le suivi de la fertilité des sols post-décontamination au Japon, suite à l’accident de Fukushima.

Des opérations de décontamination de sol ont lieu depuis quelques années maintenant, et une étude portait sur le suivi avec de l’hyperspectral spatial de la fertilité des champs agricoles décontaminés.
Les données hyperspectrales ont en partie permis d’évaluer le taux de carbone dans le sol, qui est d’après l’étude très bien corrélé au nitrate du sol, qui est un indicateur de la fertilité des sols.

Le carbone du sol devient donc un proxy de la fertilité des sols.

Eau et littoral

Il est possible d’évaluer plus précisément la turbidité de l’eau. En effet la turbidité est une caractéristique indiquant l’aspect plus ou moins trouble de l’eau. Cet aspect trouble est dû à la présence de particules minérales (sédiments) ou organiques (planctons), en suspension.

La présence plus ou moins importantes de ces particules va influencer sur la réflectance, et donc sur l’information obtenue par le capteur.

Il est par exemple possible de détecter et cartographier la pollution des rejets industriels dans les eaux par imagerie satellite hyperspectrale, au niveau des bassins industriels.

Un autre exemple de la pertinence de l’hyperspectrale peut être mentionné.
En effet, la surveillance du littoral est enjeu majeur, notamment pour la question corallienne. Le projet HYSCORES a étudié la vitalité coralienne du littoral réunionnais sur plusieurs années.

La vitalité coralienne est « la couverture corallienne vivante ramenée au substrat potentiellement colonisable (Substrat dur) ».

Dommages environnementaux et risques

Le suivi de catastrophe et de l’impact de cette dernière est amélioré par l’hyperspectral.

L’un des usages les plus parlant est celui du capteur hyperspectral AVIRIS pour la catastrophe de Deepwater Horizon, dans le Golfe du Mexique, en 2010.

Les données ont permis de cartographier la marée noire sur plusieurs jours, ainsi que son volume, et mais également la ligne côtière pour estimer l’impact de la catastrophe sur les écosystèmes terrestres et les habitats.

Aménagement urbain

Comme mentionné dans les explications, l’hyperspectral apporte des données plus fines, et permet de caractériser la pollution de l’air plus finement, ou encore de cartographier les matériaux de toiture, la végétation en ville.

Cette technologie permet d’obtenir des informations plus précises sur l’albedo, de réaliser une meilleure classification.