Une réunion SPOT4 (Take5) au CNES le 2 octobre

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Le CNES organise une réunion SPOT4(Take5) le 2 octobre, dans ses locaux à Toulouse.

 

Cette réunion aura pour but de faire le point sur le déroulement de l'expérience et de présenter le jeu de données acquis. Ces présentations devraient avoir lieu le matin, et l'après midi sera réservé à des présentations des projets d'utilisateurs, et éventuellement de leurs premiers résultats. Des sessions de questions/réponses seront aussi programmées pour répondre aux problèmes rencontrés par les utilisateurs.

 

En raison des règles de sécurité du CNES, cette réunion n'est ouverte qu'aux personnes ayant un passeport ou une carte d'identité d'un des pays de l'UE. Elle nécessite une inscription, avant le 17/09, auprès de sylvia.sylvander @ cnes.fr (en précisant votre nom, prénom, nationalité, organisme...). Si vous souhaitez présenter vos travaux, mentionnez le également en donnant le titre de la présentation que vous proposez.

 

 

 

 

Une nouvelle version des données SPOT4 (Take5) est disponible

Here are the thumbnails from the China(2) site, for which several dates were missing on the version 1.0. Please note that on the server, you may download all the dates at once by clicking on the 1C or 2A buttons.

Les équipes du CNES du pôle thématique surfaces continentales (récemment baptisé THEIA), viennent de retraiter les données  SPOT4 (Take5) dans le but de prendre en compte un certain nombre d'images qui manquaient lors du premier traitement, soit parce qu'elles n'avaient pas encore été reçues, soit parce que leur traitement avait échoué en raison de petits bugs.

 

Les traitements ont été traités par les mêmes méthodes et les paramètres, et la différence réside seulement dans le nombre de dates disponibles. Cependant, pour nos méthodes multi-temporelles et récurrentes du Niveau 2A, l'ajout d'une image a des répercussions sur les images suivantes. Nous vous conseillons donc de télécharger à nouveau la totalité des images des sites qui vous intéressent, à partir de l'adresse : http://spirit.cnes.fr/take5.

 

Sur notre segment sol prototype, la gestion des versions est très basique et ne tient compte que des versions des chaînes. Comme celles-ci n'ont pas évolué, les produits de la nouvelle version restent identifiés en version 1.0 dans les métadonnées (fichier xml). Nous comprenons que ce n'est pas très pratique et nous essaierons de l'améliorer pour les prochaines versions, en attendant, si vous aviez déjà téléchargé les données, vous allez devoir faire attention à ne pas mélanger ces deux versions.

 

A new version of the SPOT4(Take5) products is available.

Here are the thumbnails from the China(2) site, for which several dates were missing on the version 1.0. Please note that on the server, you may download all the dates at once by clicking on the 1C or 2A buttons.

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The CNES teams of the THEIA Land Data Center have reprocessed the SPOT4 (Take5) data, in order to take into account a large number of images that were not processed in the first place, because some data had not been yet received or because their processing had failed due to a few little bugs.

 

The same processors and parameters were used and the only difference is the increased number of available dates, but as the L2A methods are multi-temporal and recurrent, when we add an image, the results on the subsequent images are also changed. It is thus advisable that you download again all the products of the sites you are interested in, from the following address : http://spirit.cnes.fr/take5

 

On this prototype ground segment, our management of product versions is basic, and only takes the processors into account. As the processors are unchanged, the new version 1.1 products are still identified as level 1.0 products in the Metadata. We are sorry for this inconvenience, you will need to pay attention not to mix them with the older version.

 

A few missing images

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I just took a work break in the middle of my holidays, but as I was away, we received a few feedbacks from users, and CNES PTSC teams, with Mireille's help at CESBIO verified the data sets released on July the 16th, in quite a rush...

 

They found out that a few scenes were missing. For some of them, it was due to the late arrival of some images (just as for planes at the airport). These images have already been added to the server.

And there were a couple of bugs that mostly affected the sites made of several SPOT images (CNES and NASA sites), and ESA Chinese site. These glitches have been corrected and the reprocessing started. The whole data set will be updated before end of August, which will constitute the version 1.1 of the SPOT4(Take5) data set.

 

Keep posted on this blog, we will update it as soon as the data are available. Meanwhile, version 1 is still accessible here, and the format described there.

 

Quelques données manquantes

J'ai pris une petite semaine de travail de travail au milieu de mes vacances, mais pendant ce temps, nous avons reçu quelques retours d’utilisateurs, et les collègues de l'équipe d'exploitation et de l'équipe de développement du PTSC au CNES, avec l'appui de Mireille au CESBIO, ont vérifié les données qui avaient été mises à disposition le 16 juillet, un peu "à l'arrache", il faut le dire...

 

Ils se sont aperçus qu'il manquait un petit nombre de scènes, par-ci par là. Pour certaines d'entre elles, c'était dû à la réception tardive des données (comme ils disent quand les avions sont en retard). Ces données ont déjà été remises à disposition, discrètement, sur le serveur.

 

Et puis il y avait un petit bug, qui faisait que les sites composés de plusieurs images (les sites du CNES et de la NASA), perdaient quelques dates. Le site Chinois de l'ESA a aussi été victime d'un autre bug. Ces bugs ont été corrigés, et les traitements viennent d'être relancés. Nous mettrons les données à jour d'ici la fin du mois d'août. Ce sera bientôt la version 1.1 des données.

 

Nous vous informerons donc sur ce blog dès que ces informations seront disponibles.En attendant, les données de la version 1. sont toujours disponibles ici et le format des données, .

 

 

 

 

The adjacency effects, how they work.

As explained in the post about atmospheric effects, the scattering of light by molecules and aerosols in the atmosphere brings about several effects : scattering adds some haze on the images (the atmospheric reflectance), lessens the signal from the surface (the atmospheric transmission), and blurs the images (the adjacency effects). This post is about the adjacency effects, the other aspects have already been quickly explained in the above post.

 

The figure on the right shows the types of paths that light can follow before getting to the satellite. Path 1 corresponds to the atmospheric reflectance, path 2 is path that interacts with the target, it is the one which is useful to determine the surface reflectance, paths 3 and 4 contribute to the total reflectance but interact with the surface away from the target. These paths are thus the cause of adjacency effects and they blur the images.

 

 

If not corrected, adjacency effects may cause large errors. Let's take the case of a fully developed irrigated field surrounded by bare soil. For such a case, the second figure on the right shows the relative percentage of errors for reflectances and NDVI as a function of aerosol optical thickness, if adjacency effect is not corrected.

 

 

 

An approximate correction can be applied, but it thus requires to know the aerosol optical thickness. In our MACCS processor, here is how it works :

 

  1. We first correct the images under the assumption that the Landscape is uniform. We obtain a surface reflectance under uniform absorption which is noted  \rho_{s,unif} .
  2. We compute the neighbourhood reflectance (  \rho_{s,adj} ) using a convolution filter with a 2km radius, that computes the average neighborhood reflectance weighted by the distance to the target. To be fully rigorous, this filter should depend on the optical thickness and on the viewing and sun angle (The less aerosols, the larger radius), but as we did not work on an accurate model, we used a constant radius.
  3. We correct for the contribution of paths 3 and 4 using :

 \rho_{s}=\frac{\rho_{s,unif}.T^{\uparrow}.\frac{1-\rho_{s,unif}.s}{1-\rho_{s,adj}.s}-\rho_{s,adj}. T_{dif}^{\uparrow}}{T_{dir}^{\uparrow}}

  • where  T^{\uparrow}=T_{dif}^{\uparrow}+T_{dir}^{\uparrow} is the total upward transmission, sum of diffuse and direct upward transmissions, and s is the atmosphere spheric albedo. These quantities depend on the wavelength, on the aerosol model and on the AOT. They are computed using Look up Tables based on radiative transfer calculations.

 

As this processing uses convolution with a large radius, it takes quite a large part of the atmospheric processing time.

 

Result Exemples

The images below show 3 stages of the atmospheric processing, for 2 Formosat-2 images obtained over Montreal (Canada) with a 2 days interval. The first image was acquired on a hazy day (aerosol optical thickness (AOT) of 0.47 according to MACCS estimate); and the second one on a clear day (AOT=0.1).

  • The first line corresponds to the Top Of Atmosphere images, without atmospheric correction. The left image is obviously blurred compared to the right image.
  • The second line corresponds to the atmospheric correction under uniform landscape assumption (as in step 1). The left image is still obviously blurred compared to the right image.
  • the third line show the same images after adjacency effect correction. In that case, the left image is not blurred any more, it is even maybe a little over corrected as it seems somewhat sharper that the right image.

TOA Images (On the left, the hazy image)


Surface reflectance under uniform landscape assumption (on the left, the hazy image)

 

Surface reflectance after adjacency effect correction (on the left, the hazy image)

 

The pixel wise comparison of reflectances is also a way to show the enhancement due to the adjacency effect correction. The plot below compares the images of both dates corrected under the uniform landscape assumption (on the left), and after adjacency effect correction (on the right). You may observe that the dots are closer the the black diagonal on the right. On the hazy image (May 27th), the high reflectances are a little too low, while the low reflectances are a little too high, which is the symptom of a loss of contrast.

Les effets d'environnement, comment ça marche ?

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Comme expliqué dans l'article sur les effets atmosphériques, la diffusion de la lumière par les molécules et les aérosols présents dans l'atmosphère provoque plusieurs effets. La diffusion ajoute un voile aux données (la réflectance atmosphérique), atténue le signal en provenance de la surface (la transmission atmosphérique), et rend les images floues (les effets d'environnement). Cet article s'intéresse aux effets d'environnement, les autres aspects ont été abordés dans le lien fourni ci-dessus.

 

Le schéma ci-joint montre les différents types de trajets que peut suivre la lumière avant d'arriver au capteur. Le Trajet 1 correspond à la réflectance atmosphérique, le trajet 2 est proportionnel à la réflectance de la cible observée atténué par sa traversée de l'atmosphère, c'est celui qui nous intéresse et nous permet de retrouver la réflectance de surface. Les trajets 3 et 4 apportent au capteur une part de signal qui ne provient pas directement de la surface que le satellite observe mais de son voisinage (d'où le nom d'"effets d'environnement"). Ce sont ces trajets qui apportent du flou sur l'image.

 

Les effets d'environnement peuvent engendrer de fortes erreurs lorsqu'on observe une parcelle de végétation entourée de sols nus ou de végétation senescente. Pour un tel cas, la figure ci-dessous présente les erreurs en pourcentage de réflectance et de NDVI, si on ne prend pas en compte les effets d'environnement, en fonction de l'épaisseur optique des aérosols.

 

Il est possible de corriger ces effets de manière approchée, à condition de connaître la quantité d'aérosols. Dans les traitements de la chaîne MACCS, nous procédons de la manière suivante :

 

  1. Nous procédons à la correction atmosphérique en supposant que le paysage est uniforme. Nous obtenons une réflectance de surface sous hypothèse uniforme que nous notons  \rho_{s,unif} .
  2. Nous calculons la réflectance de l'environnement du pixel (  \rho_{s,env} ) en utilisant un filtre de convolution gaussien de 2 km de diamètre, qui calcule une moyenne pondérée de la réflectance environnante. En toute rigueur, ce filtre devrait dépendre de la quantité d'aérosols présents dans l'atmosphère (moins il y a d'aérosols, plus le rayon devrait être grand), et des angles de prise de vue, mais nous n'avons pas encore travaillé sur cet aspect, nous avons donc utilisé un filtre constant.
  3. Nous corrigeons finalement la réflectance des trajets 3 et 4 par la formule suivante :

 \rho_{s}=\frac{\rho_{s,unif}.T^{\uparrow}.\frac{1-\rho_{s,unif}.s}{1-\rho_{s,env}.s}-\rho_{s,env}. T_{dif}^{\uparrow}}{T_{dir}^{\uparrow}}

  •  T^{\uparrow}=T_{dif}^{\uparrow}+T_{dir}^{\uparrow} est la transmission atmosphérique montante totale, somme de la transmission atmosphérique diffuse et directe. s est l'albedo atmosphérique. Toutes ces grandeurs sont déduites de calculs de transfert radiatif et dépendent de la quantité et du type d'aérosols.

 

Cette correction qui implique l'utilisation de convolutions est assez lourde et prend près d'un quart du temps de correction atmosphérique.

 

Exemples de résultats

Les images ci dessous présentent 3 stades de la correction atmosphérique pour deux images Formosat-2 acquises au dessus du Canada, à deux jours d'intervalle, la première image est acquise un jour il y a beaucoup d'aérosols (épaisseur optique de 0.47 d'après nos calculs), alors que la seconde est acquise un jour très clair (épaisseur optique de 0.1 selon nos calculs).

 

  • La première ligne correspond aux images au sommet de l'atmosphère, sans correction atmosphérique. On voit bien que l'image de gaucheest plus floue.
  • La deuxième ligne correspond aux images corrigées en supposant le paysage uniforme. Il s'agit de l'image obtenue à l'issue de l'étape 1 dans la méthode décrite ci-dessus. L'image de gauche est toujours plus floue.
  • La troisième ligne présente ces mêmes images après la correction d'environnement. Dans ce cas, l'image de gauche n'est plus floue, elles est même légèrement trop nette (un peu de sur correction).

Images TOA (à gauche, l'image avec fort contenu en aérosols)

 

Images en réflectance de surface, en supposant le paysage uniforme (à gauche, l'image avec fort contenu en aérosols)

 

Images en réflectance de surface après correction des effets d'environnement (à gauche, l'image avec fort contenu en aérosols)

 

On peut aussi comparer point à point les réflectances pour juger de l'amélioration après correction des effets d'environnement. La courbe ci-dessous compare les images corrigées en supposant le paysage uniforme, et les images corrigées en tenant compte des effets d'environnement. On constate que les points se rapprochent de la diagonale après correction des effets d'environnement. Sur l'image du 27 mai, pour laquelle l'épaisseur optique est la plus forte, on note que les fortes réflectances sont un peu trop faibles, alors que les faibles réflectances sont un peu trop fortes, ce qui correspond bien à une perte de contraste.

Release of the first version of SPOT4 (Take5) data

 

Phew ! These last days were quite intense, but we did it (almost) ! We are very proud to announce that the first version of SPOT4 (Take5) will be released on Monday the 15th of July at the following site : https://www.ptsc.fr/en/products/spot4-take5. The data format is explained here.


It will be possible to download the whole time series by clicking on 1C and 2A buttons. However downloading a whole series might take some time. Several small issues have been observed but not yet corrected (see this paragraph), but we still think it is useful that you start working on our data despite the few bugs that affect them. Downloading a data set requires the user to accept a licence. With the current version of the web site, you will need to accept this license each time you download a file.

In our initial schedule, we had announced a distribution of data during the month of June, but we are just a bit late, and happy to have done it, accounting for the numerous tasks we had to fulfil.

 

  • We had to obtain the experiment decision, which was done by the 11th of December 2012, and we had to implement it. The last data were acquired less than one month ago, and they will be available with the whole time series.
  • We had to modify and tune the processing chains, and the geometry  kept us busy for several weeks (and still does over equatorial forests). The level 2A processor worked quite well from the beginning, thanks to Mireille Huc (CESBIO) !
  • It was the first production of the French Land Data Center. The ground segment was built and implemented simultaneously to the data acquisition, its development team did a very nice work (namely, Dominique Clesse from CAP GEMINI, Hassan Makhmara and Joelle Donadieu at CNES). The data processing in this changing environment was perfectly managed by the exploitation team, Nicolas Prugent, Karl Rodriguez (Steria), Eric Faucher (CNES)...
  • A simple but very nice data server was set up in a very short time by Jerome Gasperi and Bernard Specht (CNES). The result is very simple and convenient (it helped us finding the last bugs...)

Issues and bugs

The products on the data server should be considered as a preliminary version of the processing. Other versions will be distributed, because the data sets still have a few defects :

 

  • Because of a little bug, the overlapping sites (Midi-Pyrénées East and West, and Britanny) were badly processed. These sites will be processed again and released in about 10 days. For the same reason, Maricopa site (USA) could not be processed, it will be released probably in September.
  • One image at the south of Languedoc site is always missing. We do not know why yet, but there is no doubt it will be corrected shortly.
  • Some Level 1A  products were not provided by Spot Image (25 out of 1600). We will need to reprocess the affected sites.
  • For all sites, the reference image for ortho-rectification were taken from LANDSAT  5 or 7. From our point of view, their location accuracy is a little insufficient. On the next version, we will replace LANDSAT data in FRANCE by the GeoSud high resolution cover from 2009. Out of France, we will replace them by LANDSAT 8 data whenever possible.
  • Data ortho-rectification often fails on some uniform equatorial forest sites (in particular for Congo(2), Gabon, Borneo, Sumatra). As  a result several dates are missing and those available are not perfectly registered.
  • On the level 2A, atmospheric corrections were performed with a constant aerosol model globally. We will use different aerosol models depending on the location in a future version.

 

Finally, we want to draw your attention to the fact that SPOT4 data are coded on 8 bits and can be saturated. SPOT system uses a data base of histograms to determine the gains to use depending on the location and date. This database is far from perfect and saturated data are quite common. For sites resulting from the merger of several images, it is also possible that the saturation thresholds differ between the left and the right half of the site. We provide you, within Level 1C and level 2A products with a mask saturations that you really should use.

 

Despite these few defects, we wish that this data set will be useful for you, and that you will obtain good results for your experiment and for your preparation for the arrival of Sentinel-2.

 

Many of the SPOT4(Take5) team will leave for vacations in the coming weeks, this blog will b much less active as I leave today !

 

 

 

 

 

Première distribution des données SPOT4(Take5)

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Ouf ! Ces derniers jours ont été intenses, avec des découvertes de petits bugs à la dernière minute, et des corrections acrobatiques.  Mais nous sommes très fiers de vous annoncer que la version 1 des données de l'expérience SPOT4 (Take5) sera disponible à partir de lundi 15 juillet, depuis la page https://www.ptsc.fr/fr/produits/spot4-take5 . Le format des données est décrit ici.

 

Il est possible de télécharger d'un coup toute la série d'un site donné en cliquant sur les boutons noirs "1C" ou "2A". Le téléchargement d'une série entière peut prendre beaucoup de temps. Il reste quelques imperfections qui n'ont pas encore été corrigées (lisez ce paragraphe), mais il nous semble utile que vous puissiez commencer à travailler sur ces données malgré leurs petits défauts. Le téléchargement implique l'acceptation d'une licence. A chaque téléchargement d'un fichier, vous devrez accepter cette licence (désolé, c'est un peu lourd)

 

Nous avions annoncé une distribution à la fin juin dans notre projet initial, mais malgré quelques difficultés, nous avons réussi à distribuer ces données à la mi-juillet, ce qui est une belle performance, compte tenu de tous les travaux qui ont dû être réalisés pour en arriver là. La tâche n'était pas facile :

 

  • Il a fallu obtenir la décision de l'expérience, qui a finalement été prise le 11 décembre 2012, et il a fallu réussir sa mise en œuvre. Les dernières données ont été acquises il y a tout juste un mois. Elles seront disponibles avec les autres.
  • il a fallu que les chaînes fonctionnent bien, et la géométrie nous a posé quelques problèmes. Pour la chaîne de Niveau 2, à quelques détails près tout a bien fonctionné dès le départ, merci à Mireille Huc (CESBIO) !
  • il s'agit de la première production du PTSC, la mise en place du segment sol s'est donc faite en même temps que le déroulement de la manip, c'est donc une très belle performance de la part de l'équipe de développement (Dominique Clesse de CAP Gemini, et Joelle Donadieu et Hassan Makhmara du CNES), et de l'équipe d'exploitation (Nicolas Prugent, Karl Rodriguez (Steria), Eric Faucher (CNES)...)
  • il a fallu mettre en place un tout nouveau serveur de distribution des données, en un temps très court (Jérôme Gaspéri (CNES) et Bernard Specht (CNES)), avec un résultat très simple et pratique (par sa présentation synthétique des données, il nous a d'ailleurs permis de nous rendre compte de quelques bugs sur les traitements).

 


Défauts constatés

Les données actuellement distribuées sont une version préliminaire de nos traitements. D'autres versions suivront, car les données souffrent encore de quelques défauts (que nous n'avons pas peut-être pas encore tous repérés, je sais que vous ne tarderez pas à nous y aider).

  • En raison d'un petit bug, les données des sites dont une intersection est acquise sous plusieurs angles sont erronées : il s'agit de Midi-Pyrénées Sud-Est et Sud-Ouest, et du site Bretagne. Ces données doivent être retraitées et seront disponible dans une dizaine de jours. Pour la même raison, les données de Maricopa (USA) ne peuvent pas être fournies avec cette version.
  • Sur le site Languedoc, l'image la plus au sud (sur Montpellier) est manquante. Le temps de comprendre pourquoi et de retraiter, et les données seront mises à jour.
  • Quelques produits de niveau 1A ne nous ont pas encore été fournis par SPOT Image (25 sur 1600). Nous devrons retraiter les sites sur lesquels des données manquaient.
  • l'image de référence pour la superposition géométrique est issue de LANDSAT. A notre avis, la précision de localisation de ces images est un peu insuffisante. Pour les sites situés en France, nous remplacerons donc les images LANDSAT par la couverture GeoSUD de 2009. Pour les sites hors de France, nous envisageons de remplacer les données LANDSAT 5 par des données LANDSAT 8, mais il faudra attendre que celui ci ait acquis suffisamment de données.
  • L'ortho-rectification des données sur certains sites de forêt équatoriale très uniformes échoue fréquemment (particulièrement pour Congo(2), Gabon, Borneo, Sumatra). Il manque donc de nombreuses dates, et celles disponibles ne sont pas parfaites. Nous allons encore y travailler.
  • les traitements de Niveau 2 (corrections atmosphériques) ont été réalisés avec un modèle d'aérosols constant pour toute la planète. Nous devrons utiliser des modèles différents d'un site à l'autre, pour améliorer la qualité des séries temporelles.

 

Enfin, nous attirons votre attention sur le fait que les données acquises par SPOT4 sont initialement codées sur 8 bits et peuvent donc être saturées. le système SPOT utilise une base de données d'histogrammes pour déterminer les gains à utiliser. Cette base de données est loin d'être parfaite et les saturations des données sont assez fréquentes. Sur les sites résultant de la fusion de plusieurs images, il se peut aussi que les seuils de saturation diffèrent entre la partie gauche et la partie droite. Nous fournissons un masque de saturations dont nous vous recommandons l'utilisation.

 

Malgré ces quelques défauts, nous espérons que les données vous seront utiles et qu'elles vous permettront d'obtenir de bons résultats sur les sites qui vous intéressent, tout en vous préparant à l'arrivée de Sentinel-2.

 

Sur ce, de nombreux membres de l'équipe Take5, vont prendre quelques vacances. Pour ma part, c'est ce soir !

 

L1C registration performances for SPOT4(Take5) V1 products

Now that all SPOT4(Take5) images have been processed (pfew !), we can make an appraisal of the performances. Let's start by the geometry, which caused us a lot of trouble :

  • SPOT4 has a location accuracy around 400 mètres, but during the experiment, it went through a fifteen day period when the location errors could reach 1500 m.
  • We seek a multi-temporal registration performance of 0.3 pixel RMS. This performance is difficult to measure because the measurement technique itself (correlation image matching) is not perfectly accurate.
  • We provide as a criterion the maximum registration error observed for the 50% best results or for the 80% best results. It is likely that the last criterion includes less inaccurate measurements.

 

Here are the observed performances for 3 very different sites :

  • CMaroc site, which is an arid site with a green period in march, a lot of blue sky, and high mountains (the Atlas). performances are excellent, with errors lower than 0.3 pixels for 50% of the measurementsl.

 

  • CBretagneLoireE site, which is a rather flat coastal area with large tides, and is often very cloudy. In that case, performances are still better than 0.5 pixels. The worse dates correspond to images with a large cloud cover, for which it is not easy to automatically collect accurate ground control points.

 

  • JSumatra site is a very flat area, covered with very uniform equatorial forest, and a large river whose limits change with time. In that case, the performance is really bad, with registration errors up to 10 pixels. This uniform site does not enable to find good control points, and the ones that are found are often along the river whose contour changes with the water level.

 

Conclusions

We have obtained very good results for most sites, with registration errors below 0.5 pixels (10m) even when the initial location error reaches 1500m. However, 4 sites are resisting to this processing. These 4 sites correspond to flat forest sites covered by equatorial forest : JSumatra, JBorneo, EGabon, ECongo. The ECongo site is even so uniform that it is not possible to measure its registration performance.

These sites will be distributed with the others in a few days with the first version of the products, but you should use them cautiously.

Finally, if the registration of 95% of images is good, the location performance is inherited from our reference images, ie LANDSAT (5 et 7). The next versions will be based on Geosud (IGN) images in France and on LANDSAT 8 data elsewhere. Performances should be enhanced in the next versions.