<table><caption>Tableau 15 : Tableau récapitulatif de la moyenne de la position spatiale en x et en y avec l'écart-type adéquat après correction.</caption><thead><tr><th>Module<br>Laser</th><th>Position x<br>(mm)</th><th>Position y<br>(mm)</th></tr></thead><tbody><tr><td>QCL<sub>1</sub></td><td>-1,9 ; 1,7</td><td>-1,6 ; 1,6</td></tr><tr><td>QCL<sub>234</sub></td><td>-1,2 ; 1,1</td><td>-0,6 ; 1,3</td></tr></tbody></table>

Pour conclure cette partie, le tableau 16 compare les valeurs moyennes des positions du centre de l'éclairage ainsi que leurs incertitudes avant et après l'implémentation du système galvanométrique.

<table><caption>Tableau 16 : Tableau de comparaison des valeurs d'incertitude avant et après la correction suivant les modules suivant la position spatiale en x et en y.</caption><thead><tr><th>Paramètres</th><th>Module<br>Laser</th><th>Position x<br>(mm)</th><th>Incertitude x,λ<br>(mm)</th><th>Position y<br>(mm)</th><th>Incertitude y,λ<br>(mm)</th></tr></thead><tbody><tr><td rowspan="2">Avant<br>correction</td><td>QCL<sub>1</sub></td><td>-1,9 ; 1,8</td><td>0,2</td><td>-1,9 ; 1,8</td><td>0,2</td></tr><tr><td>QCL<sub>234</sub></td><td>-2,6 ; 3,2</td><td>0,1</td><td>-4,2 ; 4,5</td><td>0,2</td></tr><tr><td rowspan="2">Après<br>correction</td><td>QCL<sub>1</sub></td><td>-1,9 ; 1,7</td><td>0,2</td><td>-1,6 ; 1,6</td><td>0,2</td></tr><tr><td>QCL<sub>234</sub></td><td>-1,2 ; 1,1</td><td>0,2</td><td>-0,6 ; 1,3</td><td>0,2</td></tr></tbody></table>

Pour la plage spectrale capturée par la caméra SC5000 équipée d'un seul module laser, des réductions ont été apportées aux fluctuations. Ces fluctuations ont été réduites de 0,939 mm à 0,567 mm grâce à une double correction de la position des miroirs, une au début du balayage spectral et une au milieu, de cette bande.

En revanche, pour la plage spectrale capturée par la caméra A65, qui intègre trois modules laser, cinq corrections spatiales ont été appliquées pendant le balayage spectral pour réduire la dispersion à une valeur acceptable (inférieur à 2 mm).

Les fluctuations du centre de l'éclairage laser présentent des ordres de grandeur similaires à ceux rapportés dans la littérature, c'est-à-dire en dessous de 2 mm. Par la suite, notre méthode de correction s'avère acceptable pour notre application.

Bien que notre approche de consultation ne prenne pas en considération chaque longueur d'onde spécifique, mais plutôt des plages de longueurs d'onde, ce choix est justifié par les déplacements qui se produisent dans chaque plage et qui restent relativement acceptables, étant en deçà de 1 mm pour les applications d'imagerie hyperspectrale active.

Une proposition pour l'avenir consisterait à élaborer un tableau de correction prenant en compte chaque longueur d'onde individuelle, ce qui pourrait induire une réduction significative des déplacements, inférieurs à 0,5 mm, notamment pour des applications de surveillance nécessitant une précision de l'ordre de 3 pixels.
# 3. Instabilité de puissance d'illumination

## 3.1. Origine

Certaines études supposent l'hypothèse que la puissance de la source laser est stable entre la mesure de référence et l'échantillon, ce qui autorise des mesures à des moments distincts [183]–[185].

Cependant, d'autres études mettent en évidence ce problème. C. Breshike et al. [180] affirment qu'un éclairage simultané d'un étalon de référence et de l'échantillon à caractériser est nécessaire pour résoudre le problème de fluctuations. On peut voir leur dispositif optique dans la figure 46.

Dans cette étude, la source utilisée est également un modèle de type MIRcat™.

Comme nous remarquons dans la figure 46, le faisceau laser est divisé en deux par une lame séparatrice (beam splitter) pour laisser passer :

* une partie du faisceau est transmise vers un détecteur pour obtenir une mesure de référence.

* une deuxième partie en réflexion éclaire l'échantillon.

<figure><img src="image_52.png" /><figcaption>Figure 46 : Illustration de la trajectoire du faisceau. Les flèches rouges illustrent le trajet entre le QCL et la cible, et les flèches jaunes représentent la partie de la lumière diffusée qui revient au plan focal du détecteur [180].</figcaption></figure>

Cette configuration permet d'obtenir deux images : une image de référence et une image de l'échantillon éclairé.

Pour corriger les fluctuations de puissance laser, les auteurs de l'étude ont normalisé l'image de l'échantillon éclairé pixel par pixel en utilisant l'image de référence.

Cette dernière est obtenue en mesurant un matériau étalon de référence, l'or étant souvent utilisé pour sa réflectance élevée (~97%) dans la gamme infrarouge.
La mesure de l'étalon de référence est réalisée dans les mêmes conditions que celles utilisées pour mesurer l'échantillon, notamment en termes d'angles et de distance d'observation.

D'un point de vue opérationnel, cette méthode est similaire à la prise d'un spectre "de fond" dans une expérience traditionnelle de FTIR, où le spectre "échantillon" est normalisé par un spectre de référence mesuré dans les mêmes conditions expérimentales.

Cette technique présente certaines contraintes, notamment liées à l'utilisation des lames séparatrices.

Les lames séparatrices, généralement en zinc séléniure, divisent le faisceau en deux trajets : l'un est transmis, l'autre est réfléchi, pour une répartition 50:50 du signal. Cependant, le zinc séléniure absorbe fortement l'infrarouge (45 %), divisant ainsi le faisceau transmis en 55 % [186]. Cette absorption peut noyer le signal de réflexion de l'échantillon végétal dans le bruit du détecteur.

## 3.2. Caractérisation de fluctuation de puissance

Pour quantifier les variations de puissance de l'éclairage laser, nous avons utilisé le banc optique illustré dans la figure 44 avec une référence commerciale, l'Infragold.

Cette référence présente une surface granulaire à diffusion lambertienne, revêtue d'une couche d'or offrant une réflectance de 97% avec une absorbance négligeable dans le MIR.

Deux imageurs thermiques opérant dans l'infrarouge sont utilisés pour capturer le flux diffusé sur la large gamme spectrale : l'un avec un détecteur refroidi InSb (SC5000) pour la plage de 2,5 à 5,1 µm, et l'autre avec un détecteur bolomètre (A65) pour la plage de 7,5 à 13 µm. Des mesures de stabilité de l'éclairage laser sont effectuées toutes les deux minutes.

Une mesure complète comprend :

* une acquisition d'image du fond thermique sans illumination laser,

* une acquisition d'image éclairée de l'échantillon pour chaque longueur d'onde en effectuant un balayage spectral.

Le faisceau laser suit une distribution gaussienne, comme indiqué par le fournisseur. Pour calculer la puissance de la zone effective, nous considérons la zone d'étalement effective. Cette zone est déterminée par les pixels dont la puissance est inférieure à l'amplitude maximale de l'éclairage divisée par e² [187].

Ensuite, je présente le protocole de caractérisation, qui isole le flux laser en soustrayant systématiquement le fond thermique, détermine le centre de l'éclairage par le barycentre en fonction du nombre de pixels dans la zone, réalise une interpolation gaussienne 2D pour créer un masque de l'étalement effectif, et calcule la somme du flux diffusé sur les pixels.

Le protocole de caractérisation de la puissance totale suit les étapes suivantes :

1. acquérir les images spectrales ($\lambda$) de la référence commerciale ($Im_{référence}$).

2. soustraire le fond thermique ($Im_{fond_{référence}}$) de ($Im_{référence}$)

$$ \rightarrow Im_{référence}(x, y, t_1, \lambda) = Im_{référence}(x, y, t_1, \lambda) - Im_{fond_{référence}}(x, y, t_0, \lambda) \quad (30) $$

3. trouver le barycentre de l'éclairage d'après les « N » premiers max
$$ \rightarrow I_{\text{barycentre}}(x_{\text{barycentre}}, y_{\text{barycentre}}) \qquad (31) $$

* N = 15000 ~ nombre de pixel de la zone d'intérêt.

* la zone d'intérêt est définie par un masque circulaire de ~5 cm de diamètre, aligné avec la taille de la tache de diffusion, en vue de son utilisation ultérieure dans un porte-échantillon qui assure une zone visible équivalente à un disque de 5 cm de diamètre pour l'échantillon végétal.

4. interpoler l'éclairage par le fit 2D gaussien adéquat

* pour ce faire, nous avons besoin d'initialiser les paramètres de la fonction, lesquels sont fournis à l'étape 3.

$$ \widehat{IG}(x, y, t_1, \lambda) = A(t_1, \lambda) \times e^{\left(-\frac{(x-x_0)^2}{2\sigma_x^2} + \frac{(y-y_0)^2}{2\sigma_y^2}\right)} \qquad (32) $$

5. définir un masque circulaire binaire pour la région d'intérêt ($M_{ROI}$)

→ zone de l'étalement de l'éclairage laser considéré gaussien

* propriétés du masque :

* If $\widehat{IG}(x, y, t_1, \lambda) > \frac{A(t_1, \lambda)}{e^2} \rightarrow M_{ROI}(x, y) = 1$

* If $\widehat{IG}(x, y, t_1, \lambda) < \frac{A(t_1, \lambda)}{e^2} \rightarrow M_{ROI}(x, y) = 0$

6. appliquer le masque sur l'image du flux laser isolé :

$$ \widehat{Im_{\text{référence}}}(x, y, t_1, \lambda) * M_{\text{ROI}}(x, y) \qquad (33) $$

7. calculer la puissance totale en intégrant tous les pixels de l'image :

$$ P_{\text{tot}}(\lambda) = \sum_{x=1}^{X} \sum_{y=1}^{Y} \widehat{\text{Im}_{\text{référence}}}(x, y, t_1, \lambda) * M_{\text{ROI}}(x, y) \qquad (34) $$

Les graphiques de la figure 47 montrent les valeurs moyennes des puissances calculées à partir des images acquises avec les deux caméras, pour les gammes de longueurs d'onde de 3,9 à 4,7 µm et de 7,5 à 10,5 µm. Les écarts types locaux sont également présentés pour chaque longueur d'onde au cours du balayage spectral composé de dix répétitions, espacées de deux minutes chacune.

Bien que la forme de la courbe de puissance obtenue soit similaire à celle fournie par le fournisseur (annexe 2Caractéristiques du QCL MIRCAT), qui utilise les courants maximaux pour chaque gamme spectrale, ces résultats ont révélé un problème majeur.

Dans le mode impulsionnel du premier module laser QCL₁, les variations locales, sur une même longueur d'onde, présentent une incertitude d'environ 2/3 % de la puissance moyenne. Cette observation confirme la stabilité intrinsèque de ce mode par rapport au mode continu [188], lequel est employé par les modules laser QCL₂₃₄.

Ces derniers montrent des fluctuations moyennes d'approximativement 20 % le long des longueurs d'onde, se manifestant lors des dix séries de répétitions, espacées chacune de deux minutes.

Cela est dû au fait que le mode impulsionnel permet de contrôler la durée et l'intensité des impulsions laser, ce qui peut être important pour certaines applications telles que la spectroscopie [189].
<figure><img src="image_53.png" /></figure>

<figure><img src="image_54.png" /></figure>

Ce problème est temporel et semble être dû au laser lui-même, lorsqu'il passe d'un module à l'autre. Cette variation de puissance est préjudiciable pour l'étude et doit être prise en compte dans l'analyse des données.

## 4. Technique de compensation proposée

Rappelons que notre objectif de mesure est d'extraire le taux de réflectance. Pour cela, nous normalisons la réflectance de l'échantillon par celle de la référence.

Si ces deux images sont prises à des moments d'acquisition différents, elles ne peuvent pas être utilisées pour valider notre calcul en raison de leur dépendance temporelle et de l'incertitude de la puissance, comme confirmé dans la 3.2.

Les méthodes de normalisation de l'éclairage de l'échantillon par un éclairage de référence dans les systèmes d'imagerie hyperspectrale active utilisant un laser comme source d'éclairage sont les suivantes :

1. éclairage de référence interne [190]–[192] :

a. description :

Cette méthode consiste à utiliser une partie de l'échantillon lui-même comme éclairage de référence.

Une région spécifique de l'échantillon est choisie pour servir de référence interne. Les fluctuations de puissance optique du laser sont prises en compte lors de la mesure de la réflectance de la région de référence.

Les données de l'échantillon sont ensuite normalisées en fonction de la réflectance de cette région de référence.
### b. contraintes :

Pour garantir l'efficacité de cette méthode, il est important que la région choisie comme référence interne soit homogène en termes de composition, de réflectance et stable au cours de l'acquisition des données.

Il convient de noter que la région de référence choisie doit être représentative de l'échantillon dans son ensemble pour assurer une normalisation précise.

Comme dans notre cas, nous travaillons avec des feuilles de plantes qui ne présentent pas les mêmes compositions dans les différentes zones, nous ne pouvons pas utiliser cette méthode.

Sauf si on prend différentes zones de référence pour chaque zone : zone foliaire, nervure principale, nervure secondaire.

Même la surface, des deux faces supérieures et inférieures, présente des différences de composition en stomates.

## 2. étalonnage externe [28]–[30] :

### a. description :

Cette méthode utilise une source de référence externe pour normaliser la réflectance de l'échantillon.

La référence externe est positionnée à proximité de l'échantillon pour mesurer en temps réel la puissance du faisceau laser.

La source de référence peut être un matériau réfléchissant dont la réflectance est connue et stable.

L'éclairage est effectué simultanément, le faisceau laser étant divisé pour éclairer à la fois l'échantillon et la référence dans le même champ d'observation des imageurs. Le flux lumineux de l'échantillon est ensuite normalisé par rapport à celui de la référence, en tenant compte des fluctuations de puissance optique du laser. Cependant, il est important de noter qu'une division du faisceau laser entre la référence et l'échantillon peut entraîner une perte de flux lumineux sur l'échantillon.

### b. contraintes :

L'utilisation d'une source de référence externe nécessite que cette source soit caractérisée en termes de réflectance et qu'elle présente une stabilité temporelle.

Il faut prendre en compte les erreurs potentielles liées à la distance et à la géométrie de l'éclairage entre le système d'observation, l'échantillon et la référence.

Une attention particulière doit être accordée à l'équilibre du partage du faisceau entre la référence et l'échantillon afin de minimiser toute perte de flux lumineux sur l'échantillon et garantir une mesure précise de la réflectance de la référence tout en maintenant un éclairage adéquat de l'échantillon.

Cependant, cette approche n'est pas applicable dans notre méthode en raison de l'absorption du signal infrarouge par les lames séparatrices et l'échantillon végétal (3.2). Cela génère un flux diffus en deçà de la détection minimale de nos détecteurs infrarouges. Cette situation est présentée et testée dans l'annexe 9.
**4.1. Méthode d'estimation du taux de réflectance**

Pour résoudre les fluctuations laser et normaliser précisément le flux diffusé de l'échantillon avec l'éclairage total du laser sans perte de puissance, nous avons développé une méthode. Cela implique la comparaison du flux collecté de l'échantillon avec celui de référence, évitant ainsi la division du faisceau laser et la répartition de puissance sur deux zones égales.

Pour mettre en pratique cette méthode et prendre en compte les fluctuations, nous avons fabriqué une référence secondaire d'étalonnage unique, spécialement conçue pour notre plage spectrale MIR. Cette référence unique est coupée en deux et illustrée dans les figure 50(a.b.):

* la **référence interne** prend la forme d'un disque de 4 cm de diamètre, constituant ainsi un point de référence unique permettant le remplacement par l'échantillon végétal.

* la **référence externe périphérique** est conçue comme un anneau circulaire d'une épaisseur de 1 cm et d'un diamètre de 4 cm.

Cette référence est fabriquée et structurée de cette manière afin de garantir que les propriétés optiques résultant du dépôt et du matériau choisi soient comparables et proviennent du même traitement.

**4.1.1. Références interne et externe**

Dans cette partie, je présente la méthode utilisée pour fabriquer la référence secondaire, qui est similaire à la référence lambertienne commerciale de LabSphere "Infragold".

Cependant, pour nos besoins, cette référence secondaire doit être « sur mesure » afin de pouvoir le découper en forme de disque et d'anneau, comme expliqué précédemment.

Malgré nos recherches auprès des fournisseurs, aucun produit disponible sur le marché ne répondait à nos exigences en termes de flexibilité et de formes précises (disque, anneau) pour notre référence secondaire.

Par conséquent, nous avons décidé de le fabriquer nous-mêmes afin de répondre à nos besoins spécifiques.

Pour créer notre propre étalon secondaire, nous avons utilisé la microscopie focale pour estimer la taille moyenne des grains présents sur la référence commerciale "Infragold", voir figure 48(a). Ensuite, nous avons acheté des papiers de verre avec des grains de taille similaire (~30 µm).

Cependant, les propriétés optiques de ces papiers de verre différaient, ce qui nous a conduits à réaliser un dépôt d'or par pulvérisation cathodique afin d'harmoniser leurs caractéristiques réfléchissantes. Ce traitement est détaillé dans l'annexe 10.

La première image de la figure 48 est une micrographie de la référence commerciale utilisée pour estimer la taille moyenne des grains, afin de déterminer la taille de papier de verre à utiliser dans l'étude. La deuxième image montre l'étalon secondaire avec son revêtement en or.
<figure><img src="image_55.png" /><figcaption>Figure 48 : (a) Micrographie de la référence commerciale "Infragold". (b) Etalon secondaire avec son revêtement en or.</figcaption></figure>

### 4.1.2. Propriétés optiques

Pour utiliser l'étalon secondaire que nous avons fabriqué dans la gamme du MIR, nous devons caractériser sa réflectance en fonction des longueurs d'onde par rapport à celle de l'infragold, ainsi que sa diffusion en termes d'étalement sur les axes X et Y.

Cette caractérisation nous permettra de vérifier si les hypothèses formulées pour l'ajustement de la puissance, telles qu'elles ont été présentées dans la section précédente, restent valides.

Nous avons suivi la méthode de caractérisation de la puissance décrite dans 3.2 en effectuant des mesures de puissance sur l'étalon et sur la référence commerciale.

Les graphiques de la figure 49 présentent la normalisation des réponses globales entre l'étalon et la référence commerciale suivant les différentes gammes spectrales acquises avec les deux caméras thermiques.

Nous observons que le rapport entre ces deux réponses atteint une valeur stable d'environ 80% de réflectance dans le MIR.

<figure><img src="image_56.png" /><figcaption>Figure 49 : La figure présente le taux de réflectance moyen de l'étalon secondaire par rapport à la référence commerciale suivant la gamme spectrale acquise du module laser QCL₁ (a) et des modules laser QCL₂₃₄ (b).</figcaption></figure>
Ce qui confirme une bonne performance de notre échantillon en termes de réflectance optique
dans cette plage spectrale.

Pour vérifier la diffusion du faisceau laser, nous caractérisons l'étalement. Celui-ci est défini
conformément à ce qui est expliqué, dans la section (2.2), du faisceau pendant son interaction
avec l'étalon secondaire.

Dans notre méthodologie expérimentale, nous avons fixé la référence externe sous la forme
d'un anneau tout autour du centre de notre porte-échantillon. Ce porte-échantillon est composé
de deux plaques en plastique avec un disque central de 5 cm de diamètre (figure 50).

Dans un premier temps, nous avons placé la référence circulaire à l'intérieur du disque central
du porte-échantillon, comme illustré dans figure 50.

<figure><img src="image_57.png" /></figure>

Figure 50 : Le porte-échantillon en rouge avec un anneau de référence d'épaisseur 1 cm entourant un disque central de diamètre 4 cm. (a) Le disque central est rempli par la référence secondaire. (b) L'échantillon végétal remplace la référence secondaire.

Dans les graphiques de la figure 51, les étalements du faisceau laser gaussien sont présentés
suivant les axes X et Y.

À partir de ces graphiques, nous pouvons observer que l'étalement reste constant à environ 50 mm (5 cm) dans la zone d'intérêt, bien qu'il puisse légèrement diminuer.

Les incertitudes, quant à elles, sont négligeables, représentant seulement 0,02 % de variation.
Cette constance des mesures confirme l'hypothèse selon laquelle l'étalement reste stable lors du
balayage de la longueur d'onde, démontrant ainsi que le laser conserve sa forme gaussienne.

Nous observons que l'étalement suit une tendance similaire à celui de l'infragold (annexe 11), avec un étalement constant de 50 mm sur l'ensemble de la plage spectrale pour QCL₁, présentant un coefficient de détermination supérieur à 80 %.

Cependant, pour QCL<sub>234</sub>, le coefficient de détermination diminue de 80 % à 60 % en fonction
du balayage spectral, comme cela déjà été observé dans les chapitres précédents.

Cette section vise à valider la caractérisation de l'étalon secondaire. Il présente une réflectivité constante d'environ 80 % par rapport à la référence commerciale sur l'ensemble des longueurs d'onde. De plus, il présente des propriétés de directivité et de diffusion similaires, avec un étalement constant d'au moins 50 mm, ce qui est conforme à nos besoins d'application.
<figure><img src="image_58.png" /><figcaption>Figure 51 : Les étalements suivant X et Y ainsi que le coefficient de détermination R² en fonction des longueurs d'onde, de l'éclairage laser gaussien sur l'étalon secondaire, suivant les modules lasers (a) QCL₁ (b) QCL₂₃₄.</figcaption></figure>

Plusieurs hypothèses ont été formulées pour atteindre notre objectif de normaliser le flux détecté sur l'échantillon avec celui collecté sur la référence, afin de calculer le taux de réflectance pixel par pixel :

1. une réduction de la taille de la zone d'intérêt de 1 mm (3 pixels) autour du périmètre circulaire, est appliquée pour éviter tout déplacement indésirable du faisceau laser lors du balayage spectral, comme le démontrent les résultats de la figure 85.

2. une hypothèse a été faite sur la similitude des fluctuations de l'éclairage gaussien aussi bien au centre qu'à la périphérie [196]. Cette hypothèse repose sur la symétrie radiale inhérente au faisceau gaussien, ainsi que sur le constat que les variations de puissance se manifestent de manière uniforme dans toutes les positions, du centre jusqu'aux bords de l'échantillon [197].

3. il a été considéré que la forme du faisceau laser est gaussienne et reste inchangée en termes de forme, mais varie en amplitude. Cette caractéristique, fournie par le fournisseur et validée par nos interpolations, a été prise en compte.

En conclusion, deux acquisitions effectuées à la même longueur d'onde sont comparables, étant donné qu'elles se situent au même emplacement spatial de l'éclairage. De plus, les fluctuations
sur la fonction gaussienne 2D sont du même ordre de grandeur, que ce soit au centre ou à la périphérie. La seule variable changeante est la fluctuation de puissance, qui varie d'environ 20 % comme illustre le graphe de la figure 47.

Notre approche pour pouvoir calculer le taux de réflectance de nos échantillons végétaux :

Modélisation de l'éclairage :

* à partir de l'image spectrale de référence, un modèle gaussien 2D de l'éclairage laser a été déduit, couvrant le centre et la partie périphérique.

Substitution du centre :

* en se basant sur l'image spectrale de l'échantillon, le centre correspondant à l'échantillon végétal et les bords à la référence périphérique ont été identifiés, puisqu'il ne change pas spatialement.

Comparaison des zones communes :

* en comparant ces zones communes, un coefficient de compensation de puissance a été calculé pour ramener l'éclairage sur l'échantillon à celui de la référence.

Calcul du coefficient de compensation :

* en utilisant les mesures de l'anneau de référence périphérique prises à différents moments, un coefficient a été dérivé pour corriger la mesure acquise de l'échantillon et l'aligner avec celles de la référence.

Grâce à protocole, nous sommes en mesure de compenser les fluctuations de puissance optique du laser du flux collecté de l'échantillon à la référence pour pouvoir appliquer la normalisation. Cela nous permet de calculer le taux de réflectance de l'échantillon.

La configuration qui résout notre problème est présentée dans la figure 52. Elle est similaire à celle de la figure 44, mais avec une modification concernant le porte-échantillon éclairé en prenant en compte la référence externe sous forme d'anneau.

<figure><img src="image_59.png" /><figcaption>Figure 52 : Configuration utilisant un anneau de référence.</figcaption></figure>

## 4.2. Compensation de la fluctuation de puissance

Pour mettre en place notre approche de compensation des fluctuations de puissance, les étapes sont détaillées comme suit :
Pour simuler notre problème, nous utilisons une modélisation basée sur une interpolation gaussienne 2D. Cette équation est caractérisée par une amplitude associée au centre d'éclairage en X et Y, ainsi qu'un étalement défini selon les directions X et Y.

Afin de tenir compte des fluctuations de puissance, nous simulons deux gaussiennes présentant des amplitudes différentes, acquises à la même longueur d'onde mais supposées sur deux temps différents « T₀ » et « T₁ ».

Étant donné que l'éclairage diffère entre la référence interne et l'échantillon végétal, nous calculons un coefficient en utilisant une zone identique présente dans les deux acquisitions distinctes, qui correspond à la référence externe.

<figure><img src="image_60.png" /><figcaption>Figure 53 : Graphes représentants les gaussiennes simulées pour le calcul du coefficient d'ajustement.</figcaption></figure>

Les images de la figure 53 représentent les éléments suivants :

(a) le flux diffus de référence.

(b) le flux diffus présentant une fluctuation exprimée par une diminution d'amplitude.

(c) un masque binaire spatial appliqué à la référence externe.
(d) le même masque (c) qui ne change pas spatialement d'une acquisition à l'autre.

(e) l'application du masque (c) sur (a).

(f) l'application du masque (d) sur (b).

Ces images illustrent notre approche pour tenir compte des fluctuations de puissance en utilisant des masques et en les appliquant aux flux diffus correspondants.

D'après les hypothèses mises en place, le laser présente une instabilité sur la puissance optique telle que :

$$A_0 = \alpha \times A_1 \quad (35)$$

Où $\alpha$ représente le scalaire à calculer. Ainsi dans nos expressions de nos gaussiennes :

$$G_0 = \alpha \times G_1 \quad (36)$$

Lorsque deux gaussiennes sont similaires mais présentent des amplitudes différentes, le coefficient d'ajustement ($\alpha$) peut être calculé en utilisant l'autocorrélation de la gaussienne de référence et l'intercorrélation des deux gaussiennes.

Les étapes impliquées dans ce calcul sont les suivantes :

1. acquisition des données de deux éclairages laser gaussiens, y compris tous les paramètres permettant de modéliser leur forme tels que leurs amplitudes au centre, leurs coordonnées centrales, ainsi que leurs étalements sur les axes X et Y.

2. calcul de l'autocorrélation de la gaussienne de référence tronquée par la référence externe pour évaluer ses fluctuations spatiales.

3. calcul de l'intercorrélation entre les deux gaussiennes pour déterminer leur alignement relatif.

Pour une meilleure visualisation, la figure 54 présente deux maillages :

* la figure 54.a présente le maillage d'autocorrélation, normalisé par son maximum, de la gaussienne de référence tronquée par l'anneau.

* la figure 54.b présente le maillage d'intercorrélation entre les deux anneaux des deux gaussiennes identiques, avec une amplitude différente.

Ce maillage est également normalisé par le maximum de l'autocorrélation de l'anneau de la gaussienne de référence.

Dans la figure 54.a, le pic central indique la corrélation maximale lorsque la coupe d'anneau est parfaitement alignée sur elle-même.

La symétrie de l'anneau est clairement visible dans le maillage, avec des motifs de corrélation symétriques autour du pic central, indiquant une régularité dans la structure de l'anneau.

Les variations de corrélation sur le maillage révèlent les zones de forte et de faible corrélation, mettant en évidence les régions internes de l'anneau.

Les valeurs élevées dans le maillage indiquent une forte corrélation positive, qui se présente au pic central, illustrant les zones de superposition étroite des anneaux malgré la différence d'amplitude.
<figure><img src="image_61.png" /><figcaption>Figure 54 : (a) Le maillage de l'autocorrélation de la gaussienne de référence tronquée par l'anneau. (b) Le maillage de l'intercorrélation établit entre la deuxième gaussienne tronquée avec la première tronquée.</figcaption></figure>

Les valeurs plus faibles mettent en évidence les zones où les anneaux présentent des différences significatives, que ce soit en termes d'amplitude ou de forme.

Le calcul du coefficient d'ajustement sera effectué par la suite, en utilisant les résultats de l'autocorrélation et de l'intercorrélation obtenus.

### 4. calcul du coefficient d'ajustement :

En divisant l'autocorrélation de la gaussienne de référence par l'intercorrélation des deux gaussiennes, nous obtenons le coefficient d'ajustement. Ce coefficient représente la relation entre les deux gaussiennes et indique l'ampleur de l'ajustement nécessaire pour aligner leurs amplitudes.

Par la suite nous obtenons :

$$ \alpha = \frac{\text{Autocorrélation de la gaussienne de référence}}{\text{Intercorrélation des deux gaussiennes}} \qquad (37) $$

Il est important de noter que cette méthode suppose que les deux gaussiennes sont similaires dans leur forme, à l'exception de leurs amplitudes comme dans notre cas.

Le coefficient d'ajustement, obtenu à partir de l'autocorrélation normalisée par l'intercorrélation, permet de rééchelonner la deuxième gaussienne afin de l'aligner sur la première en termes d'amplitude, tout en préservant leur similarité de forme.

En multipliant la deuxième gaussienne par ce coefficient, il est possible d'effectuer un ajustement proportionnel de son amplitude.

Pourquoi ne pas simplement utiliser un rapport des intensités pour le calcul du coefficient de compensation ? Cette approche, bien que simple, présente des limitations.

Tout d'abord, en calculant le rapport des intensités, nous ne prenons pas en compte l'impact du décalage du centre. Lorsque le centre de la gaussienne ne coïncide pas avec le centre de l'anneau, les valeurs tronquées de la gaussienne ne seront pas symétriques, affectant ainsi la
moyenne des valeurs tronquées. Cette approche ne tient pas compte des variations spatiales de
la puissance laser.

En revanche, l'approche du rapport autocorrélation/intercorrélation présente des avantages. Tout d'abord, elle permet une compensation par l'autocorrélation, offrant ainsi une mesure de la similarité d'une gaussienne à elle-même à différents décalages. En calculant l'autocorrélation des deux gaussiennes tronquées, nous pouvons obtenir des informations sur leur forme et leur amplitude, même en cas de décalage.

De plus, en mesurant l'intercorrélation des deux gaussiennes tronquées, nous pouvons évaluer leur similitude l'une par rapport à l'autre. En comparant ensuite l'intercorrélation à l'autocorrélation, nous obtenons des informations sur la différence d'amplitude entre les deux gaussiennes.

Cependant, cette approche présente également des inconvénients. Elle est plus complexe à mettre en œuvre, nécessitant un traitement d'image avancé.

## Algorithme de traitement pour le calcul du taux de réflectance

Comme déjà présenté dans la section 4.1.1, nous avons évoqué l'utilité de nos deux références interne et externe.

L'externe sera présente dans les deux acquisitions distinctes, il entoure à la fois :

* la référence : autour de la référence interne.

* l'échantillon : autour de l'échantillon végétal à étudier.

Dans cette section, j'introduis l'algorithme théorique développé pour calculer le taux de réflectance de l'échantillon, pixel par pixel, en prenant le coefficient d'ajustement.

Les étapes du protocole sont les suivantes :

1. mettre en place les deux références dans le porte échantillon dans le champ d'observation des imageurs MIR.

2. acquérir une image éclairée avec une image du fond pour isoler le flux de référence.

$$ \rightarrow \overline{Im_{référence}(x, y, t, \lambda)} $$

3. interpoler la gaussienne 2D ($\overline{\hat{IG}}$) de l'éclairage de référence isolé (2) suivant ce modèle :

$$ \rightarrow \overline{\hat{IG}(x, y, t, \lambda)} = A(t, \lambda) \times e^{\left(-\frac{(x-x_0)^2+(y-y_0)^2}{2\sigma_x^2+2\sigma_y^2}\right)} $$

Critères d'évaluation : $R^2$

4. générer un masque binaire géométrique ($M_{anneau}$) pour isoler l'éclairage sur la référence externe.

5. appliquer $M_{anneau}$ (5) sur le $\overline{\hat{IG}}(3)$

$$ \rightarrow \overline{\hat{IG}(x, y, t, \lambda)} * M_{anneau}(x, y) $$

6. calculer de l'autocorrélation de $\overline{\hat{IG}}(x, y, t, \lambda) * M_{anneau}(x, y)$.

7. remplacer la référence interne par l'échantillon végétal.
8. acquérir une image éclairée avec une image du fond pour isoler le flux diffusé par l'échantillon végétal :

$$ \rightarrow \overline{\text{Iméchantillon}}(x, y, t, \lambda) $$

9. appliquer le masque binaire $M_{anneau}$ (4) sur l'image du flux isolé $\overline{\text{Iméchantillon}}$ (8)

$$ \rightarrow \overline{\text{Iméchantillon}}(x, y, t, \lambda) * M_{anneau}(x, y) $$

10. calculer l'intercorrélation entre $\overline{\text{Iméchantillon}}(x, y, t, \lambda) * M_{anneau}(x, y)$ et $\overline{\text{IG}}(x, y, t, \lambda) * M_{anneau}(x, y)$.

11. calculer le coefficient d'ajustement au flux diffusé de référence interpolé (3) sur la zone identique de la référence externe (6) et (10)

$$ \rightarrow \hat{\alpha} = \frac{\text{autocorr}}{\text{intercorr}} $$

12. Appliquer le coefficient d'ajustement sur $\overline{\text{Iméchantillon}}$ (8) pour asservir la fluctuation en puissance du laser

$$ \rightarrow \overline{\text{Iméchantillon}}(x, y, t, \lambda) * \hat{\alpha} $$

13. générer un masque binaire de la zone d'intérêt situé à l'intérieur de l'anneau $M_{ROI}$ :

→ propriétés du masque :

* If $\overline{\text{IG}}(x, y, t_1, \lambda) > \frac{A(t_1, \lambda)}{e^2} \rightarrow M_{ROI}(x, y) = 1$

* If $\overline{\text{IG}}(x, y, t_1, \lambda) < \frac{A(t_1, \lambda)}{e^2} \rightarrow M_{ROI}(x, y) = 0$

14. calculer le taux de réflectance de l'échantillon en normalisant $\overline{\text{Iméchantillon}}$ par $\overline{\text{Imréférence}}$ et en appliquant l'équation suivante :

$$ \rho_{\text{échantillon}}(x, y, t, \lambda) = \frac{\overline{\text{Iméchantillon}}(x, y, t, \lambda) * \hat{\alpha} * M_{\text{ROI}}(x, y)}{\overline{\text{IG}}(x, y, t, \lambda) * M_{\text{ROI}}(x, y)} \quad (38) $$

## 4.3. Résultats et discussions

Afin d'évaluer l'efficacité du protocole de traitement visant à réduire les fluctuations de puissance lors de différents balayages spectraux, une série de dix répétitions d'acquisition d'images a été réalisée.

Celles-ci ont été effectuées en utilisant différents modules laser, mais cette fois-ci sur l'étalon secondaire, plutôt que sur une feuille de plante.

Cette décision a été prise dans le but de mettre à l'épreuve le protocole sur un matériau stable, exempt d'absorption d'infrarouge, notamment en raison de la présence d'eau dans la feuille de plante.

La première acquisition de cette série a été définie comme la référence, à partir de laquelle toutes les autres images ont été alignées. Pour évaluer l'efficacité de cette méthode, la somme du flux global a été calculée sur tous les pixels situés à l'intérieur de la zone d'intérêt.
Les résultats de la puissance moyenne, accompagnés des barres d'erreur, pour ces neuf répétitions alignées sur la référence, sont présentés dans les graphiques de la figure 55 pour les modules laser QCL₁ (a) et QCL₂₃₄ (b).

Il est important de noter une réduction d'environ 20 % de la puissance globale par rapport au spectre moyen de puissance. Cette réduction est cohérente avec la réflectance de l'étalon secondaire, qui atteint environ 80 % par rapport à la référence commerciale, comme l'indique le graphique de réflectance dans la figure 49.

Lors de la comparaison des fluctuations de puissance avec celles acquises sur l'infragold, comme illustré dans la figure 47, une réduction significative de l'écart par rapport à la valeur moyenne est observée.

<figure><img src="image_62.png" /><figcaption>Figure 55 : Graphiques présentant la puissance moyenne de 9 balayages spectraux, avec les barres d'erreurs associées pour les modules laser (a) QCL₁ et (b) QCL₂₃₄, corrigés de la puissance en utilisant la méthode de compensation de la fluctuation par rapport à une référence.</figcaption></figure>

Les fluctuations sont réduites à 2,8 % par rapport à une valeur initiale de 20 %, qui était observée sur l'infragold avant l'application de cette technique.

En conclusion, ces résultats confirment que le protocole de traitement utilisé offre une solution pour compenser les fluctuations de puissance par post-traitement, ce qui est essentiel pour obtenir des données de mesure précises dans le domaine imagerie hyperspectrale dans l'infrarouge [198], [199].

## 5. Conclusion

Dans le premier chapitre, nous avons exploré les sources d'incertitude liées aux composants optiques, à la source lumineuse et au phénomène du speckle généré par le laser lors de la mesure du taux de réflectance.

Dans le deuxième chapitre, nous avons quantifié un défaut dans les images résultant du fond thermique et du speckle :

* nous avons réussi à réduire ce défaut de 40 % grâce à notre méthode d'intégration avec un diffuseur rotatif.
* de plus, nous avons prévu d'utiliser une interpolation gaussienne 2D, après un filtrage numérique ajusté à la taille du grain de speckle, pour normaliser la réponse de l'échantillon et obtenir le taux de réflectance associé.

* cependant, pour les images de l'échantillon végétal éclairé, nous utiliserons uniquement l'éclairage résultant du passage du faisceau laser à travers le diffuseur rotatif, sans effectuer d'interpolation.

Dans ce chapitre, nous avons abordé les distorsions de mesure liées à l'utilisation d'une source laser à cascade quantique. Ces distorsions sont dues au déplacement du faisceau laser lors du balayage spectral, comme indiqué dans la 2.3, ainsi qu'aux fluctuations de puissance laser décrites dans la 3.2.

Pour corriger le déplacement du faisceau laser, nous avons étudié diverses techniques d'asservissement dans la littérature. Nous avons choisi d'utiliser des miroirs dorés motorisés adaptés à l'infrarouge, calibrables une seule fois en utilisant une table de consultation de position angulaire des miroirs, pour compenser les fluctuations constantes.

Nous avons caractérisé ce déplacement, obtenant une plage de 4 mm en x et en y avec une incertitude de 1 mm pour le premier QCL, et une plage de déplacement de 8 mm avec une incertitude de 2 mm.

Nous avons démontré que la position à une même longueur d'onde reste pratiquement constante, avec une incertitude de seulement 0,2 mm, et que le déplacement est cohérent lors du balayage spectral.

Après l'application de la correction, les fluctuations spatiales initiales ont été réduites à une plage de 1 mm, avec une incertitude de 0,5 mm, ce qui est acceptable pour des applications d'imagerie spectroscopique.

Bien que notre approche ne se focalise pas sur chaque longueur d'onde, mais plutôt sur des plages de longueurs d'onde, ce choix est justifié par des déplacements restant en dessous de 1 mm, ce qui reste acceptable pour les applications d'imagerie hyperspectrale active. Une perspective future pourrait être d'envisager une correction plus précise pour des applications médicales nécessitant une meilleure précision.

Pour résoudre les fluctuations de puissance, nous avons caractérisé les fluctuations de puissance à travers toutes les longueurs d'onde en utilisant l'infragold. Cette étude a révélé une fluctuation de 20 % sur le spectre.

Dans notre approche, nous avons d'abord éclairé la référence, puis l'échantillon, et normalisé les deux images du flux diffus obtenu. Cependant, en raison de ces fluctuations, nous devons ramener le deuxième signal au niveau du premier en utilisant un anneau de référence présent dans les deux images.

Cet anneau de référence est composé de notre étalon secondaire, fabriqué en salle blanche et caractérisé en termes de propriétés optiques par rapport à l'infragold. Il est utilisé lors de l'acquisition des images de référence et de l'échantillon.

Pour corriger l'éclairage par rapport à la référence, nous avons démontré que le faisceau laser conserve sa forme et sa position spatiale, mais présente des fluctuations d'amplitude. Nous avons donc calculé un coefficient d'ajustement pour compenser ces fluctuations.
Notre algorithme de compensation des fluctuations a permis de réduire les fluctuations du signal de 20 % à 2,8 % sur l'ensemble du spectre

Pour avancer vers notre objectif principal, nous intégrons toutes ces étapes dans notre équation d'extraction du taux de réflectance pixel par pixel. Dans le dernier chapitre de notre travail, nous évaluerons également notre système dans une application liée aux végétaux et nous discuterons de ses diverses applications possibles.
# IV. Evaluation IHS avec une application agrophotonique

## 1. Objectifs

Dans ce chapitre, nous présentons la mise en œuvre de notre système dans les applications agrophotoniques, tel que caractérisée dans les chapitres précédents.

Notre objectif principal est de mesurer le taux de réflectance.

Pour ce faire, nous commençons par rappeler une relation de base entre le signal de l'échantillon et le signal de référence, déjà introduite dans le chapitre 1, nous proposons de compléter cette relation en introduisant les perturbations et incertitudes étudiées lors des chapitres précédents.

Ces incertitudes sont principalement liées au speckle, ainsi qu'à certains composants optoélectroniques.

Dans le chapitre 2, nous avons étudié la réduction du speckle sur une référence lambertienne en utilisant un diffuseur statique et en rotation. Nous avons réussi à réduire le contraste du speckle de 40% d'une valeur de départ avec le diffuseur en rotation dans la gamme spectrale du MIR.

Pour rappel, l'éclairage gaussien de référence dans l'équation, du taux de réflectance, est obtenu par interpolation gaussienne, précédée d'un filtre passe-bas qui tient compte de la taille des grains de speckle.

Dans le but d'améliorer la réduction du speckle, nous avons adopté une approche combinant la rotation d'un diffuseur réfléchissant avec l'utilisation d'un filtre passe-bas pour l'éclairage de référence.

Dans le chapitre 3, nous avons abordé les autres incertitudes liées à la source d'éclairage :

- Correction spatiale : Nous avons résolu les distorsions liées au déplacement du faisceau laser pendant le balayage spectral en utilisant des miroirs dorés motorisés adaptés à l'infrarouge, avec calibration initiale. Cela a permis de réduire les déplacements à une plage de 1 mm après correction.

- Correction des fluctuations de puissance : Nous avons identifié des fluctuations de puissance de 20 % sur l'ensemble du spectre. Pour y remédier, nous avons employé un anneau de référence composé d'un étalon secondaire, réduisant les fluctuations à 2,8 % sur l'ensemble du spectre. Nous avons confirmé la stabilité du déplacement à une même longueur d'onde et son suivi constant pour différentes longueurs d'onde grâce à notre étude de répétabilité. L'anneau de référence a été utilisé pour acquérir à la fois la référence et l'échantillon végétal.

Étant donné que nous avons déjà démontré que le faisceau laser conserve sa forme et sa position spatiale, mais présente des fluctuations d'amplitude, nous pouvons calculer un coefficient d'ajustement pour compenser ces fluctuations.

En utilisant la partie commune de l'anneau de référence présente sur le bord, nous pouvons ramener le flux acquis sur l'échantillon à la même échelle que le flux diffus de référence.

En conclusion, nous reprenons l'équation développée pour calculer le taux de réflectance, en mettant en avant les valeurs utilisées. Cette équation est essentielle pour déterminer avec précision le taux de réflectance pixel par pixel de l'échantillon étudié.
$$ \rho(x, y, \lambda) = \frac{I_{\text{échantillon}}(x, y, \lambda) - \frac{I_{\text{fond,éch}}(x, y) \pm B_{\text{fond,éch}}(x, y)}{\Delta I_{\text{échantillon}}(x, y, \lambda)/B_{\text{laser,éch}}(x, y, \lambda)}}{I_{\text{réfmes}}(x, y, \lambda) - \frac{I_{\text{fond,réf}}(x, y) \pm B_{\text{fond,réf}}(x, y)}{\Delta I_{\text{référence}}(x, y, \lambda)/B_{\text{laser,réf}}(x, y, \lambda)}} \quad (39) $$

Cette équation serait prise en compte pour le calcul du taux de réflectance pixel par pixel de l'échantillon végétal à étudier.

Nous tenons également à souligner d'autres aspects importants des performances de notre système d'imagerie.

La résolution spectrale est de 10 nm, conforme aux spécifications fournies par le fabricant de notre équipement. Il convient de noter que cette résolution est obtenue en utilisant notre source d'éclairage contrôlée plutôt que des filtres avec un éclairage passif [4], [99].

En ce qui concerne la résolution spatiale, suite à un étalonnage basé sur la taille réelle de l'échantillon et la dimension des pixels, la résolution spatiale est de 2 mm, avec une distance de 30 cm entre les capteurs et l'échantillon.

Cette résolution est comparable à celle d'un microscope optique standard, généralement de 0,2 à 0,5 mm [184], permettant l'analyse des informations spectrales spécifiques de chaque composant de la feuille tels que les nervures principales, les nervures secondaires, et la zone foliaire.

Les nervures principales assurent le transport des nutriments et de l'eau dans la feuille, les nervures secondaires sont des structures plus petites ramifiées à partir des nervures principales, et la zone foliaire est responsable de la photosynthèse. L'accès à ces informations spectrales est essentiel pour comprendre l'architecture et la physiologie des plantes pour analyser la croissance de la plante [200].

Notre évaluation du système visera à démontrer de manière précoce la capacité de détecter le stress hydrique des plantes et bien d'autres applications.

Ce chapitre est structuré en sections distinctes :

* caractérisation des échantillons végétaux

* effets des conditions de sécheresse sur les échantillons végétaux,

* impact des conditions de stress sur la réponse spectrale dans la plage infrarouge.

* méthodologie et équipement pour la mise en place d'un cahier des charges expérimental

* composition et préparation des échantillons ainsi que l'application du stress,

* description détaillée du banc optique utilisé,

* déroulement de l'expérience sur une période de dix jours.

* comparaison des performances avec le dispositif hyperspectral antérieur.

* algorithmes d'extraction du taux de réflectance pixel par pixel.

* segmentation à partir des images de taux de réflectance.

* analyse et exploitation des résultats de taux de réflectance.
## 2. Caractérisation spectrale en eau de la végétation

Les plantes subissent des fluctuations environnementales, engendrant des stress impactant leur développement. Deux types de stress les affectent : les stress biotiques, causés par des organismes vivants, et abiotiques, résultant de facteurs environnementaux comme le manque d'eau.

Cette étude se concentre sur le "stress hydrique", résultant du manque d'eau. Je débute par décrire brièvement la structure des feuilles, puis aborde l'importance de l'eau pour les plantes et les conséquences du stress hydrique sur leur physiologie. Enfin, j'explore l'utilisation potentielle de l'infrarouge pour détecter l'état hydrique des plantes, améliorant ainsi la gestion du stress hydrique dans les cultures.

### 2.1. Structuration et constitution biochimique des feuilles

La structure d'une feuille comporte plusieurs couches entre les épidermes supérieur et inférieur, formant une barrière protectrice. La fine cuticule transparente de la couche externe régule l'évaporation pour maintenir un équilibre hydrique adéquat [201].

La figure 56 illustre le "parenchyme palissadique", avec des cellules allongées contenant la majorité des chloroplastes pour la photosynthèse. En contraste, le "parenchyme lacuneux" est composé de cellules variées, disposées de manière irrégulière, favorisant la circulation de l'oxygène (O₂), du dioxyde de carbone (CO₂), et de l'eau (H₂O) à travers la plante [202].

<figure><img src="image_63.png" /><figcaption>Figure 56 : Structure d'une feuille d'une plante [203]</figcaption></figure>

Les stomates, constitués de deux cellules dans l'épiderme des feuilles, jouent un rôle crucial dans la régulation de la transpiration et les échanges gazeux [204], [205]. Ces échanges, connus sous le nom de photosynthèse, convertissent l'énergie solaire en substances nutritives [206], [207].

La photosynthèse absorbe le dioxyde de carbone et l'eau, produisant du dioxygène et des molécules organiques telles que le sucre [11], [12].

La figure 57 présente une illustration des stomates du Bégonia, montrant à la fois leur état ouvert et fermé, regroupés en paquets sur une feuille. Les stomates ouverts ont une longueur moyenne de 20 µm et une largeur variant de 5 à 15 µm [208], [209].
La taille des stomates, similaire à la longueur d'onde de notre gamme spectrale, permet d'obtenir des informations sur leur ouverture en mesurant la réflectance. Ces données sont utiles pour étudier la physiologie des plantes, notamment la détection du stress hydrique, où des stomates fermés augmentent la réflectance dans la bande infrarouge [210]. La régulation de leur ouverture dépend de facteurs environnementaux cruciaux :

* l'ouverture stomatique est induite par l'intensité lumineuse et se referme en l'absence de lumière.

* les stomates se ferment en réponse à une augmentation de la concentration de dioxyde de carbone (CO2), lorsque la plante n'a plus besoin de CO2 pour la photosynthèse.

* en cas de sécheresse du sol, les stomates se ferment pour réduire la transpiration et préserver l'humidité dans la plante.

<figure><img src="image_64.png" /><figcaption>Figure 57 : Etat des stomates de la surface de feuille du Bégonia regroupés en paquet (Groupe Roulier).</figcaption></figure>

La composition biochimique des feuilles comprend divers éléments. L'eau représente généralement entre 50% et 90% de la masse totale d'une feuille fraîche [211].

Ainsi, la mesure du contenu en eau constitue un indicateur fiable de l'état physiologique de la feuille [212]–[214].

En plus de l'eau, les feuilles contiennent d'autres constituants importants tels que la lignine, la cellulose et les pigments chlorophylliens [56], [204], [215]. Ces pigments chlorophylliens jouent un rôle essentiel dans l'absorption de la lumière nécessaire à l'activité photosynthétique.

## 2.2. Importance de l'eau pour la végétation

L'eau joue un rôle important dans trois fonctions principales des plantes : le transport des nutriments du sol vers les organes aériens, facilitant les échanges gazeux par évaporation au niveau des feuilles, et assurant la turgescence des cellules végétales.

La quantité d'eau nécessaire pour la croissance varie selon le type de culture et les conditions météorologiques. Par exemple, la production d'un kilogramme de salades requiert en moyenne 25 litres d'eau d'irrigation, tandis que les pommes de terre peuvent nécessiter jusqu'à 24 fois plus [216].
## 2.3. Stress hydrique et conséquences

En réponse au stress hydrique, les plantes déploient une série de modifications physiologiques, morphologiques et phénologiques.

Une stratégie défensive adoptée par les plantes est la fermeture de leurs stomates afin de minimiser les pertes en eau [217]–[219].

Cependant, cette fermeture entraîne également une limitation de l'entrée de dioxyde de carbone (CO2), perturbant ainsi l'activité photosynthétique et entraînant une diminution du rendement.

En conséquence, l'énergie qui devait être dissipée par transpiration est emprisonnée, conduisant à une élévation de la température foliaire [205], [220].

Le stress hydrique exerce un impact direct sur la croissance des racines et provoque une réduction de la surface foliaire des plantes, une diminution du contenu en chlorophylle, ainsi qu'une réduction du taux de couverture du sol, qui représente la proportion de la surface du sol couverte par les feuilles.

Ces modifications contribuent à une diminution de la biomasse des plantes [205], [220]. De plus, le stress hydrique ralentit la croissance des plantes, pouvant même entraîner un arrêt complet de leur croissance.

Dans l'étude menée par Kotchi, une analyse comparative de l'activité photosynthétique a été réalisée entre des plantes soumises à un stress et des plantes témoins au stade de développement, voir la figure 58.

<figure><img src="image_65.png" /><figcaption>Figure 58 : Évolution de la photosynthèse des plantes témoins et des plantes stressées au développement des feuilles (Kotchi 2004). Les plantes témoins sont irriguées le 06, 10 et 13 mars.</figcaption></figure>

Les résultats obtenus montrent qu'après huit jours de mesures, il y a une diminution détectable de l'activité photosynthétique chez les plantes soumises au stress, tandis que chez les plantes saines, cette activité varie en fonction du niveau d'irrigation appliqué [205].

## 2.4. Moyen de détection du stress hydrique

Diverses méthodes de détection du stress hydrique chez les plantes ont été étudiées dans la littérature scientifique, notamment l'imagerie visible [6], [221], l'imagerie de fluorescence
[225], [226], l'imagerie thermique [224], l'imagerie proche infrarouge [225], [226] et l'imagerie hyperspectrale [227]–[229].

Je me concentre principalement sur l'imagerie hyperspectrale infrarouge en raison de son potentiel pour caractériser le stress hydrique, comme le démontre notre étude antérieure portant sur la détection précoce du stress hydrique chez les tournesols [230].

L'infrarouge (3-16 µm) est couramment utilisé pour analyser les interactions moléculaires, et l'étude de Buitrago en 2017 [56] souligne l'intérêt des spectres infrarouges dans l'identification de caractéristiques foliaires telles que la teneur en eau et les molécules foliaires (lignine, cellulose).

Les molécules, ainsi que la teneur en eau, présentent des bandes d'absorption infrarouge dans la plage du moyen infrarouge (2,5 – 10 µm). Une étude sur des rhododendrons soumis à différents traitements a révélé des variations spectrales, notamment entre 7 et 14 µm, illustrées dans la figure 59, montrant une augmentation de l'émissivité suite à un traitement à température ambiante et sec (19°C) pendant trois et six mois.

<figure><img src="image_66.png" /><figcaption>Figure 59 : Spectres moyens des feuilles de rhododendron pour un traitement sec de 3 à 6 mois [56].</figcaption></figure>

En plus, Behmann [231] a souligné l'efficacité de l'imagerie hyperspectrale (430 à 890 nm) pour détecter le stress hydrique chez les plantes. Cette approche analyse les changements de réflectance spectrale des feuilles, permettant de classifier les plantes bien arrosées et celles stressées.

Une étude a utilisé des images hyperspectrales de 12 plantes d'orge cultivées dans des conditions contrôlées, réparties en trois groupes selon leur niveau d'irrigation.

Les images, enregistrées sous un éclairage contrôlé avec une résolution spectrale d'environ 4 nm sur 120 bandes, ont été prises quotidiennement pendant 20 jours, commençant un jour après la réduction de l'eau.

Les résultats, représentés dans la figure 60, utilisent une classification des images visibles avec le bleu pour les zones non stressées à forte teneur en chlorophylle, le rouge pour les zones fortement stressées, et le blanc pour les pixels de fond supprimés.

Cette approche combinée à l'imagerie hyperspectrale a permis une détection du stress hydrique, avec une distinction entre les plantes témoins et les plantes stressées à partir du 8ème jour.

La gamme spectrale MIR n'était pas exploitée dans l'imagerie hyperspectrale. Ainsi, nous avons décidé de mettre en place un système d'imagerie hyperspectrale infrarouge pour caractériser le stress hydrique chez les plantes [10].
<figure><img src="image_67.png" /><figcaption>Figure 60 : Images d'orge sur 11 jours : 1ère rangée, plante stressée ; 3ème rangée, plante témoin ; 2ème et 4ème rangées, fausses couleurs des étiquettes prédites [231].</figcaption></figure>

Dans la section suivante, je décrirai brièvement l'expérience d'évaluation de mon système, couvrant les caractéristiques des échantillons végétaux, leur environnement de croissance, la méthodologie de stress hydrique, et les étapes d'extraction de l'information spectrale avec le calcul du taux de réflectance des feuilles pixel par pixel. Ces informations seront essentielles pour l'interprétation des résultats.

# 3. Matériel et méthodes

Mon objectif est d'observer l'évolution des spectres de réflectance en fonction du stress hydrique sur différentes zones d'intérêt définies par le spécialiste. Ensuite, je vise à détecter de manière précoce le stress hydrique avant qu'il ne soit visible à l'œil humain.

Pour cela, j'ai appliqué deux régimes d'irrigation à deux groupes distincts de tournesols :

* les plantes de référence : soumises à un régime d'irrigation régulière maintenant le sol à 80 % de sa capacité maximale de rétention d'eau, également connue sous le nom de capacité au champ.

* les plantes stressées : privées d'irrigation et, depuis le pesage quotidien des pots, l'extraction du pourcentage d'eau est estimée.

Voici une description détaillée de ces éléments.

## 3.1. Mise en culture des échantillons végétaux

Le protocole de mise en culture a été établi avec notre partenaire industriel. Les plantes de tournesols ont été cultivées dans une chambre à 28 °C, 60 % d'humidité et 550 ppm de CO2 (voir figure 61).

La chambre était équipée de :

* un système de ventilation pour renouveler l'air et réguler la température et l'humidité,

* un système d'éclairage, comprenant des LED avec trois spectres lumineux (380 à 500 nm, 430 à 700 nm, 600 à 800 nm) et une lampe à décharge.

Le système d'éclairage était automatisé par une console de gestion permettant de contrôler l'allumage et l'extinction des lumières au cours de la journée.

Les plantes étaient soumises à un cycle d'éclairage de 16 heures par jour, suivi de 8 heures d'obscurité.
<figure><img src="image_68.png" /><figcaption>Figure 61 : Croissance des plantes de tournesols au laboratoire dans une chambre de culture.</figcaption></figure>

Les plantes ont été pré-cultivées pendant quatre semaines dans ces conditions afin de favoriser le développement de feuilles suffisamment larges pour les mesures ultérieures. Toutes les plantes ont été arrosées avec la même quantité d'eau.

## 3.2. Application du stress hydrique

Au début de l'expérimentation, toutes les plantes suivent une alimentation identique. Cinq plantes sont séchées pour extraire le poids sec, représentant le poids du sol, de la plante et du pot, déterminé par la moyenne de leur poids après 1 mois sans irrigation.

Le poids total est la somme du poids sec et du poids de l'eau ajouté. En utilisant le poids total du pot de la plante arrosée jusqu'à saturation (100% CC), nous calculons la quantité d'eau ajoutée, manifestée par l'écoulement d'eau. Le poids de l'eau à saturation est calculé par l'équation suivante :

$$ Poids_{total\,100\%\,cc} = Poids_{sec} + Poids_{eau\,100\%\,cc} \quad (40) $$

Selon l'équation 40, le poids de l'eau nécessaire pour atteindre la saturation est de 2600 g. Ce poids est essentiel pour le calcul de la quantité d'eau à ajouter, établissant un régime hydrique d'irrigation "contrôlé".

Une alimentation régulière pour une croissance normale des plantes correspond à 80 % de la capacité au champ (CC) en eau. Cela permet également de calculer le % de CC des plantes subissant un stress hydrique, exclues de l'irrigation. Un simple calcul détermine le poids d'eau à ajouter pour atteindre une alimentation "contrôlée" de 80 % de CC, équivalent à 2100 g.

$$ \begin{array}{l} Poids_{eau\,100\%\,cc} = 2600 \, g \rightarrow 100\% \\ Poids_{eau\,80\%\,cc} \rightarrow 80\% \end{array} \quad (41) $$

Pendant l'expérimentation, les plantes sont réparties en deux groupes : cinq avec une
alimentation hydrique normale (plantes témoins) et cinq sans irrigation pour une alimentation hydrique réduite (plantes stressées).

Les pots sont pesés individuellement une fois par jour et irrigués pour maintenir un poids cible de 3200 g pour les plantes contrôlées. Les plantes stressées sont pesées pour déterminer leur % de CC en eau, selon l'équation 42, tout au long de l'expérience.

$$ \% de \ CC_{calculé} = \frac{(Poids_{mesuré} - Poids_{sec}) \times 100\%}{Poids_{eau_{100\% CC}}} \quad (42) $$

Le graphique dans la figure 62 présente l'évolution du stress hydrique chez les plantes stressées.

<figure><img src="image_69.png" /><figcaption>Figure 62 : Evolution journalière du pourcentage de capacité au champ des plantes.</figcaption></figure>

Nous avons observé qu'au fil des jours, dans la figure 62, le % de CC des plantes stressées diminue progressivement, jusqu'à atteindre un plancher, où les stomates se referment pour éviter la perte d'eau [232]. Au premier jour, il est identique à celui des plantes témoins, puis il diminue jusqu'à atteindre une valeur de 5 % de CC.

Cette diminution est due à la réduction du poids des plantes, causée par l'absorption de l'eau et l'assèchement progressif.

Jusqu'à présent dans cette partie, j'ai abordé le sujet de l'échantillon à étudier. Dans ce qui suit, je décris le protocole d'acquisition des images hyperspectrales.

### 3.3. Acquisition des cubes spectraux

Les plantes, réparties en deux groupes (témoins et stressées), feront l'objet d'acquisitions d'images quotidiennes sur les deux faces de deux feuilles par plante, totalisant 2 faces et 20 feuilles par jour.

Ces mesures se poursuivront jusqu'à l'apparition visible de signes de stress, comme la turgescence ou le flétrissement des feuilles.

L'organigramme de la figure 63 résume la procédure.

Des réglages initiaux, notamment de la source laser, sont nécessaires. Ensuite, la première caméra refroidie, opérant entre 3 et 5 µm, est activée avec un temps d'intégration de 700 µs pour éviter la saturation du détecteur. L'acquisition d'images entre 7,5 et 11 µm avec la caméra bolométrique est ensuite réalisée, comme récapitulé dans le tableau 17.
<table><caption>Tableau 17 : Spécifications des gammes spectrales.</caption><thead><tr><th>Spécifications</th><th>[3 – 5 µm]</th><th>[7,5 – 11 µm]</th></tr></thead><tbody><tr><td>Caméra</td><td>FLIR SC5000</td><td>FLIR A65</td></tr><tr><td>Temps d'intégration</td><td>700 µs</td><td>-</td></tr><tr><td>Résolution spectrale</td><td>10 nm</td><td>10 nm</td></tr><tr><td>Nombre total de longueurs d'onde</td><td>81</td><td>351</td></tr><tr><td>Volume de stockage par image</td><td>160 Ko</td><td>640 Ko</td></tr></tbody></table>

Ces images sont automatiquement nommées et enregistrées dans des fichiers spécifiques pour chaque type de plante, en vue d'un traitement ultérieur. Le tableau 18 résume la quantité d'acquisitions et les délais correspondants.

<table><caption>Tableau 18 : Quantité des échantillons, volume des données et délais d'acquisition.</caption><thead><tr><th>Caractéristiques</th><th>Plante contrôlée</th><th>Plante stressée</th></tr></thead><tbody><tr><td>Nombre de plantes</td><td>5</td><td>5</td></tr><tr><td>Nombre de faces/feuille</td><td>2</td><td>2</td></tr><tr><td>Nombre de feuilles/plante</td><td>2</td><td>2</td></tr><tr><td>Quantité d'eau</td><td>2.2 Kg</td><td>-</td></tr><tr><td>Durée de mesure/face</td><td>2 min</td><td>2 min</td></tr><tr><td>Nombre de répétition des mesures</td><td>10</td><td>10</td></tr><tr><td>Nombre total d'images</td><td>86400</td><td>86400</td></tr><tr><td>Volume de stockage de données</td><td>47,1 Go</td><td>47,1 Go</td></tr></tbody></table>

Outre les échantillons, une acquisition de référence est réalisée sur l'étalon secondaire au début de chaque journée d'expérience. Cela entraîne un volume total de toutes les images de 96,5 Go, comprenant un total de 177 120 images.

Le tableau 19 illustre une comparaison numérique de performance avec la thèse précédente [9].

Les deux expériences ont utilisé un nombre équivalent de plantes et de feuilles. Cependant, dans notre étude, nous avons pu examiner les deux faces de chaque feuille, car elles présentent une composition différente de stomates.

Les résultats indiquent une réduction significative du temps d'acquisition, passant de 22 minutes par mesure à seulement 2 minutes. L'amélioration, qui impacte la durée d'acquisition, est principalement due à l'arrêt de la prise d'une image de fond pour chaque longueur d'onde, se limitant à l'acquisition d'une seule en amont de chaque balayage spectral. Ceci est rendu possible par le fait que la dérive thermique du fond reste négligeable (~1% du signal local).

En outre, comme démontré dans les chapitres 2 et 3, des améliorations ont été apportées pour optimiser les artefacts liés au speckle et à l'éclairage, tels que le déplacement du faisceau laser et les fluctuations de puissance afin d'acquérir notre mesure du taux de réflectance.
<table><caption>Tableau 19 : Comparaison de quantités de données avec la thèse précédente.</caption><thead><tr><th>Caractéristiques</th><th>Thèse précédente</th><th>Thèse HI2</th></tr></thead><tbody><tr><td>Nombre de plantes</td><td>10</td><td>10</td></tr><tr><td>Nombre de faces/feuille</td><td>1</td><td>2</td></tr><tr><td>Nombre de feuilles/plante</td><td>2</td><td>2</td></tr><tr><td>Durée de mesure/face</td><td>22 min</td><td>2 min</td></tr><tr><td>Nombre de répétition des mesures</td><td>11</td><td>10</td></tr><tr><td>Nombre totale des images</td><td>21021</td><td>177120</td></tr><tr><td>Volume de stockage de données</td><td>11,4 Go</td><td>96,5 Go</td></tr><tr><td>Résolution spectrale</td><td>40 nm – 50 nm</td><td>10 nm</td></tr><tr><td>Nombre total des longueurs d'onde</td><td>91</td><td>432</td></tr></tbody></table>

<figure><img src="image_70.png" /><figcaption>Figure 63 : Organigramme du processus d'acquisition des images.</figcaption></figure>

# 4. Chaîne de traitement des images

Dans la section précédente, j'ai présenté le processus d'acquisition des images de notre expérience. L'objectif est de calculer le taux de réflectance, qui ne peut pas être extrait directement à partir des images. Ainsi, un protocole de traitement est nécessaire pour effectuer ce calcul.

Les étapes à suivre dans l'ordre pour parvenir à la mesure du taux de réflectance pixel par pixel sont détaillées dans la 4.1 du chapitre 3.

Un paramètre essentiel à caractériser dans toute application de détection est le rapport signal sur bruit.

## 4.1. Evaluation du rapport signal sur bruit sur référence

Certaines applications, telles que la télédétection environnementale, l'imagerie médicale, ainsi que l'imagerie hyperspectrale, nécessitent des niveaux spécifiques de rapport signal sur bruit (SNR) pour fonctionner de manière optimale :
* télédétection environnementale :

* imagerie satellite : un SNR de 20 dB à 30 dB est souvent considéré comme adéquat pour détecter des caractéristiques environnementales à partir d'images satellites [233].

* lidar aéroporté : un SNR de 25 dB à 35 dB peut être nécessaire pour des applications de cartographie précise de la topographie ou de la végétation [234].

* imagerie médicale :

* IRM (Imagerie par Résonance Magnétique) : un SNR de 60 dB à 80 dB est souvent recherché pour obtenir des images de haute qualité [235], [236].

* tomographie par émission de positrons (TEP) : Un SNR d'environ 20 dB à 30 dB est généralement nécessaire pour des images TEP de qualité diagnostique [237].

* imagerie hyperspectrale :

* télédétection hyperspectrale aéroportée : un SNR de 20 dB à 30 dB est souvent souhaité pour distinguer efficacement les différentes caractéristiques du paysage [238], [239].

Dans le cadre de notre application, la précision de nos mesures dépend principalement du SNR (rapport signal/bruit).

Calcul pratique du SNR pixel par pixel :

Une soustraction systématique des images de fond thermique est effectuée, pour chaque longueur d'onde, afin d'isoler le signal laser. Ceci présente l'image d'intensité en fonction des pixels :

$$I(\widehat{x, y, \lambda}) \qquad (43)$$

Une région d'intérêt est définie par l'étalement du faisceau laser gaussien diffusé par la référence secondaire, déjà décrit dans le chapitre 2 : $I_{ROI}(\widehat{x, y, \lambda})$. Cette région est définie par l'étalement effectif de la tâche, calculée comme l'amplitude maximale divisée par $e^2$. Elle englobe les pixels correspondants.

L'équation du SNR pixel par pixel peut être exprimée de la manière suivante :

$$SNR(x, y, \lambda)(dB) = 10 \cdot \log_{10} \left( \frac{I(\widehat{x, y, \lambda})}{\sigma_{\text{Bruit}}(x, y, \lambda)} \right) \qquad (44)$$

Où :

* $I(\widehat{x, y, \lambda})$ : représente l'intensité d'un pixel de l'image dépourvue de son fond thermique.

* $\sigma_{\text{Bruit}}$ : Le bruit associé au fond thermique et au bruit signal (ROI) :

* Le bruit du fond est caractérisé par l'écart-type des pixels sur $I(\widehat{x, y, \lambda})$, sur la région dépourvue du signal $I_{\text{Hors ROI}}(\widehat{x, y, \lambda})$

$$\sigma_{\text{Bruit fond}}(x, y, \lambda) = \sqrt{\frac{\sum_{m,n} (I_{\text{Hors ROI}}(\widehat{x, y, \lambda}) - \overline{I_{\text{Hors ROI}}(\lambda)})^2}{\text{Nombre}_{\text{pixel Hors ROI}}} \qquad (45)$$

* dans la ROI, le bruit est caractérisé par l'écart-type des pixels présents :
$$
\begin{gather*}
\sigma_{\text{Bruit signal}}(x, y, \lambda) = \sqrt{\frac{\sum_{m,n} (I_{\text{ROI}}(x, y, \lambda) - \overline{I_{\text{ROI}}(\lambda)})^2}{\text{Nombre}_{\text{pixel ROI}}} \quad (46) \\
\rightarrow \sigma_{\text{Bruit}}(x, y, \lambda) = \sqrt{\sigma_{\text{Bruit fond}}(x, y, \lambda)^2 + \sigma_{\text{Bruit signal}}(x, y, \lambda)^2} \quad (47)
\end{gather*}
$$

J'applique ce calcul sur une image acquise à 8 µm sur la référence secondaire et soustraite de son fond thermique. Le résultat du SNR pixel par pixel est illustré dans la figure 64.

<figure><img src="image_71.png" /><figcaption>Figure 64 : SNR pixel par pixel sur la référence secondaire à 8 µm. Le cercle jaune délimite la ROI, qui présente une valeur supérieure à 10 dB.</figcaption></figure>

La ROI est délimitée par un cercle jaune, montrent des valeurs de supérieures à 25 dB à l'intérieur et égales ou inférieures à l'extérieur.

Ces résultats suggèrent des SNR, comparable à la littérature (20-30 dB) pour des applications hyperspectrales similaires, et plus particulièrement pour notre cas d'application, détaillé dans la partie 4.1.

Conformément aux chapitres 2 et 3, où la forme constante de la tache laser gaussienne diffusée est démontrée suivant le balayage spectral, un SNR global est calculé dans la ROI plutôt qu'une image pixel par pixel sur chaque longueur d'onde.

Ce calcul extrait les valeurs du SNR dans la ROI en utilisant l'équation suivante :

$$
\text{SNR (dB)} = 10 \cdot \log_{10} \left( \frac{I_{\text{ROI}}(\overline{\langle x, y, \lambda \rangle})}{\sigma_{\text{Bruit}}} \right) \quad (48)
$$

Ou :

• $\overline{I_{ROI}(x, y, \lambda)}$ : représente la moyenne des intensités des pixels dans la ROI :

$$
\overline{I_{ROI}(\langle x, y, \lambda \rangle)} = \frac{\sum_{m,n} I_{ROI}(\langle m, n, \lambda \rangle)}{\text{Nombre}_{\text{pixel ROI}}} \quad (49)
$$

Avec le même calcul de bruit déjà détaillé précédemment (4.1).

La figure 65 illustre les résultats du SNR sur la référence avant et après les améliorations du système en terme réduction des artefacts caractérisés (instrumentale et par traitement d'image) lors des mesures précédentes.
<figure><img src="image_72.png" /><figcaption>Figure 65 : SNR avant et après la réduction des artefacts sur les modules QCL₁ (a) et QCL₂₃₄ (b) sur les acquisitions effectuées sur la référence spectrale.</figcaption></figure>

Les graphiques démontrent une amélioration du SNR calculé dans la région d'intérêt par rapport au point de départ initial, où les artefacts n'avaient pas été caractérisés ni optimisés. Une plage de SNR entre 20 et 30 dB représente une valeur comparable aux exigences des applications de détection, lesquelles requièrent des SNR de l'ordre de 20 à 30 dB, comme indiqué dans la section 4.1 [238]–[240].

## 4.2. Evaluation du SNR spécifique à la végétation

Par la suite, le SNR sur la réponse du taux de réflectance de l'échantillon végétal est illustré dans la figure 66. Il est observé que le SNR pour différentes longueurs d'onde des modules laser reste constamment au-dessus de la valeur seuil de 10 dB, considérée comme acceptable dans les applications d'imagerie active pour les plantes [241], [242].

Cependant, des fourchettes de longueurs d'onde ont été identifiées avec un SNR inférieur à ce seuil, notamment :

* la plage entre 4,23 et 4,29 µm, expliquée par l'absorption de ces longueurs d'onde par le dioxyde de carbone (CO₂).

* les plages entre 7,7 et 7,8 µm et entre 8,64 et 8,72 µm, où les longueurs d'onde se situent à l'extrémité des modules lasers (QCL₂, QCL₃), présentant un flux non significatif pour l'imagerie des plantes.

En raison de ces constatations, ces plages de longueurs d'onde sont exclues de notre analyse. Ainsi, j'obtiens des spectres de réflectance spécifiques à chaque jour, type de plante, face de la feuille (supérieure ou inférieure) et statut de la plante (témoin ou stressée).
<figure><img src="image_73.png" /></figure>

Figure 66 : SNR du taux de réflectances des plantes en fonction des différentes longueurs d'onde pour les modules laser (a) QCL₁ et (b) QCL₂₃₄.

L'intérêt d'avoir un tel SNR se traduit par le signal du taux de réflectance pixel par pixel sur l'image.

Dans la figure 67, une image visible est au centre (b). À gauche, une image du flux laser diffusé sur une feuille de tournesol à 8 µm, acquise avec le montage optique de la thèse précédente, et à droite, avec le banc optique de la thèse actuelle après l'application des différentes approches pour calculer le taux de réflectance, également à 8 µm.

<figure><img src="image_74.png" /></figure>

Figure 67 : (a) Image acquise à 8 µm durant la thèse précédente. (b) Image visible de l'échantillon avec la référence externe autour. (c) Taux de réflectance calculé depuis une image acquise à 8 µm au cours de la présente thèse.

Ainsi, la présence du speckle est visuellement détectable dans l'image de la figure 67(a). En revanche, le taux de réflectance de la feuille végétale, calculé depuis le flux laser diffusé dans la figure 67(c), reflète l'aspect de l'image visible, permettant ainsi de détecter et de visualiser les nervures et les zones foliaires.

Cela a ouvert la voie à la segmentation des différentes zones de la plante, comme annoncé au début de ce chapitre, afin de mieux comprendre la sensibilité de chaque zone au stress hydrique.
## 4.3. Méthode de seuillage et identification des zones

Dans cette partie, nous exposons les informations extraites d'une image présentant le taux de réflectance végétal, selon différentes zones d'intérêt.

Dans le contexte de la classification des nervures de feuilles de plantes, notre objectif est d'identifier la nervure principale et la zone foliaire, en excluant le fond noir qui est déjà mis à part, car il se trouve en dehors de la région d'intérêt (ROI).

Le choix de la méthode de seuillage peut grandement influencer la qualité des résultats [243] :

- **seuillage global**

La méthode de seuillage global utilise un seul seuil pour l'ensemble de l'image. Bien que simple, elle peut être sensible aux variations d'éclairage et aux détails indésirables.

- **seuillage local (adaptatif)**

Les méthodes de seuillage adaptatif ajustent le seuil localement en fonction des propriétés locales de l'image. Cela peut rendre le processus plus robuste aux variations locales, bien que le réglage des paramètres soit nécessaire.

- **méthode d'Ostu**

La méthode d'Ostu est basée sur la variance interclasse, cherchant à maximiser la variance entre les classes d'objet et d'arrière-plan pour déterminer un seuil optimal de manière automatique et adaptative.

Dans le contexte du taux de réflectance pixel par pixel $ρ(x, y)$, à une longueur d'onde 8 µm dans cet exemple, de la feuille de plante,

La formule de la variance interclasse ($\sigma_w^2(t)$) est définie comme suit :

$$ \sigma_w^2(t) = w_1(t) \times w_2(t) \times [\mu_1(t) - \mu_2(t)]^2 \quad (50) $$

Où :

- $w_1(t)$ et $w_2(t)$ sont les poids des classes d'objet et d'arrière-plan (proportion des pixels appartenant à l'objet et à l'arrière-plan),

- $\mu_1(t)$ et $\mu_2(t)$ sont les moyennes des intensités de pixels dans ces classes.

- $t$ agit comme un seuil de séparation, divisant les niveaux de gris de l'image en deux classes. En ajustant $t$, la méthode d'Ostu cherche à maximiser la variance interclasse.

Les chercheurs combinent ces techniques de seuillage avec des opérations morphologiques pour avoir une segmentation relativement adéquate à la forme de l'objet identifié [244].

### Erosion :

L'érosion est une opération mathématique qui consiste à réduire la taille des objets dans une image en utilisant un noyau structurant. Mathématiquement, l'érosion ($(ρ \ominus B)$) de l'image de réflectance $ρ$ avec un noyau $B$ est définie par :

$$ (ρ \ominus B)(x, y) = \min_{(i,j) \in B} \{ρ(x + i, y + j)\} \quad (51) $$

L'érosion enlève les pixels les moins lumineux et réduit les objets à leur forme la plus simple, ce qui particulièrement utile pour éliminer les pixels isolés.

### Dilatation :

La dilatation est une opération qui agrandit les objets dans une image. Mathématiquement, la dilatation ($(ρ \oplus B)$) de l'image de réflectance $ρ$ avec un noyau $B$ est définie par :
$$ (\rho \oplus B)(x, y) = \max_{(i,j) \in B}\{\rho(x + i, y + j)\} \qquad (52) $$

La dilatation remplit les lacunes entre les pixels et connecte les parties séparées des objets, améliorant ainsi la continuité et la connectivité des structures.

Les opérations d'érosion et de dilatation, appliquées combinées, peuvent éliminer le bruit et remplir les trous dans une image. En utilisant séquentiellement la méthode d'Otsu, l'érosion et la dilatation, on parvient à identifier efficacement la nervure principale et la zone foliaire des feuilles de plantes [245], [246].

Les images (a) et (b) de la figure 68 présentent respectivement le taux de réflectance pixel par pixel d'une feuille de plante, ainsi que la classification des zones discernées depuis la réponse spectrale.

<figure><img src="image_75.png" /><figcaption>Figure 68 : (a) La réflectance acquise sur une feuille de plante à 8 µm. (b) Classification des zones discernées : foliaire et nervures. (c) et (d) réponse spectrale du taux de réflectance de différentes zones en fonction des gammes de longueurs d'onde allant de 3,9 jusqu'à 4,7 et 7,5 jusqu'à 9,7 µm respectivement.</figcaption></figure>

Par la suite, les graphiques (c) et (d) exposent la réponse spectrale du taux de réflectance de ces différentes zones, en fonction des plages de longueurs d'onde de 3,9 à 4,7 µm et de 7,5 à 9,7 µm.
Dans mon étude, j’ai observé que le taux de réflectance varie d’une zone à une autre tout en présentant des similitudes dans leurs tendances.

J’ai discerné des variations dans le taux de réflectance entre différentes zones, tout en observant des tendances générales similaires. Les nervures principales et secondaires, qui jouent un rôle dans le transport hydrique au sein de la plante, affichent des taux de réflectance inférieurs par rapport à la surface de la feuille.

Cette disparité découle de l'influence significative de l'eau, qui absorbe le signal. En contraste, les régions de la surface foliaire présentant une faible teneur en eau montrent une absorption réduite, conduisant ainsi à des taux de réflectance plus élevés.

Ces constatations suggèrent la faisabilité d'établir des seuils de segmentation pour la détection automatisée des zones distinctes dans les images.

Cette approche ouvre la perspective d'une classification d'images fondée sur les signatures spectrales uniques de chaque zone, facilitant ainsi l'identification des différentes compositions caractéristiques de chacune d'entre elles.

## 5. Exploitation des signatures spectrales

Nous obtenons une image représentant la réflectance pixel par pixel de l'échantillon végétal.

Initialement, nous présentons les réponses spectrales acquises pour chaque échantillon en calculant la moyenne du taux de réflectance des zones discernées dans la zone d'intérêt de l'image, correspondant à la composition de la feuille de la plante.

Dans la figure 69, nous présentons les spectres moyens du taux de réflectance pour différentes zones discernées, accompagnées de leurs barres d'erreur.

Chaque spectre présenté est la moyenne de la réponse spectrale des différentes plantes/feuilles/faces soit 10 échantillons au total, suivant un même régime de stress.

Mathématiquement, nous calculons ces spectres comme suit :

Pour chaque position dans la zone foliaire/nervure, nous calculons la moyenne spectrale $\bar{\rho}_{\lambda}$ en prenant la moyenne des spectres à travers toutes les combinaisons de plante (p), feuille (fe), et face (fa) pour chaque jour :

$$ \bar{\rho}_{\lambda} = \frac{1}{P \times F \times L} \sum_{p=1}^{P} \sum_{fe=1}^{F} \sum_{fa=1}^{L} \rho_{p,fe,fa,\lambda} \quad (53) $$

L'écart-type mesure la variabilité autour de la moyenne du taux de réflectance $\bar{\rho}_{\lambda}$, qui sera présenté sous forme de barres d'erreur dans les graphiques, est calculé de cette manière :

$$ \Delta_{\lambda} = \sqrt{\frac{1}{P \times F \times L - 1} \sum_{p=1}^{P} \sum_{fe=1}^{F} \sum_{fa=1}^{L} (\rho_{p,fe,fa,\lambda} - \bar{\rho}_{\lambda})} \quad (54) $$

Ces spectres sont répartis comme suit :
* zone foliaire des feuilles sur les deux faces des plantes témoins : courbe en vert foncé.

* zone foliaire des feuilles sur les deux faces des plantes stressées : courbe en jaune.

* nervures des feuilles sur les deux faces des plantes témoins : courbe en marron.

* nervures des feuilles sur les deux faces des plantes stressées : courbe en orange.

Chaque image dans la figure 69 présente la réponse en fonction du jour d'acquisition et des longueurs d'onde définies par les modules lasers dans deux gammes spectrales de mesure : de 3,9 à 4,7 µm et de 7,5 à 9,7 µm, avec une résolution spectrale de 10 nm respectivement.

En référence à la figure 62, on observe que la réponse spectrale des zones foliaires reflète davantage les longueurs d'onde du MIR que les nervures. Cela est perceptible à l'échelle de la double portion réfléchie par les nervures, comme indiqué par les graphes.

<figure><img src="image_76.png" /><figcaption>(b)</figcaption></figure>

<figure><img src="image_77.png" /><figcaption>(c)</figcaption></figure>

<figure><img src="image_78.png" /><figcaption>(d)</figcaption></figure>

<figure><img src="image_79.png" /></figure>
<figure><img src="image_80.png" /><figcaption>(f)</figcaption></figure>

<figure><img src="image_81.png" /><figcaption>(g)</figcaption></figure>

<figure><img src="image_82.png" /><figcaption>(h)</figcaption></figure>

<figure><img src="image_83.png" /><figcaption>(i)</figcaption></figure>

<figure><img src="image_84.png" /><figcaption>(j)</figcaption></figure>

<figure><img src="image_85.png" /></figure>
<figure><img src="image_86.png" /><figcaption>(l)</figcaption></figure>

<figure><img src="image_87.png" /><figcaption>(m)</figcaption></figure>

<figure><img src="image_88.png" /><figcaption>(n)</figcaption></figure>

<figure><img src="image_89.png" /><figcaption>(o)</figcaption></figure>

<figure><img src="image_90.png" /><figcaption>(p)</figcaption></figure>

<figure><img src="image_91.png" /></figure>
<figure><img src="image_92.png" /></figure>

<figure><img src="image_93.png" /></figure>

(r)

<figure><img src="image_94.png" /></figure>

<figure><img src="image_95.png" /></figure>

(t)

Figure 69 : Évolution journalière des spectres moyens de réflectance entre la zone foliaire et les nervures au fil des jours suivants les différents régimes d'irrigation appliqué.

Dans le détail, durant les trois premiers jours [1-3], les plantes présentent des spectres moyens des mêmes discernées zones sous des conditions d'irrigation identiques, indiquant une interaction similaire avec le rayonnement MIR.

Au quatrième jour, les zones des plantes soumises au stress hydrique montrent un décalage positif par rapport à celles maintenues sous le même régime d'irrigation, avec une valeur de 45 % de CC associée à cette journée, comme extrait de la figure 62.

- pour la gamme spectrale entre 3,9 et 4,5 µm :

o une différence d'environ 11% de décalage entre les spectres moyens de la zone foliaire des plantes stressées par rapport à celles des témoins est observée.

o ce décalage est présent pour la zone nervure qui présente une augmentation de l'ordre de 19% par rapport au témoin, qui reste quasiment stable en raison du maintien de son irrigation.

- dans la gamme spectrale de 7,5 à 9,7 µm :

o une différence d'environ 10% de décalage entre les spectres moyens de la zone foliaire des plantes stressées par rapport à celles des témoins est observée.
* ce décalage est présent pour la zone nervure, qui présente une augmentation de l'ordre de 23% par rapport au témoin.

Ce décalage observé démontre que ces gammes spectrales contribuent à la détection du stress hydrique.

Au fur et à mesure que les jours de l'expérience avancent, les spectres moyens de la zone foliaire des plantes stressées présentent une allure similaire à ceux des plantes témoins, mais avec une tendance à augmenter le décalage.

Ce décalage continue à croître au moment où le stress hydrique demeure visible à partir du huitième jour qui se traduit par 17% de CC depuis le graphe de la figure 62, et l'expérimentation est arrêtée au dixième jour :

- à ce stade, pour la gamme spectrale entre 3,9 et 4,5 µm :

* une différence d'environ 20% de décalage entre les spectres moyens de la zone foliaire des plantes stressées par rapport à celles des témoins est observée.

* ce décalage est présent pour la zone nervure, qui présente une augmentation de l'ordre de 34% par rapport au témoin, lequel reste quasiment stable en raison du maintien de son irrigation.

- dans la gamme spectrale de 7,5 à 9,7 µm :

* une différence d'environ 16% de décalage entre les spectres moyens de la zone foliaire des plantes stressées par rapport à celles des témoins est observée.

* ce décalage est présent pour la zone nervure, qui présente une augmentation de l'ordre de 29% par rapport au témoin.

Les observations des réponses spectrales des zones discernables sur les feuilles des plantes stressées et des témoins deviennent plus distinguables à partir du quatrième jour pour les deux gammes spectrales.

L'absence d'eau favorise la réflectance dans différents spectres moyens en fonction de la composition des feuilles végétales.

En cas de stress hydrique, les plantes réduisent leur transpiration, ce qui diminue la quantité d'eau dans les nervures et à la surface des feuilles. Cette adaptation entraîne une augmentation de la réflectance infrarouge des nervures en raison de la concentration accrue de lignine et de cellulose [248], [249].

Simultanément, la réflectance dans le visible et l'infrarouge proche de la surface foliaire diminue progressivement au fil du temps en raison de la concentration accrue de chlorophylle [250]. Ces observations sont illustrées dans les graphiques suivants.

L'analyse comparative des réponses spectrales des nervures et de la zone foliaire constitue un moyen de détecter le stress hydrique au cours de l'expérimentation. Ces deux structures réagissent différemment au stress hydrique.

Plus précisément, les nervures absorbent la lumière dans l'infrarouge proche, tandis que la zone foliaire la réfléchit dans cette région du spectre. Cette variation explique pourquoi la réflectance de la zone foliaire dépasse celle des nervures.

Pour récapituler ces résultats, la figure 70 présente les spectres de réflectance des zones discernées "nervure" et "zone foliaire" en fonction des gammes spectrales des lasers $QCL_1$ et
QCL234. Sur chaque graphique de la figure, trois spectres sont affichés, représentant chacun la moyenne des spectres acquis pour la zone respective à trois jours différents : le spectre bleu correspond au premier jour, le spectre orange au quatrième jour et le spectre jaune au dixième jour.

<figure><img src="image_96.png" /><figcaption>Figure 70 : Les spectres de réflectance ont été enregistrés les jours 1, 4 et 10 pour la zone de nervure sous stress dans la gamme spectrale du QCL1 (a) et des QCL234 (b), ainsi que pour la zone foliaire sous stress dans la gamme spectrale du QCL1 (c) et des QCL234 (d).</figcaption></figure>

Pour chaque graphique, les trois spectres présentent une allure similaire, mais avec une augmentation relative de la valeur à chaque longueur d'onde en termes de réflectance.

Afin d'étudier cette évolution de manière temporelle sur les dix jours d'expérimentation, je calcule la valeur moyenne de réflectance pour les deux zones discernées dans les deux gammes spectrales de l'étude, se concentrant uniquement sur les plantes stressées.

La figure 71 présente deux graphiques illustrant la réponse spectrale moyenne de la réflectance en fonction des jours de l'expérimentation.

Les points oranges représentent la réponse moyenne de la réflectance pour la zone foliaire, tandis que les points bleus représentent la zone des nervures. Les lignes pleines orange et bleue
montrent la valeur de référence, calculée au premier jour, pour mettre en évidence le décalage positif subi par les plantes stressées.

Cette valeur reste relativement constante pour les plantes témoins, qui sont arrosées régulièrement tout au long des dix jours.

<figure><img src="image_97.png" /><figcaption>Figure 71 : Evolution temporelle de la réflectance moyenne.</figcaption></figure>

Le premier graphique (a) présente la première gamme spectrale de 3,9 à 4,7 µm, tandis que le deuxième graphique (b) couvre la gamme spectrale de 7,5 à 10 µm.

Nous observons une augmentation de la valeur moyenne au fil des jours : de 0,135 à 0,162 pour la zone foliaire et de 0,051 à 0,082 pour la zone des nervures dans la première gamme spectrale, et de 0,020 à 0,061 dans la deuxième gamme.

Cela correspond à un décalage positif de 20 % pour la zone foliaire et de 34 % pour la zone des nervures par rapport au premier jour, au dixième jour.

Ces observations suggèrent qu'une détection précoce est possible dès le quatrième jour de stress hydrique, étant donné que l'augmentation est de 11 % pour la zone foliaire et de 24 % pour la zone des nervures. Ces données sont résumées dans le tableau 20.

<table><caption>Tableau 20 : Tableau récapitulatif des réflectances moyennes suivant les jours des zones discernées.</caption><thead><tr><th rowspan="2">Zone discernée</th><th rowspan="2">Module laser Gamme spectrale</th><th colspan="3">Réflectance moyenne / décalage (%)</th></tr><tr><th>Jour 1</th><th>Jour 4</th><th>Jour 10</th></tr></thead><tbody><tr><td rowspan="2">Nervure</td><td>QCL<sub>1</sub></td><td>0.061</td><td>0.073 / 19 %</td><td>0.082 / 34 %</td></tr><tr><td>QCL<sub>234</sub></td><td>0.037</td><td>0.046 / 24 %</td><td>0.048 / 29 %</td></tr><tr><td rowspan="2">Foliaire</td><td>QCL<sub>1</sub></td><td>0.135</td><td>0.151 / 11 %</td><td>0.162 / 20 %</td></tr><tr><td>QCL<sub>234</sub></td><td>0.141</td><td>0.156 / 10 %</td><td>0.164 / 16 %</td></tr></tbody></table>

Ces données nous permettront de déduire le temps de réponse au stress, d'observer l'adaptation de la plante au stress, d'évaluer la gravité du stress et de suivre son évolution au fil du temps en fonction de la quantité de % de CC [251], [252].

Ainsi à la suite, nous pourrions le lier à la capacité de prédire, à partir de ces rapports, la manifestation du stress dès le quatrième/cinquième jour. Cette manifestation se traduit par une variation des champs de teneur en eau, se situant entre 45-38%, permettant ainsi une détection précoce du stress hydrique chez les plantes avant un point irréversible.
Compte tenu du nombre de plantes utilisées, cela n'est pas suffisant pour obtenir un modèle prédictif robuste. En général, nous considérons qu'un modèle prédictif est robuste s'il est formé sur un ensemble de données comportant au moins 100 observations. Cependant, l'objectif de la thèse était de fiabiliser un système de mesure afin de permettre des campagnes de mesures plus prometteuses.

Une étude intitulée "Analyse spectro-temporelle" est incluse en annexe 12. Cette étude analyse les décalages spectraux en réponse au stress et à la composition des feuilles. Des ratios entre les composantes de la feuille sont calculés pour évaluer ces relations sous l'influence du stress, fournissant ainsi des informations précises sur l'évolution temporelle des réponses spectrales.

# 6. Conclusion

Plusieurs aspects sont abordés dans ce chapitre, tous convergeant vers un objectif commun : la caractérisation des échantillons végétaux. Cela inclut une analyse de l'impact des conditions de stress hydrique sur la réponse spectrale dans le MIR.

Initialement, la méthodologie et l'équipement nécessaires à la mise en place du cahier des charges expérimentales ont été détaillés. Cela englobe la composition et la préparation des échantillons, l'application du stress, la description du banc optique utilisé, et le déroulement de l'expérience sur une période de dix jours.

Une comparaison des performances avec un dispositif hyperspectral antérieur a été réalisée, mettant particulièrement en évidence le rapport signal/bruit (SNR), ouvrant ainsi la voie à l'aspect spatial de l'analyse et à la segmentation des différentes zones de l'image hyperspectrale acquise.

Ce point est très important car il introduit de nouveaux concepts et ouvre de nouvelles perspectives d'applications par rapport à notre point de départ. L'apport spatial mentionné dans ce contexte, dans le domaine du MIR, nous permettra d'étudier simultanément différentes zones de la surface éclairée afin de caractériser la composition.

Les sections suivantes ont traité des algorithmes d'extraction du taux de réflectance pixel par pixel, de la segmentation à partir des images de taux de réflectance, ainsi que de l'analyse et de l'exploitation des résultats de taux de réflectance.

Les spectres des différentes zones de la surface foliaire et des nervures ont été analysés au fil des jours sous les régimes d'irrigation témoin et stressé, révélant des décalages de réflectances relativement significatives, dès le quatrième jour.

En accord avec la littérature sur la physiologie des feuilles, les observations ont souligné une diminution de l'absorption des rayons infrarouges par les feuilles en cas de stress hydrique, influençant les réponses spectrales.

L'examen des spectres moyens des différentes composantes de la feuille a permis d'extraire les influences du stress hydrique sur les différentes zones. Cette analyse approfondie a permis de corréler ces influences avec la capacité de prédire la manifestation du stress dès le quatrième jour, offrant ainsi une détection précoce avant un point irréversible, surpassant en rapidité une étude antérieure similaire.
Grâce aux approches adoptées dans cette thèse, nous avons pu exploiter les images hyperspectrales non seulement dans les dimensions spectrales mais aussi spatiales tout au long des différentes phases d'expérimentation, permettant ainsi des études temporelles sur des zones variées.

L'objectif de la thèse, qui était d'améliorer le système IHS actif dans l'infrarouge et d'ouvrir de nouvelles perspectives, a été pleinement atteint. Cependant, il convient de souligner que l'objectif principal n'était pas de parvenir à des conclusions d'ordre biologique. L'analyse de nos résultats de campagnes de mesure pour caractériser les différents stades de développement des feuilles ainsi que les différentes faces de la feuille sera confiée à notre partenaire industriel.
Conclusion générale

Ce travail aborde les fondements nécessaires à la compréhension de l'imagerie hyperspectrale active, en se basant sur une analyse bibliographique.

Dans cette première partie de l'étude, le contexte de l'imagerie hyperspectrale (IHS) active est établi, et les concepts clés sont définis à partir d'une revue approfondie de la littérature.

Les applications de l'imagerie hyperspectrale sont explorées, en mettant particulièrement l'accent sur l'agrophotonique en raison de la collaboration avec le Centre Mondial de l'Innovation Roullier (CMI).

Malgré le fort potentiel de l'IHS en agriculture, son utilisation généralisée est entravée par des défis majeurs : le coût élevé des équipements et la compréhension incomplète des variations techniques et des erreurs dans les données, notamment liées au phénomène du speckle, à l'éclairage et au balayage spectral.

Cette thèse vise à quantifier ces artéfacts, proposer des solutions pour les atténuer et ainsi améliorer la précision de la mesure du taux de réflectance.

Dans un deuxième temps, nous abordons les artéfacts de l'imagerie hyperspectrale active en infrarouge, en mettant l'accent sur le speckle et ses effets spectraux.

Malgré les applications informatives du speckle, ses effets néfastes sur les systèmes d'imagerie sont soulignés. Des méthodes numériques basées sur des filtres ont été utilisées pour réduire son impact, bien que certaines ne soient pas applicables à toutes les gammes spectrales. Des approches optiques visant à superposer les motifs de speckle et une méthode de normalisation de l'éclairage sont présentées.

L'ajout d'un diffuseur rotatif a montré une réduction significative du speckle. L'évaluation des méthodes s'est appuyée sur son contraste et a montré des améliorations substantielles, notamment une réduction de celui-ci de 40%.

Enfin, l'éclairage de référence pour le calcul du taux de réflectance des échantillons végétaux a été amélioré en combinant la rotation du diffuseur avec un filtre passe-bas, préservant la résolution spatiale des images d'échantillons.

Dans un troisième temps, nous avons abordé les distorsions liées à l'utilisation d'une source laser à cascade quantique, incluant le déplacement du faisceau lors du balayage spectral et les fluctuations de puissance.

Nous avons compensé le déplacement avec des miroirs motorisés calibrables, réduisant les fluctuations à 1 mm. Pour les fluctuations de puissance, caractérisées à 20%, nous avons utilisé un anneau de référence et un algorithme de compensation, réduisant les fluctuations à 2,8%.

Ces corrections sont intégrées dans notre équation d'extraction du taux de réflectance pixel par pixel en vue d'applications, notamment liées aux végétaux.

Enfin, nous avons étudié la caractérisation des échantillons végétaux et l'établissement d'un cahier des charges expérimental. Cela a inclus l'analyse des effets de la sécheresse sur les échantillons et l'impact du stress sur leur réponse spectrale infrarouge.
Un cahier des charges expérimental a détaillé la méthodologie et l'équipement nécessaires, couvrant la composition des échantillons, l'application du stress, la description du banc optique, et l'expérience sur dix jours.

Les algorithmes d'extraction du taux de réflectance pixel par pixel, la segmentation à partir des images de taux de réflectance, et l'analyse des résultats ont été abordés. Les spectres des zones foliaires et des nervures ont révélé des décalages relativement (10 %) significatifs dès le quatrième jour sous stress hydrique, confirmant la diminution de l'absorption infrarouge.

L'examen des spectres moyens a permis d'extraire les influences du stress sur différentes zones, permettant une détection précoce dès le quatrième jour, surpassant les études antérieures. Cette approche intègre la dimension temporelle, spectrale et spatiale, offrant une vision précise de l'interaction lumineuse avec les structures de la feuille.

Cette thèse était pluridisciplinaire, regroupant différents domaines tels que la conception optique, la mise en place d'architecture, l'automatisation et la synchronisation, l'organisation, le traitement d'image, l'autonomie et la recherche afin de surmonter tous les artefacts de mesure rencontrés, qui ont dégradé l'image. Elle englobe également la connaissance physiologique des plantes, la mise en place de lieux de croissance, l'établissement des plans d'expérimentation, ainsi que l'extraction des taux de réflectance et l'interprétation qui en découle.

Au cours de cette thèse, quatre étudiants en fin d'études d'ingénieur photonique ont participé à certaines parties du projet. Même après mon départ, une étude de détection du stress hydrique a été menée, avec des mesures effectuées sur les plantes plusieurs fois par jour pour étudier la réponse spectrale des plantes tout au long du cycle journalier.

Ce travail ouvre des perspectives passionnantes dans divers domaines d'application. Traditionnellement, les applications de détection de molécules se fondent sur l'identification de pics d'absorption dans le domaine spectral. Cependant, cette recherche propose une approche novatrice en explorant le potentiel de l'infrarouge pour détecter la présence de molécules excitées dans cette plage spectrale, de manière pixel par pixel.

L'utilisation de techniques de classification peut permettre la détection précise de ces molécules sensibles, ouvrant ainsi la voie à de multiples applications potentielles.

Une application prometteuse de cette technologie serait la création d'un prototype pour un système de détection moins coûteux en se limitant aux bandes spectrales caractéristiques spécifiques pour chaque besoin.

De plus, cette recherche pourrait être étendue pour étudier la réponse spectrale des plantes tout au long de leur cycle journalier, notamment en ce qui concerne l'évapotranspiration. Cette compréhension fine des réponses spectrales des plantes pourrait avoir un impact significatif sur les pratiques agricoles, en permettant une gestion plus précise de l'irrigation et des ressources.

En outre, ce système pourrait être utilisé pour détecter des zones hétérogènes dans différents environnements, comme les surfaces agricoles, les zones urbaines ou les écosystèmes naturels. Cette capacité de détection fine pourrait être précieuse dans divers domaines, de l'agriculture de précision à la surveillance environnementale.
Enfin, l'exploitation de l'aspect informationnel du speckle pourrait ouvrir de nouvelles perspectives dans la caractérisation des matériaux et d'autres cibles. Cette approche pourrait être appliquée dans des domaines tels que l'analyse des sols, la détection de défauts dans les matériaux de construction ou la surveillance des structures civiles.

En somme, les résultats de cette recherche offrent un éventail d'applications potentielles, allant de l'agriculture à la surveillance environnementale en passant par la caractérisation des matériaux, ouvrant ainsi de nouvelles voies pour l'innovation technologique et scientifique.
# Annexes

## 1. Laser à cascade quantique

Le laser à cascade quantique (QCL pour « Quantum Cascade Laser ») est un laser à semi-conducteurs caractérisé par sa structure en cascade de puits quantiques [168], est capable d'émettre sur un large domaine spectral entre 2 et 20 µm et nécessite un système de refroidissement [253], [254]. Pour fonctionner en source monochromatique accordable, le QCL est associé à une optique sélective en longueur d'onde généralement une cavité externe permettant la sélection de la longueur d'onde d'émission avec des niveaux de puissance allant jusqu'à 400 mW comme montré sur la figure 72.

A titre d'exemple, Phillips et Ho [255] ont montré que l'utilisation d'un système d'imagerie hyperspectrale active combinant un laser QCL à cavité externe largement accordable dans l'infrarouge moyen (9,30-10,15 µm) et une caméra bolométrique permet de détecter la vapeur de méthanol par acquisition « snapshot » des hypercubes contenant des images à 300 longueurs d'onde.

<figure><img src="image_98.png" /><figcaption>Figure 72 : Spectres de puissance d'un laser QCL accordable opérant entre 3 µm et 11 µm [Daylight solutions].</figcaption></figure>

## 2. Caractéristiques du QCL MIRCAT

Les courbes ci-dessous présentent les caractéristiques de notre laser données par le constructeur. Il est constitué de 4 modules :

* le premier module du laser fonctionne entre 3,9 et 4,7 µm en mode pulsé avec une puissance maximale de 11 mW.

* les trois derniers modules fonctionnent dans différentes régions spectrales en mode pulsé ou continu :

* entre 6,73 et 7,75 µm : avec une puissance maximale qui dépasse 350 mW.
* entre 7,69 et 8,64 µm : avec une puissance maximale qui dépasse 250 mW.

* entre 8,39 et 11 µm : avec une puissance maximale d'environ 150 mW.

<figure><img src="image_99.png" /><figcaption>Figure 73 : Courbes de puissance des 4 modules du laser QCL données par le constructeur.</figcaption></figure>

Les quatre modules du laser QCL fonctionnent dans des plages spectrales différentes. Toutes les caractéristiques de ce laser sont résumées dans le tableau suivant :

<table><caption>Tableau 21 : Caractéristiques techniques du laser QCL (Daylight solution MIRAT).</caption><thead><tr><th>Spécifications techniques</th><th>QCL<sub>1</sub></th><th>QCL<sub>2</sub></th><th>QCL<sub>3</sub></th><th>QCL<sub>4</sub></th></tr></thead><tbody><tr><td>Modes de fonctionnement</td><td>Pulsé</td><td>Pulsé/continu</td><td>Pulsé/continu</td><td>Pulsé/continu</td></tr><tr><td>Gamme spectrale (µm)</td><td>3,83 – 4,7</td><td>6,73 – 7,75</td><td>7,69 – 8,64</td><td>8,39 – 11</td></tr><tr><td>Puissance moyenne (mW)</td><td>11</td><td>350 (continu)<br>11 (pulsé)</td><td>280 (continu)<br>11 (pulsé)</td><td>140 (continu)<br>7 (pulsé)</td></tr><tr><td>Puissance partagée entre les QCLs</td><td colspan="4">Jusqu'à 6 mW en pulsé<br>Jusqu'à 100 mW en continu</td></tr><tr><td>Plage de répétition des impulsions</td><td colspan="4">100 Hz à 1 MHz</td></tr><tr><td>Rapport cyclique</td><td colspan="4">10%</td></tr><tr><td>Largeur de raie</td><td colspan="4">&lt; 1 cm<sup>-1</sup> (FWHM) pour le mode pulsé<br>&lt; 100 MHz (FWHM) pour le mode continu</td></tr><tr><td>Stabilité de pointé laser</td><td colspan="4">&lt; 2 mrad</td></tr><tr><td>Taille du faisceau</td><td colspan="4">&lt; 2,5 mm (rayon d'intensité 1/e<sup>2</sup>, valeur typique, dépendance selon λ)</td></tr><tr><td>Divergence du faisceau</td><td colspan="4">&lt; 4 mrad (plein angle, largeur d'intensité 1/e<sup>2</sup>, dépendance selon λ, mesurée à λ = 4 µm)</td></tr><tr><td>Température</td><td colspan="4">19 °C</td></tr><tr><td>Gamme de courant (mA)</td><td>950</td><td>325 (pulsé)<br>480 (continu)</td><td>460 (pulsé)<br>575 (continu)</td><td>1350 (pulsé)<br>1550 (continu)</td></tr></tbody></table>
# 3. Propriétés des images de fond

## 3.1. Référence lambertienne

La figure 74-a représente l'image de fond de la référence lambertienne acquise par la caméra SC5000 (3-5 µm) au format 16 bits (65536 DL). Le profil de la ligne tracée au milieu de l'image représente une amplitude moyenne de l'ordre de 500 DL. Ce niveau faible détecté par la caméra est dû au temps d'intégration utilisé pour éviter la saturation du détecteur lors de l'acquisition de $I_{réf\_mes}$, pour laquelle la valeur du signal est élevée : $t_i = 75$ µs.

La figure 74-b illustre l'image de fond acquise sous 14 bits (16384 DL) par la caméra bolométrique A65 (7,5-13 µm). Le profil de la ligne tracée sur l'image représente une intensité moyenne $I_{fond}$ de l'ordre de 3000 DL.

<figure><img src="image_100.png" /><figcaption>Figure 74 : (a) Image de fond de la surface de référence, prise par la caméra SC5000 et le profil d'intensité de la ligne tracée au milieu avant et après lissage. (b) Image de fond prise par la caméra A65 et le profil d'intensité de la ligne tracée au milieu avant et après lissage.</figcaption></figure>

Nous souhaitons isoler puis caractériser en amplitude le bruit haute fréquence présent dans les images. Nous appliquons un lissage, puis une soustraction du signal lissé, et obtenons les tracés montrés sur la figure 75 ci-dessous.
<figure><img src="image_101.png" /><figcaption>Figure 75 : Bruit typique présent sur l'image de fond. (a) prise par la caméra SC5000 (3-5 µm). (b) prise par la caméra A65 (7,5-13 µm).</figcaption></figure>

Le bruit typique montré sur la figure 75 présente un écart-type Bfond (x,y) de 6 DL pour l'image de fond prise par la caméra SC5000, et 7 DL pour celle prise par la caméra A65.

Nous ferons par la suite l'hypothèse que l'incertitude associée au bruit reste inchangée sur chaque mesure, si le temps d'intégration reste identique.

## 3.2. Echantillon végétal

De même, la figure 76-a montre l'image de fond de l'échantillon prise par le détecteur refroidi opérant entre 3 et 5 µm ; au-dessous le profil de la ligne tracée sur la surface de l'échantillon qui représente une amplitude moyenne de 8307 DL. La figure 76-b représente l'image de fond acquise par la caméra A65, dans la gamme spectrale entre 7,5 et 13 µm, d'une amplitude moyenne de 2349 DL.

<figure><img src="image_102.png" /><figcaption>Figure 76 : (a) Image de fond de l'échantillon prise par la caméra SC5000 et profil d'intensité de la ligne tracée, avant et après lissage. (b) Image de fond de l'échantillon prise par la caméra A65 et profil d'intensité de la ligne tracée, avant et après lissage.</figcaption></figure>
Après lissage du signal obtenu sur chaque image par régression locale, nous obtenons le bruit présenté sur la figure 77. Nous observons que les variations d'intensité locale de l'échantillon obligent à un compromis entre le lissage et la préservation du bruit.

<figure><img src="image_103.png" /><figcaption>Figure 77 : Bruit typique présenté sur l'image de fond de l'échantillon.</figcaption></figure>

(a) prise par la caméra SC5000 (3-5 µm).

(b) prise par la caméra A65 (7,5-13 µm).

Nous observons que le bruit présenté sur l'image de fond de l'échantillon prise entre 3 et 5 µm (figure 77-a) présente un écart-type de 6 DL, et un écart type 9 DL sur le profil d'image prise par le bolomètre entre 7,5 et 13 µm (figure 77-b).

## 4. Caractérisation de la dérive thermique

Dans le cadre d'estimations du taux de réflectance, les images de fond doivent être acquises régulièrement, pour compenser les éventuelles dérives thermiques de la scène ou autres défauts de répétabilité. Ces derniers peuvent provenir notamment de :

* Fluctuations thermiques lentes de la scène au cours de la journée (cycle horaire ou journalier).

* Transfert thermique du laser sur l'échantillon ou sur la référence.

* Dérives liées aux caméras et à leur compensation interne en température.

Nous avons souhaité évaluer ce second effet sur les deux gammes de longueur d'onde traitées, pour les puissances maximales disponibles (cas les plus défavorables) :

11 mW à $\lambda$ = 4 µm et 280 mW à $\lambda$ = 8 µm.

Dans les conditions usuelles d'acquisition ($T_{amb}$ = 22 °C, éclairage laser durant 0,17 s), une série d'images a été acquise pour une durée de 15 minutes pour mettre en évidence une éventuelle dérive d'intensité $\Delta I$ sur la zone d'éclairement matérialisée en rouge.

## 5. Images de fond sur la surface de référence

La surface de référence est un bloc métallique fortement diffusant, seule une faible fraction (< 8 %) de la puissance incidente est absorbée et transformée en chaleur. La dérive thermique due au laser peut alors être négligée.
<figure><img src="image_104.png" /><figcaption>Figure 78 : (a) Zone de mesure (rouge) sur l'image de référence observée par la caméra SC5000, en pointillé la position de la tache laser.</figcaption></figure>

<caption>(b) Intensité moyenne représentant la dérive thermique observée sur 3 à 5 µm pour une durée de 15 minutes d'acquisition.</caption>

<caption>(c) Variation autour de la moyenne spatiale des mesures.</caption>

La courbe de la figure 78-b montre la dérive thermique du signal collecté par l'imageur refroidi acquise entre 3 et 5 µm après allumage et extinction du laser (0,17 s). La figure 78-c représente l'incertitude associée à la moyenne spatiale sur la zone tracée. Nous observons sur la courbe rouge une variation lente $\Delta I$ de 2,7 DL sur 15 minutes, qui est inférieure à l'incertitude du signal acquis par le détecteur ($B_{fond}$= 6 DL). Nous obtenons également après lissage de la courbe originale par régression locale et soustraction, l'incertitude de répétition montrée sur la figure 78-b d'un écart-type de 0,3 DL.

<figure><img src="image_105.png" /></figure>
Figure 79 : (a) Zone de mesure (en rouge) sur l'image de référence observée par la caméra A65, en pointillé la position de la tache laser.

(b) Intensité moyenne représentant la dérive thermique observée sur 7,5 à 13 µm pour une durée de 15 minutes d'acquisition.

(c) Variation de la moyenne spatiale des mesures de la dérive thermique.

Dans le cas du QCL1 émettant une puissance de 11 mW à 4 µm en mode pulsé, la dérive thermique (ΔT) induite est donc comparable voire inférieure au bruit d'acquisition du pixel (Bfond).

De même pour la caméra bolométrique initialement éteinte, une séquence d'images a été prise pour un éclairement à 8 µm, le QCL 3 éclaire la référence lambertienne avec un flux total réparti de 280 mW. Le profil de l'intensité moyenne est présenté sur la figure 79-b.

Nous constatons qu'il existe un temps de stabilisation de la caméra A65, d'environ 5 minutes, après lequel la dérive lissée (en rouge) représente une variation ΔI de 25 DL sur 10 minutes.

Nous avons confirmation que les dérives lentes sont négligeables. De même, l'opération de moyennage limite le défaut de répétabilité à moins de 0,3 % du signal. Nous observons également que la détection entre 3 et 5 µm bénéficie d'une meilleure répétabilité que la détection bolométrique entre 7,5 et 13 µm. Ceci peut être lié aux technologies des caméras. Rappelons que ces observations concernent une moyenne spatiale des zones d'intérêt.

# 6. Images éclairées sur la surface de référence

Nous allons maintenant évaluer la stabilité de l'évaluation moyennée des images avec laser, acquises dans les mêmes conditions. La figure 80 ci-dessous montre la zone de mesure sur la surface de la référence lambertienne avec une amplitude maximale de 2500 DL pour l'image présentée.

<figure><img src="image_106.png" /><figcaption>Figure 80 : Profil de l'évolution de la moyenne des images éclairées à 4 µm sur la zone de mesure de l'image à gauche pour une durée de 15 minutes d'acquisition.</figcaption></figure>

Sur une série d'images acquises durant 15 minutes (6 images/minute), nous observons un défaut de répétabilité d'amplitude maximale ΔImax de 61 DL, d'écart type (autour de la courbe lissée) 25 DL, soit environ 2,4 % de la valeur moyenne du signal laser lissé.
De même pour les images prises à 8 µm (4 images/minute), la figure 81 présente le profil du défaut de répétabilité sur la zone de mesure d'une amplitude maximale de 8968 DL montrée sur l'image de gauche.

<figure><img src="image_107.png" /><figcaption>Figure 81 : Intensité moyenne représentant des images éclairées à 8 µm pour une durée de 15 minutes d'acquisition.</figcaption></figure>

Nous observons une dérive thermique $\Delta I$ de 45 DL après la stabilisation du détecteur infrarouge (environ 5 minutes), et une incertitude sur la moyenne de la zone de 10 DL, soit environ 0,2 % du signal moyen.

Nous pouvons confirmer que les dérives thermiques sont d'amplitude négligeable sur la surface de référence, pendant la durée de l'expérience.

L'opération de moyennage spatial réduit l'incertitude des mesures d'images de fond à moins de 0,3 % du signal.

Parallèlement, le moyennage sur les images laser occasionne un défaut de répétabilité résiduel de l'ordre inférieur à 1,4 %.

L'illumination laser de la surface de référence et de l'échantillon s'effectue sous forme d'un faisceau monochromatique initialement gaussien, dont le profil est légèrement déformé par le passage dans l'optique à miroirs.

La figure 79 présente l'image de la surface éclairée de la référence lambertienne à 4 µm acquise par la caméra refroidie sur la bande spectrale entre 3 et 5 µm après soustraction de fond. Nous remarquons une allure générale gaussienne.

Le profil de la figure 79 à 4 µm est d'amplitude maximale ($I_{max}$) de 5101 DL. La courbe rouge présente une interpolation gaussienne. L'ondulation maximale due au speckle $B_{laser}$ est de l'ordre de 1500 DL, soit près de 30 % de l'amplitude maximale du signal.

De même, nous représentons ci-dessous l'image du faisceau laser à 8 µm projeté sur la surface de référence, acquis par la caméra bolométrique A65 sur la bande spectrale entre 7,5 et 13 µm, après soustraction du fond.

L'amplitude maximale du signal de la gaussienne est 11240 DL pour l'image (b), avec une ondulation due au speckle d'environ 1750 DL, soit environ 15 %.
<figure><img src="image_108.png" /><figcaption>Figure 82 : Speckle présent sur la surface de l'infragold pris à 4 µm et à 8 µm avec une coupe centrale pour la présentation de l'allure de la distribution d'intensité selon les pixels avec son interpolation gaussienne.</figcaption></figure>

## 7. Applications d'imagerie exploitant le speckle

Plusieurs chercheurs ont utilisé le principe du contraste de speckle pour développer des techniques de mesure. Dans cette partie, quelques techniques sont présentées dans le tableau 22 inspiré de [106] les résumant mais ne seront pas détaillées.

<table><caption>Tableau 22: Un résumé des différentes techniques qui utilisent le speckle comme source d'information.</caption><thead><tr><td>Technique</td><td>Abréviation</td><td>Domaine</td><td>Principe</td></tr></thead><tbody><tr><td>Analyse de contraste par speckle laser [256], [257]</td><td>LASCA</td><td>Spatial</td><td>Le <strong>contraste</strong> est déterminé dans 1 image sur 7×7 pixels.</td></tr><tr><td>Imagerie par speckle laser [258]</td><td>LSI</td><td>Temporel</td><td>Le <strong>contraste</strong> est déterminé en 1 pixel suivant 25 ou 49 images.</td></tr><tr><td>Analyse du contraste temporel par speckle laser [259]</td><td>LSTCA</td><td>Temporel</td><td>Le <strong>contraste</strong> est déterminé dans un pixel sur une séquence d'images.</td></tr><tr><td>Imagerie de perfusion par speckle laser [260], [261]</td><td>LSPI</td><td>Spatial et temporel</td><td>Combinaison de LASCA et LSI.</td></tr><tr><td>Débitètre à speckle laser [262]</td><td>LSFG</td><td>Spatial et temporel</td><td>Le <strong>contraste</strong> est déterminé sur la base d'une zone de 3×3 pixels dans 3 images de speckle.</td></tr><tr><td>Contraste dérivé spatial avec moyennage [263]</td><td>SDCav</td><td>Spatial</td><td>Le <strong>contraste</strong> est déterminé en fonction de la moyenne d'une séquence d'images LASCA.</td></tr></tbody></table>
Ces techniques reposent sur le principe du changement temporel du motif de speckle dynamique. La dynamique du motif de speckle contient des informations sur le mouvement des particules diffusées dans l'échantillon. Lorsque certaines des particules diffusantes sont en mouvement (par exemple, les cellules sanguines), le motif de speckle fluctue dans le temps.

Ce tableau met en exergue l'importance du paramètre statistique du « contraste » dans le speckle.

# 8. Fiche pratique – Tableau de consultation

Tous les équipements optoélectroniques sont intégrés à la chaîne de mesure en les interfaçant sur LabView™ en utilisant des cartes d'acquisition DAQ de NI (National Instruments) pour :

1. allumer le laser, l'armer, le paramétrer :

* température

* gamme spectrale (module laser choisi)

* courant à définir

* résolution spectrale

* vérification des longueurs d'onde émise par le laser

2. activer la rotation du diffuseur.

3. paramétrer les positions en x et en y des miroirs motorisés selon le tableau de consultation correspondant au module laser choisi.

* tableau de consultation :

* ajuster les tensions/la position des miroirs, suivant X et Y, en fonction des longueurs d'onde pour aligner le centre de l'éclairage avec le centre de l'infragold en vue de centraliser l'éclairage.

4. sélectionner la caméra à utiliser adéquate à la gamme spectrale utilisée dans le balayage.

5. synchroniser l'acquisition d'image après validation du protocole et sauvegarder les images acquises dans des fichiers précis.

# 9. Etalon externe - éclairage simultané

Cette méthode impliquait l'utilisation d'une lame séparatrice voir figure 83.

Le faisceau laser est guidé par des miroirs dorés plans pour atteindre le diffuseur en rotation. A la suite, il est focalisé sur la lame séparatrice pour pouvoir éclairer la référence commerciale et l'échantillon végétal en étude.

Le séléniure de zinc est le composant principal des lames séparatrices dans l'infrarouge, il présente une absorbance de 30% dans notre gamme de longueur d'onde MIR.

La partie résiduelle est répartie en 50 : 50 (transmission : réflexion).

Le flux, collecté de la réflexion de la feuille végétale, est noyé dans l'image du fond sans éclairage laser (~15 D.L.).
Par la suite, nous ne pourrions pas utiliser ces configurations pour illuminer la référence et l'échantillon.

<figure><img src="image_109.png" /><figcaption>Figure 83 : Configuration utilisant une lame séparatrice. MP : miroir plan, MC : miroir concave.</figcaption></figure>

# 10. Fabrication de la référence secondaire

Pour créer notre propre étalon secondaire, nous avons utilisé une image micrographie pour estimer la taille moyenne des grains présents sur la référence commerciale "infragold".

Ensuite, nous avons acheté des papiers de verre avec des grains de taille similaire (~30 µm).

Cependant, les propriétés optiques de ces papiers de verre différaient, ce qui nous a conduits à réaliser un dépôt d'or par pulvérisation cathodique afin d'harmoniser leurs caractéristiques réfléchissantes.

La pulvérisation cathodique est une technique couramment utilisée pour déposer des matériaux minces, comme des métaux, sur des substrats tels que des échantillons [265].

Pour le dépôt d'or sur notre échantillon, nous avons utilisé une cathode en or et un gaz inerte, généralement de l'argon, dans une chambre de pulvérisation sous vide.

La pression à l'intérieur de la chambre était très basse (~$10^{-2}$ Pa) pour réduire les interactions indésirables entre les gaz et les atomes éjectés lors de la pulvérisation cathodique, ce qui permettait d'obtenir des dépôts plus uniformes et purs sur le substrat.

La figure 84 illustre le protocole du dépôt d'or sur le substrat composé du papier de verre.
<figure><img src="image_110.png" /><figcaption>Figure 84 : Illustration de la méthode de pulvérisation cathodique [266].</figcaption></figure>

Les ions Ar+ du plasma généré par l'ionisation du gaz inerte bombardent la surface de la cathode en or, ce qui arrache des atomes d'or de la surface de la cathode.

Ces atomes d'or éjectés s'accumulent ensuite sur la surface de l'échantillon, formant une couche mince d'or.

Nous avons maîtrisé le dépôt d'or pour ne pas réduire la taille des grains, et son épaisseur moyenne était d'environ 50 nm pour obtenir une surface réfléchissante malléable que nous avons découpée autour de la cible de notre étude.

# 11. Etalement du laser sur l'Infragold

Cette configuration expérimentale a permis la mesure du flux diffusé de référence du faisceau.

Pour vérifier que les autres paramètres de l'équation ne varient pas de la même manière que la puissance, nous avons extrait les étalements en X et en Y, en parallèle avec le critère d'évaluation "$R^2$".

Ce critère quantifie l'efficacité de notre interpolation gaussienne (3.1) par rapport à l'éclairage laser. Les graphiques de la figure 85 illustrent cette analyse.
<figure><img src="image_111.png" /><figcaption>Figure 85 : Les étalements suivant X et Y ainsi que le coefficient de détermination R2 en fonction de la longueur d'onde suivant les modules lasers (a) QCL1 (b) QCL234.</figcaption></figure>

# 12. Etude temporelle de rapport de spectre

Dans cette section, nous avons analysé les décalages spectraux en réaction au stress et à la composition des feuilles.

Pour ce faire, nous allons calculer des ratios afin d'évaluer ces relations sous l'influence du stress, fournissant ainsi des informations précises sur l'évolution temporelle des réponses spectrales.

Dans les sections suivantes, je présente une analyse spectrotemporelle utilisant les modules laser QCL₁ et QCL₂₃₄. Cette analyse porte sur le rapport entre la surface foliaire et les nervures en réponse au stress, décomposée par jour, notamment :

* rapport Surface foliaire/les nervures en fonction du stress

* jour

* témoin : Spectre moyen foliaire / spectre moyen nervure

* stressé : Spectre moyen foliaire / spectre moyen nervure

* intercomposantes sous stress

* jour

* foliaire : spectre moyen témoin / spectre moyen stressé

* nervure : spectre moyen témoin / spectre moyen stressé
## 12.1. Analyse spectrotemporelle du rapport foliaire par les nervures

Le rapport quotidien est calculé par le ratio moyen du taux de réflectance spectrale entre la zone foliaire et les nervures, sous différents régimes d'irrigation : le témoin représenté par la courbe verte et le stressé par la courbe en marron suivant les formules suivantes :

$$ 
\begin{aligned}
\rho_{\text{MoyenRégime}}(\lambda) &= \frac{\bar{\rho}_{\text{Surface FoliaireRégime}}(\lambda) \pm \Delta_{\text{Surface FoliaireRégime}}(\lambda)}{\bar{\rho}_{\text{NervureRégime}}(\lambda) \pm \Delta_{\text{NervureRégime}}(\lambda)} \\
&= \frac{\bar{\rho}_{\text{Surface FoliaireRégime}}(\lambda)}{\bar{\rho}_{\text{NervureRégime}}(\lambda)} \pm \Delta_{\rho_{\text{MoyenRégime}}}(\lambda)
\end{aligned}
\qquad (55) $$

$$ \Delta_{\text{MoyenRégime}}(\lambda) = \frac{\bar{\rho}_{\text{Surface FoliaireRégime}}(\lambda)}{\bar{\rho}_{\text{NervureRégime}}(\lambda)} \times \sqrt{\left(\frac{\Delta_{\text{Surface FoliaireRégime}}(\lambda)}{\bar{\rho}_{\text{Surface FoliaireRégime}}(\lambda)}\right)^2 + \left(\frac{\Delta_{\text{StressZone}}(\lambda)}{\bar{\rho}_{\text{NervureRégime}}(\lambda)}\right)^2} \quad (56) $$

Les résultats quotidiens sont présentés dans les graphiques de la figure 86, selon les longueurs d'onde des modules laser QCL₁ et QCL₂₃₄.

Les données révèlent une information constante pendant toute la période d'expérimentation, indiquant que la zone foliaire réfléchit au moins deux fois plus de lumière que les nervures, soulignant ainsi leur différence de fonction dans la photosynthèse, comme le montre le rapport qui fluctue autour de la valeur ~2,4.

Les barres d'erreurs illustrent la dispersion par rapport à la valeur moyenne calculée des différents spectres de taux de réflectance d'une même zone, en fonction des divers régimes d'irrigation. Les valeurs, ne dépassant pas 10% de la moyenne, sont considérées comme acceptables.

Au cours des trois premiers jours, les courbes des témoins et stressés se chevauchent, suggérant une stabilité du rapport, en raison d'une teneur en eau de 60%, comme illustré dans la figure 62.

À partir du quatrième jour, le rapport du groupe stressé augmente légèrement, dépassant celui du témoin, mais avec une allure similaire.

Cette divergence persiste tout au long de l'expérience, tandis que le rapport du témoin demeure globalement stable. La discussion de ces observations se trouve après les figures ci-dessous.
<figure><img src="image_112.png" /><figcaption>(b)</figcaption></figure>

<figure><img src="image_113.png" /><figcaption>(d)</figcaption></figure>

<figure><img src="image_114.png" /><figcaption>(f)</figcaption></figure>
<figure><img src="image_115.png" /><figcaption>(g)</figcaption></figure>

<figure><img src="image_116.png" /><figcaption>(h)</figcaption></figure>

<figure><img src="image_117.png" /><figcaption>(i)</figcaption></figure>

<figure><img src="image_118.png" /><figcaption>(j)</figcaption></figure>

<figure><img src="image_119.png" /><figcaption>(k)</figcaption></figure>

<figure><img src="image_120.png" /><figcaption>(l)</figcaption></figure>
<figure><img src="image_121.png" /><figcaption>(n)</figcaption></figure>

<figure><img src="image_122.png" /><figcaption>(o)</figcaption></figure>

<figure><img src="image_123.png" /><figcaption>(p)</figcaption></figure>

<figure><img src="image_124.png" /><figcaption>(q)</figcaption></figure>

<figure><img src="image_125.png" /><figcaption>(r)</figcaption></figure>

<figure><img src="image_126.png" /></figure>
<figure><img src="image_127.png" /><figcaption>Figure 86 : Évolution du rapport moyen des spectres de réflectance entre la zone foliaire et les nervures au fil des jours. Chaque échantillon représente une plante, avec deux mesures sur chacune des deux faces des deux feuilles, montrant les différences de réflectance entre les plantes témoins et celles soumises au stress hydrique.</figcaption></figure>

Plusieurs hypothèses émergent, notamment des distorsions spectrales observées principalement chez les plantes stressées, suggérant un lien avec l'impact du stress hydrique sur les réponses spectrales des plantes dans l'infrarouge.

Selon la littérature sur la physiologie des feuilles, en cas de stress hydrique et d'absence d'eau, les feuilles absorbent moins les rayons infrarouges et réfléchissent davantage.

Ce rapport entre deux zones distinctes de la feuille, différentes dans leur composition, interagit différemment sous stress.

Certains chercheurs soulignent que dans les applications de spectroscopie, les surfaces foliaires peuvent être plus réfléchissantes que les nervures, notamment dans l'infrarouge moyen et lointain [251], [267], justifié par la rugosité accrue de la surface foliaire qui augmente la réflectance en dispersant davantage la lumière.

D'autres chercheurs notent qu'avec la réduction de l'eau, la concentration de lignine et de cellulose augmente, ces composants organiques réfléchissant davantage dans l'infrarouge. Cela est attribuable à la composition des surfaces foliaires, qui contiennent plus de chlorophylle que les nervures [268], [269].

## 12.2. Analyse spectrotemporelle du rapport inter-composantes sous stress

Dans cette section, nous examinons le rapport inter-composantes sous stress hydrique. Ce rapport offre une indication des longueurs d'onde susceptibles de subir des distorsions ou des changements brusques sous stress.

Nous calculons le ratio des spectres moyens du taux de réflectance pour deux éléments clés :

$$ \rho_{MoyenZone}(\lambda) = \frac{\bar{\rho}_{T\text{émoinZone}}(\lambda) \pm \Delta_{T\text{émoinZone}}(\lambda)}{\bar{\rho}_{\text{StressZone}}(\lambda) \pm \Delta_{\text{StressZone}}(\lambda)} = \frac{\bar{\rho}_{T\text{émoinZone}}(\lambda)}{\bar{\rho}_{\text{StressZone}}(\lambda)} \pm \Delta_{\rho_{MoyenZone}}(\lambda) \quad (57) $$
$$ \Delta_{\rho_{MoyenZone}}(\lambda) = \frac{\bar{\rho}_{\text{TémoinZone}}(\lambda)}{\bar{\rho}_{\text{StressZone}}(\lambda)} \times \sqrt{\left(\frac{\Delta_{\text{TémoinZone}}(\lambda)}{\bar{\rho}_{\text{TémoinZone}}(\lambda)}\right)^2 + \left(\frac{\Delta_{\text{StressZone}}(\lambda)}{\bar{\rho}_{\text{StressZone}}(\lambda)}\right)^2} \quad (58) $$

La surface foliaire (Témoin/Stressé), représentée par la courbe verte.

* Les nervures (Témoin/Stressé), représentées par la courbe marron.

Les barres d'erreur illustrent la dispersion par rapport à la valeur moyenne calculée des différents spectres de taux de réflectance d'une même zone, en fonction des divers régimes d'irrigation. Les valeurs, ne dépassant pas 10% de la moyenne, sont considérées comme acceptables. Les résultats pour chaque jour de mesure sont présentés figure 87.

Les données révèlent une fluctuation du rapport autour de 1, étant donné qu'il s'agit du rapport d'une même zone soumise à différents régimes d'irrigation pendant toute la période d'expérimentation. L'interprétation de ces résultats est présentée ci-dessous.

<figure><img src="image_128.png" /></figure>

<figure><img src="image_129.png" /></figure>

<figure><img src="image_130.png" /></figure>

<figure><img src="image_131.png" /></figure>
<figure><img src="image_132.png" /><figcaption>(f)</figcaption></figure>

<figure><img src="image_133.png" /><figcaption>(g)</figcaption></figure>

<figure><img src="image_134.png" /><figcaption>(h)</figcaption></figure>

<figure><img src="image_135.png" /><figcaption>(i)</figcaption></figure>

<figure><img src="image_136.png" /><figcaption>(j)</figcaption></figure>

<figure><img src="image_137.png" /></figure>
<figure><img src="image_138.png" /><figcaption>(l)</figcaption></figure>

<figure><img src="image_139.png" /><figcaption>(m)</figcaption></figure>

<figure><img src="image_140.png" /><figcaption>(n)</figcaption></figure>

<figure><img src="image_141.png" /><figcaption>(o)</figcaption></figure>

<figure><img src="image_142.png" /><figcaption>(p)</figcaption></figure>

<figure><img src="image_143.png" /></figure>
<figure><img src="image_144.png" /></figure>

Figure 87 : Évolution du rapport moyen des spectres de réflectance entre les plantes témoins et stressées pour les deux zones, foliaire et nervures, au fil des jours. Chaque échantillon représente une plante, avec deux mesures sur chacune des deux faces des deux feuilles, mettant en évidence les différences de réflectance entre les plantes témoins et celles soumises au stress hydrique.

Les barres d'erreur illustrent la dispersion par rapport à la valeur moyenne calculée des différents spectres de taux de réflectance d'une même zone, en fonction des divers régimes d'irrigation. Les valeurs, ne dépassant pas 10% de la moyenne, sont considérées comme acceptables.

Au cours des trois premiers jours, les courbes des témoins et des éléments sous stress se chevauchent, suggérant une stabilité du rapport en raison d'une teneur en eau de 60%, non détectable, comme illustré dans la figure 62.

À partir du quatrième jour, les rapports de la surface foliaire et des nervures montrent une allure similaire avec une tendance décroissante suivant les longueurs d'onde.

Les rapports des deux zones, foliaire et nervures, diminuent progressivement au fil des jours d'expérimentation, passant d'un point de départ à une échelle de 1 à une valeur de 0,8.
Un point notable est que le rapport de la surface foliaire devient inférieur à celui des nervures. Cela s'explique par le fait que la surface foliaire sous stress réfléchit davantage, réduisant ainsi la valeur du rapport entre le témoin et le stress par rapport aux nervures.

Nous observons le début des distorsions spectrales des rapports, apparaissant dès le quatrième et cinquième jour dans la plage spectrale de 7,8 à 8,8 µm. Par la suite, ce décalage se manifeste pratiquement sur l'ensemble des longueurs d'onde, confirmant également par Buitrago qu'il ne s'agit pas de longueurs spécifiques, mais plutôt d'une influence sur une gamme spectrale étendue [212].

L'analyse des rapports entre la surface foliaire et les nervures a souligné une différence marquée dans leur réponse aux conditions de stress hydrique. Les données ont révélé que la surface foliaire réfléchit au moins deux fois plus de lumière que les nervures, indiquant leur divergence fonctionnelle dans la photosynthèse. Des variations dans le rapport entre les deux zones ont été observées, avec une augmentation légère dans le groupe stressé à partir du quatrième jour.

L'analyse ultérieure des rapports entre les zones foliaires et les nervures a mis en lumière une augmentation du rapport dans la surface foliaire stressée par rapport à la nervure stressée, confirmant ainsi l'impact différencié du stress hydrique. Cette tendance s'est poursuivie avec le temps, avec des distorsions spectrales détectées dès le quatrième jour dans une plage spectrale spécifique, évoluant ensuite sur l'ensemble des longueurs d'onde.
Références

[1] M. C. Hunter, R. G. Smith, M. E. Schipanski, L. W. Atwood, et D. A. Mortensen, « Agriculture in 2050: Recalibrating Targets for Sustainable Intensification », *BioScience*, vol. 67, n° 4, p. 386-391, avr. 2017, doi: 10.1093/biosci/bix010.

[2] M. A. Altieri et C. I. Nicholls, « The adaptation and mitigation potential of traditional agriculture in a changing climate », *Climatic Change*, vol. 140, n° 1, p. 33-45, janv. 2017, doi: 10.1007/s10584-013-0909-y.

[3] A. Chawade et al., « A transnational and holistic breeding approach is needed for sustainable wheat production in the Baltic Sea region », *Physiologia Plantarum*, vol. 164, n° 4, p. 442-451, déc. 2018, doi: 10.1111/ppl.12726.

[4] Buitrago Acevedo, M.F. et al., « Infrared spectroscopy of leaf traits », University of Twente, Faculty of Geo-Information Science and Earth Observation (ITC), 2018. doi: 10.3990/1.9789036545341.

[5] O. Tregoat, N. Ollat, G. Grenier, et C. Van Leeuwen, « Etude comparative de la précision et de la rapidité de mise en oeuvre de différentes méthodes d'estimation de la surface foliaire de la vigne », *Journal International des Sciences de la Vigne et du Vin*, vol. 35, n° 1, Art. n° 1, 2001.

[6] M.-A. Bourgeon, « Conception et évaluation d'un dispositif d'imagerie multispectrale de proxidétection embarqué pour caractériser le feuillage de la vigne », PhD Thesis, Université de Bourgogne, 2015.

[7] A. Zygielbaum, « Detection and measurement of water stress in vegetation using visible spectrum reflectance », *Thesis and Dissertations in Geography*, p. 4, 2009.

[8] G. Bitelli, A. Simone, F. Girardi, et C. Lantieri, « Laser Scanning on Road Pavements: A New Approach for Characterizing Surface Texture », *Sensors*, vol. 12, n° 7, Art. n° 7, juill. 2012, doi: 10.3390/s120709110.

[9] C. E. Fakir, « Imagerie hyperspectrale active basée sur un laser QCL largement accordable dans l'infrarouge moyen », phdthesis, Université Rennes 1, 2020. Consulté le: 21 septembre 2021. [En ligne]. Disponible sur: https://tel.archives-ouvertes.fr/tel-03275041

[10] C. E. Fakir et al., « Active hyperspectral mid-infrared imaging based on a widely tunable quantum cascade laser for early detection of plant water stress », *OE*, vol. 60, n° 2, p. 023106, févr. 2021, doi: 10.1117/1.OE.60.2.023106.

[11] L. Song et al., « An Integrated Solution of UAV Push-Broom Hyperspectral System Based on Geometric Correction with MSI and Radiation Correction Considering Outdoor Illumination Variation », *Remote Sensing*, vol. 14, n° 24, Art. n° 24, janv. 2022, doi: 10.3390/rs14246267.

[12] A. F. H. Goetz, G. Vane, J. E. Solomon, et B. N. Rock, « Imaging Spectrometry for Earth Remote Sensing », *Science*, vol. 228, n° 4704, p. 1147-1153, juin 1985, doi: 10.1126/science.228.4704.1147.

[13] Y. W. Wang, N. P. Reder, S. Kang, A. K. Glaser, et J. T. C. Liu, « Multiplexed Optical Imaging of Tumor-Directed Nanoparticles: A Review of Imaging Systems and Approaches », *Nanotheranostics*, vol. 1, n° 4, p. 369-388, août 2017, doi: 10.7150/ntno.21136.

[14] M. Govender, K. Chetty, et H. Bulcock, « A review of hyperspectral remote sensing and its application in vegetation and water resource studies », *Water SA*, vol. 33, n° 2, p. 145-151, avr. 2007, doi: 10.10520/EJC116430.
[15] A. A. Gowen, C. P. O'Donnell, P. J. Cullen, G. Downey, et J. M. Frias, « Hyperspectral imaging – an emerging process analytical tool for food quality and safety control », *Trends in Food Science & Technology*, vol. 18, n° 12, p. 590-598, déc. 2007, doi: 10.1016/j.tifs.2007.06.001.

[16] P. W. Yuen et M. Richardson, « An introduction to hyperspectral imaging and its application for security, surveillance and target acquisition », *The Imaging Science Journal*, vol. 58, n° 5, p. 241-253, oct. 2010, doi: 10.1179/174313110X12771950995716.

[17] M. Diem et al., « Molecular pathology via IR and Raman spectral imaging », *Journal of Biophotonics*, vol. 6, n° 11-12, p. 855-886, 2013, doi: 10.1002/jbio.201300131.

[18] S. Vishnu, R. R. Nidamanuri, et R. Bremananth, « Spectral material mapping using hyperspectral imagery: a review of spectral matching and library search methods », *Geocarto International*, vol. 28, n° 2, p. 171-190, avr. 2013, doi: 10.1080/10106049.2012.665498.

[19] M. Kubik, « Chapter 5 Hyperspectral Imaging: A New Technique for the Non-Invasive Study of Artworks », in *Physical Techniques in the Study of Art, Archaeology and Cultural Heritage*, vol. 2, D. Creagh et D. Bradley, Éd., in *Physical Techniques in the study of Art, Archaeology and Cultural Heritage*, vol. 2, Elsevier, 2007, p. 199-259. doi: 10.1016/S1871-1731(07)80007-8.

[20] J. Jia et al., « Tradeoffs in the Spatial and Spectral Resolution of Airborne Hyperspectral Imaging Systems: A Crop Identification Case Study », *IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing*, vol. 60, p. 1-18, 2022, doi: 10.1109/TGRS.2021.3096999.

[21] L. D. Medus, M. Saban, J. V. Francés-Víllora, M. Bataller-Mompeán, et A. Rosado-Muñoz, « Hyperspectral image classification using CNN: Application to industrial food packaging », *Food Control*, vol. 125, p. 107962, juill. 2021, doi: 10.1016/j.foodcont.2021.107962.

[22] D. Wu et D.-W. Sun, « Advanced applications of hyperspectral imaging technology for food quality and safety analysis and assessment: A review — Part I: Fundamentals », *Innovative Food Science & Emerging Technologies*, vol. 19, p. 1-14, juill. 2013, doi: 10.1016/j.ifset.2013.04.014.

[23] A. Y. Khaled, S. Abd Aziz, S. K. Bejo, N. M. Nawi, I. A. Seman, et D. I. Onwude, « Early detection of diseases in plant tissue using spectroscopy – applications and limitations », *Applied Spectroscopy Reviews*, vol. 53, n° 1, p. 36-64, janv. 2018, doi: 10.1080/05704928.2017.1352510.

[24] S. A. D. M. Zahir, A. F. Omar, M. F. Jamlos, M. A. M. Azmi, et J. Muncan, « A review of visible and near-infrared (Vis-NIR) spectroscopy application in plant stress detection », *Sensors and Actuators A: Physical*, vol. 338, p. 113468, mai 2022, doi: 10.1016/j.sna.2022.113468.

[25] Park, Bosoon and Abbott, Judith A and Lee, Kang-Jin and Choi, Chang-Hyun and Choi, et Kyu-Hong, « Near-infrared spectroscopy to predict soluble solids and firmness in apples », *2002 ASAE Annual Meeting*, 2002.

[26] R. Masot et al., « Design of a low-cost non-destructive system for punctual measurements of salt levels in food products using impedance spectroscopy », *Sensors and Actuators A: Physical*, vol. 158, n° 2, p. 217-223, mars 2010, doi: 10.1016/j.sna.2010.01.010.

[27] D. Sylla, « Fusion de données provenant de différents capteurs satellitaires pour le suivi de la qualité de l'eau en zones côtières. Application au littoral de la région PACA », thesis, Toulon, 2014. Consulté le: 2 octobre 2019. [En ligne]. Disponible sur: http://www.theses.fr/2014TOUL0013
[28] M. Soltani, *Partitionnement des images hyperspectrales de grande dimension spatiale par propagation d'affinité*. Rennes 1, 2014. Consulté le: 18 juillet 2018. [En ligne]. Disponible sur: http://www.theses.fr/2014REN1S099

[29] P. Mishra, M. S. M. Asaari, A. Herrero-Langreo, S. Lohumi, B. Diezma, et P. Scheunders, « Close range hyperspectral imaging of plants: A review », *Biosystems Engineering*, vol. 164, p. 49-67, déc. 2017, doi: 10.1016/j.biosystemseng.2017.09.009.

[30] A. Lowe, N. Harrison, et A. P. French, « Hyperspectral image analysis techniques for the detection and classification of the early onset of plant disease and stress », *Plant Methods*, vol. 13, n° 1, p. 80, oct. 2017, doi: 10.1186/s13007-017-0233-z.

[31] P. V. Manley, V. Sagan, F. B. Fritschi, et J. G. Burken, « Remote Sensing of Explosives-Induced Stress in Plants: Hyperspectral Imaging Analysis for Remote Detection of Unexploded Threats », *Remote Sensing*, vol. 11, n° 15, Art. n° 15, janv. 2019, doi: 10.3390/rs11151827.

[32] S. Sabzi, R. Pourdarbani, M. H. Rohban, G. García-Mateos, J. Paliwal, et J. M. Molina-Martínez, « Early Detection of Excess Nitrogen Consumption in Cucumber Plants Using Hyperspectral Imaging Based on Hybrid Neural Networks and the Imperialist Competitive Algorithm », *Agronomy*, vol. 11, n° 3, Art. n° 3, mars 2021, doi: 10.3390/agronomy11030575.

[33] K. E. Jang et al., « Field Application of a Vis/NIR Hyperspectral Imaging System for Nondestructive Evaluation of Physicochemical Properties in ‘Madoka’ Peaches », *Plants*, vol. 11, n° 17, Art. n° 17, janv. 2022, doi: 10.3390/plants11172327.

[34] M. B. Stuart, M. Davies, M. J. Hobbs, T. D. Pering, A. J. S. McGonigle, et J. R. Willmott, « High-Resolution Hyperspectral Imaging Using Low-Cost Components: Application within Environmental Monitoring Scenarios », *Sensors*, vol. 22, n° 12, Art. n° 12, janv. 2022, doi: 10.3390/s22124652.

[35] F. Vasefi, N. MacKinnon, et D. L. Farkas, « Chapter 16 - Hyperspectral and Multispectral Imaging in Dermatology », in *Imaging in Dermatology*, M. R. Hamblin, P. Avci, et G. K. Gupta, Éd., Boston: Academic Press, 2016, p. 187-201. doi: 10.1016/B978-0-12-802838-4.00016-9.

[36] H. Akbari, K. Uto, Y. Kosugi, K. Kojima, et N. Tanaka, « Cancer detection using infrared hyperspectral imaging », *Cancer Science*, vol. 102, n° 4, Art. n° 4, avr. 2011, doi: 10.1111/j.1349-7006.2011.01849.x.

[37] R. Baissa, K. Labbassi, P. Launeau, B. Ouajhain, et A. Gaudin, « Analyse hyperspectrale des carbonates jurassiques dans le Haut Atlas atlantique marocain : exemple du Lias inférieur de la formation d’Arigh Ouzla (bassin d’Essaouira) », *Comptes Rendus Geoscience*, vol. 342, n° 12, Art. n° 12, déc. 2010, doi: 10.1016/j.crte.2010.10.001.

[38] X. Prieto-Blanco, C. Montero-Orille, B. Couce, et R. de la Fuente, « Analytical design of an Offner imaging spectrometer », *Opt. Express*, OE, vol. 14, n° 20, Art. n° 20, oct. 2006, doi: 10.1364/OE.14.009156.

[39] Y. Garini, I. T. Young, et G. McNamara, « Spectral imaging: Principles and applications », *Cytometry Part A*, vol. 69A, n° 8, Art. n° 8, 2006, doi: 10.1002/cyto.a.20311.

[40] « IR Bandpass Filters: 1.75 - 12.00 µm Central Wavelength ». Consulté le: 4 décembre 2023. [En ligne]. Disponible sur: https://www.thorlabs.com

[41] K. Wang, B. Yong, X. Gu, P. Xiao, et X. Zhang, « Spectral Similarity Measure Using Frequency Spectrum for Hyperspectral Image Classification », *IEEE Geoscience and*
*Remote Sensing Letters*, vol. 12, n° 1, p. 130-134, janv. 2015, doi: 10.1109/LGRS.2014.2329183.

[42] P. Ghamisi et al., « Advances in Hyperspectral Image and Signal Processing: A Comprehensive Overview of the State of the Art », *IEEE Geoscience and Remote Sensing Magazine*, vol. 5, n° 4, p. 37-78, déc. 2017, doi: 10.1109/MGRS.2017.2762087.

[43] B. (ed) Charrier et al., *Observation spatiale pour l'agriculture en Afrique: potentiels et défis*. AFD, 2016. Consulté le: 1 juin 2023. [En ligne]. Disponible sur: https://agritrop.cirad.fr/579494/

[44] D. Min et al., « Early decay detection in fruit by hyperspectral imaging—Principles and application potential », *Food Control*, vol. 152, p. 109830, oct. 2023, doi: 10.1016/j.foodcont.2023.109830.

[45] T. Dartois, M. Giordanengo, J.-L. Ribet, et U. D. Bello, « Design of the infrared imaging chain for the PRISM hyperspectral imager », in *Infrared Technology and Applications XXVI*, SPIE, déc. 2000, p. 547-560. doi: 10.1117/12.409896.

[46] N. A. Hagen et M. W. Kudenov, « Review of snapshot spectral imaging technologies », *OE*, vol. 52, n° 9, Art. n° 9, sept. 2013, doi: 10.1117/1.OE.52.9.090901.

[47] S. Ravel, « Démixage d'images hyperspectrales en présence d'objets de petite taille », déc. 2017, Consulté le: 2 octobre 2019. [En ligne]. Disponible sur: https://tel.archives-ouvertes.fr/tel-01743754

[48] J. S. Pearlman, P. S. Barry, C. C. Segal, J. Shepanski, D. Beiso, et S. L. Carman, « Hyperion, a space-based imaging spectrometer », *IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing*, vol. 41, n° 6, Art. n° 6, juin 2003, doi: 10.1109/TGRS.2003.815018.

[49] M. Herring, T. Chrien, V. Duval, et T. Krabach, « Imaging spectrometry: concepts and system trade-offs », juill. 1993, doi: 10.1117/12.148117.

[50] R. Sarić et al., « Applications of hyperspectral imaging in plant phenotyping », *Trends in Plant Science*, vol. 27, n° 3, p. 301-315, mars 2022, doi: 10.1016/j.tplants.2021.12.003.

[51] Liang. Gao et R. T. Smith, « Optical hyperspectral imaging in microscopy and spectroscopy – a review of data acquisition », *Journal of Biophotonics*, vol. 8, n° 6, p. 441-456, 2015, doi: 10.1002/jbio.201400051.

[52] D. Manea et M. A. Calin, « Hyperspectral imaging in different light conditions », *The Imaging Science Journal*, vol. 63, n° 4, p. 214-219, mai 2015, doi: 10.1179/1743131X15Y.0000000001.

[53] A. Zahavi, A. Palshin, D. C. Liyanage, et M. Tamre, « Influence of Illumination Sources on Hyperspectral Imaging », in *2019 20th International Conference on Research and Education in Mechatronics (REM)*, mai 2019, p. 1-5. doi: 10.1109/REM.2019.8744086.

[54] J. A. Giordmaine et R. C. Miller, « Tunable Coherent Parametric Oscillation in LiNb${\mathrm{O}}$${}_{{3}}$ at Optical Frequencies », *Phys. Rev. Lett.*, vol. 14, n° 24, Art. n° 24, juin 1965, doi: 10.1103/PhysRevLett.14.973.

[55] A. K. Goyal et al., « Laser-based long-wave-infrared hyperspectral imaging system for the standoff detection of trace surface chemicals », *OE*, vol. 59, n° 9, p. 092003, mai 2020, doi: 10.1117/1.OE.59.9.092003.

[56] M. F. B. Acevedo, T. A. Groen, C. A. Hecker, et A. K. Skidmore, « Identifying leaf traits that signal stress in TIR spectra », *ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing*, vol. 125, p. 132-145, 2017.

[57] J. M. Hoffmann, X. Yin, J. Richter, A. Hartung, T. W. W. Maß, et T. Taubner, « Low-Cost Infrared Resonant Structures for Surface-Enhanced Infrared Absorption
Spectroscopy in the Fingerprint Region from 3 to 13 µm », *J. Phys. Chem. C*, vol. 117, n° 21, p. 11311-11316, mai 2013, doi: 10.1021/jp402383h.

[58] F. Wang, C. Zhao, H. Yang, H. Jiang, L. Li, et G. Yang, « Non-destructive and in-site estimation of apple quality and maturity by hyperspectral imaging », *Computers and Electronics in Agriculture*, vol. 195, p. 106843, avr. 2022, doi: 10.1016/j.compag.2022.106843.

[59] M. Ruett et al., « Hyperspectral imaging for high-throughput vitality monitoring in ornamental plant production », *Scientia Horticulturae*, vol. 291, p. 110546, janv. 2022, doi: 10.1016/j.scienta.2021.110546.

[60] N. Modir et al., « LED-based hyperspectral endoscopic imaging », in *Optical Biopsy XX: Toward Real-Time Spectroscopic Imaging and Diagnosis*, SPIE, mars 2022, p. 47-58. doi: 10.1117/12.2609023.

[61] D. Rybitwa, A. Wawrzyk, M. Łobacz, M. Machoy, D. Zeljaś, et S. Wilczyński, « Hyperspectral imaging and directional reflectance for predicting interaction of laser radiation with biodeteriorated objects threatening human health », *International Biodeterioration & Biodegradation*, vol. 173, p. 105440, sept. 2022, doi: 10.1016/j.ibiod.2022.105440.

[62] F. F. Sizov et al., « Mercury-cadmium-telluride thin layers as subterahertz and infrared detectors », *OE*, vol. 54, n° 12, Art. n° 12, déc. 2015, doi: 10.1117/1.OE.54.12.127102.

[63] K. F. Hulme et J. B. Mullin, « Indium antimonide—A review of its preparation, properties and device applications », *Solid-State Electronics*, vol. 5, n° 4, p. 211-IN10, juill. 1962, doi: 10.1016/0038-1101(62)90104-1.

[64] S. H. Hwang, J. C. Shin, J. D. Song, W. J. Choi, J. I. Lee, et H. Han, « Detection wavelength tuning of InGaAs/GaAs quantum dot infrared photodetector with thermal treatment », *Microelectronics Journal*, vol. 36, n° 3, Art. n° 3, mars 2005, doi: 10.1016/j.mejo.2005.02.006.

[65] R. J. Dorn et al., « The CRIRES InSb megapixel focal plane array detector mosaic », in *Optical and Infrared Detectors for Astronomy*, SPIE, sept. 2004, p. 510-517. doi: 10.1117/12.551501.

[66] Y. Renème et al., « XPS investigation of surface changes during thermal aging of Natural Gas Vehicle catalysts: Influence of Rh addition to Pd », *Surface and Interface Analysis*, vol. 42, n° 6-7, p. 530-535, 2010, doi: 10.1002/sia.3215.

[67] « Single Point Detectors - HORIBA ». Consulté le: 13 avril 2020. [En ligne]. Disponible sur: https://www.horiba.com/us/en/scientific/products/osd/optical-components/single-point-detectors/

[68] W. Yang, L. Duan, G. Chen, L. Xiong, et Q. Liu, « Plant phenomics and high-throughput phenotyping: accelerating rice functional genomics using multidisciplinary technologies », *Current Opinion in Plant Biology*, vol. 16, n° 2, p. 180-187, mai 2013, doi: 10.1016/j.pbi.2013.03.005.

[69] M. Matzrafi et al., « Hyperspectral Technologies for Assessing Seed Germination and Trifloxysulfuron-methyl Response in Amaranthus palmeri (Palmer Amaranth) », *Frontiers in Plant Science*, vol. 8, 2017, Consulté le: 22 août 2022. [En ligne]. Disponible sur: https://www.frontiersin.org/articles/10.3389/fpls.2017.00474

[70] C. Nansen, G. Zhao, N. Dakin, C. Zhao, et S. R. Turner, « Using hyperspectral imaging to determine germination of native Australian plant seeds », *Journal of Photochemistry and Photobiology B: Biology*, vol. 145, p. 19-24, avr. 2015, doi: 10.1016/j.jphotobiol.2015.02.015.
[71] X. Li, H. Xu, L. Feng, X. Fu, Y. Zhang, et C. Nansen, « Using proximal remote sensing in non-invasive phenotyping of invertebrates », *PLOS ONE*, vol. 12, n° 5, p. e0176392, mai 2017, doi: 10.1371/journal.pone.0176392.

[72] J. A. Gamon, J. Peñuelas, et C. B. Field, « A narrow-waveband spectral index that tracks diurnal changes in photosynthetic efficiency », *Remote Sensing of Environment*, vol. 41, n° 1, p. 35-44, juill. 1992, doi: 10.1016/0034-4257(92)90059-S.

[73] P. Rischbeck, S. Elsayed, B. Mistele, G. Barmeier, K. Heil, et U. Schmidhalter, « Data fusion of spectral, thermal and canopy height parameters for improved yield prediction of drought stressed spring barley », *European Journal of Agronomy*, vol. 78, p. 44-59, août 2016, doi: 10.1016/j.eja.2016.04.013.

[74] A. Chawade, J. van Ham, H. Blomquist, O. Bagge, E. Alexandersson, et R. Ortiz, « High-Throughput Field-Phenotyping Tools for Plant Breeding and Precision Agriculture », *Agronomy*, vol. 9, n° 5, Art. n° 5, mai 2019, doi: 10.3390/agronomy9050258.

[75] K. Kawamura, H. Asai, T. Yasuda, P. Khanthavong, P. Soisouvanh, et S. Phongchanmixay, « Field phenotyping of plant height in an upland rice field in Laos using low-cost small unmanned aerial vehicles (UAVs) », *Plant Production Science*, vol. 23, n° 4, p. 452-465, oct. 2020, doi: 10.1080/1343943X.2020.1766362.

[76] A. Khan, A. D. Vibhute, S. Mali, et C. H. Patil, « A systematic review on hyperspectral imaging technology with a machine and deep learning methodology for agricultural applications », *Ecological Informatics*, vol. 69, p. 101678, juill. 2022, doi: 10.1016/j.ecoinf.2022.101678.

[77] S. Shabala, *Plant Stress Physiology, 2nd Edition*. CABI, 2017.

[78] G. Lassalle, « Monitoring natural and anthropogenic plant stressors by hyperspectral remote sensing: Recommendations and guidelines based on a meta-review », *Science of The Total Environment*, vol. 788, p. 147758, sept. 2021, doi: 10.1016/j.scitotenv.2021.147758.

[79] Y. Huang, L. Yuan, K. N. Reddy, et J. Zhang, « In-situ plant hyperspectral sensing for early detection of soybean injury from dicamba », *Biosystems Engineering*, vol. 149, p. 51-59, sept. 2016, doi: 10.1016/j.biosystemseng.2016.06.013.

[80] M. Zovko, U. Žibrat, M. Knapič, M. B. Kovačić, et D. Romić, « Hyperspectral remote sensing of grapevine drought stress », *Precision Agric*, vol. 20, n° 2, p. 335-347, avr. 2019, doi: 10.1007/s11119-019-09640-2.

[81] J. Wang *et al.*, « Evaluation of quinclorac toxicity and alleviation by salicylic acid in rice seedlings using ground-based visible/near-infrared hyperspectral imaging », *Plant Methods*, vol. 16, n° 1, p. 30, mars 2020, doi: 10.1186/s13007-020-00576-7.

[82] K. Yu *et al.*, « Hyperspectral Canopy Sensing of Wheat Septoria Tritici Blotch Disease », *Frontiers in Plant Science*, vol. 9, 2018, Consulté le: 22 août 2022. [En ligne]. Disponible sur: https://www.frontiersin.org/articles/10.3389/fpls.2018.01195

[83] A. Förster, J. Behley, J. Behmann, et R. Roscher, « Hyperspectral Plant Disease Forecasting Using Generative Adversarial Networks », in *IGARSS 2019 - 2019 IEEE International Geoscience and Remote Sensing Symposium*, juill. 2019, p. 1793-1796. doi: 10.1109/IGARSS.2019.8898749.

[84] A. F. Cheshkova, « A review of hyperspectral image analysis techniques for plant disease detection and identification », *Vavilovskii Zhurnal Genet Seleksii*, vol. 26, n° 2, p. 202-213, mars 2022, doi: 10.18699/VJGB-22-25.

[85] H. Zhu, B. Chu, C. Zhang, F. Liu, L. Jiang, et Y. He, « Hyperspectral Imaging for Presymptomatic Detection of Tobacco Disease with Successive Projections Algorithm
and Machine-learning Classifiers », *Sci Rep*, vol. 7, n° 1, Art. n° 1, juin 2017, doi: 10.1038/s41598-017-04501-2.

[86] S. E. El-Hendawy *et al.*, « Evaluation of wavelengths and spectral reflectance indices for high-throughput assessment of growth, water relations and ion contents of wheat irrigated with saline water », *Agricultural Water Management*, vol. 212, p. 358-377, févr. 2019, doi: 10.1016/j.agwat.2018.09.009.

[87] O. Vergara-Diaz, T. Vatter, S. C. Kefauver, T. Obata, A. R. Fernie, et J. L. Araus, « Assessing durum wheat ear and leaf metabolomes in the field through hyperspectral data », *The Plant Journal*, vol. 102, n° 3, p. 615-630, 2020, doi: 10.1111/tpj.14636.

[88] « Glucose uptake to guard cells via STP transporters provides carbon sources for stomatal opening and plant growth », *EMBO reports*, vol. 21, n° 8, p. e49719, août 2020, doi: 10.15252/embr.201949719.

[89] S. P. Hurley, M. Horney, et A. Drake, « Using hyperspectral imagery to detect water stress in vineyards », in *Autonomous Air and Ground Sensing Systems for Agricultural Optimization and Phenotyping IV*, SPIE, mai 2019, p. 61-72. doi: 10.1117/12.2518660.

[90] K.-R. Yu *et al.*, « The impact of aging on primate hematopoiesis as interrogated by clonal tracking », *Blood*, vol. 131, n° 11, p. 1195-1205, mars 2018, doi: 10.1182/blood-2017-08-802033.

[91] D. Zhang, Q. Wang, F. Lin, X. Yin, C. Gu, et H. Qiao, « Development and Evaluation of a New Spectral Disease Index to Detect Wheat Fusarium Head Blight Using Hyperspectral Imaging », *Sensors*, vol. 20, n° 8, Art. n° 8, janv. 2020, doi: 10.3390/s20082260.

[92] X. Feng *et al.*, « Non-destructive Determination of Shikimic Acid Concentration in Transgenic Maize Exhibiting Glyphosate Tolerance Using Chlorophyll Fluorescence and Hyperspectral Imaging », *Frontiers in Plant Science*, vol. 9, 2018, Consulté le: 22 août 2022. [En ligne]. Disponible sur: https://www.frontiersin.org/articles/10.3389/fpls.2018.00468

[93] A. N. Noor Azmi, S. K. Bejo, M. Jahari, F. M. Muharam, I. Yule, et N. A. Husin, « Early Detection of Ganoderma boninense in Oil Palm Seedlings Using Support Vector Machines », *Remote Sensing*, vol. 12, n° 23, Art. n° 23, janv. 2020, doi: 10.3390/rs12233920.

[94] S. Gutiérrez, A. Wendel, et J. Underwood, « Spectral filter design based on in-field hyperspectral imaging and machine learning for mango ripeness estimation », *Computers and Electronics in Agriculture*, vol. 164, p. 104890, sept. 2019, doi: 10.1016/j.compag.2019.104890.

[95] B. Li *et al.*, « Above-ground biomass estimation and yield prediction in potato by using UAV-based RGB and hyperspectral imaging », *ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing*, vol. 162, p. 161-172, avr. 2020, doi: 10.1016/j.isprsjprs.2020.02.013.

[96] S. Thomas *et al.*, « Quantitative assessment of disease severity and rating of barley cultivars based on hyperspectral imaging in a non-invasive, automated phenotyping platform », *Plant Methods*, vol. 14, n° 1, p. 45, juin 2018, doi: 10.1186/s13007-018-0313-8.

[97] X. Deng *et al.*, « Detection of Citrus Huanglongbing Based on Multi-Input Neural Network Model of UAV Hyperspectral Remote Sensing », *Remote Sensing*, vol. 12, n° 17, Art. n° 17, janv. 2020, doi: 10.3390/rs12172678.

[98] J. Y. Barnaby *et al.*, « Vis/NIR hyperspectral imaging distinguishes sub-population, production environment, and physicochemical grain properties in rice », *Sci Rep*, vol. 10, n° 1, Art. n° 1, juin 2020, doi: 10.1038/s41598-020-65999-7.
[99] S. Fabre, A. Lesaignoux, A. Olioso, et X. Briottet, « Influence of Water Content on Spectral Reflectance of Leaves in the 3–15- $\mu\mu\hbox{$ Domain », IEEE Geoscience and Remote Sensing Letters, vol. 8, n° 1, p. 143-147, janv. 2011, doi: 10.1109/LGRS.2010.2053518.

[100] C. Escriba, « Conception, réalisation et caractérisation de capteurs infrarouges à thermopiles : application à la détection de présence passive dans l'habitat », Theses, Université Paul Sabatier - Toulouse III, 2005. Consulté le: 3 octobre 2019. [En ligne]. Disponible sur: https://tel.archives-ouvertes.fr/tel-00088644

[101] J. Goodman, « Statistical Properties of Laser Speckle Patterns », Laser Speckle and Related Phenomena, vol. 9, p. 57, déc. 1963, doi: 10.1007/BFb0111436.

[102] E. G. Rawson, A. B. Nafarrate, R. E. Norton, et J. W. Goodman, « Speckle-free rear-projection screen using two close screens in slow relative motion », J. Opt. Soc. Am., JOSA, vol. 66, n° 11, p. 1290-1294, nov. 1976, doi: 10.1364/JOSA.66.001290.

[103] Y. Kuratomi et al., « Speckle reduction mechanism in laser rear projection displays using a small moving diffuser », J. Opt. Soc. Am. A, JOSAA, vol. 27, n° 8, p. 1812-1817, août 2010, doi: 10.1364/JOSAA.27.001812.

[104] B. Ruffing, « Application of speckle-correlation methods to surface-roughness measurement: a theoretical study », J. Opt. Soc. Am. A, JOSAA, vol. 3, n° 8, p. 1297-1304, août 1986, doi: 10.1364/JOSAA.3.001297.

[105] J. W. Goodman, Speckle Phenomena in Optics: Theory and Applications. Roberts and Company Publishers, 2007.

[106] M. Draijer, E. Hondebrink, T. van Leeuwen, et W. Steenbergen, « Review of laser speckle contrast techniques for visualizing tissue perfusion », Lasers Med Sci, vol. 24, n° 4, p. 639, déc. 2008, doi: 10.1007/s10103-008-0626-3.

[107] D. Briers et al., « Laser speckle contrast imaging: theoretical and practical limitations », JBO, vol. 18, n° 6, p. 066018, juin 2013, doi: 10.1117/1.JBO.18.6.066018.

[108] A. F. Fercher et J. D. Briers, « Flow visualization by means of single-exposure speckle photography », Optics Communications, vol. 37, n° 5, p. 326-330, juin 1981, doi: 10.1016/0030-4018(81)90428-4.

[109] Q. Liu, S. Chen, B. Soetikno, W. Liu, S. Tong, et H. F. Zhang, « Monitoring Acute Stroke in Mouse Model Using Laser Speckle Imaging-Guided Visible-Light Optical Coherence Tomography », IEEE Transactions on Biomedical Engineering, vol. 65, n° 10, p. 2136-2142, oct. 2018, doi: 10.1109/TBME.2017.2706976.

[110] H. Loutfi et al., « Real-time monitoring of bacterial growth kinetics in suspensions using laser speckle imaging », Scientific Reports, vol. 10, n° 1, Art. n° 1, janv. 2020, doi: 10.1038/s41598-019-57281-2.

[111] P. Singh et R. Shree, « Analysis and effects of speckle noise in SAR images », in 2016 2nd International Conference on Advances in Computing, Communication, Automation (ICACCA) (Fall), sept. 2016, p. 1-5. doi: 10.1109/ICACCAF.2016.7748978.

[112] Z. Li, P. Zhong, X. Tang, J. Ling, J. Chen, et G. He, « Effect of the Speckle Size on the Quality of Speckle Pattern in DSPI System », IEEE Access, vol. PP, p. 1-1, août 2019, doi: 10.1109/ACCESS.2019.2935754.

[113] W.-F. Hsu et M.-C. Chou, « Optimizing the parameters for measuring laser speckle and speckle contrast », Appl. Opt., AO, vol. 53, n° 22, p. E26-E32, août 2014, doi: 10.1364/AO.53.000E26.

[114] Y. Tang, F. Xu, G. Li, Y. He, et H. Gu, « Correlation analysis of the temporal dynamics of subcutaneous blood perfusion and skin temperature in post-occlusion reactive
hyperaemia test », *Biomedical Signal Processing and Control*, vol. 80, p. 104390, févr. 2023, doi: 10.1016/j.bspc.2022.104390.

[115] Z. Ge, N. Meng, L. Song, et E. Y. Lam, « Dynamic laser speckle analysis using the event sensor », *Appl. Opt.*, *AO*, vol. 60, n° 1, p. 172-178, janv. 2021, doi: 10.1364/AO.412601.

[116] Q. B. Li et F. P. Chiang, « Three-dimensional dimension of laser speckle », *Appl. Opt.*, *AO*, vol. 31, n° 29, p. 6287-6291, oct. 1992, doi: 10.1364/AO.31.006287.

[117] C. A. Nader, « Approche multiparamètre de l'analyse du champ de speckle et applications », PhD Thesis, 2016.

[118] Y. Piederriere, « Etude du speckle de milieux diffusants liquides. Application à la détermination de paramètres biophysiques », PhD Thesis, Université de Bretagne occidentale-Brest, 2003.

[119] H.-A. Chen, J.-W. Pan, et Z.-P. Yang, « Speckle reduction using deformable mirrors with diffusers in a laser pico-projector », *Opt. Express*, *OE*, vol. 25, n° 15, p. 18140-18151, juill. 2017, doi: 10.1364/OE.25.018140.

[120] D. A. Boas et A. K. Dunn, « Laser speckle contrast imaging in biomedical optics », *JBO*, vol. 15, n° 1, p. 011109, janv. 2010, doi: 10.1117/1.3285504.

[121] J.-S. Lee, « Speckle Suppression And Analysis For Synthetic Aperture Radar Images », *OE*, vol. 25, n° 5, p. 636-643, mai 1986, doi: 10.1117/12.7973877.

[122] A. C. Völker, P. Zakharov, B. Weber, F. Buck, et F. Scheffold, « Laser speckle imaging with an active noise reduction scheme », *Opt. Express*, *OE*, vol. 13, n° 24, p. 9782-9787, nov. 2005, doi: 10.1364/OPEX.13.009782.

[123] Y. Lu, R. W. Liu, F. Chen, et L. Xie, « Learning a Deep Convolutional Network for Speckle Noise Reduction in Underwater Sonar Images », in *Proceedings of the 2019 11th International Conference on Machine Learning and Computing*, in ICMLC '19. New York, NY, USA: Association for Computing Machinery, févr. 2019, p. 445-450. doi: 10.1145/3318299.3318358.

[124] H. Kato et J. W. Goodman, « Nonlinear filtering in coherent optical systems through halftone screen processes », *Appl. Opt.*, *AO*, vol. 14, n° 8, p. 1813-1824, août 1975, doi: 10.1364/AO.14.001813.

[125] A. N. Hoshyar, A. Al-Jumaily, et A. N. Hoshyar, « Comparing the Performance of Various Filters on Skin Cancer Images », *Procedia Computer Science*, vol. 42, p. 32-37, janv. 2014, doi: 10.1016/j.procs.2014.11.030.

[126] Y. Smara, « Réduction du speckle dans les images radar SAR: concepts et algorithmes », 2005. Consulté le: 9 février 2023. [En ligne]. Disponible sur: https://wwwsemanticscholar.org/paper/R%C3%A9duction-du-speckle-dans-les-images-radar-SAR-%3A-et-Smara/7afb1452daa2dbbf3afa142297a8c60d2ac7191b

[127] M. Atlan, « Coherent optical imaging in scattering media », sept. 2005.

[128] M. Bergounioux, « Quelques méthodes de filtrage en Traitement d'Image ». 24 février 2011. Consulté le: 9 février 2023. [En ligne]. Disponible sur: https://hal.science/hal-00512280

[129] J. C. Dainty, *Laser Speckle and Related Phenomena*. Springer Science & Business Media, 2013.

[130] H. Yamada, K. Moriyasu, H. Sato, et H. Hatanaka, « Dependency of speckle reduction by wavelength diversity on angular diversity in laser projection system », *Journal of the Society for Information Display*, vol. 26, n° 4, p. 237-245, 2018, doi: 10.1002/jsid.652.
[131] T.-T.-K. Tran, Ø. Svensen, X. Chen, et M. N. Akram, « Speckle reduction in laser projection displays through angle and wavelength diversity », *Appl. Opt.*, AO, vol. 55, n° 6, p. 1267-1274, févr. 2016, doi: 10.1364/AO.55.001267.

[132] N. E. Yu et al., « Speckle noise reduction on a laser projection display via a broadband green light source », *Opt. Express*, OE, vol. 22, n° 3, p. 3547-3556, févr. 2014, doi: 10.1364/OE.22.003547.

[133] D. V. Kuksenkov, R. V. Roussev, S. Li, W. A. Wood, et C. M. Lynn, « Multiple-wavelength synthetic green laser source for speckle reduction », in *Nonlinear Frequency Generation and Conversion: Materials, Devices, and Applications X*, SPIE, févr. 2011, p. 87-98. doi: 10.1117/12.887545.

[134] M. Hjeij, L. Poffo, B. Billiot, R. L. Page, P. Besnard, et J.-M. Goujon, « Mid-infrared speckle reduction technique for hyperspectral imaging », in *Optics, Photonics and Digital Technologies for Imaging Applications VII*, SPIE, mai 2022, p. 100-104. doi: 10.1117/12.2621817.

[135] M. N. Akram, Z. Tong, G. Ouyang, X. Chen, et V. Kartashov, « Laser speckle reduction due to spatial and angular diversity introduced by fast scanning micromirror », *Appl. Opt.*, AO, vol. 49, n° 17, p. 3297-3304, juin 2010, doi: 10.1364/AO.49.003297.

[136] A. Arienzo, F. Argenti, et L. Alparone, « Impact of a Spatial Decorrelation of the Noise on the Performance of Despeckling Filters for Polarimetric SAR Data », juin 2019, p. 1113-1121. doi: 10.1109/PIERS-Spring46901.2019.9017856.

[137] A. Descloux, K. Grußmayer, et A. Radenovic, « Parameter-free image resolution estimation based on decorrelation analysis », *Nature Methods*, vol. 16, sept. 2019, doi: 10.1038/s41592-019-0515-7.

[138] F. Riechert, « Speckle Reduction in Projection Systems ». Consulté le: 7 octobre 2022. [En ligne]. Disponible sur: https://publikationen.bibliothek.kit.edu/1000012434

[139] L. Deng et al., « Speckle reduction in laser projection based on a rotating ball lens », *Optics & Laser Technology*, vol. 135, p. 106686, mars 2021, doi: 10.1016/j.optlastec.2020.106686.

[140] « Potassium Bromide Windows ». Consulté le: 14 novembre 2022. [En ligne]. Disponible sur: https://www.thorlabs.com

[141] Y. Yoon, C. J. Breshike, C. A. Kendziora, R. Furstenberg, et R. A. McGill, « Reduction of speckle noise and mitigation of beam wander in tunable external cavity quantum cascade lasers using rotating diamond/KBr pellet coupled with multimode fiber », *Opt. Express*, OE, vol. 27, n° 6, p. 8011-8020, mars 2019, doi: 10.1364/OE.27.008011.

[142] J. T. Boobhun, D. E. Otten, W. Skinner, et D. G. Lancaster, « Short-wavelength infrared reflectance spectroscopy of minerals by supercontinuum illumination and speckle reduction », *Minerals Engineering*, vol. 156, p. 106528, sept. 2020, doi: 10.1016/j.mineng.2020.106528.

[143] S. Kim et Y.-G. Han, « Suppression of speckle patterns based on temporal angular decorrelation induced by multiple beamlets with diverse optical paths », *Journal of the Korean Physical Society*, vol. 64, n° 4, p. 527-531, févr. 2014, doi: 10.3938/jkps.64.527.

[144] D. J. Hansford, Y. Jin, S. J. Elston, et S. M. Morris, « Enhancing laser speckle reduction by decreasing the pitch of a chiral nematic liquid crystal diffuser », *Sci Rep*, vol. 11, n° 1, Art. n° 1, mars 2021, doi: 10.1038/s41598-021-83860-3.

[145] H. Yamada, K. Moriyasu, H. Sato, H. Hatanaka, et K. Yamamoto, « Theoretical calculation and experimental investigation of speckle reduction by multiple wavelength
lasers in laser projector with different angular diversities », *J. Opt.*, vol. 21, n° 4, p. 045602, févr. 2019, doi: 10.1088/2040-8986/ab04d9.

[146] R. Voelkel et K. Weible, « Laser Beam Homogenizing: Limitations and Constraints », *Proceedings of SPIE - The International Society for Optical Engineering*, vol. 7102, sept. 2008, doi: 10.1117/12.799400.

[147] J. Li, « Design of optical engine for LCOS laser display with rotated diffuser plate », *Microwave and Optical Technology Letters*, vol. 55, n° 1, p. 138-141, 2013, doi: 10.1002/mop.27221.

[148] C.-Y. Chen, W.-C. Su, C.-H. Lin, M.-D. Ke, Q.-L. Deng, et K.-Y. Chiu, « Reduction of speckles and distortion in projection system by using a rotating diffuser », *OPT REV*, vol. 19, n° 6, p. 440-443, nov. 2012, doi: 10.1007/s10043-012-0075-x.

[149] J. Giger, « Laser Speckle Reduction based on electroactive polymers », The 1st Advanced Lasers and Photon Sources (ALPS’12), Yokohama, Japan, 26 avril 2012.

[150] S. Kubota et J. W. Goodman, « Very efficient speckle contrast reduction realized by moving diffuser device », *Appl. Opt.*, *AO*, vol. 49, n° 23, p. 4385-4391, août 2010, doi: 10.1364/AO.49.004385.

[151] J.-W. Pan et C.-H. Shih, « Speckle reduction and maintaining contrast in a LASER pico-projector using a vibrating symmetric diffuser », *Opt. Express*, *OE*, vol. 22, n° 6, p. 6464-6477, mars 2014, doi: 10.1364/OE.22.006464.

[152] S.-Y. Tu, H. Y. Lin, et M.-C. Lin, « Efficient speckle reduction for a laser illuminating on a micro-vibrated paper screen », *Appl. Opt.*, *AO*, vol. 53, n° 22, p. E38-E46, août 2014, doi: 10.1364/AO.53.000E38.

[153] F. Zhang et al., « Fabrication of a Chalcogenide Glass Microlens Array for Infrared Laser Beam Homogenization », *Materials*, vol. 14, n° 20, Art. n° 20, janv. 2021, doi: 10.3390/ma14205952.

[154] J. Zhou et al., « Investigation on Speckle-Free Imaging at the Output of a Multimode Fiber under Various Mode Excitation Conditions », *Photonics*, vol. 8, n° 5, Art. n° 5, mai 2021, doi: 10.3390/photonics8050171.

[155] S. Schwarz, B. Götzendorfer, S. Rung, C. Esen, et R. Hellmann, « Compact Beam Homogenizer Module with Laser-Fabricated Lens-Arrays », *Applied Sciences*, vol. 11, n° 3, Art. n° 3, janv. 2021, doi: 10.3390/app11031018.

[156] B. Kondász, B. Hopp, et T. Smausz, « Homogenization with coherent light illuminated beam shaping diffusers for vision applications: spatial resolution limited by speckle pattern », *Journal of the European Optical Society-Rapid Publications*, vol. 14, n° 1, p. 27, nov. 2018, doi: 10.1186/s41476-018-0095-7.

[157] S. Si et al., « Laser speckle reduction via TiO2-sapphire composite rotating wheel in laser projection », *Journal of the American Ceramic Society*, vol. 105, n° 6, p. 4512-4520, 2022, doi: 10.1111/jace.18375.

[158] C. J. Breshike et al., « Active LWIR hyperspectral imaging and algorithms for rapid standoff trace chemical identification », in *Algorithms, Technologies, and Applications for Multispectral and Hyperspectral Imagery XXV*, SPIE, mai 2019, p. 163-171. doi: 10.1117/12.2518720.

[159] C. A. Kendziora, R. Furstenberg, M. Papantonakis, V. Nguyen, J. Byers, et R. A. McGill, « Infrared photothermal imaging spectroscopy for detection of trace explosives on surfaces », *Appl. Opt.*, *AO*, vol. 54, n° 31, p. F129-F138, nov. 2015, doi: 10.1364/AO.54.00F129.
[160] M. F. Witinski et al., « Portable standoff spectrometer for hazard identification using integrated quantum cascade laser arrays from 6.5 to 11 µm. », *Opt. Express*, OE, vol. 26, n° 9, p. 12159-12168, avr. 2018, doi: 10.1364/OE.26.012159.

[161] F. Capasso, « High-performance midinfrared quantum cascade lasers », *OE*, vol. 49, n° 11, p. 111102, nov. 2010, doi: 10.1117/1.3505844.

[162] C. J. Breshike, C. A. Kendziora, R. Furstenberg, V. Nguyen, et R. A. McGill, « Stabilizing infrared quantum cascade laser beams for standoff detection applications », in *Quantum Sensing and Nano Electronics and Photonics XIV*, SPIE, janv. 2017, p. 47-55. doi: 10.1117/12.2251592.

[163] R. Furstenberg, C. A. Kendziora, M. R. Papantonakis, V. Nguyen, J. Byers, et R. A. McGill, « Trace explosives detection using photo-thermal infrared imaging spectroscopy (PT-IRIS): theory, modeling, and detection algorithms », in *Chemical, Biological, Radiological, Nuclear, and Explosives (CBRNE) Sensing XVI*, SPIE, mai 2015, p. 126-137. doi: 10.1117/12.2177270.

[164] Y. Yoon, C. J. Breshike, C. A. Kendziora, R. Furstenberg, et R. A. McGill, « Control of quantum cascade laser sources in stand-off detection of trace explosives », in *Next-Generation Spectroscopic Technologies XII*, SPIE, mai 2019, p. 61-72. doi: 10.1117/12.2518734.

[165] L. J. Mawst et D. Botez, « High-Power Mid-Infrared (λ~3-6 µm) Quantum Cascade Lasers », *IEEE Photonics Journal*, vol. 14, n° 1, p. 1-25, févr. 2022, doi: 10.1109/JPHOT.2021.3132261.

[166] R. Furstenberg, C. A. Kendziora, M. R. Papantonakis, V. Nguyen, et R. A. McGill, « Characterization and control of tunable quantum cascade laser beam parameters for stand-off spectroscopy », in *Chemical, Biological, Radiological, Nuclear, and Explosives (CBRNE) Sensing XVII*, SPIE, mai 2016, p. 113-124. doi: 10.1117/12.2224003.

[167] L. Han et al., « Frequency stabilization of quantum cascade laser for spectroscopic CO2 isotope analysis », *Infrared Physics & Technology*, vol. 91, p. 37-45, juin 2018, doi: 10.1016/j.infrared.2018.03.016.

[168] J. Faist, F. Capasso, D. L. Sivco, C. Sirtori, A. L. Hutchinson, et A. Y. Cho, « Quantum Cascade Laser », *Science*, vol. 264, n° 5158, p. 553-556, avr. 1994, doi: 10.1126/science.264.5158.553.

[169] C. A. Kendziora, R. Furstenberg, M. Papantonakis, V. Nguyen, et R. A. McGill, « Broadband infrared imaging spectroscopy for standoff detection of trace explosives », in *Micro- and Nanotechnology Sensors, Systems, and Applications VIII*, SPIE, mai 2016, p. 430-439. doi: 10.1117/12.2224049.

[170] J. Yang et al., « Boundary-Induced Auxiliary Features in Scattering-Type Near-Field Fourier Transform Infrared Spectroscopy », *ACS Nano*, vol. 14, n° 1, p. 1123-1132, janv. 2020, doi: 10.1021/acsnano.9b08895.

[171] X. Meng, G. Cao, X. Li, et Q. Lv, « 2-D Scanning Galvanometer Error Analysis and Its Correction », *J. Phys.: Conf. Ser.*, vol. 1345, n° 2, p. 022068, nov. 2019, doi: 10.1088/1742-6596/1345/2/022068.

[172] S. Ni et al., « High-speed and widefield handheld swept-source OCT angiography with a VCSEL light source », *Biomed. Opt. Express*, BOE, vol. 12, n° 6, p. 3553-3570, juin 2021, doi: 10.1364/BOE.425411.

[173] S. Ni et al., « Volumetric directional optical coherence tomography », *Biomed. Opt. Express*, BOE, vol. 13, n° 2, p. 950-961, févr. 2022, doi: 10.1364/BOE.447882.
[174] R. Müller, C. A. Kendziora, et R. Furstenberg, « Feedback stabilization of quantum cascade laser beams for stand-off applications », in *Micro- and Nanotechnology Sensors, Systems, and Applications IX*, SPIE, mai 2017, p. 591-603. doi: 10.1117/12.2262202.

[175] N. O. Moussa et al., « Spatiotemporal beam self-cleaning for high-resolution nonlinear fluorescence imaging with multimode fiber », *Sci Rep*, vol. 11, p. 18240, sept. 2021, doi: 10.1038/s41598-021-96753-2.

[176] P. Marć, M. Żuchowska, et L. R. Jaroszewicz, « Reflective Properties of a Polymer Micro-Transducer for an Optical Fiber Refractive Index Sensor », *Sensors (Basel)*, vol. 20, n° 23, p. 6964, déc. 2020, doi: 10.3390/s20236964.

[177] C. Inc, « Lasers: Understanding the Basics ». Consulté le: 27 août 2023. [En ligne]. Disponible sur: https://www.photonics.com/Articles/Lasers_Understanding_the_Basics/a25161

[178] C. Hill, M. Harris, et K. Ridley, « Fiber-based 1.5 µm lidar vibrometer in pulsed and continuous modes », *Applied Optics - APPL OPT*, vol. 46, juill. 2007, doi: 10.1364/AO.46.004376.

[179] N. V. Tkachenko, « Chapter 12 - Emission spectroscopy with optical gating methods », in *Optical Spectroscopy*, N. V. Tkachenko, Éd., Amsterdam: Elsevier Science, 2006, p. 217-236. doi: 10.1016/B978-044452126-2/50036-8.

[180] C. J. Breshike, C. A. Kendziora, R. Furstenberg, V. Nguyen, A. Kusterbeck, et R. A. McGill, « Infrared backscatter imaging spectroscopy of trace analytes at standoff », *Journal of Applied Physics*, vol. 125, n° 10, p. 104901, mars 2019, doi: 10.1063/1.5079622.

[181] C. J. Breshike, C. A. Kendziora, R. Furstenberg, V. Nguyen, et R. A. McGill, « Methodology for using active infrared spectroscopy in standoff detection of trace explosives », in *Chemical, Biological, Radiological, Nuclear, and Explosives (CBRNE) Sensing XVIII*, SPIE, mai 2017, p. 1018302. doi: 10.1117/12.2262199.

[182] Li, Y., « Remote laser spectroscopy at standoff distances for heritage applications. », *Nottingham Trent University (United Kingdom)*, 2022.

[183] G. Mathieu, M. Dupoy, S. Bonnet, V. Rebuffel, J.-L. Coll, et M. Henry, « MID infrared multispectral imaging for tumor tissue detection », in *Imaging, Manipulation, and Analysis of Biomolecules, Cells, and Tissues XIX*, SPIE, mars 2021, p. 126-132. doi: 10.1117/12.2577221.

[184] C. J. Breshike et al., « Rapid detection of infrared backscatter for standoff detection of trace explosives », in *Chemical, Biological, Radiological, Nuclear, and Explosives (CBRNE) Sensing XXI*, SPIE, mai 2020, p. 249-255. doi: 10.1117/12.2558485.

[185] C. J. Breshike et al., « Hyperspectral imaging using active infrared backscatter spectroscopy for detection of trace explosives », *OE*, vol. 59, n° 9, p. 092009, juill. 2020, doi: 10.1117/1.OE.59.9.092009.

[186] M. Bergoin, « Application du concept de raffinage végétal au safran du Quercy (Crocus sativus) pour la valorisation intégrée des potentiels aromatiques et colorants », phd, 2005. Consulté le: 27 août 2023. [En ligne]. Disponible sur: http://ethesis.inp-toulouse.fr/archive/00000251/

[187] C. DURANT, « Etude expérimentale de la propagation d'un faisceau fin dans les matériaux photoréfractifs: application à la limitation optique. », Université de Metz, 2002.

[188] T. S. Mansuripur et al., « Single-mode instability in standing-wave lasers: The quantum cascade laser as a self-pumped parametric oscillator », *Phys. Rev. A*, vol. 94, n° 6, p. 063807, déc. 2016, doi: 10.1103/PhysRevA.94.063807.
[189] F. Wang, X. Qi, Z. Chen, M. Razeghi, et S. Dhillon, « Ultrafast Pulse Generation from Quantum Cascade Lasers », *Micromachines*, vol. 13, n° 12, Art. n° 12, déc. 2022, doi: 10.3390/mi13122063.

[190] L. Boiso, M. Sanga, et J. Hedman, « DTT quenches the passive reference signal in real-time PCR », *Forensic Science International: Genetics Supplement Series*, vol. 5, p. e5-e6, déc. 2015, doi: 10.1016/j.fsigss.2015.09.003.

[191] L. Hou, S. Kagami, et K. Hashimoto, « A Signal Normalization Technique for Illumination-Based Synchronization of 1,000-fps Real-Time Vision Sensors in Dynamic Scenes », *Sensors* (Basel), vol. 10, n° 9, p. 8719-8739, sept. 2010, doi: 10.3390/s100908719.

[192] Z. Kang et al., « Coordinate Normalization of Live-Cell Imaging Data Reveals Growth Dynamics of the Arabidopsis Zygote », *Plant and Cell Physiology*, p. pcad020, mars 2023, doi: 10.1093/pcp/pcad020.

[193] J. Ashburner et K. J. Friston, « Voxel Based Morphometry », in *Encyclopedia of Neuroscience*, L. R. Squire, Éd., Oxford: Academic Press, 2009, p. 471-477. doi: 10.1016/B978-008045046-9.00306-5.

[194] P. Andričević, E. L. Sellwood, M.-C. Eppes, M. Kook, et M. Jain, « Passive atomic-scale optical sensors for mapping light flux in ultra-small cavities », *Sci Rep*, vol. 13, p. 5309, mars 2023, doi: 10.1038/s41598-023-32010-y.

[195] M. M. Rahman, G. J. Hay, I. Couloigner, B. Hemachandran, et J. Bailin, « A comparison of four relative radiometric normalization (RRN) techniques for mosaicing H-res multi-temporal thermal infrared (TIR) flight-lines of a complex urban scene », *ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing*, vol. 106, p. 82-94, août 2015, doi: 10.1016/j.isprsjprs.2015.05.002.

[196] X.-F. Liu, M.-F. Li, X.-R. Yao, W.-K. Yu, G.-J. Zhai, et L.-A. Wu, « High-visibility ghost imaging from artificially generated non-Gaussian intensity fluctuations », *AIP Advances*, vol. 3, n° 5, p. 052121, mai 2013, doi: 10.1063/1.4807655.

[197] B. E. A. Saleh et M. C. Teich, « Fundamentals of photonics », *NASA STI/Recon Technical Report A*, vol. 92, p. 35987, janv. 1991.

[198] Y. Liu et al., « Combined laser-induced breakdown spectroscopy and hyperspectral imaging with machine learning for the classification and identification of rice geographical origin », *RSC Adv*, vol. 12, n° 53, p. 34520-34530, doi: 10.1039/d2ra06892c.

[199] Y. Zhao, S. Kusama, Y. Furutani, W.-H. Huang, C.-W. Luo, et T. Fuji, « High-speed scanless entire bandwidth mid-infrared chemical imaging », *Nat Commun*, vol. 14, n° 1, Art. n° 1, juill. 2023, doi: 10.1038/s41467-023-39628-6.

[200] A.-K. Mahlein, U. Steiner, C. Hillnhütter, H.-W. Dehne, et E.-C. Oerke, « Hyperspectral imaging for small-scale analysis of symptoms caused by different sugar beet diseases », *Plant Methods*, vol. 8, n° 1, p. 3, janv. 2012, doi: 10.1186/1746-4811-8-3.

[201] L. A. Bousquet, « Mesure et modélisation des propriétés optiques spectrales et directionnelles des feuilles », PhD Thesis, Paris 7, 2007.

[202] S. Guillouet, A. Haincaud, et F. Moreau, « La Photosynthèse ». Consulté le: 10 mars 2020. [En ligne]. Disponible sur: http://kelnoize.free.fr/Page1.html

[203] R. Prat et F. Moreau, « La photosynthèse : généralités », *Planet-Vie*, Sorbonne Université. Consulté le: 29 janvier 2018. [En ligne]. Disponible sur: https://planet-vie.ens.fr/article/1507/photosynthese-generalites
[204] G. Damour, « Bases théoriques et approches expérimentales de la modélisation des effets de la contrainte hydrique sur les échanges gazeux foliaires du manguier et du litchi », PhD Thesis, Université de la Réunion, 2008.

[205] Kotchi, « Détection du stress hydrique par thermographie infrarouge. Application à la culture de la pomme de terre ». Consulté le: 16 janvier 2018. [En ligne]. Disponible sur: http://theses.ulaval.ca/archimede/fichiers/22198/22198.html

[206] F. Daumard, « Suivre l'activité photosynthétique des végétaux depuis l'espace? Une piste fluorescente ». 2014.

[207] É. Bartholomé, « Contribution aux méthodes de suivi par télédétection satellitaire des rendements régionaux des cultures céréalières pluviales en Afrique soudano-sahélienne », PhD Thesis, Université catholique de Louvain, 1989.

[208] C. Piel, « Diffusion du CO2 dans le mésophylle des plantes à métabolisme C3 », PhD Thesis, Paris 11, 2002.

[209] A. Wild et G. Wolf, « The Effect of Different Light Intensities on the Frequency and Size of Stomata, the Size of Cells, the Number, Size and Chlorophyll Content of Chloroplasts in the Mesophyll and the Guard Cells during the Ontogeny of Primary Leaves of Sinapis alba », *Zeitschrift für Pflanzenphysiologie*, vol. 97, n° 4, p. 325-342, mai 1980, doi: 10.1016/S0044-328X(80)80006-7.

[210] P. A. Davis, S. Caylor, C. W. Whippo, et R. P. Hangarter, « Changes in leaf optical properties associated with light-dependent chloroplast movements », *Plant, Cell & Environment*, vol. 34, n° 12, p. 2047-2059, 2011, doi: 10.1111/j.1365-3040.2011.02402.x.

[211] Hobilalaina, Rabetsira, Rabibisoa, et Raharimalala, « Importance de l'Eau Dans La Plante », Scribd. Consulté le: 19 février 2018. [En ligne]. Disponible sur: https://www.scribd.com/doc/15967180/Importance-de-l-Eau-Dans-La-Plante

[212] M. F. Buitrago, T. A. Groen, C. A. Hecker, et A. K. Skidmore, « Changes in thermal infrared spectra of plants caused by temperature and water stress », *ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing*, vol. 111, p. 22-31, janv. 2016, doi: 10.1016/j.isprsjprs.2015.11.003.

[213] S. Ullah, M. Schlerf, A. K. Skidmore, et C. Hecker, « Identifying plant species using mid-wave infrared (2.5–6µm) and thermal infrared (8–14µm) emissivity spectra », *Remote Sensing of Environment*, vol. 118, p. 95-102, mars 2012, doi: 10.1016/j.rse.2011.11.008.

[214] F. Gerber, « Estimation du contenu en eau de la végétation par télédétection hyperspectrale dans le infrarouge », PhD Thesis, Institut de Physique du Globe (Paris), 2011.

[215] J. Soukupova, B. N. Rock, et J. Albrechtova, « Spectral characteristics of lignin and soluble phenolics in the near infrared- a comparative study », *International Journal of Remote Sensing*, vol. 23, n° 15, Art. n° 15, janv. 2002, doi: 10.1080/01431160110104683.

[216] A. Mokrani, « L'eau et les activités agricoles », Planet-Vie. Consulté le: 16 janvier 2018. [En ligne]. Disponible sur: https://planet-vie.ens.fr/content/eau-activites-agricoles

[217] O. M. Grant, Ł. Tronina, H. G. Jones, et M. M. Chaves, « Exploring thermal imaging variables for the detection of stress responses in grapevine under different irrigation regimes », *J Exp Bot*, vol. 58, n° 4, Art. n° 4, mars 2007, doi: 10.1093/jxb/erl153.

[218] S. Kotak, J. Larkindale, U. Lee, P. von Koskull-Döring, E. Vierling, et K.-D. Scharf, « Complexity of the heat stress response in plants », *Current Opinion in Plant Biology*, vol. 10, n° 3, Art. n° 3, juin 2007, doi: 10.1016/j.pbi.2007.04.011.

[219] N. P. Huner et W. Hopkins, « Introduction to Plant Physiology », *John Wiley & Sons*, NY, vol. 5, n° 1, Art. n° 1, 2009.
[220] G. Bertrand, « Caractérisation des réponses adaptatives à la contrainte hydrique dans le Sud-Est de l'Amazonie chez trois espèces fourragères cultivées en monoculture et en association : brachiaria brizantha, Leucaena leucocephala et Arachis pintoï », phdthesis, Université Paris-Est, 2009. Consulté le: 10 mars 2020. [En ligne]. Disponible sur: https://tel.archives-ouvertes.fr/tel-00504177

[221] B. Bellon De La Cruz, « Une approche multiscalaire par télédétection pour la cartographie et la caractérisation des systèmes agricoles à l'échelle régionale », PhD Thesis, Université de Montpellier, 2018.

[222] C. Rousseau et al., « High throughput quantitative phenotyping of plant resistance using chlorophyll fluorescence image analysis », *Plant Methods*, vol. 9, n° 1, Art. n° 1, 2013.

[223] Y. Goulas, « La fluorescence des végétaux ». 2012.

[224] Z. Servadio, « Apports de l'imagerie à haute résolution spectrale et spatiale dans les bilans de volume et bilans radiatifs au Piton de La Fournaise », PhD Thesis, La Réunion, 2011.

[225] S. Han et F. Cointault, « Détection précoce de maladies sur feuilles par traitement d'images », in *Orasis, Congrès des jeunes chercheurs en vision par ordinateur*, Cluny, France, juin 2013. Consulté le: 21 janvier 2018. [En ligne]. Disponible sur: https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-00829402

[226] C. Guénette, « Évaluation du potentiel de l'infrarouge spectral pour la détection hâtive du stress nutritif chez les végétaux de grandes cultures. Application à la culture de la pomme de terre », PhD Thesis, Université Laval, 2003.

[227] M. Cubero-Castan, « Etude du démélange en imagerie hyperspectrale infrarouge », thesis, Grenoble, 2014. Consulté le: 14 janvier 2020. [En ligne]. Disponible sur: http://www.theses.fr/2014GRENT068

[228] J. Huang, H. Liao, Y. Zhu, J. Sun, Q. Sun, et X. Liu, « Hyperspectral detection of rice damaged by rice leaf folder (Cnaphalocrocis medinalis) », *Computers and Electronics in Agriculture*, vol. 82, p. 100-107, mars 2012, doi: 10.1016/j.compag.2012.01.002.

[229] O. Matsuda, A. Tanaka, T. Fujita, et K. Iba, « Hyperspectral imaging techniques for rapid identification of Arabidopsis mutants with altered leaf pigment status », *Plant and Cell Physiology*, vol. 53, n° 6, Art. n° 6, 2012.

[230] C. E. Fakir, « Active hyperspectral imaging based on widely tunable QCL laser in mid-infrared range », phdthesis, Université Rennes 1, 2020. Consulté le: 25 janvier 2023. [En ligne]. Disponible sur: https://theses.hal.science/tel-03275041

[231] J. Behmann, J. Steinrücken, et L. Plümer, « Detection of early plant stress responses in hyperspectral images », *ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing*, vol. 93, p. 98-111, juill. 2014, doi: 10.1016/j.isprsjprs.2014.03.016.

[232] L. T. Bertolino, R. S. Caine, et J. E. Gray, « Impact of Stomatal Density and Morphology on Water-Use Efficiency in a Changing World », *Frontiers in Plant Science*, vol. 10, 2019, Consulté le: 21 septembre 2023. [En ligne]. Disponible sur: https://www.frontiersin.org/articles/10.3389/fpls.2019.00225

[233] D. A. Gomez-Morales et O. Acevedo-Charry, « Satellite remote sensing of environmental variables can predict acoustic activity of an orthopteran assemblage », *PeerJ*, vol. 10, p. e13969, sept. 2022, doi: 10.7717/peerj.13969.

[234] S. L. Ustin et E. M. Middleton, « Current and near-term advances in Earth observation for ecological applications », *Ecol Process*, vol. 10, n° 1, p. 1, 2021, doi: 10.1186/s13717-020-00255-4.
[235] P. Shokrollahi, J. M. Drake, et A. A. Goldenberg, « Signal-to-noise ratio evaluation of magnetic resonance images in the presence of an ultrasonic motor », *Biomed Eng Online*, vol. 16, p. 45, avr. 2017, doi: 10.1186/s12938-017-0331-1.

[236] S. E. Forshult, *Magnetic Resonance Imaging – MRI – An Overview*. Fakulteten för tekn- och naturvetenskap, 2007. Consulté le: 24 septembre 2023. [En ligne]. Disponible sur: https://urn.kb.se/resolve?urn=urn:nbn:se:kau:diva-1203

[237] J. J. Vaquero et P. Kinahan, « Positron Emission Tomography: Current Challenges and Opportunities for Technological Advances in Clinical and Preclinical Imaging Systems », *Annu Rev Biomed Eng*, vol. 17, p. 385-414, 2015, doi: 10.1146/annurev-bioeng-071114-040723.

[238] W. J. Moses, J. H. Bowles, R. L. Lucke, et M. R. Corson, « Impact of signal-to-noise ratio in a hyperspectral sensor on the accuracy of biophysical parameter estimation in case II waters », *Opt. Express*, *OE*, vol. 20, n° 4, p. 4309-4330, févr. 2012, doi: 10.1364/OE.20.004309.

[239] J. Piper, P. W. T. Yuen, et D. James, « Signal to Noise Ratio of a Coded Slit Hyperspectral Sensor », *Signals*, vol. 3, n° 4, Art. n° 4, déc. 2022, doi: 10.3390/signals3040045.

[240] B. Rasti, P. Scheunders, P. Ghamisi, G. Licciardi, et J. Chanussot, « Noise Reduction in Hyperspectral Imagery: Overview and Application », *Remote Sensing*, vol. 10, n° 3, Art. n° 3, mars 2018, doi: 10.3390/rs10030482.

[241] D. K. Iakovidis et al., « Roadmap on signal processing for next generation measurement systems », *Meas. Sci. Technol.*, vol. 33, n° 1, p. 012002, nov. 2021, doi: 10.1088/1361-6501/ac2dbd.

[242] J. K. Manattayil et al., « Non-Destructive Classification of Diversely Stained Capsicum annuum Seed Specimens of Different Cultivars Using Near-Infrared Imaging Based Optical Intensity Detection », *Sensors*, vol. 18, n° 8, Art. n° 8, août 2018, doi: 10.3390/s18082500.

[243] E. Prasetyo, R. D. Adityo, N. Suciati, et C. Fatichah, « Mango leaf image segmentation on HSV and YCbCr color spaces using Otsu thresholding », in *2017 3rd International Conference on Science and Technology - Computer (ICST)*, juill. 2017, p. 99-103. doi: 10.1109/ICSTC.2017.8011860.

[244] R. J. Nesaratnam et C. Bala Murugan, « Identifying leaf in a natural image using morphological characters », in *2015 International Conference on Innovations in Information, Embedded and Communication Systems (ICIIECS)*, mars 2015, p. 1-5. doi: 10.1109/ICIIECS.2015.7193115.

[245] C. S. Pereira, R. Morais, et M. J. C. S. Reis, « Pixel-Based Leaf Segmentation from Natural Vineyard Images Using Color Model and Threshold Techniques », in *Image Analysis and Recognition, A. Campilho, F. Karray, et B. ter Haar Romeny, Éd.*, in Lecture Notes in Computer Science. Cham: Springer International Publishing, 2018, p. 96-106. doi: 10.1007/978-3-319-93000-8_12.

[246] L. Kaiyan, W. Junhui, C. Jie, et S. Huiping, « Measurement of Plant Leaf Area Based on Computer Vision », in *2014 Sixth International Conference on Measuring Technology and Mechatronics Automation*, janv. 2014, p. 401-405. doi: 10.1109/ICMTMA.2014.99.

[247] I. M. Scotford et P. C. H. Miller, « Applications of Spectral Reflectance Techniques in Northern European Cereal Production: A Review », *Biosystems Engineering*, vol. 90, n° 3, p. 235-250, mars 2005, doi: 10.1016/j.biosystemseng.2004.11.010.
[248] S. Ma et al., « Application of the water-related spectral reflectance indices: A review », *Ecological Indicators*, vol. 98, p. 68-79, mars 2019, doi: 10.1016/j.ecolind.2018.10.049.

[249] L. Liu, B. Song, S. Zhang, et X. Liu, « A Novel Principal Component Analysis Method for the Reconstruction of Leaf Reflectance Spectra and Retrieval of Leaf Biochemical Contents », *Remote Sensing*, vol. 9, n° 11, Art. n° 11, nov. 2017, doi: 10.3390/rs9111113.

[250] J. Zhang, W. Han, L. Huang, Z. Zhang, Y. Ma, et Y. Hu, « Leaf Chlorophyll Content Estimation of Winter Wheat Based on Visible and Near-Infrared Sensors », *Sensors*, vol. 16, n° 4, Art. n° 4, avr. 2016, doi: 10.3390/s16040437.

[251] G. S. Mabizela et al., « Response of Cyclopia subternata to drought stress – assessment of leaf composition, proteomics and product quality », *South African Journal of Botany*, vol. 161, p. 96-112, oct. 2023, doi: 10.1016/j.sajb.2023.07.042.

[252] N. Daman, « Only time will tell: leaf stress indices derived from leaf-level hyperspectral measurements in a California vineyard demonstrate diurnal sensitivity patterns », UC Davis, 2023. Consulté le: 1 octobre 2023. [En ligne]. Disponible sur: https://escholarship.org/uc/item/12z3g9mx

[253] L. Bizet, « Spectrométrie laser avec sources moyen infrarouge largement accordables et application à la détection de gaz », thesis, Reims, 2019. Consulté le: 16 octobre 2019. [En ligne]. Disponible sur: http://www.theses.fr/2019REIMS010

[254] M. Hermes et al., « Mid-IR hyperspectral imaging for label-free histopathology and cytology », *J. Opt.*, vol. 20, n° 2, Art. n° 2, janv. 2018, doi: 10.1088/2040-8986/aaa36b.

[255] M. C. Phillips et N. Hô, « Infrared hyperspectral imaging using a broadly tunable external cavity quantum cascade laser and microbolometer focal plane array », *Opt. Express*, *OE*, vol. 16, n° 3, Art. n° 3, févr. 2008, doi: 10.1364/OE.16.001836.

[256] J. D. Briers, « Laser Doppler and time-varying speckle: a reconciliation », *J. Opt. Soc. Am. A*, *JOSAA*, vol. 13, n° 2, p. 345-350, févr. 1996, doi: 10.1364/JOSAA.13.000345.

[257] J. D. Briers et S. Webster, « Quasi real-time digital version of single-exposure speckle photography for full-field monitoring of velocity or flow fields », *Optics Communications*, vol. 116, n° 1, p. 36-42, avr. 1995, doi: 10.1016/0030-4018(95)00042-7.

[258] H. Cheng, Q. Luo, S. Zeng, S. Chen, J. Cen, et H. Gong, « Modified laser speckle imaging method with improved spatial resolution », *JBO*, vol. 8, n° 3, p. 559-564, juill. 2003, doi: 10.1117/1.1578089.

[259] C. Zheng, L. W. Lau, et J. Cha, « Dual-display laparoscopic laser speckle contrast imaging for real-time surgical assistance », *Biomed. Opt. Express*, *BOE*, vol. 9, n° 12, p. 5962-5981, déc. 2018, doi: 10.1364/BOE.9.005962.

[260] K. R. Forrester, C. Stewart, J. Tulip, C. Leonard, et R. C. Bray, « Comparison of laser speckle and laser Doppler perfusion imaging: Measurement in human skin and rabbit articular tissue », *Med. Biol. Eng. Comput.*, vol. 40, n° 6, p. 687-697, nov. 2002, doi: 10.1007/BF02345307.

[261] K. R. Forrester, J. Tulip, C. Leonard, C. Stewart, et R. C. Bray, « A laser speckle imaging technique for measuring tissue perfusion », *IEEE Transactions on Biomedical Engineering*, vol. 51, n° 11, p. 2074-2084, nov. 2004, doi: 10.1109/TBME.2004.834259.

[262] N. Konishi, Y. Tokimoto, K. Kohra, et H. Fujii, « New Laser Speckle Flowgraphy System Using CCD Camera », *OPT REV*, vol. 9, n° 4, p. 163-169, juill. 2002, doi: 10.1007/s10043-002-0163-4.

[263] Y. K. Tan, W. Z. Liu, Y. S. Yew, S. H. Ong, et J. S. Paul, « Speckle image analysis of cortical blood flow and perfusion using temporally derived contrasts », in *2004*