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Reconstruction hyperspectrale super-résolue interplateformes basée sur CMIFM et évaluation quantitative spectrale — Cas des zones humides karstiques

  • role： First author第一作者
  • Affiliation：

    College of Geomatics and Geoinformation, Guilin University of Technology, Guilin 541006, China

  • Email：2120211897@glut.edu.com
  • Introduction：孙习东，研究方向为湿地遥感超分辨率重建算法开发和应用。E-mail： 2120211897@glut.edu.com
SUN Xidong1,  
  • role： Corresponding author通信作者
  • Affiliation：

    College of Geomatics and Geoinformation, Guilin University of Technology, Guilin 541006, China

  • Email：fbl2012@126.com
  • Introduction：付波霖，研究方向为湿地遥感。E-mail： fbl2012@126.com
FU Bolin1*,  
  • Affiliation：

    College of Geomatics and Geoinformation, Guilin University of Technology, Guilin 541006, China

LI Huajian1,  
  • Affiliation：

    Laboratory of Wetland Ecology and Environment, Northeast Institute of Geography and Agroecology, Chinese Academy of Sciences, Changchun 130102, China

JIA Mingming2,  
  • Affiliation：

    Department of Geography and Spatial Information Techniques, Ningbo University, Ningbo 315211, China

SUN Weiwei3,  
  • Affiliation：

    College of Geomatics and Geoinformation, Guilin University of Technology, Guilin 541006, China

WU Yan1,  
  • Affiliation：

    College of Geomatics and Geoinformation, Guilin University of Technology, Guilin 541006, China

SONG Yiji1

résumé

La surveillance temporelle précise de la végétation et des plans d'eau dans les zones humides à l'aide de la télédétection hyperspectrale est devenue une base essentielle pour une évaluation précise et un suivi complet de l'état des écosystèmes de zones humides karstiques. Cependant, la résolution spatiale des images hyperspectrales satellitaires (Satellite-based HSI) est faible, ce qui rend difficile la capture des détails spatiaux complexes de la végétation des zones humides. Les méthodes existantes de reconstruction par super-résolution ne permettent pas la reconstruction d'images entre plateformes, du satellite au drone, ni la surveillance temporelle de scènes étendues de zones humides. Pour cela, cette étude propose un module de cartographie des caractéristiques d'image multi-échelles et intercapteurs CMIFM (Cross-Sensor Multiscale Image Feature Mapping Module). Ce module aligne et transforme d'abord spatialement les images hyperspectrales acquises par drone (UAV-HSI) et par satellite (Satellite-based HSI). Ensuite, basé sur les données de terrain obtenues par un spectromètre portable ASD (Analytical spectral devices), UAV-HSI et Satellite-based HSI sont projetés dans un espace spectral unifié, permettant l'intégration des informations spatio-spectrales. Enfin, un réseau de super-résolution (ESRGAN et SwinIR) est utilisé pour reconstruire des images satellitaires hyperspectrales de haute qualité. Cette étude utilise également des réseaux d'apprentissage profond (DATFuse) et des méthodes traditionnelles de fusion (GS) comme références pour évaluer quantitativement la qualité spectrale et spatiale des communautés végétales et des plans d'eau dans les résultats de reconstruction et de fusion des images Sentinel-2 et OHS-02. Les résultats montrent que : (1) le réseau de super-résolution basé sur CMIFM améliore la résolution spatiale des images hyperspectrales satellitaires en apprenant les caractéristiques spatio-spectrales de UAV-HSI, restituant des textures fines de la végétation et de l'eau, avec de meilleures performances visuelles et métriques que la méthode de fusion GS, avec des précisions moyennes PSNR et SSIM de 11.06 et 0.3102 respectivement ; (2) les valeurs spectrales des trois communautés végétales typiques des zones humides - Kikuyugrass (狗牙根), Hualarsha (华克拉莎) et la canne (芒草) - ainsi que les plans d'eau dans les images reconstruites sont très fiables, avec une RMSE moyenne des bandes et une précision R2 entre les données ASD et OHS-02 de 0.1154 et 0.7239 respectivement ; (3) les méthodes CMIFM+ESRGAN et CMIFM+SwinIR démontrent une forte capacité de généralisation de la reconstruction spatio-spectrale et peuvent reconstruire des images dans des scènes de types de zones humides similaires sans données UAV-HSI, avec des précisions moyennes PSNR et SSIM de 12.74 et 0.1897 respectivement ; (4) cette étude confirme la faisabilité de la super-résolution basée sur le module CMIFM pour la reconstruction d'images hyperspectrales complexes en zones humides.

mots-clés

zones humides karstiques; module CMIFM; reconstruction super-résolue interplateformes; DATFuse; images hyperspectrales; évaluation quantitative de la qualité de reconstruction spatio-spectrale de la végétation et de l'eau

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