Utilisation combinée de données 3D et hyperspectrales pour des applications environnementales

Combined use of 3D and hyperspectral data for environmental applications

• Auteur / Autrice : Songül Polat
• Direction : Alain Trémeau, Franck Boochs
• Type : Thèse de doctorat
• Discipline(s) : Image
• Date : Soutenance le 09/12/2021
• Etablissement(s) : Lyon en cotutelle avec Hochschule Mainz
• Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale Sciences Ingénierie Santé (Saint-Etienne)
• Partenaire(s) de recherche : établissement opérateur d'inscription : Université Jean Monnet (Saint-Étienne ; 1969-....)
• Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : Laboratoire Hubert Curien (Saint-Etienne ; 1995-....)
• Partenaire(s) de recherche : Equipe de recherche : Institut für Raumbezogene Informations- und Messtechnik (Mainz, Allemagne)
• Jury : Président / Présidente : Mathieu Hébert
• Jury : Examinateurs / Examinatrices : Anita Sellent
• Jury : Rapporteurs / Rapporteuses : Alamin Mansouri, Juan Luis Nieves Gomez

Mots clés

Mots clés contrôlés

Classification

Spectroscopie

Fusion multicapteurs

Imagerie tridimensionnelle

Imagerie hyperspectrale

Mots clés libres

Technologies hyperspectrales

Nuage de points 3D

Fusion des données

Classification

Analyse spectrale

Classification basée sur des règles

HSI

3D point cloud

Data fusion

Classification

Spectral analysis

Rule-based classification

Waste sorting

Résumé

La demande sans cesse croissante de solutions permettant de décrire notre environnement et les ressources qu'il contient nécessite des technologies qui permettent une description efficace et complète, conduisant à une meilleure compréhension du contenu. Les technologies optiques, la combinaison de ces technologies et un traitement efficace sont cruciaux dans ce contexte. Cette thèse se concentre sur les technologies 3D et les technologies hyper-spectrales (HSI). Tandis que les technologies 3D aident à comprendre les scènes de manière plus détaillée en utilisant des informations géométriques, topologiques et de profondeur, les développements rapides de l'imagerie hyper-spectrale ouvrent de nouvelles possibilités pour mieux comprendre les aspects physiques des matériaux et des scènes dans un large éventail d'applications grâce à leurs hautes résolutions spatiales et spectrales. Les travaux de recherches de cette thèse visent à l'utilisation combinée des données 3D et hyper-spectrales. Ils visent également à démontrer le potentiel et la valeur ajoutée d'une approche combinée dans le contexte de différentes applications. Une attention particulière est accordée à l'identification et à l'extraction de caractéristiques dans les deux domaines et à l'utilisation de ces caractéristiques pour détecter des objets d'intérêt.Plus spécifiquement, nous proposons différentes approches pour combiner les données 3D et hyper-spectrales en fonction des technologies 3D et d’imagerie hyper-spectrale (HSI) utilisées et montrons comment chaque capteur peut compenser les faiblesses de l'autre. De plus, une nouvelle méthode basée sur des critères de forme dédiés à la classification de signatures spectrales et des règles de décision liés à l'analyse des signatures spectrales a été développée et présentée. Les forces et les faiblesses de cette méthode par rapport aux approches existantes sont discutées. Les expérimentations réalisées, dans le domaine du patrimoine culturel et du tri de déchets plastiques et électroniques, démontrent que la performance et l’efficacité de la méthode proposée sont supérieures à celles des méthodes de machines à vecteurs de support (SVM).En outre, une nouvelle méthode d'analyse basée sur les caractéristiques 3D et hyper-spectrales est présentée. L'évaluation de cette méthode est basée sur un exemple pratique du domaine des déchet d'équipements électriques et électroniques (WEEE) et se concentre sur la séparation de matériaux comme les plastiques, les carte à circuit imprimé (PCB) et les composants électroniques sur PCB. Les résultats obtenus confirment qu'une amélioration des ré-sultats de classification a pu être obtenue par rapport aux méthodes proposées précédemment.L’avantage des méthodes et processus individuels développés dans cette thèse est qu’ils peuvent être transposé directement à tout autre domaine d'application que ceux investigué, et généralisé à d’autres cas d’étude sans adaptation préalable.

Ever-increasing demands for solutions that describe our environment and the resources it contains, require technologies that support efficient and comprehensive description, leading to a better content-understanding. Optical technologies, the combination of these technologies and effective processing are crucial in this context. The focus of this thesis lies on 3D scanning and hyperspectral technologies. Rapid developments in hyperspectral imaging are opening up new possibilities for better understanding the physical aspects of materials and scenes in a wide range of applications due to their high spatial and spectral resolutions, while 3D technologies help to understand scenes in a more detailed way by using geometrical, topological and depth information. The investigations of this thesis aim at the combined use of 3D and hyperspectral data and demonstrates the potential and added value of a combined approach by means of different applications. Special focus is given to the identification and extraction of features in both domains and the use of these features to detect objects of interest. More specifically, we propose different approaches to combine 3D and hyperspectral data depending on the HSI/3D technologies used and show how each sensor could compensate the weaknesses of the other. Furthermore, a new shape and rule-based method for the analysis of spectral signatures was developed and presented. The strengths and weaknesses compared to existing approach-es are discussed and the outperformance compared to SVM methods are demonstrated on the basis of practical findings from the field of cultural heritage and waste management.Additionally, a newly developed analytical method based on 3D and hyperspectral characteristics is presented. The evaluation of this methodology is based on a practical exam-ple from the field of WEEE and focuses on the separation of materials like plastics, PCBs and electronic components on PCBs. The results obtained confirms that an improvement of classification results could be achieved compared to previously proposed methods.The claim of the individual methods and processes developed in this thesis is general validity and simple transferability to any field of application.