Caractérisation des sols par l'analyse d'images hyperspectrales en télédétection

Content Provider	Semantic Scholar
Author	Wang, Jinnian
Copyright Year	2014
Abstract	Les images hyperspectrales fournissent des informations interessantes quant a la composition des sols, en particulier au niveau mineral, ce qui permet de caracteriser efficacement les « groupements de minerai » et les « minerais isoles ». Ce travail de recherche avait pour objectif d'etablir un systeme de cartographie 3D des minerais qui integre des informations de surfaces (acquises par satellite ou a partir d'un aeronef) et des informations souterraines (par forages) a partir de donnees hyperspectrales. Le travail decrit dans ce memoire s'articule de la maniere suivante :- Pour la cartographie de surface, nous avons developpe et optimise des algorithmes pour mesurer de maniere a la fois precise et homogene au niveau des transitions, le taux de minerais a toutes les longueurs d'ondes (de 0.2 a 12m) a partir de l'imagerie hyperspectrale par satellite et aeroportee. Un travail a ete egalement fait a ce sujet pour ameliorer la correction atmospherique. Nous avons utilise le modele de BRDF de Hapke pour etudier la composition, lineaire et non lineaire, des modeles spectres- Pour la cartographie mineralogique souterraine, nous avons developpe un systeme que nous avons appele Field Imaging Spectrometer System (FISS), dont le verrou scientifique etait dans le calcul et la mise en oeuvre de la precision sur les produits mineraux recherches.- Nous avons mis cela en application par la suite, de maniere a mieux comprendre le systeme mineral, et ce a partir de methode utilisant les donnees hyperspectrales. Pour cela, nous avons utilise les Systemes d'Information Geographique (SIG), ce qui nous a permis de produire des simulations relatives a l'exploitation miniere.
File Format	PDF HTM / HTML
Alternate Webpage(s)	http://www.theses.fr/2014AIXM4051/document
Alternate Webpage(s)	https://s3-us-east-2.amazonaws.com/spectralevolution/assets/A-Study-on-Hyperspectral-Remote-Sensing-Data-Processing.pdf
Language	English
Access Restriction	Open
Content Type	Text
Resource Type	Article