Geometric Corrections of PRISMA Hyperspectral Satellite Images for Forest Ecosystem Monitoring

Abstract

La mission PRISMA est une mission spatiale hyperspectrale entièrement financée par l’Agence Spatiale Italienne. Cette mission scientifique et expérimentale a été lancée en 2019 et vise à fournir des images hyperspectrales à haute résolution à la communauté scientifique. Les études menées jusqu’à présent ont mis en évidence l’utilité de ces données mais très peu ont souligné leurs limites. Des écarts ont été identifiés sur les images hyperspectrales géocodées PRISMA lorsqu’elles sont comparées à des cartes de référence. Par conséquent, la précision de géolocalisation de ces images est remise en question. Ce mémoire vise à apporter des corrections géométriques aux images hyperspectrales PRISMA dans le but de fournir des images géolocalisées précises pour une surveillance exacte et fiable d'un écosystème forestier. Pour effectuer ces corrections, la méthode proposée implique un processus d'orthorectification qui repose sur l'utilisation de points de contrôle au sol. Les résultats ont montrés que la méthodologie proposée permettait d'améliorer la précision de géolocalisation de toutes les images hyperspectrales PRISMA. Il a également été observé qu'une amélioration de 166 m pouvait être atteinte, illustrant ainsi le potentiel de la méthodologie à être utilisée pour une surveillance précise d'un écosystème forestier.

The PRISMA mission is a spaceborne hyperspectral mission fully funded by the Italian Space Agency. This scientific and demonstrative mission launched in 2019 aims at providing high-resolution hyperspectral images to the research community. The studies conducted so far have highlighted the usefulness of the hyperspectral data delivered by this mission but very few have pointed out their limitations. Shifts have been identified in PRISMA geocoded hyperspectral images when compared to reference maps. Consequently, this raises question about the accuracy of the geolocation of these images. This master thesis aims at providing geometric corrections to the PRISMA hyperspectral images in the perspective of delivering accurately geolocated images for an accurate and reliable monitoring of forest ecosystem. To perform these corrections, the suggested method involves an orthorectification process that relies on the use of ground control points. The results showed that the suggested methodology allowed to increase the geolocation accuracy of all the PRISMA hyperspectral images and that improvement up to 166m can be achieved, which indicates the potential of the methodology to be used for accurate forest ecosystem monitoring.