Chapitre 3 Présentation des différentes méthodes de fusion
3.6. Limites de la fusion
Dans ce paragraphe, nous allons passer en revue les limites que l’on retrouve pour la plupart des méthodes.
Nous avons vu que la plupart des méthodes font l’hypothèse que les deux capteurs observent la même scène en même temps et du même lieu. Cela implique que le paysage n’ai pas changé entre les 2 acquisitions, que les images aient été acquises dans la même configuration géométrique et donc qu’elles soient parfaitement superposables au rapport de résolution près. D’autre part, pour les méthode CNMF et tenseur, il est primordial que les deux images soient toutes les deux dans la même unité de mesure (luminance ou réflectance) afin de pouvoir passer d’une images à l’autre par la matrice R de dégradation spectrale.
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Pour optimiser au mieux les méthodes de fusion, il est donc nécessaire d’opérer un certain nombre de prétraitements avant procéder à la fusion.
Corrections atmosphériques
L’atmosphère agissant comme un filtre entre la surface de la terre et le capteur, modifiant le signal lumineux en chemin, il apparait donc important que les 2 images à fusionner soient toutes deux corrigées des effets atmosphériques pour fusionner des mesures comparables. De toutes les méthodes présentées, la seule qui pourrait se passer de correction atmosphérique est la méthode ARSIS car un modèle est calculé entre l’image à haute résolution spatiale et l’image à basse résolution spatiale. Cependant, il est néanmoins conseillé d’appliquer des corrections atmosphériques au préalable pour que les images soient normalisées autant que possible des conditions d’observation (éclairement, angles d’observation, pression, aérosols), d’autant plus quand il s’agit de fusionner des images acquises sur des plateformes différentes. La qualité de la fusion dépendra donc des corrections atmosphériques qui auront été appliquées entre les deux images.
Recalage entre les images
Quand deux images sont acquises sur des plateformes différentes, c’est à dire dans des conditions géométriques différentes, des effets de parallaxes apparaissent entre les 2 images d’autant plus quand le paysage possède du relief. Les 2 images ne sont donc pas superposables même après avoir effectué un sur-échantillonnage pour compenser le rapport de résolution entre les 2 images. Ces deux images doivent donc au préalable être corrigées géométriquement pour obtenir des ortho-photos. Une ortho-photo est une image dont la géométrie a été redressée de sorte que chaque point soit superposable à une carte plane qui lui correspond. En d'autres termes, une ortho-photo semble être prise à la verticale de tous les points qu'elle figure, ces points étant situés sur un terrain parfaitement plat. Trois opérations de rectification sont à considérer :
Corriger l'inclinaison de la prise de vue,
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Corriger l'erreur de parallaxe commise à la visée, ainsi les déformations optiques des objectifs et appareils utilisés.
La qualité de la fusion dépendra donc aussi de cette correction géométrique entre les 2 images afin qu’il existe une vraie correspondance physique entre les pixels.
Ratio entre les résolutions des images d’entrée
Le rapport des résolutions entre les deux images peut limiter la qualité de la fusion. En effet, plus le rapport entre les résolutions augmente et plus le mélange des composés purs va être important. Il doit donc exister une limite concernant le rapport de résolution au-delà de laquelle la fusion va se dégrader.
Ecart entre les temps d’acquisition
Le dernier élément qui peut dégrader la fusion concerne l’écart temporel entre les 2 acquisitions d’images à fusionner. En effet, toutes les méthodes présentées, hormis la méthode développée par Gao et al. (2006) font l’hypothèse que le paysage n’a pas changé. Or, quand les 2 images ne sont pas acquises sur la même plate-forme, il existe un temps non nul entre les acquisitions. En ce qui concerne les paysages terrestres, la variabilité temporelle est souvent assez faible limitant ainsi l’impact du changement sur la fusion. En milieu côtier, la variabilité temporelle peut être beaucoup plus importante que sur la terre, il est donc important que la durée entre les deux acquisitions soit assez faible.
3.7. Ce qu’il faut retenir
Dans ce chapitre j’ai présenté 4 méthodes de fusion permettant de fusionner une image multispectrales basse résolution spatiale avec une image à haute résolution spectrale mais basse résolution spatiale :
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La méthode adaptée du concept ARSIS,-
La méthode CNMF basée sur la décomposition de matrices non négatives-
La méthode basée sur les tenseurs-
Et enfin méthode basée sur l’inversion de matrices.Chaque méthode présente des hypothèses et des limites différentes, mais toutes font l’hypothèse que le même paysage est observé par les deux capteurs au même moment et du même endroit. Avec les images simulées ces hypothèses vont facilement être vérifiées et les méthodes vont pouvoir être comparée entre elles au paragraphe suivant.
Dans la réalité, les hypothèses ne vont pas toujours pouvoir être respectées. En effet, les deux capteurs ne seront pas nécessairement sur la même plateforme, ce qui pourra entrainer des différences de géométrie dans les images et donc des questions de recalage. N’étant pas sur la même plateforme, il est possible parfois que le paysage ait pu changer entre 2 acquisitions, ce qui pourra être une source d’erreur dans la fusion. De plus, la question du rapport de résolution entre les deux images à fusionner pourra se poser pour chaque nouveau couple de capteurs à fusionner. Enfin, la question du recouvrement des bandes entre les deux capteurs pourra se poser car deux bandes spectrales différentes vont « voir » le même paysage avec des radiométries totalement différentes.