Enneigement du Canigou en janvier depuis 1985

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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

SPOT (Take5) and Theia products can now be downloaded without a click

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Since THEIA new Single Sign On authentication went on-line, last summer, it was not possible anymore to use a program to automatically download the products from the Take5 and Theia servers. But after insisting a little bit ( I have good insistance skills ), and with the arrival of a new version, Jerôme Gasperi invented a clever solution, easy and acceptable by CNES security.

 

Thanks to a few examples provided by Jerôme, I coded two little routines to allow you to search and download your products without any click. To use them, you will need an account and password delivered by Theia or Take5 servers, a linux system, python 2.7, the curl utility, and my little codes.

 


Take5 download tool is here and it comes with a couple of examples. To specify a location, you have to know the site same. If you do not know the exact name, you can find it here or here

python take5_download.py -s 'ToulouseFrance' -a auth_theia.txt -c SPOT5

python take5_download.py -s 'ToulouseFrance' -a auth_theia.txt -c SPOT5 -d 2015-04-01 -f 2015-05-01 -l LEVEL2A

 

Theia download tool is here. It allows to access the L2A LANDSAT data over France, and the SpotWorldHeritage L1C products. It may be used in many ways. For instance, the region to download can be specified by a town name (beware of homonyms), by the lat, lon coordinates, or by a latitude, longitude rectangle.

python theia_download.py -l 'Toulouse' -a auth_theia.txt -d 2015-11-01 -f 2015-12-01

python theia_download.py --lon 1 --lat 43.5 -a auth_theia.txt -d 2015-11-01 -f 2015-12-01

python theia_download.py --lonmin 1 --lonmax 2 --latmin 43 --latmax 44 -a auth_theia.txt -d 2015-11-01 -f 2015-12-01

python theia_download.py -l 'Toulouse' -a auth_theia.txt -c SpotWorldHeritage -p SPOT4 -d 2005-11-01 -f 2006-12-01

 

All these examples are explained on the github server. And you may even enhance the codes and allow any one to benefit from your enhancements.

Estimation of evapo-transpiration over a water catchment

Evapotranspiration is a key factor to estimate the water quantities involved in the water cycle. For instance, one extimates that 60% of rain water is evapo-transpirated, and wheat plant releases 500mm of water through evapotraspiration. It is therefore useful to monitor this variable along the agricultural seasons, to estimate the crop water needs and maybe identify the water stress periods and measure their impact.

 


Plant evapo-transpiration process

 

In the framework of the SIRHYUS project, in which CESBIO is deeply involved, a prototype of a processor was developped to estimate evapo-transpiration at the scale of a water catchment. The selected catchment is the Fresquel one, which is a 937 km² catchment, in the South of France, near Carcassonne and its famous medieval fortress. The main crops there are cereals, sunflower, vineyards, and, to a lesser extent, corn and rapeseed.


Study zone, the Fresquel catchment

 

As already explained in the post that describes the Sat-irr model, the FAO-56 (Allen & al. 1998) was used and spatialised. The FAO-56 models the E.T. of any crop type is equal to the reference E.T. (written E.T0), multiplied by an empirical crop factor KC. E.T.0 is itself computed with the de Penman-Monteith equation. The crop coefficient KC depends on the biological features of the plant (height, leaf surface, photosynthesis type…) and of its development stage.

 

The Penman-Monteith relies on weather data (temperature, humidity etc.) which are available through the global weather analyses (NCEP, ECMWF) in quasi real time. Some python scripts were developped to automatise the data download.These algorithms are available here.

 

The Landsat Images provided by the THEIA land data center after atmospheric correction, were used to control the value of the Kc coefficient as a function of the plant phenological cycle : the NDVI, computed from and red and near-infrared bands extracted from the images allows to monitor the growth of the crops. These images are also used to obtain land cover maps, as detailed here, and to associate a crop coefficient to each pixel.

 

It is then possible to obtain evapo-transpiration maps for all the catchment,and to provide them through a website (click on evapo-transpiration). The next figure is a screen copy of this web site : on each pixel of the catchment, it is possible to read the whole year evapo-transpiration profile, sampled every 8 days.

 


Screen copy of the evapo-transpiration web page. The bottom plot provides the evapo-transpiration of several crops as a function of time (light green, meadows, red, vineyards, purple, sunflower, and pink, vegetables).

 

These maps are further processed to obtain soil water content maps on the catchment area.


The bottom plot provides the soil water content  (%) as a function of time..

 

Several validation campaigns were lead on the CESBIO sites in Lamasquère and Auradé near Toulouse, between 2006 and 2011. The plot below shows a comparison between the terrain measured evapo-transpiration, and the one modelled by our processing,  for a corn plot.

 


Comparison of terrain ET, in black and ET modelled through remote sensing data (in red) in mm. RMSE is 0.27 mm.

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As the risk of water shortages is becoming more frequent, such a work allows to better understand the water needs at the scale of a catchment, and the knowledge of the ground water content can be used to optimise irrigation and spare some of this precious resource. With the arrival of Sentinel-2, and with its more frequent observations, such a monitoring will be more accurate and reliable.

 

 

 

 

Estimation de l'évapotranspiration à l'échelle d'un bassin versant.

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L’évapotranspiration est un facteur clé pour estimer les quantités mises en jeu dans le cycle de l’eau. On estime par exemple que 60% des quantités d’eau de pluie sont évapotranspirées, et par exemple, un plan de blé rejette environ 500mm d'eau par an via le processus d'évapotranspiration.  Les volumes en question sont donc très importants. Suivre l’évolution de cette variable au cours d’une campagne agricole permet à la fois d'estimer les besoins en eau des plantes, mais aussi d’identifier des périodes de stress hydrique et d’en estimer spatialement l’importance. Le suivi de cet indicateur constitue un enjeu crucial dans la gestion de la ressource en eau à l’échelle de la parcelle mais aussi du bassin versant.

Schéma explicatif du processus d'évapotranspiration des plantes

 

 

Dans le cadre du projet SIRHYUS mené en partie au CESBIO, un prototype de chaîne de traitement de données spatiales a été développé afin d’apporter des éléments de réponse à cette problématique à l’échelle d’un bassin versant. La zone d’étude retenue est le Fresquel, un bassin versant de 937 km², situé entre Castelnaudary (le cassoulet) et Carcassonne (la forteresse). Les principales cultures présentes sur ce bassin sont les suivantes : céréales, tournesol, vigne et -dans une moindre mesure- maïs et colza.

 

Zone d'étude : le bassin versant du Fresquel

Comme dans l’article présentant le modèle Sat-irr, le modèle FAO-56 (Allen & al. 1998) a été utilisé en ajoutant un module spatial. Le modèle FAO-56 propose la modélisation de l’ET de tout type de plante en modulant -via un coefficient empirique KC- l’ET de référence (noté ET0), elle-même calculée avec l’équation de Penman-Monteith. Ce coefficient KC dépend des propriétés biologiques de la plante (hauteur, taille des feuilles, type de photosynthèse…) et de son stade de développement.

 

L’équation de Penman-Monteith nécessite en entrée des données météorologiques (température, humidité etc.) qu’il est possible d’obtenir via des modèles globaux (NCEP, ECMWF) en quasi  temps réel. Afin d’automatiser entièrement la réception de ces données, des algorithmes ont été développés en python. Ils sont disponibles ici.

 

Les images landsat fournies par le centre de donnéeq Theia ont été utilisées pour ajuster le coefficient KC au plus proche du cycle phénologique des plantes. L'utilisation de ces images satellitaires fournit en effet une vision synoptique et quasi temps réel du développement des cultures de la zone étudiée : le NDVI calculé à partir des bandes rouge et InfraRouge, interpolé sur l’ensemble de la saison agricole permet de suivre en temps réel et de façon spatialisée les stades de croissance réels des cultures. Ce recours aux images multitemporelles permet alors d’obtenir une meilleure estimation de l’ET.

 

La connaissance des cultures agricoles sur le bassin permet alors la spatialisation de l’ensemble du modèle en attribuant à chaque pixel, les coefficients culturaux de l’espèce identifiée sur la carte d’occupation du sol.


Ainsi il est possible d'obtenir des cartes d'estimation de l'évapotranspiration à l'échelle d'un bassin versant, disponibles via une interface Web, (rubrique "Evapotranspiration"). La figure suivante est une capture d'écran de l'interface Web produite au CESBIO : sur chaque pixel du bassin versant il est possible d'obtenir la chronique de l'évapotranspiration estimée sur l'ensemble de l'année écoulée, au pas de temps 8 jours et sur l'année entière.

 

Capture écran de l'application web "évapotranspiration". Le graphique au bas de l'image représente l'évapotranspiration de différentes espèces en fonction du temps (vert clair : prairies permanentes, rouge : vignes, violet : tournesol, rose : légumes/fleurs...).

 

Il est ensuite possible de dériver de ce produit des cartes de quantité d'eau dans le sol sur l'ensemble de la zone étudiée.

Représentation de la quantité d'eau dans le sol après calcul du bilan hydrique : le graphique sur le bas de l’image affiche la quantité d’eau présente dans le sol (%) en fonction de la date (jour)).

 

Ces produits modélisés permettent d'estimer en quasi temps réel la quantité d'eau présente dans la zone racinaire du sol de la région étudiée. Cet estimation est importante car elle permet également d'optimiser les apports en eau et ainsi d'économiser cette ressource. Les résultats sont consultables sur le même lien que pour les cartes d'évapotranspiration.

 

Plusieurs campagnes de validation du modèle utilisé dans ce projet ont été menées à Lamasquère et Auradé (les deux sites pilotes du CESBIO) entre 2006 et 2011. Ces études ont permis de tester les performances du modèle utilisé pour modéliser l'évapotranspiration. La figure suivante permet de visualiser la comparaison entre l'évapotranspiration mesurée in situ sur le site test de Lamasquère en 2008 et l'évapotranspiration modélisée.

 

Comparaison entre l'ET observée (courbe noire) et l'ET modélisée (courbe rouge)

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Face aux nouveaux challenges actuels que sont l'économie de la ressource en eau et la lutte contre le changement climatique et ses répercussions notamment sur le cycle de l'eau, la gestion optimale des ressources en eau est de nos jours un défi important.

Ce travail permet de mieux connaître et appréhender les quantités d'eau évapotranspirées par chaque type de plante à l'échelle d'un bassin versant et ainsi d'estimer les besoins en eaux des bassins versants. La connaissance de l'état hydrique des sols permet également d'optimiser les apports en eau et ainsi d'économiser cette ressource.

Ce travail s’insère dans la perspective de l'arrivée prochaine des images du satellite Sentinel-2 qui permettra d'obtenir des résultats de modélisation encore plus précis du fait de sa période de revisite très courte. La surface opérationnelle sera également accrue : ainsi la fiabilité générale des modélisations sera augmentée.

 

 

 

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

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"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

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"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

Génération automatique et opérationnelle de cartes d'occupation des sols

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Pour le moment,  il n'existe pas de cartes d'occupation des sols en France produites annuellement à résolution décamétrique. La carte Corine Land Cover, largement utilisée, n'est produite que tous les 5 ans, et la version de 2012 est sortie il y a tout juste quelques mois. Celle-ci est en effet produite par photo-interprétation, ce qui demande une énorme quantité de travail. La couche d'occupation des sols de l'IGN, de grande précision, est mise à jour progressivement, zone par zone, sur un cycle de 3 à 4 ans, et ne fournit donc  que les occupations du sols pérennes.. Il y a aussi le produit Global Land Cover 30m, fourni à la résolution de LANDSAT, et les couches HR de Copernicus, mais leurs qualités sont assez décevantes, par exemple sur la forêt des Landes.

 

Grâce à la répétitivité de ses observations à haute résolution, Sentinel-2 devrait permettre la production automatique de cartes d'occupation des sols à l'échelle de pays entiers. En se basant principalement sur des travaux de recherche menés au CESBIO depuis plusieurs années, le projet de produire opérationnellement des cartes d'occupation des sols sur tout le territoire Français commence à prendre de l'ampleur. Les efforts de recherche se sont récemment fédérés dans le cadre du Centre d'Expertise Scientifique du pôle thématique surfaces continentales de Theia, consacré à l'Occupation des Sols Opérationnelle , le bientôt fameux CES-OSO.

 

Ce zozo vient de mettre à disposition ses premiers produits prototypes, réalisés avec les données LANDSAT 8 produites par Theia, en attendant la disponibilité d'une année entière de données Sentinel-2. Les premiers produits couvrent près d'un tiers du territoire Français, et, selon les différentes versions, comportent entre 15 et 20 classes.

 

La chaine de production de cartes d'occupation des sols utilisées pour ce travail est largement basée sur les applications de l'Orfeo Tool Box. Elle a été mise en musique par Marcela Arias, sous la direction de Jordi Inglada, avec de nombreuses contributions de collègues du CESBIO, pour la collecte et la mise en forme des données de référence, comme pour le codage de la chaîne.

 

Extrait de la Version 1 du produit prototype CESOSO réalisé avec les données acquises par LANDSAT8 en 2013. Cliquer sur l'image pour une visualisation interactive des données

Avertissement :

Ces produits n'ont pas été élaborés dans des conditions idéales. Ils ont été crées à partir de données acquises à partir du mois d'avril 2013, date à laquelle LANDSAT-8 a été déclaré opérationnel. Le début du cycle végétal n'a pas été observé. Les produits opérationnels utiliseront quant à eux une année entière de données. Par ailleurs, les données LANDSAT 8 n'ont pas la répétitivité ni la résolution de Sentinel-2, la qualité des résultats ne peut pas être du même niveau que celle attendue de Sentinel-2.

 

Mais il s'agit du même type de données et leur traitement présente pour nous les mêmes difficultés, il s'agit donc de tests en vraie grandeur de notre méthodologie. Enfin, bien que moins précis, les résultats sont de même nature, et doivent permettre aux utilisateurs d'avoir une première idée des produits qui seront distribués par Theia.

 

Ces produits contiennent des erreurs et ne doivent être considérés que comme des documents de travail. Nous les publions dans le but d'obtenir des retours sur leur qualité et leur utilité. N'hésitez pas à nous dire si ces produits vous seraient utiles, et pour quels besoins. N'hésitez pas à nous dire aussi s'ils sont trop imprécis ou s'il manque quelque chose à leurs caractéristiques pour que vous puissiez les utiliser pleinement.

 

Les données ont été produites en utilisant des applications de l'Orfeo Tool Box, mises en musique par Marcela Arias,  sous la direction de Jordi Inglada, avec de nombreuses contributions de collègues du CESBIO pour la collecte et la préparation des données de référence et pour la réalisation des chaînes de traitement,

 

Description des prototypes de produits

Les produits sont mis à disposition avec la licence Open Data Commons Attribution Licence. Cette licence permet de :

  • partager : copier, distribuer et utiliser les données
  • créer des produits dérivées à partir de ces données
  • adapter : modifier, transformer la base de données

sous la contrainte d'attribution suivante : vous devez citer la source de la base de données (le CESBIO) dans toute utilisation ou diffusion.

Ces cartes ont été produites avec des images du satellite Landsat-8 (résolution 30 m. et 7 bandes spectrales) acquises avec une revisite de 16 jours.

Les acquisitions ont démarré le 12 avril 2013 et s'étalent jusqu'au 30 décembre 2013. Chaque point de la surface a été vu (hors nuages et autres artefacts) entre 8 et 25 fois, et en moyenne, 16 fois. Sur les Pyrénées, il y a des zones qui, à cause des nuages, ont été vues peu de fois, et on remarque des artefacts dans les cartes.

Les images Sentinel-2, avec une résolution spatiale de 10 m., une revisite de 5 jours et 12 bandes spectrales, permettront la génération de cartes de bien meilleure qualité.

 

Les cartes sont réalisées en utilisant un apprentissage automatique sur des bases de données de référence dans lesquelles l'occupation des sols est connue pour certains points du territoire. Les bases de données suivantes ont été utilisées :

  • Registre parcellaire graphique (RPG) pour les classes suivantes :
    • cultures annuelles herbacées (été et hiver)
    • cultures ligneuses (vergers, vignes, arboriculture, oliviers)
    • prairies permanentes
    • estives-landes
  • Corine Land Cover 2012 pour les classes
    • Bâti dense
    • Zones industrielles et/ou commerciales
    • Pelouses
    • Plages et dunes
    • Mer et océans
    • Surfaces minérales
    • Glaciers et neiges éternelles
  • BD TOPO pour les classes suivantes :
    • Eau
    • Forêt de feuilles persistantes
    • Forêt de feuilles caduques
    • Forêts mélangées
    • Lande ligneuse

Ces bases de données peuvent correspondre à des périodes différentes et être plus anciennes que la période d'acquisition des images satellite. Plusieurs versions des cartes ont été réalisées en choisissant des nomenclatures légèrement différentes.

V2

Regroupement des classes suivantes :

  • estives/landes et landes ligneuses
  • élimination des forêts mélangées
  • fusion des classes vergers, oliviers, arboriculture
  • fusion des classes eau et mers et océans

Une visualisation en ligne ainsi que les statistiques de validation sont disponibles ici.

Le produit à pleine résolution peut être téléchargé ici.

 

 

 

Quelle projection pour les produits Sentinel-2 de Theia autour de la France ?

Plusieurs équipes sont en train de préparer leurs réponses à l'appel à propositions Theia pour le traitement des données de niveau 2 Sentinel-2 (date limite le 8 décembre). Parmi les projets dont j'ai entendu parler, deux d'entre eux concernent les massifs des Pyrénées et des Alpes. Si ces deux projets sont sélectionnés, ils vont nous amener à faire un choix difficile sur la projection cartographique à utiliser. Je vais exprimer ici le problème à résoudre, sachant que je ne suis absolument pas un spécialiste de ce sujet. Merci aux cartographes qui passent par ici de faire preuve d'indulgence et de me signaler mes erreurs.

 

UTM

Les données Sentinel-2 sont fournies en projection UTM (Universal Tranverse Mercator). La projection UTM est en fait un ensemble de projections, courant sur 60 fuseaux ou zones de longitudes dont la largeur est 6 degrés. Pour chaque zone, on projette sur un cylindre, d'axe équatorial, et tangent aux méridiens qui délimitent la zone. La France métropolitaine est parcourue par 3 fuseaux, les zones 30, 31 et 32. La zone 30 se trouve à l'ouest de l'axe qui va de Tarbes au Mont Saint Michel (à peu près), la zone 32 contient la Corse, la Côte d'Azur, les Alpes et l'Alsace, alors que la zone 31 se trouve au milieu (de 0 à 6° de longitude). Cette projection ne permet donc pas de traiter la France dans son ensemble et de manière continue sans reprojection.

Système UTM

 

LAMBERT 93

La France utilise maintenant le système Lambert 93, qui consiste à projeter les données sur un cône qui intersecte deux méridiens et deux parallèles sur la France. C'est cette projection que nous avons utilisée pour les données LANDSAT et SPOT distribuées par Theia sur la France.Cependant, cette projection n'est pas utilisée sur les pays limitrophes de la France, l'Espagne, l'Italie, La Suisse et a fortiori l'Autriche. Pour les utilisateurs de données sur les Pyrénées ou les Alpes, cette projection n'est pas donc pas bien adaptée.

 

Projection Lambert pan-Européenne

Il existe par ailleurs des projections Pan-Europennes, et des recommandations ont été émises dans le cadre de la norme INSPIRE. J'ai trouvé le document suivant, qui ne simplifie pas tout à fait le travail, puisqu'il recommande 3 projections :

- To adopt ETRS89 Lambert Azimuthal Area coordinate reference system of 2001 [ETRS-LAEA] for spatial analysis and display

- To adopt ETRS89ETRS89 Lamber Conic Coformal coordinate reference system of 2001 [ETRS-LCC] for conformal pan-European mapping at scales smaller or equal to 1:500.000

- to adopt ETRS89 Transverse Mercator coordinate erference systems [ETRS-TMzn] for conformal pan-European mapping at scales larger than 1:500.000

Ceci dit, il semble que l'Agence Européenne de l'Environnement EEA ait choisi la projection ETRS-LAEA pour ses produits pan-Européens, par exemple les couches à haute résolution générées dans le cadre de Copernicus GIO. Cette projection est une projection équivalente (qui conserve les surfaces), mais vue l'échelle à laquelle elle est utilisée, elle doit être loin d'être conforme (qui respecte les angles).

 

Que faire  ?

  1. Utiliser la projection Pan-Européenne équivalente pour toutes les zones demandées en Europe
  2. Utiliser Lambert 93 sur la France, une autre projection sur les Pyrénées (à déterminer), et rester en UTM 32 sur l'arc Alpin ? Un tel choix implique de traiter deux fois la zone d'intersection des zones Pyrénées et Alpes avec la France. Donc de réduire la surface totale que Theia traitera, au détriment de la sélection d'autres zones.
  3. Rester dans la projection UTM utilisée pour Sentinel-2 (qui elle aussi présente des superpositions entre fuseaux) et induit donc de traiter quelques tuiles en double.

 

 

Nous avons besoin de votre avis, que préférez vous ? N'hésitez pas à vous exprimer en commentant cet article.

 

Notes

ETRS89 The European Terrestrial Reference System 1989 (ETRS89) is the geodetic datum for pan-European spatial data collection, storage and analysis. This is based on the GRS80 ellipsoid and is the basis for a coordinate reference system using ellipsoidal coordinates.