Les bienfaits du travail dominical

Loin de moi l'idée de vouloir donner des leçons ou de faire des reproches, mais bon, il faut le signaler, j'ai des collègues qui ne travaillent pas le week-end ou pendant les vacances. Et pour justifier cela, les prétextes les raisons sont nombreuses : la famille, les courses, la haie à tailler, la besoin de se détendre pour évacuer le stress de la semaine, un bon repas avec les amis, faire du sport...

 

Sans me vanter, je dispose de la solution à une bonne partie de ces problèmes :

  • une justification pour reporter les courses et la taille de la haie à un autre jour (c'est pour le travail, je suis obligé)
  • un moyen de faire du sport et de se détendre
  • l'occasion de réunir des amis et/ou la famille, et de leur apprendre à travailler pour vous le week-end

 

Allez, je vous explique :

Lande à genêts

Pelouse-Estive (au premier plan)

Culture ligneuse (vigne)

- grâce au beau temps de cet automne, et grâce à l'application ODK* Collect qui fonctionne sur tous les téléphones sous Android, et qu'on télécharge sur Google Play, j'ai eu le plaisir de travailler les deux derniers week-ends. Plus précisément, j'ai travaillé à récolter des échantillons d'occupation des sols.

 

Il y a quinze jours, le week-end fut consacré à collecter des échantillons de landes de montagne, et à faire une belle randonnée : tous les types de landes étaient représentés : landes de fougères, bruyères, genêts, rhododendrons, myrtilles ou genévriers) dans les Pyrénées Ariégeoises.

Le week-end suivant m'a permis d'échantillonner la végétation méditerranéenne et sa transition vers la végétation de montagne dans le Fenouillèdes, dans le piémont de l'est des Pyrénées, sur un bel itinéraire à vélo, Le vélo se prête très bien au relevé d'échantillons, et vous donne un prétexte pour vous arrêter tous les kilomètres dans les cols un peu trop difficiles. J'ai tendance à relever beaucoup plus de points en montée qu'en descente...

 

Les données sont disponibles sur un site de l'application ODK dès la fin de la randonnée, elles seront ensuite insérées dans la base de données PostGIS du labo (Merci à Jérôme Cros) et finalement, j'espère, utilisées pour l'apprentissage ou la validation de cartes d'occupation des sols.

Prairie semée, luzerne

 

Comme j'ai beaucoup travaillé, ce sont quelques 2000 points qui ont été relevés en 18 mois, et sont à votre disposition.

 

Les débuts d'une base de données Européenne de l'occupation du sol

Si vous souhaitez comme moi vous adonner au travail dominical, voire même au travail pendant la semaine, n’hésitez pas ! Multiplier les utilisateurs serait un bon moyen de faire avancer notre projet de créer une carte d'occupation des sols annuelle sur la France, avec Sentinel-2 et Landsat 8, à partir de l'an prochain. Les meilleurs contributeurs seront récompensés par des cartes d'occupation des sols plus précises sur leur lieux de travail. Pour le moment, je n'ai converti que deux utilisateurs du CESBIO à ce mode de travail dominical, mais j'espère que ces belles photos, prises depuis le portable avec l'application ODK, vous motiveront.

 

SI vous souhaitez regarder les données acquises et même tester l'application, vous pouvez utiliser le site suivant, j'ai créé un compte pour les visiteurs, "invite", et le mot de passe se compose du nom du compte suivi du nom de mon laboratoire, sans aucun espace ou majuscule. Mais je préfèrerais que vous me demandiez un compte, afin que les relevés soient identifiés (il se peut qu'un releveur de terrain fasse toujours les mêmes erreurs (confondre l'Est et l'Ouest par exemple...). Les derniers relevés vont se ranger dans le formulaire OS V2.3. J'avais écrit un manuel de l'utilisateur, qui est toujours disponible ici, et Google diffuse aussi un manuel de l'utilisateur.

* ODK : Open Data Kit

Demandez le programme des journées SPOT4 (Take5) au CNES

Voici le programme des journées SPOT4 (Take5) des 18 et 19 novembreembre.
Nous acceptons encore des inscriptions, mais ne tardez pas trop à écrire à sylvia.sylvander@cnes.fr ou danielle.barrere@cnes.fr

Here is the agenda for the SPOT4 (Take5) days of November the 18th and 19th. We still accept new inscriptions, but do it quickly by sending an email to sylvia.sylvander@cnes.fr or danielle.barrere@cnes.fr. Alll the slides will be in English, but some talks will probably be in French.

Tuesday 18th November
Time Duration Name Organism Title
8h45


Welcome
9h30 10'
CNES Introduction
9h40 20' S. Sylvander CNES Preparation and progress of Take 5 experiment
10h00 25'+5' O. Hagolle CNES/CESBIO Level 2A Validation and user feedback
10h30 20' + 5' M. Kadiri CESBIO Definition, test and evaluation of a monthly composite product for Sentinel-2, based on SPOT4 (Take5)
10h55 30'

Coffee break
11h25 20' + 5' M. Claverie NASA GSFC An update on the Landsat / Sentinel-2 merged Surface Reflectance product project
11h50 20' + 5' M. Le Page CESBIO SAT-IRR, a web service to help with irrigation decision based on time series of satellite images of high spatial and temporal resolution
12h15 20' + 5' V. Simonneaux CESBIO/IRD Water budget monitoring of irrigated perimeters in semi-arid areas using high resolution NDVI image time series. Application for the assessment of groundwater extraction.
12h40


Lunch break
14h00 25'+5' O. Arino ESA Résultats des études ESA
14h30 20' + 5' N. Baghdadi Maison Télédétection TBD
14h55 20' + 5' J. Inglada CNES/CESBIO Automatic land-cover map production of agricultural areas using supervised classification of SPOT4(Take5) and Landsat8 image time series. Algorithm comparison over 12 sites for Sentinel-2 Agriculture Project.
15h20 20' + 5' S. Valero CESBIO Real time production of a crop mask using high spatial and temporal resolution time series.
15h45 20' + 5' D. Morin CESBIO Cartography of irrigated crops and estimation of biophysical variables with high temporal and spatial resolution images
16h10 30'

Coffee Break
16h40 20' + 5' W. Li INRA PACA Deriving ECVs LAI and FAPAR from SPOT and LANDSAT sensors:Evaludation of the consistency and comparison with ground measurements
17h05 20' + 5' A. Roumiguié Ecole d'ingénieurs de Purpan Validation of a Forage Production Index derived from MODIS fCover time series - Methodology and main results
17h30 20' + 5' C. Jacqueminet Univ. St Etienne Discrimination of herbaceous habitats using multi-temporal Spot and Landsat images (Massif central (France))















Wednesday 19th November
Time Duration Name Organism Title
8h30


Welcome
9h00 20' + 5' JF. Bolot CIRAD Caractérisation de la phénologie des forêts du nord-Congo avec l'utilisation des données Spot-4 (Take-5)
9h25 20' + 5' A. Verhegghen JRC Assessing Forest Degradation in the tropics using Time Series of Fine Spatial Resolution Imagery
9h50 20' + 5' M. Szulkin CEFE CNRS Montpellier Inferring blue tit (Cyanistes caeruleus) reproductive phenology using SPOT4 imagery
10h15 30' S. Sylvander/O. Arino CNES/ESA SPOT5/Take5 operation in 2015
10h45 30'

Coffee break
11h15 20' + 5' JP. Dedieu Univ. Grenoble SPAMN : Spot pour le suivi Alpin du manteau Neigeux. Résultats et bilan.
11h40 20' + 5' A. Facello IRPI Turin Snow Water Equivalent and Slope Movements from Satellite Data: potential of space-borne observations with high spatial and temporal sampling. Case study: Tena Valley (Central Pyrenees, Spain).
12h05 20' + 5' S. Cerisier GIP Loire Estuaire Remote sensing data with high repetitivity : a contribution to coastal and estuarine processes knowledge
12h30 20' + 5' V.Lafon Univ. Bordeaux SPOT4 (Take5) Experiment: simulation of Sentinel-2 time-series to monitor the maximum turbidity zone of tidal estuaries
12h55 20' + 5'

Questions/Answers

Premier article utilisant SPOT4 (Take5). SPOT4 (Take5) first article.

As far as I know, here is the first published paper that used SPOT4 (Take5) data (together with SAR data from Terra SAR-X and Cosmo SkyMed X band SAR data). Please remember that we are preparing a special issue on SPOT4 (Take5) in remote sensing journal, deadline is February 28th.

 

A ma connaissance, voici le premier papier utilisant des données SPOT4 (Take5) publié dans une revue à comité de lecture. Le papier utilise aussi des données radar bande -X issues de TerraSAR-X.et COSMO Sky-med. N'oubliez pas que nous préparons un numéro special du journal remote sensing sur SPOT4 (Take5). La date limite pour soumette un papier est le 28 février.

 

Hajj, M.E.; Baghdadi, N.; Belaud, G.; Zribi, M.; Cheviron, B.; Courault, D.; Hagolle, O.; Charron, F. Irrigated Grassland Monitoring Using a Time Series of TerraSAR-X and COSMO-SkyMed X-Band SAR Data. Remote Sensing 2014, 6, 10002-10032.

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

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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

 

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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)

 

High cloud detection using the cirrus band of LANDSAT 8 or Sentinel-2

Atmospheric absorption : in blue, the surface reflectance of a vegetation pixel, as a function of wavelength. In red, the reflectance of the same pixel at the top of atmosphere.  For a wavelength of 1.38 µm, water vapour totally absorbs the light that comes from the earth surface at sea level.

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The LANDSAT-8 and SENTINEL-2 satellites have a spectral band centered on the 1.38µm wavelength, which is designed to allow the detection of high altitude clouds. This spectral band corresponds to a strong absorption band of water vapour. its absorption is so strong that a photon emitted by the sun in this wavelength has nearly no chance to reach the earth surface, and even less to reach the satellite after that without being absorbed. The consequence is therefore that the surface is usually not visible on the images taken for the 1.38 µm channel.

 

 

However, as water vapour is concentrated in the lower layers of the atmosphere, the photons reflected by high clouds have much less chances to be absorbed. The 1.38 µm images display the higher parts of the atmosphere, and can be used to screen the high clouds, as it may be seen on the image below, on which a very large number of plane contrails may be observed (I counted 35, what about you ?)

 

This spectral band is therefore useful to detect these thin cirrus clouds which, without this band, were usually difficult to spot and used to degrade our reflectances time series.

 

LANDSAT 8 image taken over Paris in April 2013. On the left, the RGB color composite, and on the right the 1.38µm channel. The plane contrails can be easily detected, and given their number, one can see that we might have to choose whether to fly or to observe...

 

 

It is just sad that a simple threshold cannot do the detection with a 100% accuracy (but if it was the case, cloud detection would be easy for everyone, and we would not be useful anymore !)

First of all, the low clouds and the fog are very close to the surface and are not visible in that band. One has to use other criteria to detect them. Moreover, some mountains may emerge from the absorbing layers, all the more when the atmosphere is dry. A thresholding to detect high clouds must take into account the surface altitude, and for a better accuuracy, should take into account the waper vapour quantity and vertical repartition, which may be predicted using weather analyses.

 

Landsat 8 image taken above the center of Madagascar, in September 2013. On the left, the RGB color composite, and on the rght, the 1.38 µm channel. There is nearly no cloud on this image, but the surface reflectance is much greater than zero, because part or the region has an altitude above 1500m, and because the atmosphere was particularly dry on that day..


Finally, the 1.38µm channel is efficient to detect high clouds and especially thin cirrus, but has to be used with some precautions to avoid that all mountains be classified as high clouds. This is how we proceed in the MACCS processor.

 

 

 

 

 

 

La détection des nuages hauts avec la bande Cirrus de Landsat et Sentinel-2

Absorption atmosphérique. En bleu, la réflectance de surface pour un pixel couvert de végétation, en fonction de la longueur d'onde, en rouge la réflectance au sommet de l'atmosphère pour ce même pixel. A 1.38 µm, la vapeur d'eau absorbe totalement la lumière provenant de la surface au niveau de la mer.

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Les satellites LANDSAT-8 et SENTINEL-2 possèdent une bande spectrale centrée sur la longueur d'onde 1.38 µm, destinée à la détection des nuages hauts. Cette bande spectrale correspond à une forte bande d'absorption de la vapeur d'eau. Cette absorption est tellement forte qu'il est très peu probable qu'un photon émis par le soleil arrive à la surface terrestre, et si celà arrive, il est encore moins probable qu'il parvienne ensuite jusqu'au satellite sans être absorbé. Résultat, sur les images de cette bande, la surface n'est en général pas visible.

 

Par contre, comme la vapeur d'eau est en général concentrée dans les basses couches de l'atmosphère, les photons réfléchis par les nuages hauts ont beaucoup moins de chances d'être absorbés. Les images que l'on observe dans cette bande permettent donc d'observer la partie haute de l'atmosphère, et donc de détecter les nuages hauts, comme on le voit sur l'image ci dessous, sur laquelle de très nombreuses traces d'avions sont visibles (j'en compte 35, et vous ?).

 

Cette bande permet donc enfin de détecter, par un simple seuillage, ces fameux cirrus fins qui jusqu'ici étaient assez mal détectés, étaient parfois pris pour des aérosols, et en général perturbaient nos mesures.

 

Image LANDSAT 8 acquise sur Paris le 14/04/2013. A gauche, composition colorée RGB, à droite, image de la bande 1.38µm. A voir le nombre de traces d'avions, on se dit qu'il va falloir choisir entre voler ou observer la terre...

 

Malheureusement, un simple seuillage pour détecter les nuages n'est pas infaillible. (mais si c'était le cas, la détection de nuages serait à la portée de tous et nous ne servirions plus à rien...).

 

D'abord, les nuages bas et les brouillards sont souvent proches de la surface et donc ne sont pas visibles dans cette bande, il faut utiliser d'autres critères pour les détecter. De plus, les montagnes peuvent émerger de la couche absorbante, et ce d'autant plus que l'atmosphère est sèche. Le seuillage pour détecter les nuages hauts doit donc prendre en compte l'altitude de la surface et, pour bien faire, devrait aussi dépendre de la quantité de vapeur d'eau, qui peut être prédite par les modèles météorologiques.

 

Image LANDSAT 8 acquise au centre de Madagascar le 13/09/2013. A gauche, composition colorée RGB, à droite, image de la bande 1.38µm. Il n'y a quasiment aucun nuage sur cette image, mais la réflectance de surface ne s’annule pas en raison de l'altitude supérieure à 1500m sur la partie visible de l'image et de l'atmosphère particulièrement sèche ce jour là.


Bref, cette bande 1.38 µm est efficace pour détecter les nuages hauts et notamment les cirrus fins,  mais doit être employée avec quelques précautions afin d'éviter que toutes les montagnes soient systématiquement déclarées nuageuses. C'est ce que nous faisons dans la chaîne MACCS.