Kittens time series

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Optical remote sensing is great to map the snow cover extent in mountain regions as long as there is no cloud above the land surface. Radar remote sensing of the snow cover is not operational yet mainly because the backscatter from the snow surface is strongly dependent on the snowpack liquid water content. On the ground, however, thousands of people are observing the snow cover in the mountains, everyday. Some of them take photographs and kindly upload them to photo-sharing websites with a public license. Many of these photos are geotagged, either because the cameras have built-in GPS, or because the users added geographical coordinates when publishing their album.
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The operational MUSCATE starts testing Sentinel-2 Level2A production

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MUSCATE is a name you may have already read on this blog. It is the processing ground segment CNES set up for THEIA land data center. We used to process SPOT (Take5), Landsat 8 or SpotWorldHeritage data with a prototype ground segment. But to produce the Sentinel-2 level 2A data we had to scale up the system. Based on the prototype feedback, CNES started the development of an operational version of MUSCATE. The development was led by Joelle Donadieu and Celine l'Helguen, and the contract was awarded to CAP GEMINI. The system also relies on CNES computing center, and of course, the Level 2A products which include atmospheric corrrection and cloud masks are based on  MACCS method.

 

The MUSCATE system was delivered to CNES a few weeks ago, and it is now being technically qualified. It is a fully automatic system : After a configuration phase, uploading the data to a directory triggers the data assimilation, processing, packaging and distribution to users, without human intervention.

MUSCATE just processed the available time series from Sentinel-2 above 16 different tiles in the blink of an eye.  The image on the right shows the catalog images obtained for one of these sites in South Africa.

 

Before the production starts, in June or July, there are still a few steps to go, including the transfer to the production team, and some bug corrections. The most annoying one appeared in the preparation of Digital Terrain models to correct for the terrain effect, which is affected by a little bug in the resampling function of GDAL Some work is still needed to mitigate this issue.

 

However, I am very pleased to show some of the quick looks of the products generated by MUSCATE and MACCS on Sentinel-2 data from the tile 29RNQ in Morocco, South of Marrakesh. The images of the 27th of February was taken just after a heavy snowfall, which melted quickly afterwards. This region is in fact affected by a bad drought this year. The data presented were corrected from atmospheric effects by MACCS. The detected clouds are outlined in green, the snow in pink and water in blue. All the clouds are very well detected, and false cloud detections are very scarce. The most frequent confusion, is the misclassification of partial snow cover as clouds.. The cloud shadows will be well detected with the next version of MACCS, which includes the improvements brought by Mireille Huc (CESBIO) for Take5 and Landsat 8, on MACCS prototype.

 

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MUSCATE bientôt prêt à produire les niveau 2A de Sentinel-2

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MUSCATE est un nom que vous avez pu lire à plusieurs reprises sur ce blog. Il s'agit du centre de production mis en place par le CNES pour Theia.  Nous avions un prototype de MUSCATE pour traiter les données SPOT (Take5), Landsat 8 ou SpotWorldHeritage. Mais pour la production des données de Sentinel-2, il nous fallait passer à la dimension supérieure. En se fondant sur le retour d'expérience du prototype, le CNES a lancé le développement d'une version opérationnelle de MUSCATE. Le développement est piloté par Joelle Donadieu et Céline l'Helguen, au CNES, et il a été confié à la société CAP GEMINI. Le système s'appuie aussi fortement sur l'excellent centre de calcul du CNES pour la production, et c'est bien sûr la chaîne MACCS qui fait les corrections atmosphériques et la détection des nuages.

 

Le système a été livré au CNES il y a quelques semaines et il est en cours de qualification technique. C'est un système extrêmement automatisé : après une phase de configuration, il ne reste plus qu'à déposer les données sur un répertoire prévu à cet effet, et les données sont progressivement assimilées, traitées en parallèle sur le cluster, et distribuées aux utilisateurs, sans intervention humaine.

Le système vient par exemple de traiter, en un rien de temps, les séries Sentinel-2 disponibles sur 16 tuiles, pour produire des niveaux 2A de Sentinel-2. Vous verrez ci-contre un extrait du catalogue avec des données produites sur l'Afrique du Sud.

 

Avant la mise en exploitation, prévue en juin ou juillet, il reste quelques étapes à franchir, notamment la prise en main de l'outil par les équipes d'exploitation, et la correction des petits bugs découverts lors de la première phase de qualification. La plus ennuyeuse correspond à la fonction de préparation des modèles numériques de terrain nécessaire à la fonction de correction des effets du relief, qui est tombée sur un bug dans une fonction de rééchantillonnage de gdal. Il nous faut donc un peu de travail pour contourner ces problèmes.

 

Ceci dit, je vous laisse admirer quelques uns des masques de nuages produits par MUSCATE et MACCS sur des données Sentinel-2 de la tuile 29RNQ au Maroc, au sud de Marrakech. L'image du 27 février a été acquise juste après une forte chute de neige sur l'Atlas qui malheureusement a vite fondu. Cette région vit d'ailleurs une forte sécheresse cette année. Les données sont corrigées des effets atmosphériques avec MACCS. Les nuages détectés par MACCS y sont entourés en vert, la neige en rose et l'eau en bleu. Tous les nuages sont bien détectés, les fausses détections très rares, et la seule confusion fréquente est la classification des couvertures neigeuses partielles en nuages. Les ombres seront détectées avec la prochaine version de MACCS, qui reprend les améliorations apportées pour Take5 et Landsat 8 par Mireille Huc du CESBIO.

 

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