Sentinel-2 Level-3A time series


The loop is closed, and we have generated monthly reflectance summaries for France for more than a year (with the exception of winter months that are too cloudy), so we can compare the images from one year to the next. This is particularly interesting in this summer heatwave year (but there was already a drought in northern and eastern France in 2018). With the exception of Brittany and southern Aquitaine, drought and heat waves have almost turned all France to brown, particularly in the northern part of the Massif Central. Feel free to use the comparator below to check.

Comparison of mosaics of Theia monthly syntheses from July 2018 and 2019, obtained thanks to Copernicus Sentinel-2 satellite (click to enlarge, or use the viewer below)

In this production, there is something new. Until now, the Level 3A syntheses were processed by Peter Kettig from CNES using the previous month's Sentinel-2 L2A data. Now the syntheses are (almost) automatically produced by MUSCATE after the WASP processor has been implemented in Theia Ground segment. Well, as always, everything was not straightforward in this production, but the exploitation managed to get the production done. Due to these initial difficulties, we are not able yet to extend the production to other zones, but it is still our aim.


On the images of April and May 2019, you will find holes in the data on the tile column near the Greewich meridian, which passes near Bordeaux, and Normandy. Many Sentinel-2 data are missing, causing holes and artifacts in the data. The problem is not with MUSCATE, MAJA or WASP, but it is due to the download of Sentinel data by PEPS. This problem also affects Level 2A data, so we will have to reprocess everything when the problem is fixed (in the near future, from the latest news). The synthesis of June is also a bit special, as instead of being based on 45 days centered on the 15th of the month, it was based on only 30 days, due to a little design error in MUSCATE. Because of that, you will find a hole around Toulouse. Toulouse had a rather cloud free weather in June and even a heatwave, but had clouds every 5th day when Sentinel-2 was observing. We will reprocess the composite to use the data acquired end may and beginning of June and fill the gaps.

The full resolution data, and the corresponding data quality masks, can be downloaded from Theia's distribution server at CNES.

If you are not afraid to spend too much time while you have urgent things to do, you may also use the nice viewer below (merci Michel Lepage !) to compare with the previous months :

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Les séries temporelles de niveau 3A de Sentinel-2


La boucle est bouclée, et nous avons généré sur la France plus d'un an de synthèses mensuelles de réflectance (à l'exception des mois hivernaux trop nuageux), et nous pouvons donc comparer les images d'une année sur l'autre. C'est particulièrement intéressant en cette année de canicule estivale (mais il y avait déjà une sécheresse sur le Nord et l'Est de la France en 2018). A l'exception de la Bretagne et du sud de l'Aquitaine, la sécheresse et la canicule ont quasiment fait jaunir la France entière, et notamment le Nord du massif central. N'hésitez pas à utiliser le comparateur ci-dessous pour vérfier.

Comparaison des mosaiques de synthèses mensuelles Theia de juillet 2018 et 2019, obtenues avec les satelites Sentinel-2 de Copernicus (cliquer pour agrandir un peu, ou utiliser l'outil ci-dessous)

Il y a une autre nouveauté importante. Jusqu'au mois d'Avril 2019, c'était Peter Kettig du CNES qui produisait les synthèses de niveau 3A à partir des données Sentinel-2 du mois précédent, de manière artisanale. Mais depuis juin, le centre de traitement MUSCATE a pris le relais, puisque la chaîne WASP a été intégrée au système MUSCATE. C'est donc l'équipe d'exploitation qui produit les données acquises depuis le mois de mai. La production est encore un peu complexe, et nous n'avons donc pas été en mesure d'étendre les zones traitées au delà de la France, mais les problèmes devraient se résoudre au fur et à mesure. Un grand merci en tous cas à l'équipe d'exploitation qui a réussi à produire trois mois de données au prix de quelques efforts d'essuyage de plâtres.


Sur les images des mois d'avril, et mai 2019, vous trouverez des trous dans les données sur la colonne de tuiles proche du méridien 0, qui passe près de Bordeaux, la Vendée et la Normandie. De nombreuses données Sentinel-2 sont manquantes, ce qui cause des trous et des artefacts dans les données. Le problème ne vient pas de MUSCATE, mais il est dû à la récupération des données Sentinel-2 par PEPS. Ce problème affecte aussi les données de Niveau 2A, et nous devrons donc tout retraiter quand le problème sera corrigé (dans peu de temps, aux dernières nouvelles). L'image de juin est aussi un peu spéciale, car en raison d'une petite erreur de concerptionlors de l'intégration de WASP à MUSCATE, nous avons du limiter la synthèse à 30 jours au lieu de 46. Pour cette raison il reste davantage de nuages qu'en temps normal, et c'est notamment le cas près de Toulouse, où nous avons eu des nuages à chaque fois que Sentinel-2 passait.

Les données à pleine résolution, avec leurs masques de qualité, peuvent être téléchargées depuis le serveur de distribution Theia au CNES.


Si vous n'avez pas peur d'y passer trop de temps, alors que de nombreuses urgences vous attendent, vous pouvez jeter un œil aux mosaïques de ces produits disponibles sur la France depuis Juillet 2018. Une chouette interface de visualisation (merci à Michel Lepage !), est aussi disponible ci-dessous, pour comparer les différentes synthèses avec celle de juillet 2018 que nous uilisons comme référence.

voir en plein écran
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[How it works] Can reflectances be greater than 1 ?

Beware, this document contains equations


Having written a lot of posts in this blog, twitter or linkedIn, or due to the distribution of products and softwares on Theia or Github, I get about 10 questions per week in one of these channels, which I try to answer, even if not always at once.


Many questions are about reflectance values, such as:

  • "Also when dividing the images by 10,000 the maximum value I saw was around 1.6, I guess the values are supposed to be within 0 and 1?"
  • "I am trying to figure out if the TOA Reflectance range should be limited to 0 and 1 or not. I have read in two different posts that the TOA Reflectance should not be bigger than 1.The part that confuses me is that for many images I am using, the maximum pixel value is above 1"
  • Or, in a less diplomatic way from a VENµS user : "It means the CNES radiometric calibration process for Venus imagery has many bugs, starting from L1  all the way to L2 products with max surface reflectance values > 2.0"


But the fact that reflectances should be lower than one is a common belief which is... false !


Angle conventions, N is the North direction, in the text, we used the v subscript for viewing angles instead of r subscript).

Let's go back to physics : a cold and passive surface does not emit light in the solar spectrum (or only negligibly), and only reflects some part of the incoming light. The ratio between the incoming light flux and the outgoing flux in all directions is known as the albedo, and it cannot be greater than one (see this post for a definition of fluxes, irradiance, radiance, and reflectance). But reflectance and albedo are not the same thing.


The Bidirectional reflectance is defined as :

\rho(\theta_{s},\phi_{s},\theta_{v},\phi_{v}) =\frac{\pi.L(\theta_{s},\phi_{s},\theta_{v},\phi_{v})}{Es.cos(\theta_{s})}

where L is the radiance, Es is the sun irradiance and \theta_s is the solar zenith angle, \phi_s is the sun azimuth angle, \theta_v is the viewing zenith angle, and \phi_v is the viewing azimuth angle.


The black sky albedo BSA, (or directional Hemispherical reflectance (DHR) is the ratio of incoming and outgoing light for a point source, such as the sun, with no atmosphere. The BSA is the integral of the reflectance in all directions (weighted by the cosine of the viewing angle, because we only account for the surface which is perpendicular to the observation direction, and by the sinus of viewing angle, as we integrate along crowns on the hemisphere).

BSA(\theta_{s},\phi_{s})=\int_{0}^{\pi/2} \int_{0}^{2. \pi} rho(\theta_{s},\phi_{s},\theta_{v},\phi_{v}) cos(\theta_v).sin(\theta_v)d\theta_v d\phi_v


Of course the total irradiance reflected by a surface in all directions is lower than the incoming sun irradiance, which means that the albedo is lower than one. Suppose you have a perfect lambertian surface, that scatters all the incoming light in a uniform way in all the upward directions (imagine a perfect white paper sheet). For such a surface, the reflectance is equal to one in all directions, and  the albedo, is equal to the reflectance.

Now imagine a perfect mirror, which also reflects all the incoming light, but only in the specular direction. In that case, the reflectance is not at all constant. It is null in all directions, except in a little cone that corresponds to the solid angle of the sun. The albedo is still one, but the reflectance in the specular cone is much greater than one :

\rho(\theta_{s},\phi_{s},\theta_{s},\phi_{s}+\pi) = \frac{2.\pi}{\omega_s}

Where \omega_s is the sun solid  angle (and 2.\pi ) is the hemispherical solid angle.

As \omega_s=6.8 \times 10^{-5} , we get a reflectance of about 10^{5} for a perfect mirror, which is much greater than one. In practice, we have atmospheric effects, imperfect mirrors, and detectors that saturate, so we do not observe such high reflectances wth our satellites, but we can still find reflectances greater than 1.


Usual cases of observations of reflectances greater than one :

Specular reflections

For instance, a window roof that reflects the sun right right to the satellite camera, can have a reflectance much higher than one. It is the case for the images below, for which a user wrongly complained that our products were providing maximum surface reflectance values greater than 2, and therefore were completely bugged (which is not the case, or not completely the case ;) )

Example of reflectances greater than one observed over roof windows in a VENµS image

Similar image from a Sentinel-2 image. With reflectances above one (and with detector saturation and smearing on the adjacent pixels)


Slope effect on snow mountains

Definition of sun zenith angle and sun incidence angle

Another phenomenon contributes to observing reflectances larger than one :


A snow covered pixel in a mountain facing the sun can also reach values above one. This effect is due to the fact that reflectance is normalized by the cosine of sun zenith angle (angle between sun direction and vertical). But in the case of a slope, it should be in fact normalized by the cosine of the incidence angle, which is the angle between sun direction and the normal direction to the slope. Sen2cor and MACCS have a “terrain correction” to correct for this effect.


L2A Image acquired by Sentinel-2 in the pyrenees i March, where surface reflectances above 1 can be observed in south oriented slopes, for instances in places identified by red dots. After terrain correction, these reflectances are closer to one (SRTM DEM at 90m is a little too coarse to be exact, and our correction makes a lot of approximations)..

Slope effect on clouds

Thick clouds can also have very high reflectances, and the same effect as above can be observed for slopes in the cloud surface that face the sun. But we are not able to correct it as it would mean having an elevation model of the cloud.



Nicodemus, F.E.; J.C. Richmond; J.J. Hsia (October 1977). "Geometrical Considerations and Nomenclature for Reflectance" (PDF). NATIONAL BUREAU OF STANDARDS. Retrieved 8 April 2013.

Schaepman-Strub, G., Schaepman, M. E., Painter, T. H., Dangel, S., & Martonchik, J. V. (2006). Reflectance quantities in optical remote sensing—Definitions and case studies. Remote sensing of environment, 103(1), 27-42.

VENµS monitors the resillience of Bouconne forest to caterpillar defoliation


I left you in mid-July with an unbearable suspense: would the Bouconne oak forest, the real lung of the Toulouse conurbation, resist the caterpillar attack of which it was the victim? The gypsy moth is a small butterfly whose voracious caterpillar appreciates oaks. This year, the moth caterpillars have flourished in some areas of the Bouconne forest, to the point where its damage has become visible from 700 km above sea level. Everything was explained in this post at the beginning of July.

But rest assured, our satellites have continued to watch over the forest, and it is with joy that we can see that everything is better, thanks to this beautiful series of images from the Venµs satellite of CNES and the Israeli Space Agency. In these images, we used false colors, and the vegetation appears in red. It is the observation in the near infra-red band that is most sensitive to vegetation strength, and it is this spectral band that appears here in red. On this series, we notice the defoliation effect is most significant in June, on two areas of the forest whose color turns brown, and that from mid-July, the situation improves. In the last image of August 4, there is only a slight difference between the areas attacked in June and the others.


Series of Venµs images in false colors, from May to early August 2019, above the Bouconne forest, west of Toulouse, France. The data are presented in false colors, the near infrared is in red, while the blue and green channels correspond to the blue and green bands. The more vigorous the vegetation, the more red the colour.

Now that the caterpillars have metamorphosed into butterflies that enjoy their summer thinking only about gathering pollen and breeding, the oaks have been able to take advantage of this break to produce new leaves, and start storing reserves for the winter. Experts indicate that in years of moths attacks, which fortunately do not occur every year, the rings on the trunks are tighter, which proves that the attack has an impact on tree growth. If some of these specialists are passing through here, I would like to know why the attacks were concentrated on two bands of the forest, and not on the whole forest. Why did some parts resist better than others? Do we have different tree species, different ages, different soils?

By the way, you can note the large number of clear images available in this series, thanks to the temporal repetitiveness of Venµs, which makes observations every other day. These data have been corrected for atmospheric effects, this is what we call Level 2A products. You can see that the image colours change very slowly with time, without the variations due to the amount of aerosols in the atmosphere. This shows that our treatments, performed with MAJA, work quite well. If you wish to access the data, it is available, free of charge, on


You are now reassured, so I wish you an as good summer as the one enjoyed by the gypsy moths (in their butterfly form)!

[VENµS] La forêt de Bouconne a résisté à l'attaque à la bombyx


Je vous avez laissés à la mi-juillet avec un suspense insoutenable: la forêt de chênes de Bouconne, véritable poumon de l'agglomération de Toulouse, allait-elle résister à l'attaque à la bombyx dont elle était la victime ? Le bombyx disparate est un petit papillon dont la chenille vorace apprécie les chênes, qui cette année a pullulé dans certaines zones de la forêt de Bouconne, au point où ses dégâts sont devenus visibles depuis 700 km d'altitude. Tout était expliqué dans ce billet de début Juillet.


Mais rassurez vous, nos satellites ont continué à veiller sur la forêt, et c'est avec joie que nous pouvons constater que tout va mieux, grâce à cette belle série d'images du satellite Venµs du CNES et de l'agence spatiale Israélienne. Sur ces images, nous avons utilisé des fausses couleurs, et la végétation apparaît en rouge. C'est l'observation dans le proche-infra rouge qui est la plus sensible à la vigueur de la végétation, et c'est cette bande spectrale qui apparaît ici en rouge. Sur cette série, on remarque que c'est en juin que l'effet de défoliation est le plus important, sur deux zones de la forêt dont la couleur tourne au brun, et que dès la mi juillet, la situation s'améliore. Sur la dernière image du 4 août, on ne distingue plus qu'une légère différence entre les zones attaquées en juin et les autres.

Série d'images Venµs en fausses couleurs, de mai à début août 2019, au dessus de la forêt de Bouconne à l'ouest de Toulouse. Les données sont présentées en fausses couleurs, le proche infra rouge est en rouge, alors que les canaux bleu et vert correspondent aux bandes bleues et vertes. Plus la végétation est vigoureuse, plus la couleur est rouge.

Maintenant que les chenilles se sont métamorphosées en papillons qui ne pensent plus qu'à butiner et se reproduire (vivent les vacances !), les chênes ont pu en profiter pour produire de nouvelles feuilles, et commencer à stocker des réserves pour l'hiver. Les spécialistes indiquent que les années d'attaques à la bombyx, qui heureusement n'ont pas lieu tous les ans, les cernes sur les troncs sont plus resserrées, ce qui prouve que l'attaque a un impact sur la croissance des arbres. Si  certains de ces spécialistes passent par ici, j'aimerais bien savoir pourquoi les attaques se sont concentrées sur deux bandes de la forêt, et pas sur toute celle-ci. Pour quelles raison certaines parties ont-elle mieux résisté que d'autres ? Avons nous des espèces d'arbres différents, des ages différents, des sols différents ?


Au passage, vous pouvez noter le grand nombre d'images claires disponibles sur cette série, grâce à la répétitivité temporelle de Venµs, qui fait des observations tous les deux jours. Ces données ont été corrigés des effets atmosphériques, ce sont des produits de niveau 2A. Vous pouvez observer que les  teintes changent très lentement, sans les variations dues à la quantité d'aérosols dans l'atmosphère, ce qui montre que nos traitements, réalisés avec MAJA, fonctionnent bien. Si vous souhaitez accéder aux données, celles-ci sont disponibles, gratuitement, sur


Vous voilà rassurés, vous pouvez donc passer d'aussi bonnes vacances que les bombyx disparates (sous leur forme de papillons) !