Hyperspectral imagery and urban areas: results of the HYEP project,Imagerie Hyperspectrale Et Zones Urbaines: Résultats Du Projet HYEP
Auteurs : Christiane Weber,Xavier Briottet,Thomas Houet,Sébastien Gadal,Rahim Aguejdad,Y. Deville,Mauro Dalla Mura,Clément Mallet,Arnaud Le Bris,Moussa Sofiane Karoui,Fatima Zohra Benhalouche,Khelifa Djerriri,Sophie Fabre,Josselin Aval
Revue : Revue Française de Photogrammétrie et de Télédétection
Éditeur : Société Française de Photogrammétrie et de Télédétection
Année : 2022

he HYEP project (ANR HYEP 14-CE22-0016-01 Hyperspectral imagery for Environmental urban Planning - Mobility and Urban Systems Programme - 2014) confirmed the interest of a global approach to the urban environment by remote sensing and in particular by using hyperspectral imaging (HI). The interest of hyperspectral images lies in the range of information provided over wavelengths from 0.4 to 4 μm; they thus provide access to spectral quantities of interest and to chemical or biophysical parameters of the surface. HYEP's objective was to specify this and to propose a panel of methods and treatments taking into account the characteristics of other existing sensors in order to compare their performance. The developments carried out were applied and evaluated on hyperspectral airborne images acquired in Toulouse and Kaunas (Lithuania)\, also used to synthesize space systems: Sentinel-2\, Hypxim/Biodiversity and Pleiades. Among the locks identified were those related to improving the spatial capabilities of the sensors and spatial scale changes\, which were partially overcome by fusion and sharpening approaches\, which proved to be successful. After a description of our hyperspectral data set acquired over Toulouse\, an analysis is conducted on several existing and accessible spectral databases. Then\, the chosen methods are presented. They include extraction\, fusion and classification methods\, which are then applied on our dataset synthetized at different spatial resolution to evaluate the benefits and the complementarity of hyperspectral imagery in comparison with other traditional sensors. Some specific applications are investigated of interest for urban planners: impervious soil map\, vegetation species cartography and detection of solar panels. Finally\, discussion and perspectives are presented.,Le projet HYEP (ANR HYEP 14-CE22-0016-01 HYperspectral imagery for Environmental urban Planning - Programme Mobilité et systèmes urbains - 2014) a permis de confirmer l’intérêt d’une approche globale du milieu urbain par télédétection et notamment en utilisant l’imagerie hyperspectrale (IH). L’intérêt des images hyperspectrales réside dans la gamme d’informations fournies sur des longueurs d’onde de 0\,4 à 4 μm ; elles fournissent ainsi un accès aux grandeurs spectrales d'intérêt et aux paramètres chimiques ou biophysiques de la surface. HYEP avait pour objectif de préciser ceci et de proposer un panel de méthodes et de traitements en tenant compte des caractéristiques des autres capteurs existants afin d’en comparer les performances. Les développements réalisés ont été appliqués et évalués sur des images aéroportées hyperspectrales acquises sur Toulouse (France) et Kaunas (Lituania)\, utilisées également pour synthétiser des systèmes spatiaux : Sentinel-2\, Hypxim/Biodiversity et Pleiades. Parmi les verrous identifiés\, ceux liés à l'amélioration des capacités spatiales des capteurs et aux changements d’échelle spatiale ont été en partie levés par des approches de fusion\, qui se sont avérées concluantes. Des méthodes d’extraction\, de fusion ou de classification ont été appliquées à différentes résolutions spatiales afin de qualifier les gains et la complémentarité de l’IH par rapport à d’autres capteurs. Ces évaluations ont ainsi porté sur des « objets » d’intérêt pour les gestionnaires et aménageurs du milieu urbain : les surfaces imperméables\, la végétation ou encore la détection de panneaux solaires.

Mots-clés : Image Hyperspectrale,Toulouse,Surfaces imperméables,Végétation,Panneaux photovoltaïques,Fusion,Classification