École Nationale Supérieure de
Techniques Avancées

Résumé

Intégration d'un modèle de cartographie des paramètres dans un contexte astrophysique d'imagerie hyperspectrale. Dans ce travail, un modèle spectral de substitution basé sur un autoencodeur est entraîné pour permettre à la fois la reconstruction spectrale et la prédiction de la cartographie des paramètres physiques associés aux spectres. En utilisant comme ensemble de données des simulations inspirées des restes de supernova, une analyse comparative est réalisée entre deux architectures de réseau pour le modèle de prédiction. Le meilleur modèle est intégré à un algorithme de démixage non stationnaire pour récupérer les cubes de données correspondant aux composantes physiques et les cartes de paramètres des images hyperspectrales. Nous démontrons qu'il est possible d'entraîner un modèle qui permet la construction des cartes de paramètres sans perte significative de la qualité de la séparation des composants physiques.