Brevet FR3102842A1 — publié le 20210507

L’invention concerne un système de détermination d’une image partiellement appareillée d’une scène pour la génération d’une image hyperspectrale de ladite scène, comprenant : - un dispositif d’acquisition d’image configuré pour acquérir au moins une image spatiale d’une scène ; - un premier spectromètre configuré pour mesurer un rayonnement réfléchi par au moins une zone de ladite scène provenant d’une source lumineuse éclairant ladite scène ; - un deuxième spectromètre configuré pour mesurer un rayonnement incident de ladite source lumineuse ; - un contrôleur configuré pour déterminer une image partiellement appareillée de ladite scène en fonction de ladite au moins une image spatiale, dudit rayonnement réfléchi et dudit rayonnement incident. L’invention concerne en outre un procédé de de génération d’une image hyperspectrale à partir d’une image partiellement appareillée d’une scène. Figure pour l’abrégé : Fig. 6 Système de détermination d’une image partiellement appareillée pour la génération d’une image hyperspectrale La présente invention concerne le domaine de l’imagerie hyperspectrale. Plus précisément, l’invention concerne un système de détermination d’une image partiellement appareillée pour la génération d’une image hyperspectrale. L’imagerie hyperspectrale est utilisée dans de nombreuses applications telles que les géosciences (identification des minéraux, érosion des sols, cartographie, etc), l’étude de la végétation, l’hydrologie, l’étude des milieux urbain ou encore le domaine de la défense. L’imageur hyperspectral mesure une grandeur représentative de la lumière réfléchie par une scène acquise par l’imageur. Cette grandeur est par exemple la réflectance (appelé autrement le facteur de réflexion). Cette réflectance correspond au rapport entre le flux lumineux réfléchi et le flux lumineux incident. La scène correspond à un lieu dont une image est acquise par l’imageur. Une scène peut comprendre une zone géographique ou un objet. Cette grandeur est mesurée pour différentes longueurs d’ondes pour une pluralité de positions spatiales correspondant à la scène. Après rassemblement de l’ensemble des valeurs spectrales mesurées, l’imageur hyperspectrale permet ainsi d’obtenir pour chaque bande de longueurs d’onde considérée une image définie spatialement et pour laquelle chaque pixel comprend une valeur spectrale. On entend par « définie spatialement » le fait que chaque mesure spectrale correspond à un pixel ou une zone correspondant à la scène. Cette image hyperspectrale est dite hautement résolue spectralement car elle comprend des mesures spectrales pour un grand nombre de bandes spectrales (supérieur ou égale à 50 jusqu’à 300) qui sont contigües et très étroites (inférieures ou égales à 10nm). Le nombre et la taille de ces bandes spectrales permet d’obtenir un spectre quasi-continu sur une gamme de longueur d’ondes donnée. A titre d’exemple, une gamme de bandes spectrale peut être définie entre 400 nm et 1000 nm avec 160 bandes spectrales. A contrario, une image ayant une basse résolution spectrale ne comporte que des mesures spectrales correspondant à un bas nombre de bandes spectrales. On entend par « basse résolution spectrale » une image comprenant des mesures spectrales pour un nombre de bandes spectrales inférieur à 50. La résolution spectrale est définie par la valeur de longueur d’onde centrale de chaque bande spectrale acquise et par la largeur de la bande spectrale. Le nombre de bandes spectrale est généralement de 10 pour les systèmes multispectraux et de l’ordre de 100 pour les systèmes hyperspectraux. Cette image hyperspectrale a généralement une basse résolution spatiale. La résolution spatiale correspond au nombre de pixels par unité de longueur de l’image. En d’autres termes, plus l’image est résolue spatialement plus la scène est représentée de manière détaillée. L’expression « basse résolution spatiale » est ici à considérer de manière relative par rapport à la haute résolution spectrale. En effet, une basse résolution spatiale ne veut pas dire que l’image hyperspectrale est floue mais que la précision spatiale de l’image n’est pas aussi significative que la précision spectrale. En référence à la figure 1, il est possible de représenter la pluralité d’images obtenues de la scène considérée sous la forme d’une image tridimensionnelle 10 comprenant une pluralité de couches 12 ou un « mille-feuille », chaque couche correspondant à une longueur d’onde. Ainsi, suivant un repère orthonormé, on peut définir les axes d’abscisse x et d’ordonnée y comme définissant des positions spatiales représentatives de la scène. Les pixels 14 sont ainsi définis suivant ces axes d’abscisse x et d’ordonnée y. Selon cette même analogie, l’axe de cote z correspond à une échelle de valeurs de longueurs d’ondes. Lorsque la scène considérée est une zone géographique prise en vue aérienne, les positions spatiales peuvent être représentatives de coordonnées géographiques. Ainsi, chaque pixel 14 est associé à une signature spectrale pouvant être représentée sous la forme d’une courbe de la réflectance en fonction de la longueur d’onde. Grâce à l’imagerie hyperspectrale, il est ainsi possible d’identifier des objets en surface (ou des gaz/particules atmosphériques) et de mesurer leurs propriétés optiques par l’analyse de leurs caractéristiques spectrales. L’imagerie hyperspectrale permet de reconnaître dans un pixel la « signature spectrale » des constituants qu’il contient, c’est-à-dire de les identifier. On peut ainsi non seulement identifier les différents matériaux présents (minéraux, végétaux, constituants chimiques, etc. ), mais également en déterminer les concentrations et les caractéristiques physiques, ajoutant ainsi une dimension quantitative à la cartographie de paramètres d’intérêt dans des domaines d’application très divers. Il existe plusieurs types connus d’imageurs hyperspectraux, notamment le « whisk broom scanner » et le « Push broom scanner », utilisés en laboratoire ou dans le domaine satellitaire. Ces types d’imageurs sont capables d’acquérir pour chaque pixel d’une zone couverte par l’imageur un spectre hautement résolu. Ainsi, ces imageurs permettent d’acquérir une image pour un nombre important de valeurs de longueurs d’onde pour chaque pixel de cette image. En d’autres termes, l’image de la zone considérée comprend pour chaque pixel de celle-ci une mesure spectrale pour un nombre important de valeurs spectrales. Un inconvénient majeur des imageurs hyperspectraux est qu’ils sont très encombrants et onéreux. Ceci empêche une utilisation de ces imageurs pour certaines applications comme l’acquisition d’images de scènes en embarquant l’imageur sur une personne ou un engin léger. Il est également très difficile d’utiliser ce type d’imageurs sur des aéronefs légers, de type drone, pour l’acquisition d’images aérienne dans l’atmosphère. Il existe donc un besoin pour un système d’imagerie permettant d’obtenir des images de résolution hyperspectrale et étant moins encombrant, moins onéreux et plus léger. Pour cela, l’invention propose un système de détermination d’une image partiellement appareillée d’une scène pour la génération d’une image hyperspectrale de ladite scène, comprenant : - un dispositif d’acquisition d’image configuré pour acquérir au moins une image spatiale d’une scène ; - un premier spectromètre configuré pour mesurer un rayonnement réfléchi par au moins une zone de ladite scène provenant d’une source lumineuse éclairant ladite scène ; - un deuxième spectromètre configuré pour mesurer un rayonnement incident de ladite source lumineuse ; - un contrôleur configuré pour déterminer une image partiellement appareillée de ladite scène en fonction de ladite au moins une image spatiale, dudit rayonnement réfléchi et dudit rayonnement incident. La combinaison d’un dispositif d’acquisition d’image avec deux spectromètres permet d’obtenir une image partiellement appareillée. On entend par image « partiellement appareillée » le fait que l’image ne comprenne des valeurs spectrales que pour une partie des pixels formant cette image. Par extension, une image totalement appareillée correspond à une image hyperspectrale, i.e. une image pour laquelle chaque pixel est associé à une valeur spectrale mesurée. Ici, seule une partie des pixels de l’image déterminée par le système de détermination est associée à des valeurs spectrales mesurées. Le premier spectromètre permet d’obtenir une valeur spectrale sur une zone considérée de l’image acquise. Le deuxième spectromètre sert de référence pour calculer la réflectance liée à la scène 16, i.e. le rapport entre le flux lumineux réfléchi par la scène et le flux lumineux incident éclairant cette même scène. Ainsi, l’image partiellement appareillée comprend une première partie de pixels appareillés, i.e. auxquels sont associées des valeurs spectrales mesurées par le premier spectromètre, et une deuxième partie de pixels non appareillés, i.e. sans valeurs spectrales provenant du premier spectromètre. L’image partiellement appareillée est donc une image partiellement hyperspectrale lorsque le premier spectromètre à une haute résolution spectrale. En d’autres termes, seules certaines zones de cette image ont une haute résolution spectrale. Une image hyperspectrale peut ensuite être déduite ou dérivée de cette image partiellement appareillée. On obtient ainsi une image dont la première partie de pixels est associée à des valeurs spectrales mesurées, donc directes, et une deuxième partie de pixels est associée à des valeurs spectrales déduites ou dérivées, donc indirectes. Une image ayant une haute résolution spectrale peut ainsi être obtenue en utilisant uniquement un dispositif d’acquisition d’image spatiale, comme une caméra RGB, et deux spectromètres ce qui rend le système de détermination peu cher et peu encombrant. Ce système permet un bon compromis entre la fiabilité des valeurs spectrales de l’image hyperspectrale obtenue et la simplicité du système. Cette simplicité permet notamment au système d’être peu encombrant, léger et peu onéreux de sorte qu’il peut être embarqué par un piéton ou sur un engin léger, tel qu’un drone. Selon un mode de réalisation du système de détermination, le contrôleur est configuré pour déterminer au moins une caractéristique spectrale primaire de ladite au moins une zone en fonction du rayonnement réfléchi et associer ladite au moins une caractéristique spectrale primaire à au moins un pixel de l’image spatiale correspondant spatialement à ladite au moins une zone. Selon un mode de réalisation du système de détermination, le contrôleur est configuré pour déterminer une image partiellement appareillée comportant une pluralité de pixels ayant : - une première partie de pixels dans laquelle chaque pixel de cette première partie de pixels possède une haute résolution spectrale, - une deuxième partie de pixels dans laquelle chaque pixel de cette deuxième partie de pixels possède une basse résolution spectrale. Selon un mode de réalisation du système de détermination, le contrôleur est configuré pour associer ladite au moins une caractéristique spectrale primaire déterminée en fonction du rayonnement réfléchi à la première partie de pixels appareillés pour obtenir la haute résolution spectrale. Selon un mode de réalisation du système de détermination, le contrôleur est configuré pour déterminer pour chacun des pixels de la deuxième partie de pixels au moins une caractéristique spectrale secondaire déterminée en fonction de ladite au moins une caractéristique primaire de manière à obtenir une haute résolution spectrale pour chacun des pixels de la deuxième partie de pixels. Ladite caractéristique secondaire est ainsi déduite ou dérivée de ladite caractéristique primaire. De manière préférée, cette déduction ou dérivation est réalisée pour des pixels ou des zones de pixels adjacent(e)s. Selon un mode de réalisation du système de détermination, ladite image spatiale est une image couleur comportant une pluralité de pixels, chaque pixel définissant une composante de couleur rouge, une composante de couleur bleue et une composante de couleur verte. Pour augmenter davantage la précision de l’image partiellement appareillée, ladite image spatiale peut être une image multispectrale. Dans un mode particulier de l’invention, l’imagerie multispectrale pourra être utilisée pour déterminer les longueurs d’onde de la caméra multispectrale permettant la meilleure efficacité de reconstitution. Selon un mode de réalisation du système de détermination, celui-ci comprend en outre une cavité de référence comprenant un premier orifice de passage d’un rayonnement incident et un deuxième orifice au niveau duquel est positionné le deuxième spectromètre pour déterminer une caractéristique spectrale de référence représentative dudit rayonnement incident. La cavité de référence permet de former une cavité de référence du premier spectromètre. Cette cavité de référence comprend de préférence une surface interne configurée pour réfléchir le rayonnement incident de manière diffuse à l’intérieur de la sphère. Ceci permet d’obtenir une valeur de flux lumineux incident très précise pour la correction des valeurs mesurées par le premier spectromètre. Cette surface interne comprend par exemple un matériau en spectralon®. Selon un mode de réalisation du système de détermination, celui-ci comprend en outre un châssis sur lequel sont fixés le dispositif d’acquisition d’image et les premier et deuxième spectromètres, le dispositif d’acquisition d’image et le premier spectromètre étant orientés de manière à faire face à une même scène. Ce châssis permet la mise et le maintien en position du dispositif d’acquisition et des premier et deuxième spectromètres les uns par rapport aux autres. Le système de détermination peut ainsi être mobile sans nécessiter de montage et/ou de démontage avant de réaliser une acquisition. Le système de détermination peut ainsi être embarqué sur une personne ou un engin itinérant. Selon un mode de réalisation du système de détermination, celui-ci comprend en outre des moyens de propulsion aérienne solidaires du châssis de manière à former un aéronef. Dans cette configuration, le système de détermination peut être utilisé dans le cadre d’acquisition de scènes aériennes telles que des champs, des forêts, des villes, etc. L’invention propose également un procédé de génération d’une image hyperspectrale à partir d’une image partiellement appareillée d’une scène, ledit procédé comprenant les étapes suivantes : - fournir un système de détermination tel que décrit ci-avant, - déterminer au moins une caractéristique spectrale primaire de ladite au moins une zone en fonction du rayonnement réfléchi, - associer ladite au moins une caractéristique spectrale primaire à au moins un pixel de l’image spatiale correspondant spatialement à ladite au moins une zone, - déterminer une image partiellement appareillée comprenant une première partie de pixels possédant une haute résolution spectrale et une deuxième partie de pixels possédant une basse résolution spectrale, ladite première partie de pixels comprenant ladite au moins une caractéristique spectrale primaire, - générer à partir de l’image partiellement appareillée une image hyperspectrale dans laquelle la deuxième partie de pixels possède également une haute résolution spectrale. Selon un mode de réalisation du procédé de génération, la scène est une parcelle agricole comprenant une pluralité de micro-parcelles, le procédé comprenant la caractérisation de plantes présentes au niveau d’au moins une micro-parcelle en fonction de ladite au moins une caractéristique spectrale primaire et/ou de ladite caractéristique spectrale secondaire. Par « plante » on entend les espèces communément cultivées, espèces de grandes cultures telles que le maïs, blé, colza tournesol mais également des espèces potagères. Ce procédé n'est pas limité à ces espèces et pourra être particulièrement adaptée pour acquérir des données sur d’autres végétaux notamment, mais pas uniquement, les arbres. Selon un mode de réalisation du procédé de génération, celui-ci comprend les étapes suivantes : - générer une image hyperspectrale à l’aide du système de détermination décrit ci-avant ; - déterminer et attribuer un score pour chacune des micro-parcelles de la parcelle agricole en fonction de ladite au moins une caractéristique spectrale primaire et/ou de ladite caractéristique spectrale secondaire de l’image hyperspectrale ; - caractériser les plantes présentes au niveau desdites micro-parcelles en fonction du score attribué à la micro-parcelle. Selon un mode de réalisation du procédé de génération, la scène comporte une unique variété de plantes, le procédé comprenant en outre la qualification individuelle de plante présente sur cette micro-parcelleen fonction du score attribué. Les dessins annexés illustrent l’invention : représente schématiquement une image hyperspectrale. représente schématiquement une vue en perspective d’un système de détermination permettant l’acquisition d’une image spatiale et de valeurs spectrales. représente schématiquement le système de détermination comprenant un dispositif d’acquisition, un premier et un deuxième spectromètres ainsi qu’une sphère d’intégration. représente schématiquement une vue en perspective d’un mode de réalisation du système de détermination dans lequel il comprend en outre un châssis sur lequel sont disposés le dispositif d’acquisition, les premier et deuxième spectromètres et la sphère d’intégration. représente schématiquement une autre vue en perspective du mode de réalisation du système de détermination de la figure 4. représente schématiquement une image spatiale acquise par le dispositif d’acquisition associée à des valeurs spectrales obtenues par le premier spectromètre pour obtenir une image partiellement appareillée, un premier graphique représentant une pluralité de valeurs spectrale d’un pixel appareillé et un deuxième graphique représentant les valeurs des composantes de couleur d’un pixel non-appareillé. représente schématiquement certaines étapes d’un procédé de génération d’une image hyperspectrale à partir d’une image spatiale et de valeurs spectrales acquises par le système de détermination. représente un tableau exposant le rendement moyen par hectare relevé pour des génotypes A à J en conditions irriguées et non-irriguées. projection de la 1ère composante principale pour le facteur de traitement (stress hydrique) en fonction de la longueur d’onde, , obtenue par la méthode REP-ASCA dans un exemple de réalisation. représente un graphique illustrant les scores obtenus pour les génotypes A à J en conditions irriguées et non-irriguées. représente : pour les génotypes A à J, score Génotype * traitement (stress hydrique) et corrélation avec la perte de rendement en pourcentage ; les génotypes ayant obtenus un score négatif sont qualifiés de tolérants et les génotypes ayant obtenus un score positif sont qualifiés de sensibles. vue aérienne une parcelle agricole comprenant une pluralité de micro-parcelles au niveau desquelles des plantes ont été semées. représente le tracé de mesure du système de détermination projeté sur la parcelle agricole de la figure 12. projection de la distribution des scores attribués pour les plantes de la parcelle agricole par le procédé de génération objet de l’invention, donnant une indication quant à la tolérance du génotype face à un stress hydrique représente : pour les génotypes A à J, score Génotype * traitement (stress hydrique) et corrélation avec la perte de rendement en pourcentage. Description de mode(s) de réalisation En référence aux figures 2, 3 et 6, il est proposé un système de détermination 20 pour la génération d’une image hyperspectrale d’une scène 16. Le système de détermination 20 est ici représenté dans une configuration aérienne où celui-ci est embarqué sur un aéronef (non représenté), par exemple du type d’un drone. Pour la clarté de la présente description, le système de détermination 20 ser a présenté dans cette configuration. De manière alternative, le système de détermination 20 peut être utilisé dans des applications non-aériennes. Celui-ci peut par exemple être embarqué sur un vecteur piéton ou sur un engin terrestre, autonome ou non. Le système de détermination 20 peut être utilisé de manière fixe ou mobile. Le système de détermination 20 comprend un dispositif d’acquisition d’image 22 configuré pour acquérir au moins une image spatiale 24 de la scène 16. Le dispositif d’acquisition d’image 22 est donc configuré pour être disposé face à la scène 16. Lorsque le système de détermination 22 est dans une configuration aérienne, le dispositif d’acquisition d’image 22 est dirigé vers le sol. En d’autres termes, le dispositif d’acquisition d’image 22 définit un axe de prise de vue qui est dirigé vers la scène 16 à considérer, ici le sol. Le dispositif d’acquisition d’image 22 permet de préférence d’orienter l’axe de prise de vue. Cette mobilité peut être apportée par des moyens d’orientation du support sur lequel est disposé le dispositif d’acquisition d’image 22. Ainsi, le système de détermination 20 peut définir un axe de rotation autour duquel le système de détermination ou seul un composant du système de détermination peut être déplacé en rotation, par exemple de manière motorisée, pour orienter l’axe de prise de vue. L’amplitude angulaire de déplacement autour de cet axe de rotation est par exemple supérieure ou égale à 90°, de préférence supérieure ou égale à 180°. De manière alternative, le dispositif d’acquisition d’image 22 est fixe par rapport à son support de sorte que l’orientation de l’axe de prise de vue est définie par l’orientation de l’engin ou de la personne sur laquelle le système de détermination 20 est embarqué. On entend par image spatiale 24, une image dont la résolution spatiale est significative par rapport à la résolution spectrale. Le dispositif d’acquisition d’image 22 peut être un appareil photographique ou une caméra permettant d’obtenir cette image spatiale 24. A titre d’exemple, l’image spatiale peut être une image dite « RVB » pour Rouge, Vert, Bleu (RGB en anglais). L’image spatiale est ainsi une image couleur comportant une pluralité de pixels, chaque pixel définissant une composante de couleur rouge, une composante de couleur bleue et une composante de couleur verte. En référence à la figure 6, l’image spatiale 24 peut être représentée sous la forme de trois couches spatiales 25, chacune correspondant à une couleur. Le quadrillage 26 représente une pluralité de pixels 28. Pour chacun des pixels 28, le dispositif d’acquisition d’image 22 permet d’obtenir une une image couleur comprenant trois plans (rouge, vert et bleue), l'information sur chacun de ces plans étant codée en 8 bits. Ces trois plans correspondent aux couches spatiales 25 représentées sur la figure 6. La résolution spatiale de cette image spatiale 24 permet ainsi de représenter de manière précise les contours et la position des éléments composant la scène 16. De manière alternative, l’image spatiale 24 peut être une image multispectrale composée d’une pluralité d’images correspondant à des bandes spectrales d’un nombre inférieur à 50. Dans ce cas, le dispositif d’acquisition d’image 22 est une caméra multispectrale. Le système de détermination 20 comprend en outre un premier spectromètre 32 configuré pour mesurer un rayonnement réfléchi par au moins une zone de ladite scène 16. Le rayonnement provient d’une source lumineuse 34 éclairant ladite scène 16. Lorsque la scène 16 est localisée en plein air, la source lumineuse 34 correspond généralement au rayonnement solaire. Le premier spectromètre 32 est disposé face à la scène 16 considérée. Ainsi, si le système de détermination 20 est disposé sur un aéronef pour une prise de vue aérienne, le premier spectromètre 32 est disposé de manière à ce que son axe de prise de vue soit dirigé vers le sol. Tel que visible sur la figure 2, le premier spectromètre 32 est configuré pour mesurer le rayonnement réfléchi par une zone 17 de la scène 16. Le premier spectromètre 32 peut être déplacé de manière à mesurer le rayonnement réfléchi par une pluralité de zone 17 d’une même scène 16. Ce déplacement peut être réalisé en déplaçant l’engin sur lequel est embarqué le système de détermination 20, par l’exemple l’aéronef, ou par un moteur configuré pour déplacer en rotation le premier spectromètre 32. L’axe de mesure du premier spectromètre 32 peut ainsi être différent d’un axe vertical. Ainsi, il est possible de mesurer le rayonnement réfléchi par une pluralité de zones 17 de la scène 16 et ainsi augmenter le nombre de zones où des mesures spectrales sont réalisées. Le système de détermination 20 comprend également un deuxième spectromètre 36 configuré pour mesurer un rayonnement incident de ladite source lumineuse 34. On entend par « rayonnement incident », un flux lumineux provenant directement de la source lumineuse 34, notamment sans avoir été réfléchi par la scène 16. Le deuxième spectromètre 36 est utilisé pour déterminer la proportion de lumière réfléchie par la scène 16, i.e. la réflectance. Celle-ci est déterminée par le rapport entre le flux lumineux réfléchi par la scène 16 et le flux lumineux incident de la source lumineuse 34. Tel que visible sur la figure 3, le système de détermination 20 comprend en outre une cavité de référence 37, autrement appelé sphère d’intégration ou sphère intégrante. Cette cavité de référence 37 comprend un premier orifice 39 de passage d’un rayonnement incident et un deuxième orifice 41. Le deuxième spectromètre 36 est disposé au niveau du deuxième orifice 41 pour déterminer une caractéristique spectrale de référence représentative dudit rayonnement incident. Cette cavité de référence 37 comprend de préférence une surface interne 43 configurée pour réfléchir le rayonnement incident de manière diffuse à l’intérieur de la cavité de référence. Cette surface interne comprend par exemple un matériau en spectralon®. Ceci permet d’obtenir une valeur de flux lumineux incident très précise pour la correction des valeurs mesurées par le premier spectromètre 32. Le système de détermination comprend en outre un contrôleur 38 configuré pour déterminer une image partiellement appareillée. Cette image partiellement appareillée est déterminée en fonction de ladite au moins une image spatiale 24, dudit rayonnement réfléchi et dudit rayonnement incident. Tel qu’indiqué ci-avant, on entend par image « partiellement appareillée » une image dont seulement une partie des pixels formant cette image sont associés à des valeurs spectrales mesurées par les premier 32 et deuxième 36 spectromètres. En d’autres termes, une partie seulement des pixels de cette image ont une haute résolution spectrale. Le contrôleur 38 comprend plusieurs dispositifs de contrôle dont au moins une partie de ces dispositifs de contrôle est embarqué avec les premier 32 et deuxième 36 spectromètres pour l’acquisition de la scène 16. Une partie de ces dispositifs de contrôle peuvent être externe au système embarqué. En d’autres termes, ces dispositifs de contrôle peuvent être un système informatique fixe auquel au moins une partie des données acquises sont transmises pour traitement. Ainsi, la génération d’une image hyperspectrale peut être réalisée après communication de ces données acquises à ces autres dispositifs de contrôle. De manière alternative, le contrôleur 38 entier peut ne pas être embarqué sur l’engin ou la personne pour l’acquisition. Dans ce dernier cas, le contrôleur 38 est un système informatique externe auquel sont transmises les données acquises. Tel qu’illustré en figure 6, l’image partiellement appareillée 40 déterminée par le contrôleur 38 comprend une première partie de pixels 42 dans laquelle chaque pixel 28 de cette première partie 42 de pixels possède une haute résolution spectrale et une deuxième partie de pixels 44 dans laquelle chaque pixel 28 de cette deuxième partie de pixels 44 possède une basse résolution spectrale. Le contrôleur 38 est configuré pour déterminer au moins une caractéristique spectrale primaire en fonction du rayonnement réfléchi par la zone 17 et associer ladite au moins une caractéristique spectrale primaire à au moins un pixel 28 de l’image spatiale 24. Ladite caractéristique spectrale primaire est également déterminée en fonction du rayonnement incident, c’est-à-dire corrigée en fonction des valeurs spectrales mesurées par le deuxième spectromètre 36. On entend par « primaire » le fait que ces valeurs spectrales sont directement déterminées ou calculées à partir des rayonnements mesurés par les premier 32 et deuxième 36 spectromètres. La caractéristique spectrale primaire est notamment une valeur de réflectance. Ainsi, le contrôleur détermine une caractéristique spectrale primaire pour une zone 17 de la scène 16 et associe cette caractéristique spectrale primaire à un ou plusieurs pixels 28 de la première partie de pixels 42. A contrario, une caractéristique spectrale « secondaire » fait référence à une valeur spectrale dérivée ou extrapolée d’une caractéristique spectrale primaire. Le contrôleur 38 est en outre configuré pour déterminer la position des zones 17 balayées par rapport à la scène 16 de manière à associer les caractéristiques spectrales primaires déterminées pour ces zones 17 à des pixels 28 correspondant spatialement à ces zones 17. Ces pixels 28 associés à des caractéristiques spectrales primaires forment la première partie de pixels 42 ayant une haute résolution spectrale. Pour localiser les zones 17 par rapport à la scène 16 considérée, le système de détermination 20 comprend de préférence un dispositif de détermination de coordonnées géographiques. Le dispositif de détermination de coordonnées géographiques utilise par exemple un système de géo-positionnement par satellite (appelé « GPS »). Le contrôleur 38 est configuré pour communiquer avec ce dispositif de détermination de coordonnées géographiques de manière à recevoir des informations représentatives de la position de la scène 16 et/ou des zones 17. Ainsi, le contrôleur 38 peut déterminer la position relative des zones 17 par rapport à la scène 16. Les caractéristiques spectrales primaires des zones 17 peuvent ensuite être associées aux pixels 28 de l’image spatiale 24 correspondant spatialement. L’acquisition de l’image spatiale 22 et des valeurs spectrales des premier 32 et deuxième 36 spectromètres peut être réalisée à une hauteur comprise entre 50 cm et 30 m au-dessus d’une scène 16 considérée. Cette acquisition est de préférence réalisée entre 50 cm et 1 m au-dessus de la scène 16 lorsque le système de détermination 20 est embarqué par un piéton. Cette acquisition est également réalisée de préférence entre 5 m et 30 m au-dessus de la scène 16 lorsque le système de détermination 20 est embarqué sur un aéronef. En référence à la figure 6, les pastilles formées par la première partie de pixels 42 correspondent spatialement aux zones 17 de la scène 16 balayées ou mesurées par le premier spectromètre 32. Les pixels 28 de la deuxième partie de pixels 44 correspondent donc à des surfaces de la scène 16 non balayées ou non mesurées par le premier spectromètre 32. Le contrôleur 38 est par ailleurs configuré pour déterminer au moins une caractéristique spectrale secondaire en fonction d’au moins une caractéristique spectrale primaire. En d’autres termes, le contrôleur 38 est configuré pour dériver ou extrapoler des valeurs spectrales en fonction de valeurs spectrale mesurées par les premier 32 et deuxième 36 spectromètres. Ainsi, le contrôleur 38 est configuré pour déterminer une caractéristique spectrale secondaire pour chaque pixel 28 de la deuxième partie de pixels 44. Une image hyperspectrale peut ainsi être reconstruite. Le contrôleur 38 est donc configuré pour générer une image hyperspectrale à partir de l’image partiellement appareillée 40. Dans cette image hyperspectrale générée, les pixels 28 de la première partie de pixels 42 sont associés à des caractéristiques spectrales primaires et les pixels 28 de la deuxième partie de pixels 44 sont associés à des caractéristiques spectrales secondaires. La résolution de l’image hyperspectrale générée correspond à la résolution spectrale du premier spectromètre 32. On obtient donc une image dont l’ensemble des pixels 28 a une haute résolution spectrale, autrement une résolution hyperspectrale, mais dont seule une partie de ces pixels 28 sont associés à des valeurs spectrales directement mesurées. Le système de détermination 20 permet ainsi d’obtenir une image hyperspectrale, i.e. dont l’ensemble des pixels 28 ont une résolution hyperspectrale, à partir d’un dispositif d’acquisition d’images 22 et de deux spectromètres. Cette image hyperspectrale est donc obtenue à des coûts bien inférieurs aux dispositifs existants. En variant le nombre et la densité des zones 17 balayées par le premier spectromètre 32, il est ainsi possible de faire varier le rapport entre caractéristiques spectrales primaires et secondaires. Ceci peut notamment être réalisé en faisant varier le temps de prise de vue et de mesure de la scène 16. A titre d’exemple, la vitesse de survol ou le nombre de passages au-dessus de la scène 16 permet de faire varier la surface balayée par le premier spectromètre 32 et donc le nombre de pixels appareillés. On peut donc augmenter, ou plus généralement faire varier, la fiabilité des valeurs spectrales de l’image hyperspectrale générée si besoin. Ceci est particulièrement utile selon les dimensions de la scène 16 et les caractéristiques que l’on souhaite identifier. Plus les caractéristiques à identifier sont petites, plus il peut être utile d’augmenter la fiabilité des valeurs spectrales. A contrario, si les caractéristiques à identifier concernent des zones importantes de la scène 16 considérées qui ne demandent pas une haute fiabilité sur la totalité de la surface de la scène, alors une image hyperspectrale de cette scène 16 peut être obtenue plus rapidement. Le système de détermination 20 apporte donc une certaine flexibilité en permettant à l’utilisateur d’adapter la fiabilité des valeurs spectrales obtenues. En référence pour chacun des pixels de la deuxième partie de pixels au moins une caractéristique spectrale secondaire déterminée en fonction de ladite au moins une caractéristique primaire de manière à obtenir une haute résolution spectrale pour chacun des pixels de la deuxième partie de pixels. En référence aux figures 4 et 5, le système de détermination 20 peut être installé sur un châssis 46 permettant de positionner notamment les premier 32 et deuxième 36 spectromètres, le dispositif d’acquisition d’images 22 et le contrôleur 38 les uns par rapport aux autres. Le châssis 46 comprend des moyens de fixation 48 pour la fixation du châssis à l’engin sur lequel est embarqué le système de détermination 20. Des moyens de propulsion peuvent être adjoints et rendus solidaires du châssis 46 pour déplacer le système de détermination. Lorsque ces moyens de propulsion sont aériens, un aéronef peut ainsi être formé. Ces moyens de propulsions peuvent être un engin autonome, tel qu’un drone, une voiture, ou une personne. Un procédé de génération d’une image hyperspectrale est également proposé. Ce procédé de génération est de préférence mis en œuvre par le contrôleur 38 du système de détermination 20. Le système de détermination 20 est mis en œuvre pour acquérir une image spatiale 24 d’une scène 16 à l’aide du dispositif d’acquisition d’image 22. Au moins une caractéristique spectrale primaire représentative d’au moins une zone 17 est déterminée en fonction du rayonnement réfléchi par cette zone 17 et du rayonnement incident provenant d’une source lumineuse 34 éclairant la scène 16. Ladite au moins une caractéristique spectrale primaire est déterminée par le contrôleur 38 à partir des mesures des premier 32 et deuxième 36 spectromètres. L’étape d’acquisition comprend de préférence l’acquisition d’une pluralité de caractéristiques spectrales primaires représentatives d’une pluralité de zones 17 de la scène 16. L’acquisition de l’image spatiale 24 et de ladite au moins une caractéristique primaire peut être simultanée, i.e. lors d’un même passage du système de détermination 20 au-dessus ou à proximité de la scène 16. De manière alternative ou combinée, l’acquisition de caractéristiques spectrales primaires peut être réalisée antérieurement ou ultérieurement à l’acquisition de l’image spatiale 24. Ladite au moins une caractéristique spectrale primaire est ensuite associée à au moins un pixel 28 de l’image spatiale 24 correspondant spatialement à ladite au moins une zone 17. Le contrôleur 38 détermine ensuite une image partiellement appareillée 40 comprenant une première partie de pixels 42 possédant une haute résolution spectrale et une deuxième partie de pixels 44 possédant une basse résolution spectrale. Les pixels 28 de la première partie de pixels 42 sont associés à ladite au moins une caractéristique spectrale primaire. A l’issue de l’étape d’acquisition, une image spatiale 24 hautement résolue spatialement est obtenue formant l’image partiellement appareillée 40. Certains pixels 28 de cette image partiellement appareillée 40 ont une mesure spectrale associée, ou caractéristique spectrale primaire. Ces pixels 28 sont appelés pixels appareillés. Les autres pixels 28 de l’image partiellement appareillée 40 n’ont pas de mesure spectrale associée. Ces pixels 28 sont dits non appareillés. Cette étape de détermination d’une image partiellement appareillée 40 est réalisée par une méthode de fusion d’images (communément appelée « pan-sharpening » en anglais ; voir Laetitia Loncan, Luis B. de Almeida, José M. Bioucas-Dias, Xavier Briottet, Jocelyn Chanussot, Nicolas Dobigeon, Sophie Fabre, Wenzhi Liao, Giorgio A. Licciardi, Miguel Simoes, et autres. « Hyperspectral pansharpening »: a review. I EEE Geoscience and remote sensing magazine , 3(3) :27–46, 2015. et “Coupled nonnegative matrix factorization unmixing for hyperspectral and multispectral data fusion” N Yokoya, T Yairi, A Iwasaki, IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing 50 (2), 528-537). Cette méthode de fusion est réalisée en particulier sur les pixels 28 de la première partie de pixels 42. Une fusion entre les valeurs spectrales et l’image spatiale 24 est réalisée au niveau de ces pixels pour obtenir des portions de surface ayant une haute résolution spectrale et une haute résolution spatiale. Une image hyperspectrale est ensuite générée par le contrôleur 38 à partir de l’image partiellement appareillée 40. Cette génération peut être réalisée par un système informatique externe appartenant au contrôleur lorsque celui-ci est partiellement ou totalement externe au dispositif de mesure embarqué. En particulier, le contrôleur 38 détermine au moins une caractéristique spectrale secondaire à partir de ladite au moins une caractéristique primaire. Le contrôleur 38 associe ensuite ladite au moins une caractéristique spectrale secondaire à au moins un pixel 28 de la deuxième partie de pixels 44. Cette étape de génération est réalisée par une méthode d’apprentissage (voir Muhammad A. Sharaf, Deborah L. Illman, and Bruce R. Kowalski. Chemometrics . John Wiley & Sons, March 1986. ISBN 978-0-471-83106-8. Google-Books-ID :JQQC8ISIXB8C). Ainsi, les caractéristiques spectrales secondaires sont déterminées pour les pixels 28 non appareillés en fonction des caractéristiques spectrales primaires. Plus particulièrement, les caractéristiques spectrales secondaires sont déterminées en fonction des informations de couleurs associées aux pixels 28 non appareillés. Ainsi, lorsque l’image spatiale 24 est une image RVB comprenant des valeurs pour chaque composante de couleurs rouge, bleu et verte, les caractéristiques spectrales secondaires d’un pixel 28 ou d’une zone de pixels 28 sont déterminées en fonction des valeurs des composantes de couleurs et des caractéristiques spectrales primaires de ce pixel 28 ou de cette zone de pixels 28. On parle ainsi d’apprentissage des pixels 28 non-appareillés en fonction de pixels 28 appareillés. Une illustration du procédé de génération d’une image hyperspectrale est proposée en figure 7. On peut voir que l’image spatiale 24 acquise comprend une pluralité de pixels 28 dont certains correspondent à des pixels 28 pour lesquels des caractéristiques spectrales primaires 52 sont disponibles. L’étape de détermination 50 permet de fusionner les caractéristiques spectrales primaires 52 à un ou plusieurs pixels 28 auxquels elles correspondent spatialement pour faire de ces pixels 28 des pixels appareillés 29. L’étape d’apprentissage 54 est ensuite réalisée pour déterminer les valeurs des composantes de couleurs et les caractéristiques spectrales primaires 52 de chaque pixel appareillé 29. Des caractéristiques spectrales secondaires sont ensuite déterminées et associées aux pixels 28 non appareillés lors d’une étape d’association 56. Une image hyperspectrale 58 est ainsi obtenue. Il est également proposé un procédé de caractérisation de plantes d’une parcelle agricole à partir d’une image hyperspectrale, par exemple obtenue par le procédé de génération décrit ci-avant. Ce procédé peut être considéré comme une application ou utilisation d’une image hyperspectrale pour le phénotypage en sélection variétale de plantes. Dans cette application, la scène est une parcelle agricole comprenant une pluralité de micro-parcelles au niveau desquels des plantes ayant des génotypes différents ont été semées. Une image hyperspectrale de la parcelle agricole est obtenue. Cette image hyperspectrale peut être obtenue par le système de détermination 20 ou par tout autre imageur hyperspectral. Un score est déterminé pour chacun des micro-parcelles en fonction des caractéristiques spectrales associées aux zones correspondant spatialement aux micro-parcelles sur l’image hyperspectrale. Ce score est ensuite attribué aux différents micro-parcelles. Les plantes des différents micro-parcelles sont ensuite caractérisées en fonction du score attribué à la micro-parcelle correspondante. Un exemple de mise en œuvre de ce procédé de caractérisation est présenté ci-dessous. Pour cet exemple, dix génotypes commerciaux de maïs identifiés par les lettres A à J connus pour avoir une tolérance contrastée au stress hydrique ont été cultivés en micro-parcelle. Quatre micro-parcelles ont été formées pour chaque génotype, deux en conditions irriguées (optimales) et deux en condition limitante (pas d’irrigation). Les 40 micro-parcelles (4 micro-parcelles par génotype) sont organisées de façon aléatoire. Chaque micro-parcelle comprend 4 rangs de plantes, sur une longueur de 6 m. Pour chaque parcelle agricole, la température, la lumière, l’hygrométrie, l’humidité du sol (tensiomètre) et déficit de pression de vapeur « VDP » (Vapour Deficit Pression en anglais) sont mesurés, pour déterminer la date optimum pour une mesure de stress hydrique. Pour chaque génotype le rendement est mesuré à la récolte. L’expérience a été renouvelée durant 3 campagnes en 2017 (Puy de Dôme - France) , 2018 (Lot et Garonne - France) et 2019 (Lot et Garonne - France). Le rendement moyen par hectare mesuré en conditions irriguées (40 micro-parcelles) et en conditions non irriguées (40 micro-parcelles) a été retranscrit dans le tableau de la figure 8 pour chacun des génotypes. Ces valeurs correspondent à une campagne de mesure réalisée en 2018, année pour laquelle le stress hydrique a fortement impacté le rendement. On remarque que les génotypes B, D et E ont un faible pourcentage de perte de rendement en condition non irriguée et que les génotypes G, H et I sont au contraire plus sensibles au défaut d’irrigation. Une image hyperspectrale de cette parcelle agricole a ensuite été générée en utilisant le système de détermination 20. Lors de ces mesures, le premier spectromètre 32 était un spectromètre de la marque Zeiss® ayant pour référence « MMS1 ». Ce spectromètre a une gamme spectrale allant de 310nm à 1100nm et une résolution spectrale de 3mm. Une sphère d’intégration a été associée au deuxième spectromètre 36 pour permettre de mesurer le spectre de rayonnement incident sur 2π sr. L’unité de mesure « sr » correspond au stéradian. L’acquisition de l’image hyperspectrale a été réalisée au-dessus de la canopée du maïs différents stades de développement de la culture, environ à 50 cm au-dessus de la canopée. Douze mesures ont été faites pour chaque micro-parcelle sur chacune des rangées centrales. 480 spectres sont générés pour chaque point mesuré. Huit des douze mesures sont utilisées pour l’analyse de variance. Les valeurs spectrales mesurées sont corrigées par rapport au rayonnement incident. Les mesures de températures, de déficit hydrique et de déficit de pression de vapeur ont permis de définir une date optimale pour l’analyse. La date retenue est celle du 30 juillet 2018 qui correspond à la date à laquelle le stress hydrique a été le plus important. Les projections de la composante principale, obtenues par la méthode REP-ASCA, sont présentées en figure 9 pour le facteur traitement (stress hydrique). Les données multivariées peuvent être représentées par une matrice de taille (N, P) où les N-lignes représentent les mesures/observations réalisées sur P-variables. L’analyse de variance établit un modèle de décomposition de la matrice en différentes sources de variances. Cette décomposition permet d’étudier les relations existantes entre les facteurs et les variables mesurées. Dans l’exemple décrit ici, les facteurs étudiés sont le traitement (stress hydrique), le génotype (les 10 génotypes) et l’interaction entre le traitement et le génotype. Dû au manque de répétabilité entre les mesures réalisées sur le même génotype, la méthode REP-ASCA est proposée pour retirer la variance liée à la répétabilité des mesures. Il s’agit d’une adaptation de la méthode ASCA (voir A. K. Smilde, J. J. Jansen, H. C. J. Hoefsloot, R.-J. A. N. Lamers, J. van der Greef, and M. E. Timmerman. ANOVA-simultaneous component analysis (ASCA): a new tool for analyzing designed metabolomics data. Bioinformatics , 21(13): 3043–3048, July 2005. ISSN 1367-4803, 1460-2059. doi : 10.1093/bioinformatics/bti476.) L’ASCA (Smilde et al., 2005) est ainsi divisée en trois étapes. La première consiste à décomposer la matrice d’observation en matrices associées aux effets étudiés et à leurs interactions. Ainsi par exemple, dans un plan d’expérience impliquant deux facteurs étudiés A et B, la matrice d’observations se décompose selon l’approche ASCA de la manière suivante : Avec la moyenne de l'ensemble des observations, X A et X B les termes d'effets principaux des facteurs A et B, X A B , le terme d'interaction entre A et B et E les résidus. Les matrices X A , X B et X AB contiennent les spectres moyens de chacune des modalités pour respectivement les facteurs A, B et AB. Par exemple, toutes les lignes de correspondant aux échantillons de la modalité 1 du facteur A contiennent le même spectre. Ce spectre est le spectre moyen de la modalité 1 du facteur A. La deuxième étape de l’ASCA est de décrire l’effet de chacun des facteurs. Tout d’abord, pour savoir si les facteurs ont un effet statistiquement significatif sur la variance, un test de permutation est réalisé. Ce test permet d’estimer une p-value pour des données ne respectant pas forcément les conditions de normalités (Anderson and Braak, 2003). Pour un facteur et sa matrice associée , la p-value se calcule selon l’équation suivante : Où est le nombre de permutations réalisées et la matrice obtenue après une permutation aléatoire des lignes. La p-value est donc calculée en recensant le nombre de cas où la variance du facteur étudié est inférieure aux variances issues des permutations. En d’autres termes, la variance du facteur étudié est comparée à la distribution de valeurs de variances de ce même facteur formées par les permutations. Pour la dernière étape, une Simultaneous Component Analysis (SCA) (Kiers, 1990; Van Deun et al., 2009) est réalisée sur l’ensemble des termes des matrices présents dans l’équation (ASCA). Ainsi, pour un facteur donné , la décomposition de la matrice correspondante s’écrit : Où correspond aux scores et aux projections des composantes principales. Cette analyse permet de réduire l’espace de représentation. Ces projections permettent de définir un sous-espace lié au terme et ainsi de mettre en évidence les directions spectrales liées aux facteurs étudiés. Les scores permettent de classer les observations. Dû au manque de répétabilité des mesures réalisées sur une même micro-parcelle, les variances portées par les facteurs deviennent plus faibles par rapport à la variance totale. Ceci a pour effet de diminuer la significativité des facteurs. La méthode REP-ASCA permet de soustraire la variance due au manque de répétabilité des observations en identifiant les directions spectrales responsables de l’erreur de répétabilité. Dans ce cas l’équation (1) correspond en fait à une série de projections orthogonales (Smilde et al., 2008). L’équation (1) s’écrit alors : Où chaque matrice est une matrice de projection orthogonale du column-space ( ) définie par l’équation suivante : Où est la matrice design du facteur . La matrice est appelée la dummy-matrix, c’est-à-dire une matrice binaire encodant la classe d’appartenance. La matrice est une colonne de 1. La méthode REP ASCA consiste alors à identifier les directions spectrales responsables de l’erreur de répétabilité et à les enlever de la matrice initiale X par projection orthogonale dans le row-space (R p ). Cela est réalisé en identifiant l’espace D engendré par l’erreur de répétabilité, puis en projetant X orthogonalement à D (Roger and Boulet, 2018). Supposons que des répétitions de mesures sont réalisées sur un ensemble d’échantillons représentatifs de . Chaque paquet de répétitions est centré puis stocké dans une matrice . L’information contenue dans contient les effets liés à la répétition de mesure. L’ACP réalisée sur identifie les directions spectrales responsables de l’erreur de répétabilité. Ces directions spectrales forment un sous espace de , . La projection est alors réalisée avec la formule suivante : Dans la REP ASCA, l’ASCA est ensuite réalisée sur au lieu de . Le spectre est un vecteur X1 de dimension (N,1) avec N le nombre de longueurs d'onde disponible, La composante est également un vecteur X2 de dimension (N,1). X2 ; On obtient un score en effectuant le produit scalaire entre X1 et la transposé de X2 (soit la somme des produits 2 à 2 des éléments des deux vecteurs). Les scores obtenus pour les dix génotypes en condition irriguées et non irriguées sont présentés en figure 10. Ces résultats permettent de valider la possibilité offerte par des mesures hyperspectrales pour qualifier le comportement des génotypes par rapport au stress hydrique. Un score génotype * traitement peut être obtenu pour ces 10 génotypes, et cette valeur peut être corrélée à la perte de rendement (figure 11), sur ce graphique les génotypes se trouvent classifiés en fonction de leur comportement en condition de stress hydrique : Les génotypes ayant obtenus un score négatif sont qualifiés de tolérants et les génotypes ayant obtenus un score positif sont qualifiés de sensibles. Le système de détermination 20 a été embarqué sur un drone léger (mikroKopter®) et des vols ont été réalisés sur une parcelle de maïs présentant 2 conduites d’irrigation (non limitante et limitante). Les figures 12 et 13 représentent respectivement une image spatiale RVB et une image identifiant un tracé 60 de mesure du système de détermination 20. Les images RVB et les valeurs spectrales associées obtenus ont été traitées à l’aide du procédé de génération décrit ci-avant. Au préalable, l’ortho-image RVB de la parcelle a été reconstruite après « stitching » des images individuelles acquises par le drone (logiciel Pix4D). Une méthode de fusion (« pan-sharpening) appelée Couple Negative Matrix Factorization (CNMF) ainsi qu’une approche d’apprentissage supervisée type « K-plus proches voisins » ou « KNN » ont été utilisées. Après l’étape de génération, l’image hyperspectrale obtenue a été traitée par l’approche REP-ASCA (– décrite ci-avant) afin d’obtenir une image de valeurs 62 (image scores) donnant une indication quant à la tolérance du génotype face à un stress hydrique. Cette image de valeurs 62 est visible sur la figure 14. Ces scores sont à relier aux pertes de rendement constatées sur la parcelle et doivent permettre d’étudier d’une part les différences inter-génotypes et d’autre part d’identifier les traits en jeu dans la tolérance au stress hydrique. La figure 15 représente l’image de valeurs 62 correspondant à une cartographie des scores déterminés pour la parcelle agricole considérée. Les scores appliqués en utilisant les résultats de la campagne de mesure réalisée en 2018 visibles sur la figure 8 sur les données hyperspectrales obtenues par le système de détermination 20 permettent de caractériser les génotypes par rapport à leur comportement face à la sécheresse. Ceci est notamment visible en figure 15. Cette méthode couplée au dispositif est donc extrapolable à des environnements nouveaux, et permet de décrire la tolérance des génotypes à la sécheresse bien qu’ils aient pu être soumis à un stress hydrique faible et ponctuel, sans impact sur le rendement. Système de détermination d’une image partiellement appareillée d’une scène pour la génération d’une image hyperspectrale de ladite scène, comprenant : - un dispositif d’acquisition d’image configuré pour acquérir au moins une image spatiale d’une scène ; - un premier spectromètre configuré pour mesurer un rayonnement réfléchi par au moins une zone de ladite scène provenant d’une source lumineuse éclairant ladite scène ; - un deuxième spectromètre configuré pour mesurer un rayonnement incident de ladite source lumineuse ; - un contrôleur configuré pour déterminer une image partiellement appareillée de ladite scène en fonction de ladite au moins une image spatiale, dudit rayonnement réfléchi et dudit rayonnement incident. Système de détermination selon la revendication 1, dans lequel le contrôleur est configuré pour déterminer au moins une caractéristique spectrale primaire de ladite au moins une zone en fonction du rayonnement réfléchi et associer ladite au moins une caractéristique spectrale primaire à au moins un pixel de l’image spatiale correspondant spatialement à ladite au moins une zone. Système de détermination selon la revendication 1 ou 2, dans lequel le contrôleur est configuré pour déterminer une image partiellement appareillée comportant une pluralité de pixels ayant : - une première partie de pixels dans laquelle chaque pixel de cette première partie de pixels possède une haute résolution spectrale, - une deuxième partie de pixels dans laquelle chaque pixel de cette deuxième partie de pixels possède une basse résolution spectrale. Système de détermination selon les revendications 2 et 3, dans lequel le contrôleur est configuré pour associer ladite au moins une caractéristique spectrale primaire déterminée en fonction du rayonnement réfléchi à la première partie de pixels appareillés pour obtenir la haute résolution spectrale. Système de détermination selon la revendication 4, dans lequel le contrôleur est configuré pour déterminer pour chacun des pixels de la deuxième partie de pixels au moins une caractéristique spectrale secondaire déterminée en fonction de ladite au moins une caractéristique primaire de manière à obtenir une haute résolution spectrale pour chacun des pixels de la deuxième partie de pixels. Système de détermination selon l’une quelconque des revendications précédentes, dans lequel ladite image spatiale est une image couleur comportant une pluralité de pixels, chaque pixel définissant une composante de couleur rouge, une composante de couleur bleue et une composante de couleur verte. Système de détermination selon l’une quelconque des revendications précédentes, comprenant en outre une cavité de référence comprenant un premier orifice de passage d’un rayonnement incident et un deuxième orifice au niveau duquel est positionné le deuxième spectromètre pour déterminer une caractéristique spectrale de référence représentative dudit rayonnement incident. Système de détermination selon l’une quelconque des revendications précédentes, comprenant en outre un châssis sur lequel sont fixés le dispositif d’acquisition d’image et les premier et deuxième spectromètres, le dispositif d’acquisition d’image et le premier spectromètre étant orientés de manière à faire face à une même scène. Système de détermination selon la revendication 8, comprenant en outre des moyens de propulsion aérienne solidaires du châssis de manière à former un aéronef. Procédé de génération d’une image hyperspectrale à partir d’une image partiellement appareillée d’une scène, ledit procédé comprenant les étapes suivantes : - fournir un système de détermination selon l’une quelconque des revendication 1 à 9, - déterminer au moins une caractéristique spectrale primaire de ladite au moins une zone en fonction du rayonnement réfléchi, - associer ladite au moins une caractéristique spectrale primaire à au moins un pixel de l’image spatiale correspondant spatialement à ladite au moins une zone, - déterminer une image partiellement appareillée comprenant une première partie de pixels possédant une haute résolution spectrale et une deuxième partie de pixels possédant une basse résolution spectrale, ladite première partie de pixels comprenant ladite au moins une caractéristique spectrale primaire, - générer à partir de l’image partiellement appareillée une image hyperspectrale dans laquelle la deuxième partie de pixels possède également une haute résolution spectrale. Procédé de génération selon la revendication 10, dans lequel la scène est une parcelle agricole comprenant une pluralité de micro-parcelles, le procédé comprenant la caractérisation de plantes présentes au niveau d’au moins une micro-parcelle en fonction de ladite au moins une caractéristique spectrale primaire et/ou de ladite caractéristique spectrale secondaire. Procédé selon la revendication 11, comprenant les étapes suivantes : - générer une image hyperspectrale à l’aide du système de détermination selon l’une quelconque des revendications 1 à 9 ; - déterminer et attribuer un score pour chacune des micro-parcelles de la parcelle agricole en fonction de ladite au moins une caractéristique spectrale primaire et/ou de ladite caractéristique spectrale secondaire de l’image hyperspectrale ; - caractériser les plantes présentes au niveau desdites micro-parcelles en fonction du score attribué à la micro-parcelle. Procédé de génération selon la revendication 12, dans laquelle la scène comporte une unique variété de plantes, le procédé comprenant en outre la qualification individuelle de plante présente sur cette micro-parcelle en fonction du score attribué.