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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The operational MUSCATE starts testing Sentinel-2 Level2A production

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MUSCATE is a name you may have already read on this blog. It is the processing ground segment CNES set up for THEIA land data center. We used to process SPOT (Take5), Landsat 8 or SpotWorldHeritage data with a prototype ground segment. But to produce the Sentinel-2 level 2A data we had to scale up the system. Based on the prototype feedback, CNES started the development of an operational version of MUSCATE. The development was led by Joelle Donadieu and Celine l'Helguen, and the contract was awarded to CAP GEMINI. The system also relies on CNES computing center, and of course, the Level 2A products which include atmospheric corrrection and cloud masks are based on  MACCS method.

 

The MUSCATE system was delivered to CNES a few weeks ago, and it is now being technically qualified. It is a fully automatic system : After a configuration phase, uploading the data to a directory triggers the data assimilation, processing, packaging and distribution to users, without human intervention.

MUSCATE just processed the available time series from Sentinel-2 above 16 different tiles in the blink of an eye.  The image on the right shows the catalog images obtained for one of these sites in South Africa.

 

Before the production starts, in June or July, there are still a few steps to go, including the transfer to the production team, and some bug corrections. The most annoying one appeared in the preparation of Digital Terrain models to correct for the terrain effect, which is affected by a little bug in the resampling function of GDAL Some work is still needed to mitigate this issue.

 

However, I am very pleased to show some of the quick looks of the products generated by MUSCATE and MACCS on Sentinel-2 data from the tile 29RNQ in Morocco, South of Marrakesh. The images of the 27th of February was taken just after a heavy snowfall, which melted quickly afterwards. This region is in fact affected by a bad drought this year. The data presented were corrected from atmospheric effects by MACCS. The detected clouds are outlined in green, the snow in pink and water in blue. All the clouds are very well detected, and false cloud detections are very scarce. The most frequent confusion, is the misclassification of partial snow cover as clouds.. The cloud shadows will be well detected with the next version of MACCS, which includes the improvements brought by Mireille Huc (CESBIO) for Take5 and Landsat 8, on MACCS prototype.

 

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Du nouveau à Theia

Dans le poisson (même d'Avril), tout n'est pas bon. Rétablissons les faits :

  • Après avoir lancé le projet Theia sur de bons rails, Marc Leroy quitte bien la direction technique du projet (mais il ne sera pas bien loin...)
  • Le remplaçant de Marc pour le CNES n'est pas encore connu (mais on sait que ce n'est pas Yann Kerr)

 

Si vous tenez malgré tout à lire mes élucubrations poissonnières :

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PEPS et Theia

  • Theia a publié un nouveau bulletin d'informations, dans un format très pro, esthetique et bien agréable à lire.
  • PEPS a commencé à relayer les données Sentinel-2, sur le monde entier. PEPS est le "Segment sol collaboratif" français, qui fournit un miroir de toutes les données Sentinel acquises dans le monde. Vous y trouverez probablement une bande passante plus importante, et une interface plus agréable que sur le site Scihub. Les données, elles sont identiques. Elles sont mises à jour en quelques heures.

  • Theia just issued its newsletter, in a new, beautiful and easy to read format (but in French).
  • PEPS started re-distributing Sentinel-2 data, over the world. PEPS is the French "Sentinel Collaborative Ground Segment", which provides a mirror of all the Sentinel data available over the world. Your downloads will probably be quicker and the interface is really easy even to make automatic downloads. The data are identical to those of Scihub, and are updated in a couple of hours.

 

SPOT5 (Take5) last images have been taken

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The SPOT5 (Take5) experiment ended today around 12 (UTC). Sintce the 8th of avril, about 5000 images were acquired on 150 sites every 5 days. Finally, everithing work without too many incidents, even if the first weeks were full of surprises. This work implied a lot of people to obtain the project funding and decision, to demonstrate the feasibility, to prepare the project, update the software, program and monitot the acquisitions, process and distribute the data. I would like to thank here all the people at CNES, ESA, Airbus Defense and space, and in the companies involved in this successful project.

 

On September the 2nd, two months after the distribution opening, and in a holiday period, you were already 208 users to have downloaded some of SPOT5 (Take5) data.
And by the way, the SPOT5 (Take5) experiment is far from its end, as the using phase is only starting. I would be very happy to publish on this blog your first impressions, ideas or results.

 

Finally, please do not forget the "special event" dedicated to SPOT5 (Take5) within the Living Planet Symposium, in Prague, during the 9-13 May period in 2016. Your abstracs are awaited before October the 16th 2015, one month from now.