[MUSCATE news] back to nominal production

Good news, MUSCATE is back to nominal production !

The source of the issue (archiving the produced data) is not solved yet, but it has been mitigated to allow to come back to real time production. A big thanks to the exploitation team and to the CNES computing center who gave us extra disk space to store the files we do not send immediately to the archiving facility.

 

 

[MUSCATE news] Slow production / Production ralentie

Following the installation of MUSCATE version 2.5, the production has resumed, but very slowly. It seems to be hampered by the archiving of data, which takes too much time. This causes traffic jams in the scheduler, an the team has no other solution right now than reducing the throughput of MUSCATE.We hope to solve this issue very soon.

We apologize for the delays due to this issue.

 

Après l'installation de la version 2.5 de MUSCATE, la production a repris, mais très lentement. La production semble être limitée par l'opération d'archivage des produits, ce qui cause des embouteillages dans notre orchestrateur. L'équipe d'exploitation a donc du réduire la taille des zones à traiter pour éviter ces plantages.Nous espérons résoudre ces problèmes au plus vite.

Nous vous prions de nous excuser pour les retards actuels de notre production.

 

 

Sentinel-2 Level 3A products : syntheses or composites ?

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For the past few months, Copernicus has been distributing Level 3A products for the Sentinel-2 mission as part of the S2GM (Sentinel-2 Global Mosaics) .

 

This ambitious project aims to provide monthly, quarterly or annual Level 3A products worldwide. The user defines his zone and period of interest and orders the product. The web site seems to be hosted by SInergise, and as everything done by this company, is easy and very straightforward to use.

 

The call for tender, with two or three million euros, was launched by the Copernicus program of the European Union two years ago. It required the use of ESA Level 2A official products obtained with Sen2Cor. For this reason, we decided not to participate because our Level 3A method, which calculates a weighted average of non-cloudy observations, requires very good cloud masks, which is not quite the case of Sen2cor products.

 

The tender was won by a consortium of Brockman Consult, Geoville and SInergise companies. To compensate for the poor quality of cloud detection, the authors of the S2GM product had to use a BAP method: "Best Available Pixel". This method chooses for each pixel the best date according to certain criteria (no cloud or shadow detected, minimum reflectance in the blue, maximum NDVI ...). This method minimizes cloud disturbances when clouds are not detected correctly, but also has the disadvantage of suddenly changing the date from one pixel to another, which causes artifacts and noise. Outputs are therefore composite products , which assemble pieces of images acquired for the different dates available over the period.

 

Theia Level 3 products are not composites, but syntheses, which use all cloudless observations of a single pixel over the entire monthly observation period to find the value that best represents the surface reflectance we would have had at the central date of the product. Theia's syntheses use the WASP (Weighted Average Synthesis Processor) chain, which calculates a weighted average of surface reflectances over a month, after atmospheric correction and detection of clouds obtained from Level 2A products generated by our MAJA channel , of course. If the clouds are badly detected, they enter into the synthesis and disturb it.

Comparison of a synthesis obtained with WASP + MAJA, with a composite product from S2GM + Sen2cor, on the Toulouse region, in October 2018. (Click on image to enlarge)

The animation provided above shows a full resolution comparison over Toulouse region, of a synthesis of WASP and of the corresponding composite of S2GM obtained on the same date in October 2018. We see very quickly that the composite of S2GM is very noisy, much more than the synthesis from WASP. It is quite often possible to locate the areas where the synthesis tool has chosen to change the date in its composite. You will also notice the appearance of many white dots, which are in fact pixels without clouds, but quite bright that Sen2Cor systematically classifies as clouds.

 

In short, provided you have a good level 2A product, syntheses can provide much better results than composites.

 

 

Produits de Niveau 3A: Synthèses ou composites ?

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Copernicus diffuse depuis quelques mois des produits de niveau 3A pour la mission Sentinel-2 dans le cadre du projet S2GM (Sentinel-2 Global Mosaics).

 

Ce projet très ambitieux a pour but de fournir, à l'échelle mondiale, des synthèses mensuelles, trimestrielles ou annuelles. L'utilisateur définit sa zone et sa période d'intérêt et commande le produit. Le site est très bien conçu et très évident à utiliser.

 

L'appel d'offres, doté de deux ou trois millions d'€uros quand même, avait été lancé par le programme Copernicus de l'Union Européenne il y a deux ans. Il imposait d'utiliser les produits officiels de niveau 2A de l'ESA, obtenus avec Sen2Cor. C'est pour cette raison que nous avons décidé de ne pas participer, car notre méthode de synthèse, qui calcule une moyenne pondérée des observations non nuageuses, a besoin de très bons masques de nuages, ce qui n'est pas tout à fait le cas des produits de Sen2cor.

 

L'appel d'offres a été remporté par un consortium composé des sociétés Brockman Consult, Geoville et SInergise. Pour compenser la piètre qualité de la détection des nuages, les auteurs du produit S2GM ont dû utiliser une méthode BAP : "Best Available Pixel". Cette méthode choisit, pour chaque pixel la meilleure date selon certains critères (pas de nuage ou d'ombre détecté, réflectance dans le bleu minimale, NDVI maximal...). Cette méthode permet de minimiser les perturbations nuageuses lorsque les nuages sont mal détectés, mais présente aussi l'inconvénient de changer brutalement de date d'un pixel à l'autre, ce qui cause des artefacts et du bruit. Les sorties sont donc des produits composites, qui assemblent des morceaux d'images acquis lors des différentes dates disponibles sur la période.

 

Les produits de Niveau 3 de Theia ne sont pas des composites, mais des synthèses, qui utilisent toutes les observations sans nuage d'un même pixel sur la période d'observation mensuelle en entier pour trouver la valeur qui représente le mieux la réflectance de surface qu'on aurait eu à la date centrale du produit. Les synthèses de Theia utilisent la chaîne WASP (Weighted Average Synthesis Processor), qui calcule une moyenne pondérée des réflectances de surface sur un mois, après correction atmosphérique et détection des nuages obtenus à partir de produits de niveau 2A générés par notre chaîne MAJA, bien sûr. Si les nuages sont mal détectés, ils entrent dans la synthèse et la perturbent.

Comparaison d'une synthèse obtenue avec WASP+MAJA, avec un produit composite issu de S2GM+Sen2cor, sur la région de Toulouse, en Octobre 2018. (cliquer sur l

L'animation fournie ci-dessus présente une comparaison sur la région de Toulouse, et à pleine résolution, d'une synthèse de WASP et du composite correspondant de S2GM obtenu à la même date en octobre 2018. On constate très vite que le composite de S2GM est très bruités, beaucoup plus que les synthèses issues de WASP. Il est assez souvent possible de repérer les zones où l'outil de synthèse a choisi de changer de date dans son composite. Vous remarquerez aussi l'apparition de nombreux points blancs, qui sont en fait des pixels sans nuages, mais assez brillants que Sen2Cor classe systématiquement comme nuages.

 

Bref, à condition d'avoir un bon produit de niveau 2A, les synthèses peuvent fournir de bien meilleurs résultats que les composites.

 

New paper ! An active learning cloud detection tool to generate reference cloud masks for Sentinel-2. Application to the validation of MAJA, Sen2cor and FMask cloud masks

Example of reference cloud mask generated by ALCD, and comparison with the cloud masks generated by three operational processors (Sen2cor, FMask and MAJA). True positive invalid pixels appear in blue, true negative in green, false negative in red and false positive in purple..

It is not that frequent when the work of a trainee ends up as a peer reviewed publication, but Louis Baetens was a brilliant trainee. In a six months training period at CESBIO, funded by CNES, here is what Louis Baetens did:

  • developed an active learning method to generate reference cloud masks for Sentinel-2, using multi-temporal data as input
  • validated the quality of the produced masks (around 99% overall accuracy)
  • generated cloud and shadow masks covering 32 entire Sentinel-2 images
  • produced these same scenes with Sen2cor 2.5.5, FMask 4.0 and MAJA 3.3
  • evaluated the results using ALCD masks
  • wrote a report and a user manual for ALCD
  • released the masks and tools on open access platforms
  • And wrote (with Camille and myself) a scientific publication

 

The publication was just released by remote sensing :

Baetens, L.; Desjardins, C.; Hagolle, O. Validation of Copernicus Sentinel-2 Cloud Masks Obtained from MAJA, Sen2Cor, and FMask Processors Using Reference Cloud Masks Generated with a Supervised Active Learning Procedure. Remote Sens. 2019, 11, 433.

 

The remaining of the post provides a plain language summary (but it's better to read the paper !)

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