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Obtention simultanée des bandes R et NIR
par combinaison linéaire des voies sur un
appareil
il photographique
h t
hi
ordinaire
di i modifié
difié
Acknowledgements: the research leading to these results has received funding from the European
Union’s Seventh Framework Programme [FP7/2007-2013] under grant agreement n°245986.
G. Rabatel, N. Gorretta, S. Labbé
I t
Irstea,
Montpellier,
M t lli France
F
Pour mieux
affirmer
ses missions,
le Cemagref
devient Irstea
www.irstea.fr
[email protected]
Journée atelier proxi-détection
13 mars 2012, Montpellier
S
Sommaire
i
 Introduction
 Approche méthodologique
 Résultats et discussion
Introduction
P
Pourquoi
i acquérir
é i lles b
bandes
d R ett NIR ?
Reflectance (%)
100
Vi ibl
Visible
NIR
90
80
70
60
50
Vegetation
40
30
20
Bare soil
W t
Water
10
0
0.45


0.50
0.55
0.60
0.65
0.70
0.75
0.80
0.85
0.90 µm
Comparée aux autres matériaux naturels, la végétation a le plus fort ratio entre
réflectances NIR et visible, particulièrement entre R et NIR
 Intérêt pour la discrimination robuste de la végétation ou l’évaluation de
biomasse

Ratio vegetation index :
RVI = NIR/R

Normalized Difference Vegetation Index:
NDVI = (NIR-R)/(NIR+R) = (RVI-1)/(RVI +1)
[0, ∞ [
[-1, 1]
C
Comment
t acquérir
é i lles b
bandes
d R ett NIR ?
 1: le cas de la télédétection satellitaire
– obtention facilitée par le balayage par ligne
– a contribué largement à la promotion du NDVI
depuis
p
de nombreuses années
C
Comment
t acquérir
é i lles b
bandes
d R ett NIR ?
 2: le cas de la proxi-détection (au champ ou basse altitude)
– Pas de matrices CCD équipées de
grilles de filtres R/NIR
– Caméras bi
bi-CCD
CCD ou tri
tri-CCD:
CCD: chères et
de résolution spatiale limitée
Une alternative: combiner un appareil photographique
standard et un appareil modifié
Retrait du filtre interne
bloquant le NIR
Ajout d’un filtre externe
passe-bande NIR
Appareil modifié
R+G+B
NIR
N t objectif…
Notre
bj tif
 Inconvénients de la solution à deux appareils:
– E
Encombrement
b
et poids
id
– Appariement complexe des images (nécessité de prendre
en compte
p les disparités
p
g
géométriques
q
entre les optiques)
p q
)
– Non approprié à très courte distance (parallaxe)
Proposition
p
d’une méthode p
permettant d’obtenir les
bandes R et NIR avec un seul appareil modifié
A
Approche
h méthodologique
éth d l i
Idé d
Idée
de b
base
Les filtres couleur RVB sur le capteur CCD (matrice de
Bayer) laissent passer le NIR  ajout systématique d’un
filtre de blocage sur tous les appareils du commerce
Peut on exploiter la différence de
Peut-on
sensibilités des trois canaux quand on
enlève ce filtre de blocage ?
L cas « idéal
Le
idé l »
avec filtre bloquant
q
NIR:
C1 = R ; C2 = G;
C3 = B
(appareil standard)
R
C1
sans filtre bloquant NIR:
C1 = R+NIR ; C2 = G+NIR; C3 = B+NIR
G
C2
avec un filtre passe-bas bloquant le bleu:
C1 = R+NIR ; C2 = G+NIR; C3 = NIR
C3
B
C1-C3 = R; C2-C3 = G
L cas réel
Le
é l
430
530
630
730
830
930
nm
– P
Peut-on
t
obtenir
bt i les
l bandes
b d R ett NIR par une combinaison
bi i
lilinéaire
é i d
de
C1, C2, C3 ?
– Comment définir un filtre passe-bas qui optimise cette combinaison ?
?
?
F
Formalisation
li ti d
du problème
blè
4
4.5
x 10
4
– Soit C1,
C1 C2
C2, C3 les 3 sensibilités spectrales
obtenues avec un filtre passe-bas donné
– C1, C2, C3 définissent un sous-espace de
dimension 3 dans l’espace
p
spectral
p
3.5
3
2.5
2
1.5
1
0 5
0.5
0
-0.5
0
20
40
60
80
100
120
140
160
– Soit Vt une sensibilité spectrale donnée que nous cherchons à obtenir via une
combinaison linéaire de C1, C2, C3
• Dans le cas généraI
généraI, Vt n
n’appartient
appartient pas au soussous
espace [C1, C2, C3]  nous ne pouvons l’obtenir
rigoureusement
• La meilleure approximation de Vt que l’on
l on peut
obtenir est sa projection P(Vt) sur le sous-espace
[C1, C2, C3]
• La qualité de l’approximation peut être évaluée par
l’angle entre Vt et P(Vt) dans l’espace spectral
(Spectral Angle Mapper or SAM)
Vt
P(Vt)
(V1 …, VP) subspace
(V1,
Sous-espace [C1,C2,C3]
P éd
Procédure

On considère des bandes standard R et NIR
comme sensibilités cibles Vt1, Vt2

Soit un filtre passe-bas Fc de longueur d’onde
de coupure c
 c définit un sous-espace [C1, C2, C3]
particulier
ti li pour llequell on peutt calculer
l l P(Vt1) ett
P(Vt2) et leur qualité de projection (SAM)
c
 On teste toutes les valeurs possibles de c, et on choisit
celle qui donne la meilleure qualité:
SAM(Vt1, P(Vt1)) + SAM(Vt2,P(Vt2))
minimal
Resultats
M
Mesure
d lla réponse
de
é
spectrale
t l d
des appareils
il
Canon 500D
(Bayer matrix)
430
530
630
730
830
930
Sigma
g
SD14
(Foveon sensor)
Source monochromatique
réglable
440
540
640
740
840
940
nm
M ill
Meilleure
llongueur d’
d’onde
d d
de coupure c

Canon 500D
Sigma SD14
2.2
2.2
2
2
1.8
1.8
1.6
1.6
1.4
1.4
1.2
1.2
1
1
0.8
400
500
600
c (nm)
700
0.8
800400
900500
1000600
700
800
90
c (nm)
SAM(Vt1 P(Vt1)) + SAM(Vt2,P(Vt2))
SAM(Vt1,
SAM(Vt2 P(Vt2)) (radians)


Pour les deux appareils, c est d’environ 600 nm Wratten filter n° 25
L qualité
La
lité d
de projection
j ti estt meilleure
ill
pour lle C
Canon 500D
B d R and
Bandes
d NIR obtenues
bt
R = 1 C1 + 2 C2 + 3 C3
NIR = 1 C1 + 2 C2 + 3 C3
Canon 500D
Sigma SD14
0.4
0.4
0.35
0.35
0.3
0.3
0.25
0.25
0.2
0.2
0 15
0.15
0 15
0.15
0.1
0.1
0.05
0.05
0
0
-0.05
-0.05
-0.1
-0.1
500
550
600
650
700
750
nm
800
850
900
950
1000
500
550
600
650
700
750
nm
800
850
900
950
1000
C l ld
Calcul
de NDVI (1)
Procédure: calcul numérique du NDVI à partir de spectres de luminance
de végétation et de sol collectés sur une image hyperspectrale
- Relevé des spectres
- Calcul numérique des niveaux engendrés sur les bandes virtuelles R et NIR
R   S ( ).R( ).d ; NIR   S ( ).NIR( ).d
- Calcul des NDVI correspondants
C l ld
Calcul
de NDVI (2)
1
Prédiction NDVI Sigma
R2 = 0
0.998
998 ; Bias = 0
0.0478
0478 ; SEPC = 0
0.0907
0907
1
Prédiction NDVI Canon
R2 = 1 ; Bias = 0.0135 ; SEPC = 0.0192
Predicted values
s ()
0.8
Canon 500D
0.6
0.4
0.2
0
0.8
Sigma SD14
0.6
0.4
0.2
0
0.1
0.2
0.3
0.4
0.5
0.6
Actual values ()
0.7
0.8
0.9
0
01
0.1
0.2
0.3
0.4
0.5
0.6
Actual values ()
0.7
0.8
0.9
1
Premiers tests en conditions réelles
(Canon 500D sans filtre NIR interne)
I
Image
couleur
l
(avec filtre externe de blocage NIR)
NDVI image
i
(procédure ci-dessus)
Premiers essais en imagerie aérienne
(vignes, fin septembre 2011)
R G B
R+G+B
NIR
NDVI de référence
1 appareil (Canon 500D)

NDVI moins contrasté
(normalisation NIR/R ?)

Résolution spatiale dégradée
T t de
Test
d discrimination
di i i ti végétation
é ét ti
NDVI de référence
1 appareil (Canon 500D)
 Confirme la dégradation de la résolution spatiale
Problème de dématricage : le calcul de combinaisons linéaires
et de ratios entre des pixels à des emplacements distincts
amplifie les erreurs d
d’interpolation
interpolation
C2
C1
C3
Solution alternative: revenir au capteur Foveon

Appareilil d
A
de ttype Si
Sigma  pas de
d dé
dématricage
ti
(dernières versions: 4800x3200x3 couches)

Inconvénients:
CUT
– Moins bonne qualité des bandes R et NIR simulées
– Sensibilités des canaux très déséquilibrées
(
(quasiment
i
t rien
i dans
d
l’infrarouge
l’i f
sur le
l canall vert)
t)
Remaining
signal
440
540
640
740
840
Evaluation en cours: discrimination directe
de la végétation à partir de 2 ou 3 canaux
(sans passer les bandes virtuelles R et NIR)
940
Merci de votre attention…