Meilleurs voeux pour 2016 !

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Chers lecteurs, que cette nouvelle année vous apporte bonheur et santé !


Sur le plan général, au moins en France, ce n'est pas avec beaucoup de regrets que nous voyons l'année se terminer, et 2016 est vraiment la bienvenue ! Mais du côté des séries temporelles d'images spatiales, 2015 est certainement un bon cru, et nous attendons encore mieux de 2016.

 

Yann Kerr, maintenant ex directeur du CESBIO

L'histoire de la télédétection retiendra certainement que 2015 est l'année du lancement de Sentinel-2, même si les acquisitions régulières n'ont vraiment démarré qu'à la fin de l'année. J'espère aussi que les séries de données acquises à l'occasion de l'expérience SPOT5 (Take5) vous auront permis de patienter. 2016 verra donc le début de l'acquisition systématique des données par Sentinel-2, le début de la production des données de niveau 2A par THEIA, puis le lancement du deuxième satellite à la fin de l'année.

Au CESBIO, le passage à l'année 2016 est aussi un peu la fin d'une ère, avec la fin du mandat de direction de Yann Kerr. Yann nous a permis de réaliser dans des conditions à la fois agréables et stimulantes, le travaux présentés dans ce blog, et bien d'autres encore, que vous pouvez notamment suivre sur l'autre blog du CESBIO. La bonne nouvelle est que Yann reste encore au CESBIO, enfin, de temps en temps, entre deux voyages, et nous allons continuer à bénéficier à la fois de ses conseils et de son art sur-développé du calembour !

 

Au CESBIO aussi, le départ de Mireille Huc de l'équipe MACCS va causer un grand vide. Mireille a développé et maintenu notre prototype de chaîne de correction atmosphérique, avec un mélange savant et efficace d'inventivité, de ténacité et de rigueur. Les équipes du CNES vont maintenant prendre en charge le développement de cette chaîne, mais je pense que nous pouvons remercier Mireille pour tout son travail, qui a bénéficié aux centaines d'utilisateurs des produits distribuées par THEIA.

 

Ce blog-ci, ouvert fin 2012, vient de fêter son troisième anniversaire, et cet article, avec sa version anglaise sera le 300e. Nous avons réussi à maintenir le rythme d'un article par semaine, et si parfois l'inspiration et le temps me manquent, quelques nouveaux auteurs ont pris le relais : Simon Gascoin, Jordi Inglada, Yoann Moreau, Isabelle Soleilhavoup, Michel Lepage et Elodie Robert. N'hésitez pas à me contacter pour contribuer et exposer vos projets vos résultats et vos découvertes.

 

Grâce à ces publications régulières, la fréquentation de ce blog est en forte hausse, comme en témoigne le tableau ci-dessous, qui affiche un taux de croissance de 50 % sur 2015.

 


2013 2014 2015
Nombre de visites 13985 22928 34723
Nombre de pages lues 30922 46940 66947

 

Les pages ayant remporté un gros succès sont fournies dans le tableau ci-dessous, avec bien sûr en tête la page d'accueil, suivie par l'article l'article sur l'éruption de la Fournaise, qui a fait le buzz, puis l'article sur les correction atmosphériques de LANDSAT qui est en tête depuis deux ans. La page au 4e rang m'a étonné, c'est une page très courte qui annonçait la date et l'heure de lancement de Sentinel-2, et sa retransmission au CNES accompagnée de campagne. Et en fait, c'est l'image d'une bouteille de champagne qui s'ouvre qui attirait les foules depuis le moteur de recherche d'images de Google. J'ai mis un peu de temps à m'en rendre compte et j'ai supprimé cette page depuis, mais ça incite un peu à la modestie...

 

1. Home 6 783(10,13 %)
2. Les dernières éruptions du Piton de la Fournaise, vues par SPOT5 (Take5) 2 099(3,14 %)
3. USGS now delivers atmospherically corrected LANDSAT data 2 009(3,00 %)
4. Sentinel-2A launch date Date de lancement de Sentinel-2A 1 878(2,81 %)
5. SPOT (TAKE5) 1 642(2,45 %)
6. SPOT5(Take5) 1 569(2,34 %)
7. Take5 Product Format 1 484(2,22 %)
8. LANDSAT 1 177(1,76 %)
9. L’ortho-rectification, comment ça marche ? 1 162(1,74 %)
10. A python module for batch downloads of LANDSAT data. 1 156(1,73 %)
11. La production de cartes d’occupation du sol, comment ça marche? 1 104(1,65 %)
12. Comment télécharger une série d’images LANDSAT 8 2A sur le serveur THEIA 1 067(1,59 %)
13. Download_landsat_scene.py 1 056(1,58 %)
14. SPOT5 (Take5) sites 985(1,47 %)
15. In English 952(1,42 %)
16. Landsat-download 950(1,42 %)
17. Sentinel-2 949(1,42 %)
18. New satellites added to SMAC atmospheric correction 899(1,34 %)
19. Calendrier / Calendar SPOT5 (Take5) 884(1,32 %)
20. The cloud detection : how it works. 854(1,28 %)
21. Olivier Hagolle 740(1,11 %)
22. High cloud detection using the cirrus band of LANDSAT 8 or Sentinel-2 728(1,09 %)
23. Comment ça marche How it works 716(1,07 %)
24. SPOT4 (Take 5) 694(1,04 %)
25. En Français 613(0,92 %)

 

 

 

 

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

Fully automatic land cover map generation at country scale over France

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Up to now, over France, there is no Land Cover Map generated annually at a decameter resolution.  The Corine Land Cover map, which is widely used, is only produced every 5 years, and 2012 version was issued in 2015. This map is mainly produced using photo interpretation, and therefore requires a very large amount of work.  The very accurate Land Cover layer from IGN (French cartographic institute), is updated regularly, region wise, over a cycle of 3 to 4 years, and therefore only provides the perennial land cover information. Two other products exist, the Global Land Cover 30m produced at LANDSAT resolutions, et the Copernicus HR layers, but with a quite low quality,  for instance on the Landes forest in France.

 

Thanks to its high resolution observations, Sentinel-2 should enable an automatic generation of land cover maps at country scale. Based on a several years of research at CESBIO,  our project to automatically produce land cover maps over the whole France is gaining momentum. Research efforts are being organised within the THEIA Expertise Center on Operational Land Cover.

 

The first prototype products were computed using the LANDSAT 8 Level 2A data from Theia, pending availability of a whole year of Sentinel-2 data. The first products span over one third of France, and have 15 to 20 classes according to the versions.

 

The land cover maps processor is based on Orfeo Tool Box applications, set to music by Marcela Arias, under Jordi Inglada's direction, and with large contributions of several CESBIO colleagues for reference data collection of for the development of processors.

 

Extract of the version 1 of land cover product, computed using LANDSAT8 data in 2013. Click on the image for an interactive display

Warning :

These prototype products were not created in ideal conditions. The LANDSAT-8 2013 data set starts in April only, as the satellite was not yet operational before. The start of vegetation cycle has been missed. The future operational products will use a complete year of data. Moreover, LANDSAT 8 data do not have the same repetitivity and resolution as Sentinel-2, and therefore, the final map quality is not what we expect from Sentinel-2.

 

However, it is still the same type of data, and their processing needs to overcome the same difficulties. It is therefore a full-scale test of our methodology. And finally, although not as accurate, the maps have the same nature as our final product and should allow users to get a first idea of the products Theia will deliver.

 

These products contain errors and must only be considered as a draft. We release them in order to get feedback on their quality and usefulness. Please tell us how they might be useful to you. Tell us also if you find them too inaccurate, or if there is something missing.

 

Prototype product description and download

These products are delivered under the Open Data Commons Attribution Licence. This license allows you to  :

  • share, copy, distribute and use the data
  • create other products based on the data
  • adapt, change and transform the data

with the following constraint : you have to quote the data source (CESBIO) for any use or distribution of the data.

 

These maps were processed with Landsat-8 Level 2A data (30 m resolution and 7 spectral bands) obtained with a 16 days revisit. The first images were taken on the 1th April 2013, until the 30th december 2013. Due to cloud cover, every point on the surface was observed between 8 and 25 times, 16 times on average. Some zones in the Pyrenees, because of cloud and snow cover were not observed often, and this causes artefacts on the maps.

 

Sentinel-2 images, with a better resolution and repetitivity should allow production of far better quality maps.

These maps are made using a machine learning based on reference data bases which provide land cover on a large set of places over France. The following data bases were used :

  • The European Common Agriculture Policy data base for the following classes :
    • annual crops (winter and summer)
    • woody crops (Orchards, Wineyards, Olive groves)
    • permanent meadows
    • estives and moors
  • Corine Land Cover 2012 for the following classes :
    • Dense habitat
    • Industrial or commercial zones
    • Grassland
    • Beaches and dunes
    • Sea and oceans
    • Mineral surfaces
    • Glaciers and permanent snow
  • IGN BD TOPO for the following classes :
    • Water
    • Persistent forest
    • Deciduous Forest
    • Mixed Forest
    • Woody moor

These data bases can have been based on various time period and be older than the satellite time period. Several versions were released to test slightly different nomenclatures.

V2

The following classes were merged

  • estives-moors and woody moors
  • Mixed forests were removed
  • All classes of orchards, vineyards
  • Inland waters and oceans

Product statistics and display are available here..

The full resolution product can be downloaded here.

Une conférence sur Sentinel-2

J'aurais dû être à Paris aujourd'hui, pour la quatrième journée thématique du Programme National de Télédétection Spatiale, mais la conférence a été annulée après la soirée d'horreur du 13 novembre. La journée était consacrée au programme Sentinel, et je devais y présenter Sentinel-2. J'avais passé deux ou trois jours à préparer ma présentation, je vous en fais donc profiter ici, mais en silence, et sans l'accent Toulousain.

http://www.cesbio.ups-tlse.fr/multitemp/wp-content/uploads/2015/11/PNTS_Sentinel-2_OH.pdf

Calcul automatique de cartes d'occupation du sol sans données de terrain

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Avec la mise à disposition régulière d’images corrigées des effets atmosphériques et téléchargeables librement par le pôle Theia, il est possible d’imaginer la production de classifications de l’occupation du sol automatique et en continu au fil de la mise à disposition de nouvelles images.

 

Dans le cadre du projet SYRHIUS, un prototype a été développé au CESBIO pour tester les résultats de ce type de classification 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 sont : céréales, tournesol, vigne et dans une moindre mesure maïs et colza.

 

Le type de méthode de classification utilisée est une classification supervisée (SVM), pour laquelle les échantillons d’apprentissage ne sont pas des zones connues des images à classer (comme les méthodes supervisées classiques, par exemple celle qui sera utilisée dans le projet THEIA) mais sont issues d’une base de données d’apprentissage créée à partir d’années antérieures et de données de terrain acquises pour ces dates. Une telle méthode présente l’avantage de ne nécessiter aucune connaissance à priori sur l’année en cours (et donc aucune étape manuelle d’apprentissage si la base d’apprentissage est exhaustive) mais présente le défaut de nécessiter un très grand volume de données (les chroniques des années antérieures) et peut entraîner une forte confusion dans le cas d’années au climat exceptionnel.

Illustration de la chaîne de traitement mise en place pour la production des cartes d'occupation du sol.

 

Afin de tester cette approche, le RPG (référentiel parcellaire graphique) a été utilisé sur les années 2011 et 2012 pour le bassin du Fresquel apportant une connaissance spatialisée des cultures semées,  conjointement aux séries landsat5/7 qui permettent de suivre l'évolution temporelle de la réflectance des parcelles du RPG. L’association de ces deux types de données a permis de créer une base d’apprentissage, utilisée dans un second temps pour la classification des années 2013, 2014 et 2015 pour l’ensemble du bassin du Fresquel.

 

Les images de niveau 2A (corrigées des effets atmosphériques et accompagnées d'un masque de nuages) utilisées en entrée du traitement, sont mises à disposition par le centre de données THEIA.  La validation des classifications proposées ne sera possible que lorsque le RPG 2013 sera disponible, néanmoins, de précédentes campagnes ont fait état de résultats convenables avec un kappa autour de 0.65-0.7 pour la région Midi-Pyrénées.

 

Une approche de production en continu de ces classifications a été testée afin de fournir à l’utilisateur des résultats dès le début de la saison agricole. Une nomenclature évolutive a donc été proposée, celle-ci s'enrichissant à mesure de la mise à disposition des images satellite Landsat. Trois dates-clés ont été retenues : fin mars, fin juillet et fin de l’année d’étude : à chacune de ces dates la carte d'occupation est alors recalculée. Plus l'année en cours avance, plus la classification des diverses espèces végétales sera fine et précise. Le niveau de détail augmente donc au fur et à mesure pour atteindre son maximum lors de la production de la dernière carte, à la fin de l'année, comme illustré sur la figure suivante.

 

Production de trois cartes d'occupation durant l'année : la première (S1) en mars, la seconde (S2) en juillet et la dernière (S3) à la fin de l'année, avec des nomenclatures de plus en plus riches

 

Les résultats de cette étude sont disponibles via une interface Web.


On notera cependant l’importance d’une couverture régulière et les problèmes liés à l’ennuagement qui peuvent pour certaines années être très contraignants  comme dans le cas de l’année 2013, très pluvieuse (et dépourvue de données LANDSAT avant la mise en service de LANDSAT 8 en Avril).  En 2013, certaines zones n’ont été observées que trois fois durant l’ensemble de l’année. De très mauvais résultats sont donc obtenus en début de saison agricole, qui s'améliorent par la suite. Heureusement, l'arrivée de Sentinel-2 devrait permettre d'assurer une bien meilleure répétitivité dès 2016.

Le projet SIRHYUS

Le projet SIRHYUS a pour objectifs de concevoir,  de développer et de mettre en œuvre des services opérationnels dédiés à la gestion des ressources en eau douce continentale grâce à l'intégration, l'assimilation et à la valorisation des données satellitaires d’observation de la Terre. Ce projet est mené par un consortium de huit partenaires complémentaires : Veolia Environnement Recherche&Innovations, Veolia Eau, EDF, G2C environnement, Acri ST, l’UMR TETIS-IRSTEA, le CNES, VERI et le CESBIO. Il est financé dans le cadre du 12ème Fonds Unique Interministériel par le ministère en charge de l’eau, les régions Paca et Languedoc- Roussillon, ainsi que par la Fondation Sciences et Techniques pour l’Aéronautique et l’Espace. La finalité de ce projet est de pouvoir proposer de nouveaux services, s'appuyant sur des savoir-faire scientifiques et industriels reconnus. Dans ce cadre, le CESBIO a développé ou amélioré les algorithmes de création de quatre produits : le produit manteau neigeux, le produit occupation du sol, le produit évapotranspiration et le produit quantité d’eau dans le sol. Ces algorithmes sont principalement dédiés à l’exploitation des données Sentinel-2. Dans le cadre de ce projet, deux articles sont publiés sur ce blog : le premier (ci-dessus) concerne l'occupation du sol et le second l'estimation de l'évapotranspiration et du bilan hydrique à l'échelle d'un bassin versant (lien).

 

Yoann Moreau et Isabelle Soleihavoup

Our First Sentinel-2 Level 2A processing

2015/07/06

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Now that Sentinel-2A has started to acquire time series over Europe, we have been able to try our MACCS Level 2A processor to perform atmospheric corrections. As you probably know if you have been following this blog, MACCS works with time series to detect clouds, shadows, water and estimate aerosols optical thickness. Our processor therefore requires at least a couple of images to get a good initialization, .

 

2015/07/16

2015/07/26

Beatrice Petrucci, from CNES, launched the first processing with a time series of L1C images obtained near the Pyrenees. The L1C data were produced at CNES with the Ground Processing Prototype, which is used to define and validate the processing methods, and also produces all the data needed for the commissioning phase.

 

The results obtained on these L2A data are just great, with a very good detection of clouds and shadows, as you may see on the attached quicklooks. On the joined images, the detected clouds are circled in red, while the shadows are circled in black and water is in blue. You will need to click on the images to see them at 100 m resolution (we had to reduce it to let you download them quickly). You might wonder why on the top of the image of 26/7 some clouds are circled in black and not in red. There is no error in MACCS mask detection, but when cloud mask and shadow mask overlap exactly, the red contour is hidden by the black contour.

 

The atmospheric correction also looks fine, but of course needs to be validated scientifically.

 

These excellent results have been found with a first set of parameters coarsely tuned on the basis of our experience with other sensors; we expect to have even better results when the fine tuning of the parameters will be completed using much more images...

Voulez vous nous aider à faire des relevés d'occupation du sol en France ?

Comme vous le savez peut-être, dans le cadre de THEIA, nous avons prévu de réaliser automatiquement des cartes d'occupations du sol annuelles du territoire Français, sur 20 à 25 classes, à partir des données Sentinel-2, dont on commence à voir les premiers exemplaires. Jordi Inglada, du CESBIO, coordonne ce projet. Il en a fait une belle présentation lors du séminaire THEIA-GEOSUD début juin.

 

Mon dernier relevé, une lande à rhododendrons, plateau de Beille, Pyrénées

Pour mener à bien ce projet, il nous faut des relevés de terrain de l'occupation des sols. Si vous êtes capable de faire la différence entre une parcelle de colza et une parcelle de blé, ou entre une parcelle de mais et une parcelle de sorgho, et si vous avez un smartphone Android équipé d'un GPS, vous pouvez nous aider. Un manuel de l'utilisateur et les relevés de 2013, 2014 et 2015 (jusqu'à fin juin) sont disponibles ici : http://tully.ups-tlse.fr/olivier/occ_sol_odk/tree/master. Pour récolter des données, il suffit de télécharger l'application "ODK collect" comme indiqué dans le manuel, et de la configurer.

 

Les données récoltées sont disponibles en ligne pour toute personne ayant un compte et effectuant des relevés. Pour avoir un compte, il suffit de me demander (olivier hagolle, au cesbio, cnes, fr).

 

Comme je l'ai précisé dans un précédent article, non seulement vous nous aiderez et obtiendrez en échange des produits d'occupation des sols de meilleure qualité sur votre région, mais ce sera l'occasion de justifier de belles promenades. C'est aussi un moyen de justifier une pause dans une montée un peu fatigante. N’hésitez pas à profiter de vos prochaines vacances pour nous ramener de bonnes données.

 

Les meilleurs contributeurs de chaque année se verront remettre un beau poster, et, insigne honneur, auront leur nom affiché dans l'ascenseur du CESBIO ;-) .

 

 

 

Le bulletin du Centre d'expertise régional THEIA Midi-Pyrénées

Le Pôle thématique sur les surfaces continentales THEIA s'est doté de centres d'expertises scientifiques (les CES) de deux types :

  • Les CES thématiques, qui organisent les travaux de la communauté autour de produits, comme l'occupation des sols ou le suivi de la neige,
  • Les CES régionaux, dont le but est d'une part d'informer les utilisateurs régionaux des produits et travaux de THEIA, et d'autre part de recenser les besoins et de favoriser les discussions et collaborations.

 

Toutes ces CES sont en cours de création et cherchent encore un peu leur mode de fonctionnement. Le CES régional Midi Pyrénées est piloté par le CESBIO et le CEREMA Toulouse. Il organisera des réunions deux à trois fois par an, et édite un bulletin d'information dont le premier numéro vient de sortir Theia_CESmidipy_Num1_10juillet2015_v4.pdf.

 

N'hésitez pas à nous dire ce que vous pensez de ce bulletin (même si vous en pensez du bien !). Si vous souhaitez vous abonner, contacter les auteurs dont les adresses sont fournies à la fin du bulletin.

 

First SPOT5 (Take5) Ortho

 

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Here is a screen copy of the first SPOT5 (Take5) ortho-rectified image (L1C) from the Lake Victoria image in Uganda, registered with a similar product from LANDSAT 8. Both images match very well, but we need to validate that much further. However, although it is not a surprise, it is good news that processors start to be working quickly.

First SPOT5 (Take5) ortho-rectified image. In colour SPOT5 (Take5) image, in black and white, a LANDSAT 8 image.

Zoom on the east side : the roads and river from SPOT5 (Take5), left, and LANDSAT 8, right, match perfectly

We are starting to catch-up our late start due to the late definition of the sites. Most of the ancillary data for the 150 sites are ready (still missing the most Northern sites), and the first ortho-rectification was processed on the nominal configuration at THEIA (CNES) by the MUSCATE exploitation team. Many thanks to all the colleagues who contributed to this work, especially Karl, Dominique Vincent and Laurent !