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En ce moment, Mireille Huc, du CESBIO, passe beaucoup de temps a essayer d’améliorer la détection des ombres de nuages appliquée aux séries temporelles. Notre méthode MACCS a tendance à oublier beaucoup d’ombres lorsque celles-ci sont partiellement cachées sous le nuage. Nous vous expliquerons dans un prochain article les défauts de la méthode actuelle et comment nous comptons y remédier. En vérifiant nos résultats, nous venons de tomber sur ce cas très particulier, le 9 juin 2015, sur la série temporelle acquise près de Kiev avec SPOT5 (Take5).
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En fait un zoom sur l’image SWIR (sensible à l’émission lumineuse par les hautes températures) montre qu’il s’agit d’un nuage de fumée noire, lié à unincendie situé au nord-est du nuage. Une petite recherche sur duckduckgo montre qu’il s’agit de l’incendie d’un dépôt de carburant (qui a fait semble t’il quelques victimes). Notre algo multi-temporel de détection des nuages et de mesure des aérosols est un peu perturbé par cet incendie. La baisse de réflectance due au nuage de fumée n’est pas détectée comme une ombre. Résultat, lors du passage suivant, l’augmentation des réflectances est interprêtée comme un nuage. Les aérosols sont aussi assez mal détectés, puisque d’habitude, une augmentation de la quantité d’aérosols entraîne une augmentation de la réflectance, mais dans le cas de cette fumée noire, c’est tout l’inverse qui se produit.