First Sentinel-2 monthly cloud free syntheses from the Sen2Agri system

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The Sen2Agri System, funded by ESA, is now on its pre-operational phase. It has just completed its first mass production and in this context, we just obtained our first Level 3A syntheses obtained with Sentinel-2A. Level 3A products are monthly syntheses of non cloudy pixels.

Syntheses

The monthly syntheses are produced by the Sen2Agri system. They use as input 2A level products processed by the MACCS processor, which provides surface reflectance along with cloud masks and shadow masks and snow and water masks. As their name suggests, the syntheses are produced once a month, but can be based on a bit longer time periods to increase chances to get cloud free observations.

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Les premières synthèses mensuelles Sentinel-2 issues du système Sen2Agri

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Le système Sen2Agri, financé par l'ESA, est en phase de validation pré-opérationnelle. Il vient donc de réaliser ses premières productions de masse. Dans ce cadre, nous venons d'obtenir, avec Sentinel-2A, nos premières synthèses de Niveau 3A, c'est à dire des synthèses mensuelles des réflectances de surface des pixels non nuageux.

Synthèses

Les synthèses mensuelles sont produites par le système Sen2Agri. Elles utilisent en entrée des produits de niveau 2A traités par la chaîne MACCS, qui fournit des réflectances de surface accompagnées de masques de nuages et d'ombres et masques de neige et d'eau. Comme leur nom l'indique, les syntheses sont produites une fois par mois, mais peuvent se baser sur des périodes de temps un peu plus longues pour accroître les chances d'avoir des observations claires.

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SPOT(Take5) talks and posters at Living Planet Symposium

The SPOT(Take5) project had a one day session at the living planet symposium ! If it looked nice when we decided it, it turned out that it was not a true good idea. Most of the LPS 2016 sessions were thematic sessions (forest, agriculture, coasts, inland waters...), while the SPOT (Take5) sessions were jumping from one theme to the other. If overall we have reached much more than one hundred people, people kept getting in and out of the room depending on the themes. The session was named "lessons learned from the SPOT (Take5) experiment", and this is clearly one of the lessons we learned.

 

However, we had high quality presentations, and very good application examples worth spreading. To give this objectively wonderful project a little more deserved exposure, I have tried to gather most of the slides presented at the LPS to show them here. I may have missed some of the presentations, or some of the presenters might have missed my email asking for the slides. You can still send your presentation, and I will update the post.

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La télédétection pour une meilleure gestion de l'eau en agriculture

Dans un contexte de réchauffement climatique qui pourrait induire des phénomènes de sécheresses récurrents, la culture du maïs est de plus en plus contestée. La controverse née autour de cette culture tient autant pour les conséquences en terme de consommation en eau que pour la remise en cause du modèle agricole productiviste qu'elle incarne par excellence.

Existe-t-il de nouvelles perspectives pour le maïs en France?

 

Quelques éléments de contexte économique

La France s'affiche comme le premier producteur de maïs grain en Europe avec près de 15 Mt produites en 2011 et 2012 1.  Le grand Sud-ouest totalise 41 % de la production de maïs grain française dont 20% en Aquitaine et 11% en Midi-Pyrénées 1. Ainsi une majeure partie de cette production alimente les filières agroalimentaires et agroindustrielles régionales.
On comprend alors l'importance de préserver cette richesse économique régionale.

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

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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

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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

MACCS qualified for Atmospheric Correction Euro and World Cup

Don't worry, I have not been converted to a football fan, it is still giving me allergies ! But after a post about sex ratio, we are still trying to increase the amount of connexions to this blog.

 

However, the title of this post is partly true, since, simultaneously, we are engaged to two competitions to compare cloud screening and atmospheric correction softwares applicable to Sentinel-2 or Landsat-8. The Atmospheric Correction Euro is organised by ESA, to select the method that will be used by ESA to systematically produce Sentinel-2 images to level 2A. The Euro world cup will last one year, with successive iterations between 4 producers, and a Jury of experts. Of course MACCS is participating, and we (DLR + CNES/CESBIO) are using this opportunity to merge MACCS and ATCOR methods, in order to use the methods from each of these two codes. In this framework, the resulting software we will get was renamed MAJA (say MAYA), for MACCS-ATCOR Joint Algorithm.

 

The Atmospheric Correction World cup is organized by NASA and ESA in the framework of the committee on earth observation satellites (CEOS). Here, about 12 codes will be compared, and the comparison will be done with LANDSAT 8 and Sentinel-2 data, it will seemingly focus on atmospheric correction rather than cloud screening, although it is not always easy to separate both aspects.

 

The World Cup will start this summer, while the Euro started last month. I have already shown a few validation results from this exercise :

- cloud masks comparison with Sen2cor

- validation of the consistency of processing among various tiles

- and thanks to Camille Desjardins (CNES), we just obtained validations of AOT estimates and Water Vapour estimates. The water vapour validation results are quite accurate and largely good enough to perform the atmospheric correction. The AOT validation results are decent, with rmse a little above what we observed for LANDSAT 8 over France. But the choice of sites is more difficult, with 2 arid sites, and the repetitivity of Sentinel-2 acquisitions is still far from what it should be (because of issues on board or on the ground segment). As already said in this blog, the accuracy of MACCS software increases with repetitivity.

Water vapour content validation wrt aeronet data for 4 sites (France, Morocco, Israel, SouthAfrica)

Aerosol optical thickness validation wrt aeronet data for 4 sites (France, Morocco, Israel, SouthAfrica)

 

We only are in the early stage of the EURO, and our wise coach did not introduce the best players in the first rounds. In next round, we will introduce MACCS 5.0, with its much enhanced shadows mask, and for the final stages, we will include the selected modules from ATCOR. But here is a glimpse of the MACCS 5.0 player.
On some images, the previous version of MACCS missed quite a lot of shadows, while with 5.0, they are detected (click on the images below to see the details). And by the way, the images were created within the Sen2Agri system, which is now taking shape and is a little ahead of MUSCATE in terms of versions. Many thanks to our colleagues from the Sen2Agri consortium (UCL, C-S France, C-S Romania, CESBIO).

Image generated at MUSCATE with MACCS 4.8, clouds and shadows are circled in green

Image generated at Sen2Agri with MACCS V5.0. The detected shadows are circled in yellow

And finally, I found an analogy between Football and Atmospheric Correction (I had to search a lot). Some say that football is a game which is played by two teams of eleven players and for which, at the end, Germany wins. For the Atmospheric Correction Euro, all the four teams competing include German institutes or companies. So here also, Germany wins.

SPOT4 (Take 5) special issue is now complete

The last time I showed this post on the front page, in March, I thought the special issue about SPOT4 (Take5) was complete, but we were lacking a paper about snow cover, which came a little late, but still on time to join the special issue. The paper by Jean-Pierre Dedieu and colleagues was just released :

14 papers have finally been published in the SPOT4 (Take5) special issue in MDPI remote sensing. As this journal is an open access journal, all the papers may be accessed from the special issue webpage.

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")

Problèmes

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..