Fusion d'images panchromatiques et hyperspectrales dans le domaine réfléchissant par une approche combinatoire et application au paysage urbain

International audience; Hyperspectral pansharpening methods, which aim to combine hyperspectral and panchromatic images, yield limited performance for scenes whose strong spatial heterogeneity induces mixed pixels. The SOSU method has been designed to handle this limitation and provided good results on agricultural and peri-urban landscapes. However, its performance was reduced on more complex urban scenes, which contain a higher proportion of mixed pixels. This article presents a new version of this method, called SOSU-2021, adapted to better process urban scenes. SOSU-2021 is tested on an urban dataset at a 1.6 m spatial resolution. We obtain better numerical results than with the previous SOSU version, and in the worst case, 56 % of the mixed pixels are better or equally processed by SOSU-2021 than by the method used as a reference.; Les méthodes d'affûtage hyperspectral, qui visent à combiner des images hyperspectrales et panchromatiques, donnent des performances limitées pour les scènes dont la forte hétérogénéité spatiale induit des pixels mixtes. La méthode SOSU a été conçue pour gérer cette limitation et a donné de bons résultats sur les paysages agricoles et périurbains. Cependant, ses performances ont été réduites sur des scènes urbaines plus complexes, qui contiennent une proportion plus élevée de pixels mixtes. Cet article présente une nouvelle version de cette méthode, appelée SOSU-2021, adaptée pour mieux traiter les scènes urbaines. SOSU-2021 est testé sur un ensemble de données urbaines à une résolution spatiale de 1,6 m. Nous obtenons de meilleurs résultats numériques qu'avec la version précédente de SOSU, et dans le pire des cas, 56% des pixels mixtes sont mieux ou également traités par SOSU-2021 que par la méthode utilisée comme référence.