Posters and Presentations about SPOT4 (Take5) shown at RAQRS-IV

=>

The fourth edition of the RAQRS (Recent Advances in Quantitative Remote Sensing) Symposium took place in Valencia (Spain) two weeks ago. This symposium happens every forth year, is perfectly organised by J.Sobrino and his colleagues at University of Valencia. It  aims at showing the last advances in remote sensing for land surfaces, in all wavelengths and with either active or passive methods. We talked about low and high resolution time series of optical images, radar, passive microwaves, thermal infrared, paella, fluorescence, soil moisture, jamon, evapo-transpiration, biomass, orchata and biophysical variables...

 

The SPOT4 (Take5) was also present in a few posters and presentations, joined here. And it was the right place to announce SPOT5 (Take5) ! (If the document does not show up (it is too large), click on the icon on the upper right corner, if it still does not show up, use the download button)

Jordi Inglada et al posters

Claire Marais Sicre      and         Marjorie Battude

 

On a parlé de SPOT4 (Take5) au colloque RAQRS à Valencia

 

=>

La quatrième édition du colloque RAQRS (Recent Advances in Quantitative Remote Sensing) s'est déroulée à Valencia, en Espagne, il y a deux semaines. Ce colloque a lieu tous les 4 ans, il est parfaitement organisé par J.Sobrino et ses collègues de l'Université de Valencia. Son objectif est de passer en revue les dernières avancées concernant la télédétection des surfaces continentales, dans toutes les longueurs d'ondes, actives ou passives. Nous y avons donc discuté de séries temporelles optiques à basse ou haute résolution, de radar, de micro-ondes passives, d'infra rouge thermique, de paella, de fluorescence, d'humidité des sols, de jamon, d'évapo-transpiration, biomasse, d'orchata.et de variables biophysiques...

 

L'expérience SPOT4 (Take5) était aussi présente dans quelques posters et présentations, qui sont joints ci-dessous. Et j'en ai profité pour annoncer SPOT5 (Take5) ! (si les images n'apparaissent pas (elles sont trop grosses), cliquez sur le bouton en haut à droite, si ça n’apparaît toujours pas , cliquez sur télécharger)

 

Directional effect correction for Sentinel-2 composites.

=>

Sentinel-2 orbits

Swaths observed by Sentinel-2A, for day 1 (green), 4 (Blue), 7 (grey), 8 (Pink). For Sentinel-2B, we will have to shift that by 5 days. Distance between swaths was computed so that a little overlap is available at the equator.

The Sentinel-2 orbit was set so that the swaths observed by the satellite have a little overlap at the equator. The width of the overlap increases quickly at higher latitudes. For instance, at France latitude (45 degrees), about half of the surface will be observed twice per satellite cycle, from two adjacent swaths.

It is not very fair, since it will always be the same places that will be observed twice and the rest of the world will only be observed once (The Cesbio site is well located !)

Same as above, with a zoom over France. Here, half of the land will be observed twice per cycle (red segments), and the other half (yellow segments) once per cycle.

 

 

 

Directional correction for composites.

 

Well, the issue is that each point within the overlap zone will be observed twice, but under two different viewing angles, and therefore will have different reflectances in each swath, due to the directional effects. The users of our data often ask for monthly syntheses as cloud free as possible, that merge the data observed from different orbits.To obtain such products, a directional correction is therefore necessary.

Monthly syntheses in Toulouse region, without directional correction on the left,  with a directional correction on the right.

N.B.. The scattered green points you may see are invalid points due to saturated pixels (saturations are often observed with SPOT? which will not be the case for Sentinel-2).

 

To do that, directional models have been developed, such as the ones of Roujean or Ross-Li, that model the directional variations as a function of viewing angles and solar angles, with a rather good accuracy for most types of surfaces. Here is how they look like :

 \rho= \rho_0 (1 + K_1. F_1(angles), + K_2. F_2 (angles))

 

 \rho is the reflectance for the actual viewing and solar angles  \rho_0 is the reflectance for a given angular condition chosen to standardise the data (for instance viewing at nadir and solar angle at 45 degrees), F1 and F2 are the directional functions that depend on the angles, and  K_1 and K_2 are the coefficients of the directional model, that depend on the observe pixel type of surface.

Fortunately, in the case of S2, the angle differences are low, no more than 20 degrees. We have tried, as a first test; to find mean coefficient that could work more or less for all surfaces. Tu compute these coefficients, we used the SPOT4 (Take5) sites which have been observed under two viewing directions. These are Maricopa (In the USA), and Midi-Pyrénées, Bretagne and Provence in France. They show very different landscapes, with desert and irrigated crops in Maricopa, a very diverse agricultural landscape in Bretagne and Midi-Pyrénées, and Mediterranean forests and vineyards in Provence. We have used all the available couples of clear images separated by less than 5 days and we searched for the coefficients K_1 and K_2 that allow to minimise differences.

 

Finally, these coefficients were used to correct the data and produce composites. The monthly syntheses are finally obtained by computing  a weighted mean value of the reflectance of cloud free pixels obtained during a period of 42 days. The images above or below show the results obtained by M. Kadiri on the French sites (Maricopa is still running), with on the left the synthesis without directional correction, and on the right the one with directional correction. The shading observed from right to left on the image without correction almost disappears on the images with correction. It is the same for all 3 sites and the chosen images are the ones which show the highest differences. Knowing that the angle difference is greater for SPOT4 (Take5) than for Sentinel-2, we have good hopes that this simple method could work for Sentinel-2.

However, our sampling of 4 sites is not sufficient, we will have to prove that theses results still hold for other types of surfaces. We could do that with SPOT5 (Take5) or with the first Sentinel-2 data (which should come soon !).

 

Same as above, for Provence-Languedoc.

 

Same as above, for Bretagne

Fauchée d'un instrument : c'est la surface observée par un satellite au cours d'un passage.

Correction des effets directionnels pour les synthèses mensuelles de Sentinel-2

=>

Les orbites de Sentinel-2

Fauchées observées par Sentinel-2A, le jour 1 du cycle (vert), le 4 (Bleu), le 7 (gris), le 8 (rose). Pour Sentinel-2B, il faut décaler le tout de 5 jours. L'espacement entre les fauchées est déterminée par l'orbite, qui est calculé pour permettre un léger chevauchement des fauchées adjacentes à l'équateur.

L'orbite de Sentinel-2 a été calculée pour que les fauchées observées par le satellite aient une petite intersection à l'équateur. La largeur de cette intersection augmente rapidement lorsqu'on s'éloigne de l'équateur et qu'on se rapproche des pôles. A la latitude de la France (45 degrés), c'est quasiment la moitié des surfaces qui pourront être observées à deux reprises, à partir de deux fauchées adjacentes.

C'est d'ailleurs un peu injuste car ce seront toujours les mêmes endroits qui seront observés deux fois tous les 5 jours, alors que d'autres endroits ne seront observés qu'une fois, mais à la verticale. Le site Sudmipy du CESBIO semble faire partie des endroits observés deux fois, mais, je ne suis pas sûr de disposer des orbites définitives de Sentinel-2).

Zoom sur la France de l'image ci-contre. On constate qu'à la latitude de 45 degrés, la moitié des terres (trait jaune) est observée une fois par cycle, et l'autre moitié (trait rouge) deux fois par cycle (donc deux fois tous les 5 jours avec les deux satellites).

 

 

 

La correction directionnelle.

 

Bref, le problème, c'est qu'un point à l'intersection de deux fauchées adjacentes sera observé sous deux angles différents et n'aura pas les mêmes réflectances sur les deux images, en raison des effets directionnels. Or les utilisateurs de nos données (oui, vous) nous demandent souvent des images de synthèses mensuelles (si possible sans nuages), et assemblant les données acquises depuis plusieurs orbites, de préférence sans que les coutures entre orbites soient visibles. Pour obtenir de tels produits, il faut donc pratiquer une correction des effets directionnels.

Synthèses mensuelles calculées avec la méthode de la moyenne pondérée, sans correction directionnelle à gauche, avec correction directionnelle à droite.

N.B.. Les points verts que l'on voit par-ci par là sont des pixels invalides, car tout le temps nuageux ou saturés (sur SPOT, les saturations sont fréquentes, ce qui ne sera pas le cas sur Sentinel-2)

 

Pour cela, il existe des modèles directionnels, comme celui de Roujean, ou ceux de Ross-Li, qui permettent de modéliser l'évolution des réflectances en fonction des angles de prise de vue et des angles solaires, avec une précision correcte pour la plupart des surfaces. Ils se présentent sous la forme suivante :

 \rho= \rho_0 (1 + K_1. F_1(angles), + K_2. F_2 (angles))

 

 \rho est la réflectance dans les conditions de la prise de vue,  \rho_0 est la réflectance pour une direction donnée (par exemple, observation à la verticale et élévation solaire à 45 degrés), F1 et F2 sont des fonctions directionnelles qui dépendent des angles de prise de vue et des angles solaires, et  K_1 et K_2 sont les coefficients du modèle directionnel, qui vont en général dépendre de la nature du pixel observé.

 

Dans le cas de Sentinel-2, nous avons la chance que les différences d'angles de prise de vue entre deux orbites adjacentes soient faibles, tout au plus 20 degrés. Nous avons donc tenté de trouver des coefficients moyens qui fonctionneraient à peu près pour tous les paysages. Pour trouver ces coefficients, nous avons utilisé les sites de l'expérience SPOT4 (Take5) qui ont été observés sous deux angles différents. Il s'agit de Maricopa (aux USA), Midi-Pyrénées, Bretagne et Provence en France. Il s'agit de paysages très différents, avec du désert et de l'agriculture irriguée à Maricopa, un paysage agricole varié en Bretagne et en Midi-Pyrénées, et un paysage de forêts méditerranéennes et de vignes en Provence. Nous avons utilisé tous les couples d'images claires séparées par moins de 5 jours et cherché les coefficients  K_1 et K_2 qui permettent de minimiser les différences.

 

Enfin, ces coefficients ont été utilisés pour corriger les données et produire les composites. Les produits de synthèses mensuelles, sont finalement obtenus en calculant la moyenne des pixels non nuageux pendant une période de 42 jours. Les images ci-dessus présentent les derniers résultats obtenus par Mohamed Kadiri sur le site de CESBIO près de Toulouse. à gauche, sans correction directionnelle, à droite avec correction directionnelle. Le dégradé de couleurs qui apparaît sur la partie droite de l'image de gauche, sans correction, disparaît presque complètement sur l'image de droite (avec correction). Il en va de même pour toutes les dates et pour les 3 autres sites, et j'ai choisi ici l'image qui comportait les effets les plus prononcés. Sachant que la différence angulaire entre les images SPOT acquises depuis des orbites adjacentes est plus grande que pour Sentinel-2, je pense qu'on peut espérer obtenir de bons résultats avec Sentinel-2 avec cette méthode simple.

Ceci dit, notre échantillon statistique, composé de 4 sites est largement insuffisant, ces résultats devront donc être confirmés, par exemple avec SPOT5 (Take5), ou avec les premières données de Sentinel-2 (c'est bientôt !)

 

Même figure que ci-dessus pour le site Provence-Languedoc.

 

Même figure que ci-dessus pour le site Bretagne

Fauchée d'un instrument : c'est la surface observée par un satellite au cours d'un passage.

The second SPOT4 (Take5) swinging workshop

Rappel : Le CNES invite tous les utilisateurs des données SPOT4 (Take5) à un atelier de deux jours dans les locaux du CNES à Toulouse, du 18 au 19 novembre 2014. Un an et demi après l'expérience SPOT (Take5), et un an après la première réunion des utilisateurs, ce sera l'occasion de faire le point sur les résultats obtenus pendant l'expérience SPOT (Take5), et de conclure sur l'adéquation des produits distribués par le pôle THEIA et sur l'adaptation des futures données Sentinel-2 aux besoins.

 

N'oubliez donc pas de noter cette date sur vos agendas, et si vous souhaitez participer, d'envoyer un message à sylvia.sylvander@cnes.fr, avant le 15 Septembre, en lui précisant si vous souhaitez faire une présentation (avec le titre et quelques lignes d'explications).

 

Numéro Spécial SPOT4 (Take5)

Par ailleurs, le journal Remote Sensing a accepté de publier un numéro Spécial consacré à SPOT4 (Take5). Toutes les informations sont fournies ici, et la date limite pour soumettre les papiers est le 28 février 2015.

 

Reminder : CNES is inviting all the users of SPOT4-(Take5) data to a 2 days meeting in CNES Toulouse,  on the 18th and 19th of November. One year and a half after the experiment took place, and one year after the first SPOT4 (Take5) users meeting, it will be time to summarize the results obtained by SPOT4 (Take5) users and to conclude on the suitability of THEIA's products for users, and on the applicability of Sentinel-2 data depending on the applications.

 
So please save the date, and send an email to sylvia.sylvander@cnes.fr before the 15th of September, about whether you intend to participate and whether you intend to give a talk (with a title and a very short abstract).

 

SPOT4 (Take5) Special Issue

Morover, the Remote Sensing journal accepted to publish a special issue about the SPOT4(Take5) experiment. All the information is here, and the deadline for submitting scientific papers is the February the 28th, 2015.

Phased orbits, how do they work ?

=>

As we are working to set a new Take5 experiment with SPOT5, here are some explanations of how it is possible to change the repeat cycle of a satellite from 26 days to 5 days, by just changing the satellite altitude by a couple of kilometres. There is nothing complicated behind that, just some simple arithmetic.

A phased orbit is an orbit for which the satellite repeats the same trajectory periodically. From its orbit at an altitude of 822 km, SPOT5, like its predecessors, has a cycle of 26 days. Every 26 days, it overflies the same places on earth. In 26 days, SPOT5 makes 369 revolutions around the earth. In 24 hours, a SPOT satellite runs through 369/26=14.19 orbits. Lowering its altitude by 2 km, the satellite slows a little, but the length of the circle it has to run along is reduced. It takes a little less time to make a revolution around the earth. The satellite does exactly 14.2 orbits per day.

 

Here are some of the orbits of SPOT4 (Take5), with some of the sites observed in France and North Africa during the experiment. The satellite started with the Cyan track, then the green one on the day after, then the yellow one on the next day and so on. 5 days later, it came back to the cyan orbit. You may see that it was possible to acquire a site on on the green track from the adjacent one on the cyan track.

 

14.2 orbits per days, is equivalent to 71 orbits in 5 days. After 71 orbits and 5 days exactly  SPOT4 was always at the same place during the Take5 experiment, and its cycled was changed from 26 to 5 days.

 

I have been also asked how the initial 26 days repeat cycle of SPOT5 was defined. The CNES engineers who designed it wanted to make it possible to observe each point on the earth from the vertical. As the SPOT satellites had a field of view of 116 km using both instruments, with a 26 days repeat cycle we had 116x26x14.19 = 43000km, just a little more than earth equator length. However, it was quickly seen that users did not ask for exactly vertical images and that the instruments were programmed mostly independently looking in different directions. However, the 26 days cycle was kept for all the SPOT satellites just as the High Speed Trains rail separation is related to the width of the hindquarters of a horse.

Finally, nothing would prevent from using the SPOT satellites from a 5 days repeat cycle orbit, which would not really change the ability to use the images how they are used now, but would allow new possibilities thanks to the possibility to observe users from constant viewing angles.

 

It is a little funny to observe that SPOT6 and SPOT7 do not use the initial SPOT orbit, and only fly at an altitude of 694 km but still with a 26 days phased orbit, this time obtained with 379/26=14.58 orbits per day. However, the justification cannot be the field of view, as this field of view is only 60 km.  But just by rising the orbit by a few kilometers, a 5 days orbit could be obtained

 

 

 

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.

 

 

 

SPOT4 (Take5) communications at the Sentinel-2 Symposium

The second "Sentinel-2 for science" symposium , organised by ESA, took place in italy late may 2014. More than 400 future Sentinel-2 users participated, which is a record for a conference organised by ESA at ESA premises. Compared to the first Sentinel-2 users workshop, it turns out that most of the talks were based on time series of images, while this proportion was less than a third for the first users symposium (other talks were about spectral indexes, mono date model inversions, which is good science but is not specifically tailored for Sentinel-2). This shows that the Sentinel-2 users community state of preparation did a lot of progress during the two last years.

 

To this respect, it seems that the SPOT4(Take5) experiment has helped a lot, as at least 15 of the 55 talks (and a lot of posters) of the symposium were largely based on the data set. That was exactly the purpose of the experiment and I am quite please to see it succeeded. The data are still available there, and there are still a lot of things to do.

 

Here are the links to the 15 talks that use SPOT4 (Take5) data (I may have forgotten one of two, if so please tell me ! I have not found the links to the posters, if someone found them, please tell me !).  You may also access the whole program here (some talks, although not based on SPOT4 (Take5), were also very stimulating ;-) )

 

Ground Segment


MUSCATE : An Operational Tool for Atmospheric Corrections And Monthly Composites Sentinel-2

Marc Leroy1, Olivier Hagolle2, Mireille Huc2, Mohammed Kadiri2, Gérard Dedieu2, Joëlle Donadieu1, Philippe Pacholczyk1, Céline L'Helguen1, Selma Cherchali1

1: CNES, France; 2: CESBIO


Pre-processing


Lessons learned from the SPOT4 (Take5) experiment : simulations of Sentinel-2 time series on 45 large sites

Olivier Hagolle1,3, Mireille Huc1,2, Mohamed Kadiri1,2, Dominique Clesse4, Sylvia Sylvander3, Marc Leroy3, Martin Claverie5, Gérard Dedieu1,3

1: CESBIO Umr 5126 CNRS-CNES-IRD-UPS, Toulouse, France; 2: CNRS,France; 3: CNES, France; 4: CAP GEMINI, France; 5: NASA/GSFC, USA

Eric Vermote1, Martin Claverie1,2, Jeffrey Masek3, Inbal Becker-Reshef2, Chris Justice2

1: NASA/GSFC Code 619; 2: University of Maryland, Dept of Geographical Sciences; 3: NASA/GSFC Code 618


Restoration of Missing Data due to Clouds on Optical Satellite Imagery Using Neural Networks

Nataliia Kussul, Sergii Skakun, Ruslan Basarab

Space Research Institute NASU-SSAU, Ukraine


Agriculture


Agronomy and hydrology with Sentinel-2 type time series: Towards spatial characterization of crop productivity and its impacts on water and nutrient cycle at the catchment scale

Sylvain Ferrant1,2, Simon Gascoin2,3, Amanda Veloso2, Martin Claverie4, Gérard Dedieu1,2, Valerie Demarez2,5, Eric Ceschia2,5, Patrick Durand6, Jean-luc Probst3,7, Vincent Bustillo2,5

1: CNES, France; 2: CESBIO, France; 3: CNRS, France; 4: University of Maryland; 5: University of Toulouse; 6: INRA, France; 7: ECOLAB, France

Based on Formosat-2 rather than SPOT4 (Take5), but these data are similar and produced with the same methods.


Crop mapping in complex landscape by multi-source data mining and remote sensing for food security

Elodie Vintrou1, Valentine Lebourgeois2, Agnès Bégué2, Dino Ienco3, Maguelonne Teisseire3, Pierre Todoroff1, Fidiniaina Ramahandry Andriandrahona4

1: CIRAD UR AIDA, Station Ligne Paradis, 7 chemin de l’Irat, 97410 Saint Pierre, La Réunion; 2: CIRAD UMR TETIS, Maison de la Télédétection, 500 rue J.F. Breton, Montpellier, France; 3: IRSTEA UMR TETIS, Maison de la Télédétection, 500 rue J.F. Breton, Montpellier, France; 4: FOFIFA, Station Régionale de Recherche FOFIFA Tsivatrinikamo ANTSIRABE 110, Madagascar


Sentinel-2 Agriculture project: Preparing Sentinel-2 exploitation for agriculture monitoring

Defourny Pierre1, Bontemps Sophie1, Cara Cosmin4, Dedieu Gérard2, Guzzonato Eric3, Hagolle Olivier2, Inglada Jordi2, Rabaute Thierry3, Savinaud Mickael3, Sepulcre Guadalupe1, Valero Silvia2, Koetz Benjamin5

1: UCLouvain, Belgium; 2: CESBIO, France; 3: CS-Systèmes d’Information, France; 4: CS-Systèmes d’Information, Romania; 5: ESA, ESRIN, Italy


Crop Identification and acreage estimate using a combination of Spot4-Take5 & Landsat 8.  A preparatory study for Sentinel 2

N. Knox1,2, L.T. Tsoeleng1, C. Adjorlolo1,2, T. Newby3

1: South African National Space Agency (SANSA), South Africa; 2: University of KwaZulu-Natal (UKZN), South Africa; 3: National Earth Observation and Space Secretariat (NEOSS), c/o SIIU - CSIR, South Africa.


Multisource EO Data for the optimal agricultural drainage water management in semi-arid area of Doukkala (Western MOROCCO): Potential of Sentinel-2 Type Observation

Kamal Labbassi1, Nadia Akdim1, Silvia Maria Alfieri2,3, Massimo Menenti2

1: Chouaib Doukkaly University, Morocco; 2: Delft University of Technology, Netherlands; 3: Institute for Mediterranean Agricultural and Forest Systems, Italy


Forests


Potential of Sentinel 2 constellation to provide near real time forest disturbance mapping over cloudy areas in Gabon

Christophe Sannier, Louis-Vincent Fichet

SIRS, France


Assessing Forest Degradation from Selective Logging using Time Series of Fine Spatial Resolution Imagery in Republic of Congo

Astrid Verhegghen, Baudouin Desclée, Hugh Eva, Frédéric Achard

Joint Research Centre of the European Commission, Italy


Potential benefits that Sentinel-2 data could bring to characterise and monitor forestry, simulated through SPOT 4 Take5 data

Colette Meyer1, Hervé Yesou1, Stephen Clandillon1, Henri Giraud1, Jérôme Maxant1, Paul de Fraipont1, Arnaud Selle2

1: SERTIT, France; 2: CNES, France


 

Coastal and inland waters


Mapping estuarine turbidity using high and medium resolution time series imagery Virginie Lafon1, Arthur Robinet1, Tatiana Donnay2, David Doxaran2, Bertrand Lubac3, Eric Maneux1, Aldo Sottolichio3, Olivier Hagolle4, Alexandra Coynel3

1: GEO-Transfert, ADERA, Université de Bordeaux, France; 2: Laboratoire d'Océanographie de Villefranche, UMR 7093 - CNRS / UPMC, France; 3: UMR EPOC, Université de Bordeaux-CNRS, France; 4: CESBIO, CNRS,UPS, CNES, IRD, France


CoastColour Spot 4 Take 5

Carsten Brockmann1, Ruescas Ana1, Pinnock Simon2

1: Brockmann Consult GmbH, Germany; 2: ESA ESRIN, Italy


Sentinel-2 Time Series for GlobWetland II to map Threats in Wetlands

Kathrin Weise1, Marc Paganini2, Max Tobaschus1,3, Martin Faber1,3

1: Jena-Optronik GmbH, Germany; 2: European Space Agency, Italy; 3: Friedrich Schiller University Jena, Germnay

SPOT4 (Take5) surface reflectance validation using CNES ROSAS station in la Crau.

=>

More than 10 years ago, on the Crau plain, in Provence, CNES set up an automatic calibration station to measure the atmospheric optical properties and the surface reflectances. This station, named ROSAS (RObotic Station for Atmosphere and Surface), is at the top of a 10 meter mast, and is equipped with a CIMEL instrument similar to the ones of the AERONET network that are used to characterize the atmospheric aerosols. But this one has been modified to observe also the ground. The initial objective of this station was to check the absolute calibration of optical remote sensing instruments with a high resolution (because the site uniformity is not sufficient for satellites with a kilometric resolution). But this station proves also useful to validate the surface reflectances from satellite level 2A products.

 

This work was done by some CNES colleagues, Vincent Lonjou, Sébastien Marcq et Aimé Meygret, using the level 2A products obtained from SPOT4 (Take5) experiment.

The ROSAS station needs 90 minutes to fully characterize the downward radiance and thus the atmosphere, and the upward radiance. The ratio of both measurements enable to compute the surface reflectance. However, the process is a little more complex than described here, as the surface around the mast is not perfectly uniform and the reflectances are affected by directional effects. A bidirectional model is therefore fitted to the measurements, and this model is then used to predict the reflectances measured by the satellite.

B2

The ROSAS instrument, during the SPOT4 (Take5) experiment, was equipped with 10 spectral bands described in the table below. The instrument is now being modified in view of Sentinel-2 and Venµs launches, to accommodate new spectral bands, in the near infra-red mainly, where the sampling of the spectrum was not sufficient.

Band λ (nm), detector
1 1020Si
2 1600 InGaAs
3 870 Si
4 670 Si
5 440 Si
6 550 Si
7 1020 InGaAs
8 937 Si
9 380 Si
10 740 Si

B3 (clear symbols for SPOT4, dark symbols for ROSAS)

 

B4 (clear symbols for SPOT4, datk symbols for ROSAS)

The agreement of ROSAS and SPOT4(Take5) surface reflectance measurement is excellent, in all band but near-infrared : better than 5% in the green (B1), red (B2) and SWIR (B4) channels, and 7-8% in the NIR (B3). The differences observed in the NIR are being investigated, but could be linked to the spectral interpolation, as SPOT4 B3 band is quite far from ROSAS spectral bands.

In the SWIR, the greater variations of surface reflectances with time may be noticed, with large reflectance drops after rains. The SWIR band is very sensitive to the soil moisture, at least when the vegetation cover is sparse, which is the case at La Crau. In the other bands, these variations are much less visible, and what should be noticed is the great stability of surface reflectances with time, thanks to the acquisitions with constant viewing angles and also to the quality of atmospheric correction...

 

 

A poster was shown by Aimé Meygret at the "Sentinel-2 for science" symposium in Frascati in may 2014.

 

 

 

Validation des réflectances de surface de SPOT4 (Take5) sur la Crau, avec la station ROSAS du CNES

=>

Sur la plaine de Crau, en Provence, le CNES a mis en place une station automatique de mesure des conditions atmosphériques et des réflectances de surface. Cette station, nommée ROSAS (RObotic Station for Atmosphere and Surface), est installée au sommet d'un mât de 10 mètres, et est équipée d'un instrument CIMEL analogue à ceux du réseau AERONET qui servent à caractériser l'atmosphère, mais modifié pour observer aussi le sol. L'objectif initial de cette station était de vérifier l'étalonnage absolu des instruments en orbite, pour les satellites à haute résolution (car l'uniformité du site n'est pas suffisante pour les capteurs à résolution kilométrique). Mais cette station peut aussi être utilisée pour valider les réflectances de surface fournies dans les produits de niveau 2A
.

C'est le travail qu'ont effectué des collègues du CNES, Vincent Lonjou, Sébastien Marcq et Aimé Meygret, à partir des produits de niveau 2A issus de l'expérience SPOT4 (Take5).

 

La station Rosas effectue un cycle de mesure toutes les 90 minutes, caractérisant successivement le rayonnement descendant (et donc l'atmosphère), puis le rayonnement montant provenant de la surface. Le rapport des deux permet de calculer la réflectance de surface. Le processus est un peu plus complexe que ce que je décris ici, car il faut tenir compte de la non-uniformité de la surface autour du mât, et des variations directionnelles des réflectances. Un modèle bidirectionnel des réflectances de surface est donc ajusté sur les mesures, et ce modèle permet de prédire les réflectances que doit mesurer le satellite.

 

B1 (vert)

B2 (rouge)

L'instrument disposait, lors de l'expérience SPOT4 (Take5) des longueurs d'ondes du tableau ci-dessous. Il est en cours de modification pour ajouter de nouvelles bandes spectrales, notamment dans le proche infra-rouge, dont l'échantillonnage n'était pas suffisant, et en préparation des activités d'étalonnage et de validation des satellites Sentinel-2 et Venµs.

Band λ (nm), detector
1 1020Si
2 1600 InGaAs
3 870 Si
4 670 Si
5 440 Si
6 550 Si
7 1020 InGaAs
8 937 Si
9 380 Si
10 740 Si

B3 - PIR (symboles clairs pour SPOT4, sombres pour ROSAS)

 

B4 - MIR (symboles clairs pour SPOT4, sombres pour ROSAS)

On note que l'accord entre les réflectances de surface obtenues avec la station ROSAS et celles issues des produits de niveau 2A de SPOT4 (Take5) est excellent, dans toutes les bandes sauf dans le proche infra-rouge : mieux que 5% en B1, B2, B4 et 7-8% en B3. Les différences observées dans le proche infra-rouge sont en cours d'investigation et pourraient être liées à l'interpolation spectrale, la bande spectrale de SPOT4 étant très éloignée de celle de ROSAS.

 

On peut remarquer aussi les variations plus importantes des réflectances de surface dans le moyen infra-rouge, avec de fortes baisses de la réflectance observées après des pluies. On peut en déduire que les données optiques multi-temporelles acquises sous des angles constants pourraient être utilisées pour détecter des variations de l'humidité superficielle des sols, au moins quand la couverture végétale n'est pas très importante, comme c'est le cas sur la prairie clairsemée de la Crau. Dans les autres bandes spectrales les variations dues à l'humidité des sols sont bien moins prononcées, et c'est surtout la grande stabilité des réflectances avec le temps qui doit être notée, grâce aux angles de visée constants et à une bonne correction des effets atmosphériques.

 

Un poster a été présenté par AImé Meygret au colloque "Sentinel2 for science" à Frascati au mois de mai 2014.

"