Abstract FR:

Un protocole d'analyse de donnees d'imagerie hyper et superspectrale est developpe et evalue, dans le but d'etablir une cartographie thematique utile a l'agriculture de precision, dans le cadre de l'avant-projet xstar de matra marconi space. La methode proposee repose principalement sur une inversion par melanges spectraux, qui permet de cartographier l'heterogeneite intraparcellaire au sein d'une monoculture donnee. Un nombre reduit de poles pertinents, isoles par exploration dans l'espace des composantes principales, permet de decrire toute la variabilite spectrale de la scene par un modele de melange lineaire de ces poles. Un ou deux poles relatifs a la culture suffisent, a condition de prendre en compte la variabilite environnementale de la scene : sol et effets d'ombre. La presence d'une anomalie au sein d'une monoculture peut ainsi etre detectee. Des donnees ancillaires sont requises pour interpreter thematiquement cette anomalie, en termes de stress par exemple. La vitalite de la culture a un stade donne est ainsi cartographiee au travers de sa fraction de couvert vegetal ou de l'etendue du stress. Le suivi de la culture sur toute une saison permet alors de predire le rendement final. Cette methode a ete eprouvee sur differents jeux de donnees, incluant plusieurs types de cultures (ble, mais, soja) a differents stades phenologiques. Un concept original, l'inversion par melange temporel, est ensuite propose pour analyser un jeu de donnees multitemporel, permettant de cartographier rapidement et synthetiquement les zones ayant connu une evolution similaire. Le resultat fournit a l'exploitant un signal d'alarme vis a vis des actions a entreprendre et permet de predire le rendement. Cette these met finalement en lumiere les opportunites offertes par l'utilisation de l'information spectrale dans son ensemble plutot que reduite a des indices de vegetation, et, d'autre part, par les observations multiparametres accessibles sur les prochains capteurs spatiaux.