Sentinel-2 ground segment restarted, but a backlog remains to be processed

From Scihub news :

Referring to the news of 11 August , users are informed that the contingency issue occurred at Matera has been solved and nominal Sentinel-2A/B production was restarted yesterday 16 August in the early afternoon.
An inventory of the missing production is being consolidated and all impacted S2A/B L1C products will be recovered in the coming weeks, together with the ongoing recovery of missing products between 1st and 8th August as reported in the news of 09 August .

THEIA releases Sentinel-2 L2A time series over several regions of Brazil

Theia has added seven new sites in Brazil, for which Sentinel-2 L2A are produced and distributed, starting in December 2016.  These sites will be processed in near real time from now on. Data are produced by the MUSCATE system at CNES, using CNES-DLR MAJA processor. The products can be freely downloaded from https://theia.cnes.fr.

 

These sites were selected following demands from French scientists, with two main themes :

  • Land cover and land use change monitoring
  • Water body surface and turbidity

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Issue with Firefox 53 on Theia distribution server

We recently figured out that the Theia distribution server is not fully compatible with the most recent version of Firefox (V53), and that the authentication fails, preventing from downloading products with that version. The teams are working to solve this, but meanwhile, please wait before updating your firefox browser.

Nous nous sommes récemment aperçus que le serveur de distribution Theia n'est pas compatible avec la nouvelle version de Firefox. L'authentification plante, et il n'est donc pas possible de télécharger les données avec cette version. Les équipes techniques cherchent à résoudre ce problème, mais en attendant que le problème soit résolu, ne mettez pas à jour votre navigateur !

 

Un nouvel algorithme de détection des nuages pour la Bretagne

Ce nouvel algorithme baptisé MACCROW (Multitemporal Atmospheric Correction and Cloud Retrieval Of Western-France) a été développé par l'équipe MACCS pour résoudre le cas spécifique des régions à forte nébulosité. Comme nous l'a expliqué Olivier Hagolle, chercheur au Cesbio, "l'algorithme se base sur le fait que la reflectance au sommet de l'atmosphère chute brutalement lorsque le ciel s'éclaircit. Ces évènements aberrants peuvent être détectés par un test de Fisher puisque leur distribution statistique suit généralement une loi de Poisson. Les premières validations ont donné des résultats satisfaisants (kappa=0.76). Il reste que certaines trouées passent encore à travers les mailles du filet."

La série de Plouguemeau traitée par MACCROW. Les zones claires sont délimitées en rouge.

NB) l'image du 07-aout-2016 a été volontairement exclue car elle était trop claire et donc faisait planter l'algorithme.

S2 Tile Viewer/ Voir les tuiles Sentinel-2

Here is a map of all the Sentinel-2 tiles .that contain some land (some islands might have been missed). If you zoom enough, the tile number will be displayed on the map. The tool was developed by Michel Le Page, using Geoserver and openlayers. To find it next time, use the Sentinel-2 menu.
 
Voici une carte des tuiles Sentinel-2 qui contiennent quelques terres (quelques îles ont été manquées). Si vous zoomez, vous pourrez cliquer pour obtenir le nom des tuiles, et, à résolution suffisante, le nom des tuiles s'affichera sur la carte. L'outil a été développé par Michel Le Page, à partir de Geoserver et openlayers. Si vous souhaitez le retrouver la prochaine fois, l'outil est accessible par le menu Sentinel-2.

 

 

La lettre d'informations n°22 du CESBIO est sortie

La lettre trimestrielle d'informations du CESBIO vient de sortir, avec au menu, des estimations de  température ou de rugosité des sols, beaucoup de neige, de l'humidité, des estimations de biomasse et de rendement, des données Sentinel-2 mises à disposition, des détections de cultures, une médaille d'honneur, et des annonces de formations, de thèses, et la participation à la fête de la science, Samedi 15 octobre (demain).


 

Irrigated crop maps for a better water management in agriculture

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In a previous post, i have briefly presented:

  • issues related to the inherent water use in irrigated maize growing in France;
  • research projects related to this thematic where Cesbio is involved.

To classify irrigated farmland, within the growing period and at the scale of a territory, we focused on the use of optical remote sensing images. In the lines below, I will introduce the work to generate maps of irrigated crops usin Landsat-8 time series level 2A made available by Theia Land data center..

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Formosat-2 de-commissionned

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It is with a deep nostalgia that I learned that Formosat-2 has just been decommissionned, after some of its components broke down after 12 years of acquisitions (nominal life extended by 8 years !).

 

When the satellite was launched, we were searching for data sets that would allow us simulate the features of VENµS satellite (which was then announced for 2008-2009, but still not launched yet :( ) and of the "GMES continental" satellite which finally became Sentinel-2. We needed high resolution images with a frequent repetitivity under constant view angles.

 

We were starting to use SPOT time series, limiting their view angles to +/- <10 degrees off-nadir, and we kept asking for the Indian OceanSat which was on the orbit targetted by Venµs (we never got any answer), when we first heard of Formosat-2. Formosat-2 had exactly the features we needed : 8m resolution, 24 km field of view, a one day repeat cycle (constant view angles !) and 4 spectral bands including the blue one which was lacking on SPOT.

The first dates of our first Formosat-2 time series in Morocco

 

With the help of Gilbert Pauc (a few months before he retired), CNES set up an agreement with SPOT Image and the Taiwan Space Agency, to trade Formosat-2 time series against radiometric calibration work from CNES. As a result, CNES took charge of Formosat-2 calibration for all its life (I started it, being still in CNES Image quality team), and we benefited from a few free time series and from a reduced price for the next ones (reduced but still expensive : 1000€/image).

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Premier test de Sen2cor V2.2.1 (et comparaison avec MACCS)

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Deux ou trois jours avant le symposium Living Planet, l'ESA a mis en ligne la nouvelle version de Sen2cor (V2.2.1), le logiciel de correction atmosphérique de Sentinel-2. J'avais déjà publié une comparaison basée sur la version V2.0.6, dans laquelle je concluais que la détection des nuages et des ombres était très mauvaise, mais que c'était probablement dû à des bugs et à un manque de validation. Je recommandais donc d'attendre la nouvelle version.

 

Pour commencer, j'ai trouvé l’installation de Sen2cor extrêmement facile, au moins sur une machine linux Ubuntu 14.04. Il suffit de lire la doc et de suivre les conseils. La syntaxe de la ligne de commande est aussi très simple, et le temps de calcul est très raisonnable (30 mn pour une tuile, sans l'utilisation d'un MNT), c'est un peu plus court que MACCS, même, mais MACCS fait beaucoup plus de choses. Félicitations donc à l'équipe de développement, c'est une performance de réussir cela sur tous les types de systèmes.

 

J'ai fait mes premiers tests sur une tuile du Maroc (Tuile n°29RNQ), que j'avais déjà utilisée pour présenter les premiers résultats de MACCS intégré dans MUSCATE. Si vous regardez les images ci-dessous, vous verrez que l'affirmation des auteurs d'une forte amélioration de la qualité des masques est vraie.  Les résultats obtenus sont maintenant logiques, vis-a-vis des informations disponibles pour détecter les nuages : des seuils sur les réflectances ou sur des rapports de réflectance, mais pas de critères multi-temporels.

 

Sur la figure ci-dessous, j'ai tracé les contours des nuages en vert, les contours de la neige en rose  et les contours de l'eau en bleu. Pour Sen2cor, j'ai sélectionné les nuages moyennement probables ou très probables, ainsi que les nuages hauts. Je commenterai les images plus bas.

 

 

Sen2cor MACCS
2016-03-18 2016-03-18
2016-04-07 2016-04-07
2016-04-17 2016-04-17

La différence qui saute aux yeux est liée à l'épaisseur des contours. Cöté Sen2cor, la détection des nuages se fait à pleine résolution, alors qu'elle se fait à 240m de résolution pour MACCS avant d'être interpolée. Dans Sen2cor, la bordure des nuages est donc un patchwork de pixels nuageux et non nuageux, ce qui donne plus d'épaisseur aux contours. Par ailleurs, même si c'est un peu subjectif, il me semble que Sen2cor détecte trop de nuages, notamment dans le coin Nord-Ouest de l'image de mars.

 

Sur la seconde image, Sen2cor trouve toujours un peu trop de nuages et confond nuages et neige, encore plus que MACCS qui a pourtant bien du mal quand la couverture neigeuse est partielle.

 

Enfin, sur la troisième image, Sen2cor manque quelques nuages (des petits, mais aussi de gros nuages bas très brillants, ce qui est étrange). De son côté, MACCS dilate les nuages de 400m pour le cas où les bords de nuages seraient flous. C'est vrai et donc utile pour la plupart des types de nuages, sauf pour les cumulus, par exemple ceux qui envahissent le coin Nord-Est. Mais pour pouvoir faire varier la dilatation, il faudrait reconnaîte les types de nuages, et ce n'est pas simple.

 

On peut aussi remarquer que les teintes des images produites par MACCS et Sen2Cor sont très proches, ce qui signifie que les corrections atmosphériques sont proches, et par ailleurs, la stabilité de ces teintes indique que ces corrections doivent bien marcher. Il faudra valider tout cela plus rigoureusement.

 

 

Il faudrait traiter plus de données pour confirmer ces premières impressions, mais on peut conclure que Sen2Cor a vraiment fait des progrès. Certes, MACCS reste plus précis en termes de détection des nuages grâce à l'utilisation de critères muti-temporels, mais ceux-ci rendent l'utilisation de MACCS plus délicate que celle de Sen2Cor.

 

D'ici quelques semaines, vous devriez pouvoir accéder aux données traitées par MACCS, soit par l'intermédiaire du centre de données THEIA, ou grâce au système Sen2Agri.

 

 

 

 

 

Série temporelle de chats

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La télédétection satellite optique est un outil formidable pour suivre l'étendue du manteau neigeux en montagne... sauf quand il y a des nuages ! La télédétection radar du manteau neigeux (indifférente aux nuages) n'est pas encore opérationnelle en zone de montagne, notamment en raison du fait que le signal rétro-diffusé par le manteau neigeux varie très fortement avec son contenu en eau liquide. Sur le plancher des vaches, en revanche, de nombreuses personnes observent le manteau neigeux, même sous un ciel couvert. Certains sont même assez gentils pour prendre des photos, les télécharger sur un site web de partage, et les mettre à disposition sous licence publique. Une bonne partie des photos est géolocalisée, soit parce que l'appareil photo est équipé d'une puce GPS, soit parce que le photographe a lui-même ajouté les coordonnées de la prise de vue lors de la publication de son album.
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