Kittens time series


Optical remote sensing is great to map the snow cover extent in mountain regions as long as there is no cloud above the land surface. Radar remote sensing of the snow cover is not operational yet mainly because the backscatter from the snow surface is strongly dependent on the snowpack liquid water content. On the ground, however, thousands of people are observing the snow cover in the mountains, everyday. Some of them take photographs and kindly upload them to photo-sharing websites with a public license. Many of these photos are geotagged, either because the cameras have built-in GPS, or because the users added geographical coordinates when publishing their album.
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First Sentinel-2 snow map



In the framework of the THEIA land data center, we have developed a simple but robust method to map the snow cover from Sentinel-2-like level 2A products. This code was tested with SPOT-4 Take-5 and Landsat-8 series, but it remained to adapt it so that it can run on real Sentinel-2 images! This is now done thanks to Manuel Grizonnet, which allowed us to process the Sentinel-2A image acquired on 06-July-2015 in the Pyrenees as a first example. This image was produced at level 2A by Olivier Hagolle using the MACCS processor. The snow mask from Sentinel-2 images is calculated at 20 m resolution after resampling the green and red bands that are originally at 10 m resolution while the NIR band is at 20 m.

How to make sure everything went well? We can control the snow mask by superposing the mask boundaries on a false color composite:


The Sentinel-2A image of 06-July-2015 (level 2A, tile 30TYN) and its snow mask. The snow mask is in magenta and the background image is a color composite RGB NIR/Red/Green. We also show a zoom in the Vignemale area.

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Premier masque de neige Sentinel-2


Dans le cadre du Centre d'expertise scientifique THEIA "surface enneigée" nous avons développé une méthode simple et robuste pour détecter la neige à haute-resolution à partir des produits de niveau 2A de type Sentinel-2. Ce code a été testé sur des séries SPOT-4 Take-5 et Landsat-8, mais il restait à l'adapter pour qu'il puisse tourner sur de vraies images Sentinel-2 ! C'est chose faite grâce à Manuel Grizonnet, ce qui nous a permis de traiter l'image Sentinel-2A du 06-juillet-2015 sur les Pyrénées. Cette image avait été produite au niveau 2A par Olivier Hagolle avec la chaine MACCS. Le masque de neige est calculé à 20 m de résolution après ré-échantillonnage des bandes vertes et rouges qui sont d'origine à 10 m de résolution alors que la bande MIR est à 20 m. Continuer à lire

The snow cover area of the Canigou mountain in January since 1985


Franck Roux told this sentence in his lecture "Should we be afraid of climate change?" given at the University Paul Sabatier on December 10, 2015 (I quote from memory):

"The human being is a very good weather sensor, but it is a poor climate sensor."


Since our memory can play tricks on us, satellite images are valuable data. As we have seen in a previous article, the snow cover area in the Pyrenees was rather small in January 2016. We can reconstruct the snow extent across the whole mountain range since 2000 with MODIS or even 1998 with SPOT-VGT. However if you want to zoom in on a specific region, the spatial resolution offered by these sensors quickly becomes insufficient so we must turn to the Landsat archive. Continue reading

Enneigement du Canigou en janvier depuis 1985


Franck Roux a prononcé cette phrase lors de sa conférence "Faut-il avoir peur du changement climatique" donnée à l'Université Paul Sabatier le 10 décembre 2015 (je cite de tête) :

"L'être humain est un très bon capteur météorologique, mais il est un piètre capteur climatologique."


Puisque notre mémoire peut nous jouer des tours, les archives satellites sont précieuses. Comme nous l'avons vu dans un article précédent, l'enneigement en janvier 2016 était plutôt déficitaire dans les Pyrénées. On peut reconstituer l'enneigement à l'échelle des Pyrénées depuis l'an 2000 avec MODIS voire 1998 avec SPOT-VGT. En revanche si on veut zoomer sur un massif en particulier, la résolution spatiale offerte par ces capteurs devient vite insuffisante et il faut se tourner vers l'archive Landsat. Continuer à lire

Il neige ! Développement d'un produit de surface enneigée à partir des données Sentinel-2 et Landsat-8



"L'hiver approche" ― George R.R. Martin, A Game of Thrones


En cette période de vacances de Noël, vous vous demandez peut-être s'il y a un peu de neige dans votre coin préféré de ski de rando ? Le suivi de l'enneigement des montagnes est utile, pas seulement pour organiser votre week-end, mais aussi parce que le manteau neigeux est une ressource hydrique primordiale dans de nombreuses régions, comme ici dans le sud-ouest de la France. Continuer à lire

Let it snow! Development of an operational snow cover product from Sentinel-2 and Landsat-8 data



"Winter is coming" ― George R.R. Martin, A Game of Thrones


As Christmas holidays are approaching you might want to know if there is snow in your favorite spot of ski touring? A good knowledge of the snow cover variability is important - not only to plan your next week-end, but also because the snow is a key water resource in many regions, including here in south west France. Continue reading

Beware of time series!


Regular readers of this blog are probably convinced that the time series of satellite images are perfectly suited to describe the evolution of the Earth's surface. Space agencies are stepping up efforts to make available products to ease the use of these data. If one sets aside the main author of this blog (note : no need to put aside, he is far behind), it is of course NASA that has most contributed to disseminate advanced remote sensing products such as land surface reflectance or indices describing the vegetation health. These products are convenient to use but can also mask the measurement artifacts that are likely to mislead users like me. Continue reading