Using NDVI with atmospherically corrected data



NDVI is by far the most commonly used vegetation index. NDVI was developed in the early seventies (Rouse 1973, Tucker 1979), and widely used with remote sensing in the nineties until now. It is computed from the surface reflectance in the red and near infra-red channels on each side of the red-edge.




where \rho(NIR) and  \rho(RED) are reflectances in the NIR and RED. Although several users still use top-of atmosphere reflectances (TOA), surface reflectances should be used to reduce sensitivity to variations of aerosol atmospheric content.


A time profile of surface reflectance from Sentinel2 satellite for the blue, green, red and NIR spectral bands for a summer crop in South East France. The observation under constant viewing angles minimizes directional effects.One can also notice that reflectance variations related to vegetation status are greater in the near infra-red, while the noise is usually lower. As a result, a vegetation index should rely more on the NIR than on the red.

I think NDVI is mainly used for the following reasons (but feel free to comment and add your reasons) :

  • it has the large advantage of qualifying the vegetation status with only one dimension, instead of N dimensions if we consider the reflectances of each channel. Of course, by replacing N dimensions by only one, a lot of information is lost.
  • it  enables to reduce the temporal noise due to directional effects. But with the Landsat, Sentinel-2 or Venµs satellites, which observe under constant viewing angles, the directional effects have been considerably reduced.


I therefore tend to tell students that if NDVI is convenient, it is not the only way to monitor vegetation.

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Canigou 3D

Lo Canigó és una magnòlia immensa
que en un rebrot del Pirineu se bada
- Jacint Verdaguer i Santaló


The Canigó is an immense magnolia
that blooms in an offshoot of the Pyrenees


3D view of the Canigou on 19-Dec-2017 (with a fancy tiltshift effect)

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New version of PEPS (French Sentinel mirror site)

As you probably know, PEPS is the French Collaborative ground segment for Copernicus Sentinel program. And, first of all, it is a mirror site that distributes all the Sentinel data in near real time. These last weeks, real time was not available for Sentinel-2, as the data format and structure of Sentinel-2 products had deeply changed, and the software needed adaptation. PEPS team created a new collection, named "Sentinel-2 Single Tiles", coded "S2ST" to separate the old format from the new one. Now that the new version has been installed and validated, the PEPS mirror site is once again up to date.

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(Enfin !) Téléchargement par script des produits de niveau 2A de Sentinel-2 de Theia


La production des données de niveau 2A de Sentinel-2 se poursuit au CNES, mais un peu moins vite que prévu pour le moment.  Nous avons connu un jour faste pendant lequel 600 tuiles ont été produites, mais le rythme de production a souvent été plus lent : nous avons  résolu progressivement de petites anomalies et en même temps, le centre informatique du CNES sur lequel nous nous appuyons a connu de petits soucis.


Pendant ce temps, mes collègues de l'équipe MUSCATE, et notamment Dominique Clesse et Remi Mourembles de CAP GEMINI, on ajouté au site de distribution la possibilité de télécharger les données par script, sans un clic.


Le script est très facile à utiliser, par exemple, la ligne ci-dessous télécharge les données Sentinel-2 de la tuile 31TCJ (Toulouse), acquises en Septembre 2016 :

python ./ -t 'T31TCJ' -c SENTINEL2 -a config_theia.cfg -d 2016-09-01 -f 2016-10-01

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(At last !) Automated download of Sentinel-2A Level 2A products from Theia


The production of Sentinel-2 L2A data is on-going at CNES THEIA, but it is still a little slower than expected. We had one fast day on which the exploitation team managed to process 600 tiles, but the production has often been slower as we needed to solve a few glitches, and as the whole CNES processing center had also its own issues.


Meanwhile, my colleagues at CNES MUSCATE Center, with the precious help of Dominique Clesse (CAP GEMINI) and Remi Mourembles (CAP GEMINI), have implemented the possibility to download the images via a script and no click. By the way, the shop cart, which did not work when we ordered more than 10 products has also been repaired.


The script is very easy to use, for instance, the following line downloads the SENTINEL-2 products above tile T31TCJ (Toulouse), acquired in September 2016 :

python ./ -t 'T31TCJ' -c SENTINEL2 -a config_theia.cfg -d 2016-09-01 -f 2016-10-01

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The iota2 Land cover processor has processed some Sentinel-2 data


You already heard about iota2 processor, and you must know that it can process LANDSAT 8 time series et deliver land cover maps for whole countries. These las days, Arthur Vincent completed the code that allows processing Sentinel-2 time series. Even if atmospherically corrected Sentinel-2 data are not yet available above the whole France, we used  the demonstration products delivered by Theia to test our processor.


Everything seems to work fine, and the 10 m resolution of Sentinel-2 seems to allow seeing much more details. The joined images show two extracts near Avignon, in Provence, which show the differences between Landsat 8 and Sentinel-2. Please just look only at the detail level, and not at the differences in terms of classes. Both maps were produces using different time periods, and a period limited to winter and beginning of spring for Sentinel-2, and the learning database is also different. Please don,'t draw conclusions too fast about the thematic quality of the maps.


First extract shows a natural vegetation zone, with some farmland (top LANDSAT8, bottom Sentinel-2)


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On Google Earth Engine, beware of the Mrs-Armitage-on-Wheels Syndrom


A few colleagues replied to our campaign to explain some of the dangers of Google Earth Engine. They said :

"well, after all you are probably right, but don't worry, we only use it to do quick and dirty stuff, not real scientific work"


As most (...) of these colleagues are quite sensible, I am not worrying too much. But as far as I am concerned, I would have some chances to be a victim of Mrs-Armitage-on-wheels Syndrom (AWS). I guess I do not need to explain it to our british colleagues who consult this blog, this syndrom originates form the great children book from Quentin Blake, that I used to read to my children, some time ago (every night for the two first weeks, then once in a while...) : Mrs Armitage on wheels. Another daddy reads it for you here.

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Sur Google Earth Engine, attention au syndrome de Mrs-Armitage-on-wheels


Quelques collègues ont répondu à nos avertissements sur Google Earth Engine, en nous disant :

Oui, vous avez probablement raison, mais ne vous inquiétez pas, nous n'y faisons que des petits tests vite faits, mal faits, pas du vrai travail scientifique

Ces collègues étant pour la plupart (...) des scientifiques raisonnables, je ne m'inquiète pas trop.  Mais pour ma part, me connaissant, j'aurais un peu peur d'être victime du syndrome de Mrs-Armitage-on-wheels. Le nom de ce syndrome vient d'un livre génial de Quentin Blake que je lisais à mes enfants, en VO (tous les soirs pendant 15 jours...): Mrs Armitage on wheels.  Un autre papa vous le lit ici toujours en VO.

(en Français, le titre a été joliment traduit par "Ameline Fourchedrue")


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Mapping flooded areas using Sentinel-1 in Google Earth Engine

Exceptional rainfall in May caused heavy flooding in the Paris region. Newspapers and TVs reported that the Seine flood forced the Louvre staff to move away from rising waters the art pieces that were stored in their cellar. But they did not tell you that about 50 km east of the Louvre museum, the flood of the Grand Morin river in Coulommiers also inundated the cellar of my parents-in-law. I'm really concerned about this cellar because I care about my parents-in-law of course, and also because I have let some of my bottles of wine in their cellar. Continue reading

Réfléchissez deux fois avant d'utiliser Google Earth Engine

=> L'une des tendances que l'on pouvait observer au Living Planet Symposium 2016, est l'utilisation croissante de Google Earth Engine. Pour ceux qui ne connaissent pas encore, Google met à disposition des utilisateurs de données de télédétection une plate-forme avec grosse puissance de calcul, bibliothèques et l'accès aux  données ouvertes, dont celles de LANDSAT et des Sentinel,  gratuitement tant qu'on ne dépasse pas certaines limites de stockage de données.  Google en retire une connaissance  des besoins des utilisateurs et des traitements et applications qu'ils développent, et améliore son image de marque (du "green washing")


Je vais répéter ici ce qu'à dit Jordi au Living Planet Symposium et ce qu'il a également expliqué dans son blog : l'utilisation de cette plate-forme est risquée et dangereuse.

Si vous travaillez sur GEE, sachez que :

  • vous n'avez pas les données
  • vous n'avez pas les machines
  • vous n'avez pas les codes

Les travaux que vous développeriez sur cette plate-forme ne pourraient donc pas être répétés ailleurs. Non seulement vous fourniriez donc un tas d'informations à Google, mais en plus, vous ne pouvez plus quitter GEE sans devoir reprendre vos travaux à zéro.

Mauvais scénarios

Voici quelques scénarios tout à fait plausibles mais non moins désagréables :

- google retire le service (c'est arrivé souvent à de nombreux services proposés par google): celà aurait à peu près le même effet qu'un incendie dans votre laboratoire (pendant l'absence du personnel). Plus de données, plus de machines, plus de codes qui tournent, on repart à zéro. Les clauses d'utilisation permettent tout à fait à Google d'arrêter leur service unilatéralement :

7.4 Termination for Convenience. Customer may stop using the Services at any time with or without notice. Customer may terminate this Agreement for its convenience at any time on prior written notice and upon termination, must cease use of the applicable Services. Google may terminate this Agreement for its convenience at any time without liability to Customer.

- google rend le service payant ou le vend à un autre industriel (c'est déjà arrivé aussi): vous devez donc payer cher pour continuer à l'utiliser, ou tout redévelopper chez vous.

- google modifie ses bibliothèques : vos chaînes ne donnent plus les mêmes résultats et vous devez en refaire toute la validation.

Alternatives ?

Ceci dit, le succès de la plate-forme montre qu'elle correspond à un besoin. C'est vrai qu'il est parfois plus long de télécharger la donnée que de la traiter et qu'un traitement à proximité des données permettrait de gagner beaucoup de temps. Mais il nous faudrait des plate-formes basées sur l'utilisation de logiciels open source, que l'on pourrait aussi faire tourner sur ses propres machines. Il est vrai qu'à part GEE, nous sommes plutôt démunis en Europe, à ma connaissance, malgré l'existence de nombreux démonstrateurs publics et moins ambitieux(PEPS, TEP, MEP), ou semi privés, mais largement financés par le public (Helix Nebula, SparkInData...). Pour ma part, je ne vois qu'un organisme public, ou une fédération d'organismes publics qui permettraient de monter une plate-forme libre du niveau de celle de Google, mais cette opinion, que certains qualifieront de passéiste et rétrograde, et qui manque certainement d'imagination, n'engage que moi.

Ceci dit, il y a les exemples pas tout à fait passéistes et rétrogrades du datacube australien, ou de la plate-forme NEX de la NASA.

Mon inventaire des plate-formes disponibles présente probablement des lacunes, n'hésitez pas à nous les signaler en laissant des commentaires..