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Banque de données projets FEDRA

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Analyse des données dans la télédétection hyperspectrale (HYPERCRUNCH)

Projet de recherche S0/00/005 (Action de recherche S0)


Personnes :

  • Prof. dr.  COPPIN Pol - Katholieke Universiteit Leuven (K.U.Leuven)
    Partenaire financé belge
    Durée: 15/12/2001-31/12/2004
  • Prof. dr.  SCHEUNDERS Paul - Universiteit Antwerpen (UA)
    Partenaire financé belge
    Durée: 15/12/2001-31/12/2004
  • Dhr.  DEBRUYN Walter - Vlaamse Instelling voor Technologisch Onderzoek (VITO)
    Partenaire financé belge
    Durée: 15/12/2001-31/12/2004

Description :

Thème et localisation

Le projet fait partie du domaine de recherche "Traitement générique avancé des données et innovation"

La spectroscopie à formation d'images (IS) est une technique de télédétection qui acquiert de plus en plus d'importance, non seulement dans un contexte international, mais aussi dans le cadre des développements des technologies et applications en Belgique.

La résolution spectrale et spatiale élevée propre à l'IS présente un désavantage majeur : les spectromètres imageurs livrent des quantités énormes de données de mesure. La sélection d'un nombre limité de bandes, sans pour cela perdre les informations essentielles pour une application donnée, représente donc un point critique pour chaque application IS et est le premier sujet d'étude au sein de ce projet. Un deuxième sujet d'étude concerne le développement d'algorithmes pour l'amélioration de la classification, à la fois en ce qui concerne la séparation spectrale et en ce qui concerne les procédures de classification en elles-mêmes. Les algorithmes mathématiques seront développés de manière à correspondre le plus possible aux différentes applications, afin de pouvoir les automatiser et les implémenter dans des chaînes de traitement de données opérationnelles, comme celles pour le capteur APEX. De cette manière, l'on obtient également un produit final d'un niveau supérieur pour la communauté scientifique.

Objectifs

L'objectif général du projet présenté est d'améliorer l'extraction de l'information (data mining) à partir des cubes-données hyperspectraux, afin de pouvoir, d'une part, mieux servir la communauté scientifique et, d'autre part, développer les chaînes de traitement de données pour ce type spécifique de données.

L'illustration la plus explicite de ces objectifs passe par l'explication du contexte et du rôle des laboratoires participants au sein de la structure du projet.

Au sein du consortium, les deux premiers partenaires, Vito et RUCA, apportent une expertise mutuellement complémentaire en ce qui concerne le traitement d'images. Vito apporte son expérience dans le domaine de l'acquisition d'images IS, la correction et le traitement ultérieur des cubes-données, ainsi que sa connaissance de l'extraction d'information "classique" à partir de sets de données hyperspectrales. En tant que centre de recherche reconnu au niveau international, spécialisé dans le développement de l'interprétation des images et le traitement d'images, par exemple dans le secteur biomédical, RUCA apporte au projet son expertise en ce qui concerne le développement d'algorithmes de traitement d'images, y compris le contexte mathématique et physique théorique exigé. Les algorithmes d'extraction de l'information (data mining) développés seront traduits en un code fonctionnel par RUCA et Vito. Ils seront ensuite implémentés par Vito dans des chaînes de traitement de données opérationnelles. Vito possède l'expertise lui permettant de gérer ce genre de chaînes de traitement opérationnelles, par exemple celles destinées au capteur APEX.

Il va de soi que les techniques de réduction des données et les algorithmes mathématiques, - les produits finaux de ce projet -, seront testés et validés. Pour cette proposition, l'application concernée est l'agriculture de précision, plus exactement la détection du stress chez les arbres fruitiers. Des études de cas seront effectuées sur des parcelles test de la Station de Recherche royale de Gorsem. La KULeuven, le troisième partenaire au sein du consortium, sera responsable de la validation. La KULeuven apporte son expertise dans le domaine de l'interprétation des informations quantitatives concernant les processus de végétation et les paramètres, et ceci du niveau de la feuille jusqu'au niveau complexe de l'échelle spatiale . La complémentarité des différents groupes de recherche permettra au consortium de finalement coupler l'information spectrale à la réalité physique.


Documentation :

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