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Airborne hyperspectral imaging is a potential candidate for mapping and monitoring coral reefs at large scale and with high spatial resolution. In this thesis, we first present the processing steps to be applied to hyperspectral signals for extracting information about seabed types, bathymetry and water optical properties, and we discuss their efficiency with respect to two main confounding factors: (i) low signal to noise ratio of the measured signals, and (ii) large number and variability of physical interactions occurring between the entrance of sunlight into the atmosphere and its measurement by the hyperspectral sensor. Considering these limitations, we examine the performance of an already existing water column processing method: semi-analytical model inversion by optimization. We first evaluate the robustness of seabed type and bathymetry estimation for six different inversion setups. The results on hyperspectral images acquired over Réunion Island reefs in 2009 show that the choice of the inversion setup plays an important role on the quality of the estimations and that the most widely used inversion setup does not always produce the best results. We then evaluate the importance of the accuracy of the parameterization of the direct semi-analytical model. This is done through a sensitivity analysis performed on both simulated and real hyperspectral data acquired in Réunion Island in 2015. The analysis is performed for each inversion setup previously studied. This study shows that in coral reef context the accuracy of the parameterization of the direct model is less important than the choice of the inversion setup. We also demonstrate that it is not possible to identify the most influent parameters of the direct model because it depends on the relative concentration of each optically active constituent.
L’imagerie hyperspectrale aéroportée constitue un candidat potentiel pour la cartographie et le suivi des récifs coralliens à large échelle et à forte résolution spatiale. Dans cette thèse, nous présentons tout d’abord les traitements à appliquer au signal hyperspectral afin d’en extraire des informations sur la nature du fond marin, la bathymétrie et les propriétés optiques de l’eau, et nous les mettons en perspectives devant deux principaux verrous : (i) le faible rapport signal sur bruit du signal mesuré, (ii) le nombre et la variabilité des interactions onde-matière ayant lieu entre l’entrée des rayons lumineux dans l’atmosphère et leur mesure par le capteur hyperspectral. En considérant ces limitations, nous examinons les performances d’une des méthodes existantes de traitement de la colonne d’eau : l’inversion de modèle semi-analytique par optimisation. Nous évaluons d’abord la robustesse des estimations des types de fond et de la bathymétrie pour six paramétrisations du schéma d’inversion. Les résultats sur des images hyperspectrales acquises à l’île de La Réunion en 2009 montrent que la paramétrisation de l’inversion joue un rôle crucial sur la qualité des estimations et que la paramétrisation la plus communément utilisée ne présente pas toujours les meilleures performances. Nous évaluons par la suite l’importance de la précision de la paramétrisation du modèle semi-analytique direct à travers une analyse de sensibilité réalisée sur des données hyperspectrales synthétiques puis sur des données réelles que nous avons acquises en 2015 à La Réunion. L’analyse est en outre effectuée pour toutes les paramétrisations de l’inversion précédemment étudiées. Cette étude montre qu’en milieu récifal l’importance de la précision de la paramétrisation du modèle direct est faible devant le choix de la paramétrisation de l’inversion. Nous montrons en outre qu’il n’est pas possible d’identifier le(s) paramètre(s) du modèle direct le(s) plus influent(s) car cela dépend des concentrations relatives de chacun des éléments optiquement actifs de l’eau.
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