Combiner les meilleurs filtres pour lire l’invisible
Savoir détecter le degré de sécheresse d’une zone agricole, l’organisation de l’espace urbain dans un territoire ou encore déterminer les routes utilisables suite à une catastrophe naturelle, ces analyses d’images sont possibles grâce aux traitements d’images hyperspectrales.
Mais le choix de l’analyse se faisait jusque-là manuellement. Une publication, distinguée comme le meilleur article de la période 2012-2015 paru dans la revue International Society for Photogrammetry and Remote Sensing (ISPRS), propose un algorithme pour analyser automatiquement de façon optimale ces images. Retour sur la résolution de cette problématique. Nicolas Courty de l’Institut de recherche en informatique et systèmes aléatoires est co-auteur de cette publication.