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Auteur Hachem Agili |
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Revue des méthodes de prétraitement des données d'imagerie hyperspectrale acquises depuis un drone / Hachem Agili in Geomatica, vol 68 n° 4 (December 2014)
[article]
Titre : Revue des méthodes de prétraitement des données d'imagerie hyperspectrale acquises depuis un drone Type de document : Article/Communication Auteurs : Hachem Agili, Auteur ; Sylvie Daniel, Auteur ; Karem Chokmani, Auteur Année de publication : 2014 Article en page(s) : pp 331- 343 Note générale : bibliographie Langues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image optique
[Termes IGN] capteur imageur
[Termes IGN] correction géométrique
[Termes IGN] distorsion d'image
[Termes IGN] drone
[Termes IGN] image hyperspectrale
[Termes IGN] restauration d'imageRésumé : (auteur) Les systèmes aériens sans pilote, appelés encore drones, se présentent comme une nouvelle tendance dans le domaine de la télédétection et connaissent un essor sans précédent dans le domaine civil depuis le début de la dernière décennie. Ces systèmes permettent de combler plusieurs lacunes de la télédétection aéroportée. En effet, contrairement aux avions, les drones se caractérisent par une facilité et une rapidité de mise en œuvre, et par l’acquisition d’images à très haute résolution spatiale. Ce mode d’acquisition à coûts d’opération très réduits offre également des vols à basses altitudes réduisant ainsi les nuisances atmosphériques et l’effet des nuages fréquemment présents dans les acquisitions aéroportées. Les drones sont utilisés en combinaison avec différents capteurs imageurs. Les capteurs hyperspectraux montés sur ce type de plateforme figurent parmi les solutions en émergence. Comme toute donnée de télédétection, les données d’imagerie hyperspectrale acquises depuis un drone doivent être corrigées des différentes distorsions et dégradations avant de pouvoir être exploitées. L’utilisation du drone est encore en phase d’exploration et n’a pas encore atteint sa maturité notamment lorsqu’il est combiné avec un capteur hyperspectral. En effet, peu de travaux ont été consacrés à l’étude de ce système et de ses capacités. Cet article propose de passer en revue les différents types de distorsion affectant les données hyperspectrales acquises depuis un drone ainsi que les prétraitements à mettre en œuvre pour les corriger. Numéro de notice : A2015-407 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Article DOI : 10.5623/cig2014-407 En ligne : https://doi.org/10.5623/cig2014-407 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=76894
in Geomatica > vol 68 n° 4 (December 2014) . - pp 331- 343[article]