Hyperspectral imaging allows the acquisition of representative information on cultural heritage objects. For a complete identification of the chemical compounds present, one needs instruments employing different forms of radiation, sensitive to different chemical features. Data treatment workflows are commonly developed for a single spectroscopic technique, so that data sets are evaluated separately, and the reduced representations yielded are compared during interpretation. In this publication, we describe how t-stochastic neighbor embedding (t-SNE) allows for the evaluation and interpretation of data acquired in a Ramesside tomb (13th century BC) of the Theban Necropolis in Egypt. By fusing X-ray Fluorescence (XRF) imaging and Reflectance Imaging Spectroscopy (RIS) into a single data set, we exploit the synergies between both methods to support interpretation and presentation of the results yielded.

L'imagerie hyperspectrale permet l'acquisition d'informations représentatives sur les objets du patrimoine culturel. Pour une identification complète des composés chimiques présents, il faut des instruments employant différentes formes de rayonnement, sensibles à différentes caractéristiques chimiques. Les procédures pour évaluer les données sont généralement développées pour une seule technique spectroscopique. Les données issues de différentes techniques sont donc évaluées séparément et les représentations obtenues par des données réduites sont comparées pendant l'interprétation. Dans cette publication, nous décrivons comment la méthode « t-stochastic neighbor embedding » (t-SNE) permet l'évaluation et l'interprétation des données acquises dans une tombe ramesside (XIII^e siècle avant J.-C.) de la nécropole thébaine en Égypte. En fusionnant l'imagerie par fluorescence X (XRF) et la spectroscopie d'imagerie par réflectance (RIS) en un seul ensemble de données, nous exploitons les synergies entre les deux méthodes pour étayer l'interprétation et la présentation des résultats obtenus.