Sentinel-2A dévoile deux nouveaux lacs sur l'île de Bornéo

L'entreprise de télédétection Planet a publié des images, prises par sa flotte de nano-satellites, du Lac Bakun sur l'île de Bornéo [1]. Planet nous apprend que ce lac, formé par un barrage construit en 2011, est le plus grand lac d'Asie du sud-est. Pourtant, il n'est pas visible sur les services web de cartographie comme Bing Maps ou Google Maps ! On peut le trouver dans OpenStreetMap avec une faible résolution. Cela est dû au fait que l'île de Bornéo est un des endroits les plus nuageux au monde donc les images de télédétection optiques utilisables sont très rares.
Continue reading

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

MACCS/MAJA, comment ça marche ?

=>

MACCS (Multi-sensor Atmospheric Correction and Cloud Screening) est une chaîne de traitement de niveau 2A, qui, comme son nom l'indique, détecte les nuages et leurs ombres, estime l'épaisseur optique des aérosols, la quantité de vapeur d'eau, et corrige les effets atmosphériques. La chaîne a été développée conjointement par le CESBIO et le CNES. Le CESBIO a mis au point les méthodes et développé un prototype, tandis que le CNES a pris en charge la version opérationnelle de la chaîne, que le CESBIO a largement contribué à valider. Le développement de la chaîne opérationnelle a été confié par le CNES à la compagnie CS-SI, et depuis peu, sa validation est gérée par CAP Gemini et le CNES.

 

Plus récemment, le CNES+CESBIO et le DLR ont décidé de mettre en commun leurs efforts pour développer la chaîne MAJA (MACCS-ATCOR Joint Algorithm). Cette chaîne est une évolution de la chaîne MACCS dans laquelle des méthodes issues de la chaîne ATCOR du DLR seront ajoutées progressivement. MAJA V1.0 a MACCS aurait dû s'appeler MACCS V6.0, mais le CNES et le DLR ont préférer changer de nom pour célébrer leur entente dans ce domaine.

 

MAJA est exploité au CNES dans le segment sol MUSCATE de Theia (données disponibles ici) et dans le segment sol du satellite Venµs. Enfin MAJA est disponible gratuitement en version binaire pour utilisation non commerciale.

 

MAJA a la particularité de s'appliquer à des séries temporelles d'images de résolution décamétrique, et de faire une large utilisation de méthodes multi-temporelles. Pour cette raison, elle ne s'applique qu'aux mission dont les observations se font sous des angles quasi constants. Ceci dit, MAJA a déjà été appliqué à de nombreux satellites :

 

Macroscopiquement, le fonctionnement de MAJA est expliqué dans le schéma ci-contre.

Correction de l'absorption atmajasphérique

Dans le cas de Sentinel-2 et de Venµs, qui disposent d'un canal 940 nm (resp 910 nm), situé dans une forte bande d'absorption de la vapeur d'eau, une première étape estime la quantité de vapeur d'eau dans  la colonne d'air traversée par l'observation. Pour les autres satellites, ce sont des données météo qui sont utilisées. Puis on passe à la correction de l'absorption gazeuse. Cette phase est réalisée avec le code SMAC.

Imajage composite

Les étapes suivantes font un grand usage de méthodes multi-temporelles. Et pour cela, une série temporelle doit être traitée dans l'ordre chronologique. En sortie de chaque traitement, une image composite est mise à jour avec les derniers pixels non nuageux acquis. Cette image sert de référence au traitement de détection des nuages et d'estimation de l'épaisseur optique des aérosols.

Les majasques de nuages

La détection des nuage repose sur une batterie de tests, dont les plus importants et plus efficaces, sont :

  • celui qui utilise la bande Cirrus (à 1380 nm) présente sur Landsat 8 et Sentinel-2 qui détecte les nuages hauts,
  • le test multi-temporel, qui détecte une soudaine augmentation de la réflectance dans le bleu, signe de la présence d'un nuage.
  • enfin, pour éviter des sur-détections, pour chaque nuage potentiellement détecté, un dernier test mesure le taux de corrélation d'un voisinage du pixel avec les images précédentes. Comme il est peu probable que plusieurs nuages successifs se ressemblent, au même endroit, si une bonne corrélation est obtenue avec l'une des images, le pixel n'est finalement pas classé nuageux

Après la détection des nuages, il faut aussi détecter leurs ombres, l'eau, et la neige.

Estimajation de l'épaisseur optique des aérosols

L'estimation de l'épaisseur optique combine plusieurs critères, décrits dans cette page, dans le calcul d'une fonction coût, qui est ensuite inversée par la méthode des moindres carrés non linéaires.

  • Critère multi-temporel ; après correction atmosphériques, deux voisinages successifs non nuageux (celui de l'image en cours, et celui du satellite) doivent avoir quasiment les mêmes réflectances. Les écarts résiduels après correction atmosphérique sont inclus dans la fonction coût.
  • Critère multi-spectral ; au dessus de la végétation, et aussi au dessus de nombreux sols nus, la réflectance de surface dans le bleu est proche de la moitié de la réflectance dans le rouge. Les écarts à cette relation après correction atmosphérique sont donc inclus aussi dans la fonction coût
  • Minimum ou maximum de l'épaisseur optique : l'épaisseur optique ne peut pas être négative, et elle ne peut normalement pas dépasser la valeur estimée par la méthode du pixel sombre. Lorsque les erreurs dépassent ces seuils, une forte erreur est ajoutée dans la fonction coût.

 

La minimisation de cette fonction coût est réalisée sur un voisinage de pixels à 240 m,  s'étendant sur environ deux kilomètres. Les résultats obtenus sont ensuite lissés, et les trous dûs au nuages sont bouchés, pour obtenir finalement une carte d'aérosols à une résolution de 5 km. Le type d'aérosols n'est pas estimé, c'est un paramètre de la méthode qui peut être fixé par zone géographique.

Correction atmajasphérique

 

L'un des quicklooks que nous produisons systématiquement à chaque traitement de MACCS, pour vérifier le bon fonctionnement d'un coup d'oeil, ici pour le site SPOT5 (Take5) du Chiapas, au Mexique. En haut à gauche, l'image au sommet de l'atmosphère, en bas à gauche, l'AOT et le masque de nuages, en haut à droite, les réflectances de surface corrigées des effets d'environnement,,en bas à droite, les mêmes, corrigées aussi des effets de pente.

Une fois connue l'épaisseur optique des aérosols, nous pouvons calculer les réflectances de surface.  Pour celà, nous utilisons des tableaux précalculés, à partir du code de transfert radiatif SOS (Successive Orders of Scattering, Lenoble, 2007). Ces mêmes tableaux sont aussi utilisés pour l'estimation des aérosols.

Les réflectances ainsi obtenues peuvent être utilisées pour mettre à jour l'image composite.

Avant d'éditer le produit de sortie, il reste cependant à corriger deux autres points, déjà détaillés dans ce blog,  les effets d'environnement et les effets de pentes en présence de relief.

 

Le développement de MACCS a démarré depuis plus de 10 ans, et de très nombreuses personnes y ont contribué au cours de ces années :

  • au CESBIO (H.Tromp, V. Debaecker, M. Huc, P.Gely, B.Rouquié et O.Hagolle),
  • au CNES (B. Petrucci, D.Villa-Pascual, Camille Desjardins),
  • au DLR (A.Makarau, R.Richterà
  • Chez CS-SI (T.Feuvrier, C.Ruffel, A.Bricier et plusieurs autres personnes)
  • Chez Cap Gemini (M.Farges, G.Rochais, E.Durand)
  • Chez Magellium (E. Hillairet)

 

Nous avons publié quatre articles dans des revues à comité de lecture, sur les méthodes et la validation de MACCS :

Feedback on Sentinel-2A first image

Sentinel-2A first image

=> 

Several colleagues asked me about the apparent defect on the maritime part of Sentinel-2 first image.  I would like to reassure you, it is not a defect, only a directional effect.

 

Let's explain it :
- For each Sentinel-2 spectral band, 30 000 elementary detectors are necessary to obtain a field of view of 300km with a resolution of 10m. But the current technology does not allow to provide 30000 detectors in a row. What is used are 12 linear arrays of detectors, which are put together to cover the whole field of view. But as each linear array is surrounded by an edge, it is not possible to stitch the pieces together with no space between the linear arrays. It was decided to shift the 10 pieces within the focal plane, as in the drawing below. The odd chips are looking forward, and the even chips are looking backward, with angle differences that may reach 3 degrees for some bands.

 

Sentinel-2 VNIR focal plane

 

On Sentinel-2A first image, we observe the see surface with the specular reflection of the sun on the sea surface (also called sunglint).  Such a phenomenon tends to change quickly as a function of the viewing angle, as may be seen on the picture below. Bertrand Fougnie, at CNES, computed the amplitude of this effect as a function of the detector, for different wind speeds. It is provided on the plot below, on which you can see the line breaks between the odd and even detectors. The plot is provided for different wind speeds. When the wind is low, the sunglint makes a small spot with a large variation with angle, which increases the effect.

 

The "defect" we observe is therefore only linked to a difference of observation angle. This phenomenon is not at all visible above lands, because there, the directional effects are much lower except in some special cases (the "hot spot"), which should be avoided by Sentinel-2..

 

A few concerned users asked if that would prevent the use of data above ocean, but I do not think so. If one is able to remove the sunglint effect on the data, then one is able to account for the angle variations.

Les orbites phasées, comment ça marche ?

=>

En ces jours où l'on reparle d'une expérience Take5 avec SPOT5, je m'aperçois que je n'ai pas expliqué ici comment on arrive à faire passer le cycle orbital de SPOT de 26 à 5 jours exactement, en abaissant l'orbite de SPOT de seulement 3 kilomètres. Il n'y a en fait rien de sorcier là dedans, juste de la simple arithmétique.

 

Depuis son orbite à 822 km d'altitude, SPOT5, comme ses prédécesseurs, a un cycle de 26 jours. Tous les 26 jours, il se retrouve au même endroit exactement. Au cours de ces 26 jours, SPOT 5 fait 369 tours de la terre. En 24 heures, un satellite SPOT parcourt donc 369/26 = 14.19 révolutions (on utilise aussi improprement le mot orbite à la place de révolution).  En diminuant l'altitude du satellite de 3 km, la vitesse du satellite diminue un peu, mais la distance à parcourir diminue davantage, le rayon du cercle à parcourir étant plus petit, son périmètre est plus court. Le satellite met donc un peu moins de temps à parcourir un tour de la terre. Il effectue ainsi 14.2 orbites par jour exactement.

Voici les orbites utilisées pour SPOT4 (Take5), avec quelques uns des sites observés en France et en Afrique du Nord. Le satellite parcourait d'abord l'orbite bleu clair, à l'ouest de la France, puis l'orbite verte le lendemain, la jaune le jour suivant et ainsi de suite. On constate qu'il était possible d'observer un site sur la trace verte depuis l'orbite bleue, et donc que chaque point au sol est bien accessible depuis un cycle orbital de 5 jours avec les capacités de dépointage de SPOT.

 

14.2 orbites en un jour, c'est aussi exactement 71 orbites en 5 jours. Le tour est donc joué, et le cycle est passé de 26 jours à 5 jours. C'est ainsi que nous avons pu réaliser l'expérience Take5.

 

On m'a aussi souvent demandé pourquoi SPOT avait une orbite de 26 jours. Nos prédécesseurs ont voulu proposer que chaque point au sol puisse être observé depuis la verticale, ou presque. Les satellites SPOT 1 à 5 avait un champ de vue de 116 km en utilisant les deux instruments, et l'on constate que 116x26x14.19 = 43000km, soit à peine plus que le périmètre de la terre à l'équateur. Ceci dit, on a rapidement constaté que la programmation de SPOT utilisait rarement cette possibilité d'observer avec les deux instruments joints. C'est donc le poids de l'histoire qui fait que l'on a conservé cette orbite pour tous les satellites SPOT, un peu comme l'écartement des voies des TGV qui provient directement de la largeur de l'arrière train d'un cheval. Il serait donc possible d'exploiter les satellites SPOT directement depuis l'orbite à 5 jours, ce qui ne changerait rien pour l'exploitabilité des satellites et la commercialisation des images mais fournirait des possibilités supplémentaires avec la possibilité d'observer à angles constants.

 

On peut d'ailleurs s'amuser à observer que les satellites SPOT6 et SPOT7 n'utilisent plus la même orbite que SPOT 1 à 5, et ne circulent qu'à une altitude de 694 km (probablement pour diminuer un peu la taille du satellite et le coût de son lancement), mais toujours avec un cycle de 26 jours, réalisé cette fois à partir de 379/26=14.58 orbites par jour. Pourtant, la justification de ces 26 jours ne tient plus, le champ des satellites SPOT n'est plus que de 60km. Mais il suffirait d'augmenter cette altitude de deux kilomètres pour se retrouver sur un cycle de 5 jours.

 

 

 

Les données LANDSAT 5 et 7 acquises sur la France de 2009 à 2011 bientôt disponibles au niveau 2A.

=>

Comme pour LANDSAT 8, il y a quelques semaines, nous venons de produire les données de LANDSAT 5 et LANDSAT 7 acquises au dessus de la France métropolitaine (sans la Corse) de 2009 à 2011. Les données seront mises en ligne d'ici quelques jours, le temps de les transférer sur le serveur.  Les traitements ont été effectués par l'équipe MUSCATE, pour le compte du pôle THEIA, en utilisant les moyens du centre informatique du CNES. Les données seront disponibles sur le site :

http://spirit.cnes.fr/resto/Landsat/

Exemple de produit de Niveau 2A obtenu avec LANDSAT5 sur la côte atlantique. Les nuages sont entourés en vert, le masque d'eau est entouré en bleu, la neige en rose. De temps en temps, la forte turbidité des eaux charentaises fait basculer les seuils de neige, et certains zones particulièrement turbides peuvent être identifiées dans le masque de neige...

Le traitement, le format et la présentation de ces données ont beaucoup de points communs avec ceux de Landsat 8, décrits ici. Cependant, ils s'en écartent par plusieurs aspects, qui font l'objet de cet article.

Point de départ.

Le point de départ est différent pour les satellites LANDSAT 7 et LANDSAT 5.

  • Pour LANDSAT 7, comme pour LANDSAT 8, nous démarrons des produits de niveau 1T fournis par l'USGS. Ces produits présentent cependant un gros défaut, avec la présence de stries dès que l'on s'écarte du centre de l'image. Ces stries sont dues à la panne d'un miroir sur ce satellite depuis 2013. Se reporter ici pour une description du problème. Dans notre cas, nous avons décidé de n'utiliser que la partie centrale de l'image, en interpolant un peu les données manquantes, tant que les trous sont inférieurs à 4 pixels, et en éliminant directement la partie de l'image où les trous ont une largeur supérieure à 4 pixels.
  • Les données acquises par LANDSAT 5 en France ne sont malheureusement pas disponibles sur les serveurs de l'USGS. C'est l'ESA qui dispose de ces données, et qui a bien voulu nous les fournir (Merci encore à Bianca Hoersh et  Riccardo Biasutti de l'ESA, et à la société SERCO qui nous a fait parvenir les données). Le jeu de données que nous vous fournissons ici est en fait un jeu unique, qui actuellement n'est disponible sur aucun autre serveur, même si l'ESA compte en faire une production prochaînement. Ces données nous parviennent au niveau 1G, un niveau de traitement intermédiaire, pour lequel les données n'ont pas été ortho-rectifiées. Nous avons donc dû les ortho-rectifier à Theia, en utilisant l'outil SIGMA du CNES, comme pour SPOT4 (Take5).

Cette  double approche différente pour les deux capteurs a des inconvénients. La base de données de référence géométrique de LANDSAT semble avoir quelques erreurs en France, et les données obtenues par l'USGS sur la région Toulousaine par exemple sont souvent décalées d'un pixel. Ce n'est pas le cas pour les données LANDSAT 5 ortho-rectifiées par THEIA, il peut donc parfois y avoir un pixel d'écart d'une date à l'autre selon qu'elle vient de LANDSAT 5 ou LANDSAT 7. Par ailleurs, les données de l'ESA présentent des défauts, comme par exemple la présence de points brillants colorés par-ci par là, de manière aléatoire.

 

 

Reprojection en Lambert 93

Les données de l'USGS sont fournies en projection UTM. Cette projection utilise trois fuseaux différents au dessus de la France, qui se divise donc en 3 zones différentes, l'Ouest de la France, le Centre et l'Est. Comme les données de deux fuseaux différents ne se superposent pas directement, nous avons donc décidé de reprojeter les données LANDSAT 7 en Lambert 93, qui est la projection officielle pour la France.Les données LANDSAT5 ont elles aussi, bien sûr, été directement projetées en Lambert 93.

Découpage des produits en tuiles

Nous avons pris le parti de suivre la même logique que celle utilisée par Sentinel-2, et de découper les données en tuiles de 110*110 km décalées de 100 km les unes par rapport aux autres. La tuile 1x1 se trouve au sud-ouest de la France, lorsqu'on va vers l'est (vers la droite), on incrémente la première coordonnée de D0001 à D0010 (D pour Droite), lorsqu'on va vers le Nord (vers le haut), on incrémente la seconde coordonnée, de H0001 à H0010 (H pour Haut). La tuile de Toulouse s'appelle donc D0005H0002 Le découpage en tuiles est visible sur l'image ci-jointe.

 

Pour chacune des tuiles, nous fournissons l'ensemble des dates pour lesquelles une image LANDSAT (5 ou 7) a une intersection non nulle avec la tuile. Quelques dates peuvent manquer, pour plusieurs raisons, liées en général à la couverture nuageuse :

  • l'image n'a pas été acquise par LANDSAT (quand les prévisions météo indiquent un temps très couvert, les images ne sont pas acquises).
  • l'image a été acquise mais s'est avérée trop nuageuse pour être traitée au niveau 1T par l'USGS (L7) ou par le CNES (L5)
  • l'image est trop nuageuse pour être traitée par la chaîne de Niveau 2A

 

Traitement de Niveau 2A (correction atmosphériques et détection des nuages)

Il est important de noter que notre chaîne ne traite pas les bandes thermiques pour l'instant. Une correction est à l'étude, mais celle-ci ne sera pas opérationnelle avant un ou deux ans.

La méthode utilisée pour les bandes visible, proche et moyen infra rouge est quasiment la même que pour SPOT4(Take5). Le traitement a été effectué avec la même chaîne, le prototype de MACCS, développé et maintenu au CESBIO par Mireille Huc. Notre méthode de base est une méthode multi-temporelle à la fois pour la détection des nuages, des ombres de nuages, de l'eau et pour l'estimation de l'épaisseur optique des aérosols.

 

Cependant, grâce à la richesse spectrale de LANDSAT, nous avons pu enrichir nos méthodes par rapport à la version utilisée pour SPOT4 (Take5) : grâce à la bande bleue, nous pouvons utiliser un critère complémentaire pour détecter les aérosols, grâce à la relation quasi constante observée entre les réflectances des bandes bleues et rouges au dessus de la végétation. Le gain de précision dû à la présence de cette bande permet de compenser la perte de précision de la méthode multi-temporelle due à la faible répétitivité des LANDSAT. Enfin, contrairement à LANDSAT 8, la bande 1.38 n'existe pas sur LANDSAT 5 et 7, la détection des nuages hauts n'est donc pas évidente.

Images de la tuile obtenue sur la côte atlantique, en provenance de deux traces différentes de LANDSAT (à gauche au milieu, les traces 201 et 200 ). Les angles de visée sont légèrement différents sur chacune des traces (visée depuis l'ouest sur l'image de gauche visée depuis l'est sur l'image de droite). A droite une image LANDSAT 7 de la trace 201, réduite à la portion centrale.

 

Pour augmenter la précision de la détection des nuages, nous avons décidé d'utiliser les données issues de traces adjacentes de LANDSAT (5 ou 7) dans les séries temporelles de niveau 2A. Ces données ne sont pas acquises exactement sous le même angle (+/- 7 degrés), mais la différence d'angle est suffisamment petite pour qu'il y ait un vrai gain de précision sur les zones d'intersection entre traces. En raison de cette approximation, quelques artefacts peuvent être observés.

 

Format des données

Le format des produits de Niveau 2A de LANDSAT 5 et 7 est le même que celui des données SPOT4 (Take5).

 

Défauts connus :

Exemple du phénomène de rémanence observé sur les données de LANDSAT 5 à proximité d’un gros nuage. Ce défaut électronique se traduit ici par une alternance de bandes sombres et claires au dessus de la végétation.

Voici une petite liste des défauts connus des données LANDSAT 5 ou 7 :

 

  • la donnée de référence pour l'ortho-rectification à l'USGS peut présenter des biais supérieurs à 30 mètres (38 mètres à Toulouse). Les données LANDSAT 7 peuvent donc parfois être légèrement décalées par rapport aux données LANDSAT 5 ortho-rectifiées au CNES.
  • L'instrument TM sur LANDSAT 5 présente un phénomène de rémanence qui se traduit par des bandes plus ou moins sombres, perpendiculaires à la trace du satellite, a proximité de zones contrastées, comme par exemple près d'une importante masse nuageuse.
  • Exemple de parasites pouvant apparaître sur les images LANDSAT 5, sous la forme de points colorés.

     

  • Les produits LANDSAT 5 que l'ESA nous a fournis voilà deux ans présentent parfois des "parasites" sous la forme de points colorés apparaissant de manière aléatoire sur l'une ou l'autre bande.
  • Dans les produits LANDSAT, la valeur qui indique si un pixel est en dehors de l'image est égale à 0. Or cette valeur peut aussi se retrouver à l'intérieur des données. Nous avons essayé de séparer les vraies valeurs hors image des valeurs normales dans l'image mais nous n'y arrivons pas toujours, et dans ce cas, toutes les valeurs de toutes les bandes sont mise à la valeur nodata, qui chez nous vaut -10 000 justement pour éviter ces problèmes.