Last updated: 18 July 2025

Imagerie multispectrale et imagerie hyperspectrale

L'imagerie spectrale fait référence aux techniques qui capturent des données d'image sur différentes longueurs d'onde du spectre électromagnétique. Contrairement à l'imagerie RVB standard, qui ne capture que trois bandes de couleurs (rouge, vert et bleu), l'imagerie spectrale recueille des données sur des dizaines ou des centaines de bandes spectrales, dont beaucoup se situent en dehors du domaine visible. Cela permet de détecter et d'identifier des matériaux sur la base de leur signature spectrale unique.

Imagerie multispectrale

L'imagerie multispectrale (MSI) capture des données à des longueurs d'onde spécifiques et discrètes. Généralement, les systèmes MSI collectent entre 3 et 10 bandes spectrales, qui peuvent inclure des bandes visibles et non visibles comme le proche infrarouge (NIR) ou l'infrarouge à ondes courtes (SWIR).

Une caméra multispectrale utilise des filtres, des séparateurs de faisceau ou des capteurs multiples pour capturer des bandes spectrales sélectionnées. Ces bandes sont choisies en fonction de l'application, comme les indices de végétation en agriculture ou la différenciation des tissus en imagerie médicale.

Avantages

Rentable : Capteurs abordables et équipement de traitement plus simple.
Capable de fonctionner en temps réel : Les petits ensembles de données (de l'ordre du Mo au Go) permettent une analyse rapide, idéale pour l'agriculture.
Intégration facile : Fonctionne bien avec les systèmes de vision industrielle standard, en particulier dans le domaine de l'automatisation industrielle.
Portable : Capteurs légers adaptés aux drones et aux appareils portables.

Limites

Résolution spectrale plus faible : Les bandes larges et espacées (50-200 nm) réduisent la précision de la détection des matériaux.
Discrimination limitée : Peut se heurter à des cibles ayant des signatures spectrales similaires (par exemple, les cultures par rapport aux mauvaises herbes).
Pas idéal pour les tâches de haute précision : Inadéquat pour des domaines tels que la minéralogie ou les diagnostics médicaux avancés.

Imagerie hyperspectrale

L'imagerie hyperspectrale capture un spectre continu composé de centaines de bandes spectrales étroites, allant généralement du visible à l'infrarouge. Chaque pixel d'une image HSI contient un spectre complet, créant un cube de données 3D (x, y, longueur d'onde).

L'imagerie hyperspectrale (IHV) peut être réalisée à l'aide de quatre modes d'acquisition principaux, chacun présentant des avantages et des limites distincts. Le choix de la méthode dépend de l'application, des caractéristiques de la cible et de la résolution requise, tant spectrale que spatiale.

Lors du balayage spectral, le système capture une image spatiale 2D complète pour chaque longueur d'onde spectrale. Ces images sont ensuite empilées pour créer le cube de données hyperspectrales. Contrairement aux méthodes whiskbroom et pushbroom, le balayage plan (type de balayage spectral) ne nécessite pas de translation physique du capteur pendant l'acquisition. Cependant, étant donné que plusieurs images sont nécessaires à différentes longueurs d'onde, tout mouvement du sujet pendant la capture peut compromettre la précision spatiale et spectrale. Cette méthode convient mieux aux scènes statiques ou aux laboratoires.

La méthode whiskbroom permet de capturer des informations spectrales pour un point spatial à la fois en balayant la scène de manière séquentielle le long des axes x et y. Cette technique offre une résolution spectrale exceptionnellement élevée, ce qui en fait l'outil idéal pour les applications nécessitant des détails spectraux fins. Cette technique offre une résolution spectrale exceptionnellement élevée, ce qui la rend idéale pour les applications nécessitant des détails spectraux fins. Cependant, la nécessité d'un balayage sur deux axes augmente considérablement le temps d'acquisition, ce qui limite son utilisation dans les environnements dynamiques ou sensibles au facteur temps.

Les systèmes pushbroom balaient une ligne entière (rangée de pixels) en une seule fois tandis que le capteur ou la cible se déplace le long d'un seul axe. Cette technique de balayage linéaire est largement utilisée en raison de son équilibre entre efficacité et qualité des données. Les systèmes en peigne sont connus pour leur taille compacte, leur faible poids, leur facilité d'utilisation et leur rapport signal/bruit (RSB) élevé. Cependant, la synchronisation précise des expositions est essentielle - une acquisition mal synchronisée peut entraîner une sous-exposition ou une surexposition des bandes spectrales, ce qui affecte l'intégrité des données.

Le développement le plus récent en matière d'acquisition IHV est la méthode du snapshot ou de la prise unique, qui capture l'ensemble du cube de données hyperspectrales en une seule période d'intégration, ce qui permet une imagerie spectrale en temps réel et ouvre la voie à l'analyse dynamique de la scène. Malgré leur potentiel, les systèmes d'instantanés sont actuellement confrontés à des limitations en termes de résolution spatiale et font encore l'objet de perfectionnements technologiques.

Avantages

Haute précision : plus de 100 bandes étroites (1-15 nm) permettent une identification précise des matériaux et une analyse chimique.
Informations détaillées : capture des signatures spectrales complètes, utiles pour la détection précoce du stress des plantes, des anomalies des tissus ou des contaminants.
Analyse avancée : Fonctionne bien avec l'IA et l'apprentissage automatique pour la classification complexe et la détection d'anomalies.
Applications polyvalentes : Utilisées en médecine, en archéologie, en médecine légale et en sécurité alimentaire

Limites

Coût et complexité plus élevés : Nécessite des capteurs spécialisés, de l'optique et de l'informatique avancée.
Volumes de données massifs : Les ensembles de données à l'échelle du téraoctet nécessitent un traitement et un stockage puissants.
Expertise requise : L'étalonnage et l'analyse nécessitent souvent des connaissances spécialisées.\Moins portable : Les systèmes plus encombrants et l'acquisition de données plus lente limitent l'utilisation en temps réel ou mobile.

Imagerie multispectrale et hyperspectrale

Graph showing Multispectral vs Hyperspectral Imaging

Aspect	Imagerie multispectrale Imaging	Imagerie hyperspectrale Imaging
Nombre de bandes	3 à 10 bandes discrètes	Plus de 100 bandes contiguës (jusqu'à plus de 300)
Bande passante	50-200 nm de large	Largeur de 1 à 15 nm
Résolution spectrale	Inférieur (bandes plus larges, non contagieux)	Plus élevé (bandes étroites, continu)
Couverture spectrale	Cible des longueurs d'onde spécifiques (par exemple : RVB, NIR, SWIR)	Couvre un spectre continu (du visible à l’IR)
Sortie de données	Jeux de données plus petits (Mo – Go)	Grands cubes de données 3D (To)
Complexité du traitement	Simple et compatible en temps réel	Complexe, nécessite des algorithmes avancés (ACP, apprentissage automatique)
Sensibilité	Détecte de larges caractéristiques spectrales (par exemple : l’état de santé de la végétation)	Identifie des signatures spectrales subtiles (par exemple : composition minérale)
Résolution spatiale	Généralement plus élevé	Souvent plus faible en raison de compromis avec le détail spectral
Coût	Inférieur (capteurs et traitement plus simples)	Plus élevé (matériel / logiciel spécialisé)
Applications	Agriculture, tri des matériaux de base	Agriculture de précision (analyse des nutriments), cartographie minérale, diagnostics médicaux
Représentation des données	Type histogramme à barres (bandes discrètes)	Type histogramme (signatures spectrales continues)

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Comment choisir entre l'imagerie multispectrale et l'imagerie hyperspectrale ?

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Considérations relatives au coût et à la performance

Si les systèmes hyperspectraux ont généralement un coût initial plus élevé et nécessitent davantage de ressources informatiques, ce n'est pas toujours le cas. Les caméras multispectrales construites sur mesure et dotées d'un grand nombre de bandes spectrales peuvent approcher, voire dépasser, le coût et la complexité des systèmes hyperspectraux.

En fin de compte, la décision se résume à un équilibre entre:

Résolution spectrale vs. rapidité et simplicité
Les besoins actuels vs. la flexibilité future
Les contraintes budgétaires vs. la puissance d'analyse

L'avenir des applications d'imagerie multispectrale et hyperspectrale

Les technologies d'imagerie multispectrale et hyperspectrale sont passées du statut d'outils de recherche scientifique à celui de solutions pratiques dans divers secteurs d'activité. Leur capacité à capturer et à analyser des informations spectrales détaillées a ouvert de nouvelles voies à l'innovation et à l'efficacité.

Applications actuelles

Fabrication : Ces techniques d'imagerie améliorent le contrôle de la qualité en détectant les défauts et en garantissant l'uniformité des produits au niveau microéconomique.
Médecine : Dans le domaine médical, elles permettent une analyse non invasive des tissus, facilitant la détection des anomalies et améliorant le diagnostic et le traitement.
Agriculture : Les agriculteurs utilisent ces technologies pour surveiller la santé des cultures, optimiser l'utilisation des ressources et augmenter les rendements.

Applications émergentes

Surveillance de l'environnement : Ils fournissent des données essentielles sur les effets du changement climatique, soutiennent la conservation de la biodiversité en cartographiant les habitats et analysent la santé des plantes au niveau moléculaire en vue d'interventions ciblées.
Sécurité et défense : Ces méthodes d'imagerie renforcent les capacités de surveillance, améliorent la connaissance de la situation et aident à identifier les menaces potentielles dans des environnements complexes.
Systèmes autonomes : Les véhicules à conduite autonome tirent parti de ces technologies pour naviguer dans des environnements complexes, identifier l'état des routes, les obstacles et la signalisation, contribuant ainsi à rendre les transports plus sûrs et plus efficaces.
Planification urbaine et infrastructure : Elles fournissent une analyse détaillée des paysages urbains, aident à surveiller la santé des infrastructures et soutiennent les initiatives de villes intelligentes en améliorant les services publics et la distribution des ressources.
Préservation du patrimoine culturel : Ces techniques d'imagerie permettent un examen non invasif des œuvres d'art et des artefacts historiques, contribuant ainsi aux efforts de restauration et à la protection des sites patrimoniaux contre les dommages causés par l'environnement et l'homme.

Les technologies d'imagerie multispectrale et hyperspectrale continuent d'évoluer et joueront un rôle essentiel pour relever les défis futurs liés à la durabilité environnementale, à la sécurité mondiale et à d'autres domaines.