L'estimation du contenu atmosphérique en aérosols

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Attention, cet article contient des formules !

 

Les aérosols jouent un rôle prépondérant dans les effets atmosphériques. Les aérosols sont des particules en suspension dans l'atmosphère, qui peuvent être de plusieurs types : grains de sable ou poussières, suies issues de combustion, sulfates ou sels marins entourés d'eau... Leur taille peut varier de 0.1 µm à quelques microns, en fonction du type d'aérosols ou de l'humidité de l'air. Quant à leur quantité, elle est extrêmement variable, une pluie pouvant réduire brutalement leur abondance (on parle d'"épaisseur optique d'aérosols"). Ils peuvent faire varier fortement d'un jour à l'autre les réflectances observables depuis le sommet de l'atmosphère et il est donc nécessaire de connaître leur quantité et leur type afin de pouvoir corriger leurs effets.

 

Malheureusement, pour corriger les effets des aérosols, on ne dispose pas de réseau global d'observation des aérosols, seulement d'observations locales, sur les quelques centaines de points du réseau Aeronet. Ce réseau ne peut donc pas être utilisé pour corriger opérationnellement les images de satellites sur de grandes étendues.
Des modèles météorologiques commencent à prédire les quantités d'aérosols, en se basant sur les observations de satellites et la modélisation des sources et du transport des aérosols par les vents, mais ces données ne semblent pas encore avoir une précision suffisante pour être utilisées pour la correction atmosphérique des images.

 

Notre méthode de correction atmosphérique (MACCS) repose donc sur une estimation de l'épaisseur optique des aérosols à partir des images elles-mêmes. Pour bien comprendre le fonctionnement de cette méthode, il faut déjà comprendre les effets des aérosols sur le rayonnement. On a vu, dans ce billet, que les effets de la diffusion peuvent être modélisés ainsi (on suppose l'absorption gazeuse corrigée) :

ρTOA = ρatm +Td ρsurf

La réflectance au sommet de l'atmosphère ρTOA (Top of Atmosphere) est la somme de la réflectance atmosphérique ρatm et de la réflectance de surface ρsurf transmise par l'atmosphère. On cherche à connaître la réflectance de surface, mais à chaque mesure réalisée au sommet de l'atmosphère, on a trois inconnues à déterminer. Pour séparer les effets de l'atmosphère et les effets de la surface, il faut donc utiliser d'autres informations.

 

Méthode du pixel noir

Lorsque l'image contient une surface dont la réflectance est quasi nulle, la réflectance observée au sommet de l'atmosphère devient ρTOA= ρatm. On peut donc en déduire la réflectance atmosphérique, et en utilisant un modèle de transfert radiatif, l'épaisseur optique des d'aérosols. On peut enfin en déduire la transmission diffuse, et finalement calculer ρsurf. Une version encore plus simple et plus approximative consiste à soustraire directement la réflectance du pixel sombre (soit ρatm) à toute l'image. [Chavez, 1988]

 

Cependant, cette méthode revient à supposer qu'il existe bien une surface très sombre dans l'image (ce qui n'est pas toujours le cas), et que la réflectance de cette surface sombre est connue. La méthode suppose aussi que la quantité d'aérosols est constante dans l'image et elle néglige les effets du relief. Les résultats obtenus par cette méthode peuvent donc être assez imprécis. Dans notre méthode (MACCS), nous utilisons cependant la méthode du pixel noir déterminer la valeur maximale de l'épaisseur optique dans la zone.

 

Méthode Multi Spectrale, dite "DDV"

Si on connaît le type d'aérosols présent dans l'atmosphère, il est possible de déduire les  propriétés des aérosols dans une bande spectrale, à partir des propriétés optiques dans une autre bande spectrale.

 

Si on dispose de deux bandes spectrales, on dispose de deux mesures ρsurf et de trois inconnues( les deux réflectances de surface dans ces bandes, et la quantité d'aérosols). Une équation supplémentaire peut être obtenue si on connaît la relation entre les réflectances de surface des deux bandes.

 

La méthode  méthode "Dark Dense Vegetation" (DDV ) est basée sur des hypothèses de relations entre réflectances de surface sur la végétation dense exploitant le fait que le spectre de la végétation dense et verte est un peu toujours le même. La version la plus connue de cette méthode est celle utilisée par la NASA pour le projet MODIS [Remer 2005]. Elle relie les réflectances de surface dans le bleu et dans le rouge avec celles dans le moyen infra-rouge. On dispose ainsi de deux équations qui permettent d’estimer le type d’aérosols et l’épaisseur optique. Cette méthode fonctionne bien en zones tempérées et boréales, mais pas en zones arides, où il est difficile de trouver de la végétation dense. Les premières versions utilisaient les équations suivante :

 

ρBleu = 0.5 ∗ ρSWIR

ρRouge = 0.25 ∗ ρSWIR

 

Les versions suivantes ont un peu compliqué ces équations, sans en modifier le principe. Nos travaux ont montré que l’utilisation de l'équation ci dessous  (la valeur exacte du coefficient est à ajuster en fonction des bandes spectrales de l'instrument):

ρBleu = 0.5 ∗ ρRouge

 

permet une détermination plus précise de l’épaisseur optique, pour des couverts végétaux moins denses (jusqu’à un NDVI de 0.2), car les sols nus de couleur marron respectent aussi cette relation. La méthode ne permet pas, par contre, de déterminer le modèle d’aérosols. Dans le cas de SPOT4 (Take5) l'absence d'une bande bleue ne nous permet pas d'utiliser cette dernière équation, d’où une légère perte en précision.

Ce diagramme montre que la corrélation entre réflectances de surface au dessus de la végétation est bien meilleure pour le couple de bandes spectrales (bleu, rouge) que pour les couples incluant le moyen infra rouge. (SWIR)

 

Méthode Multi Temporelle

On observe dans la plupart des cas que les réflectances de la surface terrestre évoluent lentement avec le temps, alors que le propriétés optiques des aérosols varient très rapidement, d'un jour à l'autre. On peut donc considérer que ce qui change d'une image à l'autre (en dehors de cas particuliers souvent liées à des interventions humaines) est lié aux aérosols, et donc en déduire les propriétés des aérosols pour ensuite corriger les effets atmosphériques. Cette méthode est un peu trop complexe pour être expliquée en détails ici, les lecteurs intéressés pourront se reporter à [Hagolle 2008].

 

Pour que les réflectances de surface soient quasi constantes d'une image à l'autre, il faut cependant que les images soient acquises sous un angle de vue constant. Les changements d'angles d'observation font en effet varier les réflectances : c'est ce qu'on appelle les effets directionnels. Cette méthode ne s'applique donc qu'aux seuls satellites permettant des observations à angle constant.  Elle ne s'applique donc pas aux données SPOT normales mais par contre convient parfaitement aux données SPOT4 (Take5). Elle s'appliquera aussi à Landsat, Venµs et Sentinel-2.

 

En résumé :
Performance de l'estimation de l'épaisseur optique des aérosols sur des séries temporelles d'images Formosat-2,, en fonction de la méthode (multi-spectrale, multi-temporelle, combinée), par comparaison avec les mesures fournies par le réseau de mesures in-situ Aeronet. La méthode multi spectrale fonctionne mieux sur des sites couverts de végétation et moins bien sur des sites arides, la méthode multi-temporelle marche un peu moins bien sur les sites verts, mais beaucoup mieux sur les sites arides. La combinaison des deux méthodes garde le meilleur des deux méthodes élémentaires.

 

Notre méthode MACCS, utilisée pour l'expérience SPOT4 (Take5), et pour les données LANDSAT, VENµS et Sentinel-2, combine les trois méthodes présentées ci-dessus pour obtenir des estimations robustes des épaisseurs optiques d'aérosols. Ces méthodes fonctionnent dans un grand nombre de cas, mais peuvent parfois échouer quand les hypothèses sur lesquelles elles reposent s'avèrent fausses. Elles ont en général tendance à mieux fonctionner sur des zones couvertes de végétation plutôt que dans des zones arides. pour le moment, elles supposent le modèle d'aérosol connu, et dans les prochaines années, nous chercherons des manières fiables d'identifier le type d'aérosols.

 

References :
Chavez Jr, P. S. (1988). An improved dark-object subtraction technique for atmospheric scattering correction of multispectral data. Remote Sensing of Environment, 24(3), 459-479.

Remer, L. A., and Coauthors, 2005: The modis aerosol algorithm, products, and validation. J. Atmos. Sci., 62, 947–973.

Hagolle, O and co-authors, 2008. « Correction of aerosol effects on multi-temporal images acquired with constant viewing angles: Application to Formosat-2 images ». Remote sensing of environment 112 (4)

Hagolle, O.; Huc, M.; Villa Pascual, D.; Dedieu, G. A Multi-Temporal and Multi-Spectral Method to Estimate Aerosol Optical Thickness over Land, for the Atmospheric Correction of FormoSat-2, LandSat, VENμS and Sentinel-2 Images. Remote Sens. 2015, 7, 2668-2691.

Les effets atmosphériques, comment ça marche ?

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L'atmosphère perturbe l'observation de la surface terrestre depuis un instrument optique sur un satellite. Deux effets atmosphériques se conjuguent pour altérer les images :

  • l'absorption du rayonnement par les molécules de l'air
  • la diffusion du rayonnement par les molécules et les aérosols (sans compter les nuages)

 

Voici deux images SPOT4 (Take5), acquises à 5 jours d'écart, au dessus du Maroc, avec des effets atmosphériques plus prononcés sur la deuxième date en raison d'une plus grande quantité d'aérosols en suspension dans l'atmosphère. La deuxième image est moins nette et plus "laiteuse" que la première.

 

L'absorption :
Absorption atmosphérique. En bleu, la réflectance de surface pour un pixel couvert de végétation, en fonction de la longueur d'onde, en rouge la réflectance au sommet de l'atmosphère pour ce même pixel. Les bandes d'absorption bien visibles.

Les molécules absorbent le rayonnement sur des bandes d'absorption souvent très étroites. A ces longueurs d'onde, le rayonnement est d'autant plus absorbé que l'abondance des molécules absorbantes est importante. La réflectance observée par le satellite est donc atténuée, et dans certains cas, pour de très fortes bandes d’absorption, le rayonnement peut même être totalement absorbé, et la réflectance observée est nulle (par exemple, à 1.4µm dans la figure ci-jointe, on se servira de cette propriété pour la détection des nuages hauts, avec Landsat-8 ou Sentinel-2).

 

Heureusement, les concepteurs des satellites choisissent des bandes spctrales éloignées des fortes absorptions (mais méfiez vous des concepteurs de satellites ;-) ). Dans les bandes retenues, l'effet de l’absorption est en général suffisamment faible pour qu'une connaissance peu précise de l'abondance de l'élément absorbant suffise à produire une correction précise de l'atténuation. L'information sur l'abondance des différentes molécules peut-être fournie par des analyses météorologiques (ozone, vapeur d'eau...).

 

La diffusion :

Les molécules de l'air diffusent le rayonnement lumineux. Un photon passant à proximité d'une molécule va voir sa trajectoire déviée dans une autre direction. Comme les molécules de l'air sont très petites, comparées aux longueurs d'onde du visible, elles vont avoir tendance à surtout dévier les courtes longueurs d'onde plutôt que les grandes longueur d'onde. Le ciel bleu résulte de la diffusion du rayonnement solaire par les molécules de l'air, puisque la lumière bleue envoyée par le soleil a une forte tendance à être déviée dans une autre direction, alors que les autres longueurs d'onde sont mieux transmises. Un nuage diffuse aussi la lumière, mais comme il est composé de grosses particules (gouttes ou cristaux), il dévie de la même manière toutes les longueurs d'onde, d'où sa couleur blanche.

 

En dehors des molécules et des nuages, la diffusion peut aussi être due aux aérosols : ceux-ci sont des particules de nature diverse (sulfates entourés d'eau, suies, poussières...), en suspension dans l'atmosphère. Leur quantité, leur type et leur taille sont extrêmement variables, et donc leur effet sur le rayonnement peut être très variable. Les aérosols de petite taille diffusent surtout la lumière bleue, alors que les aérosols de grande taille diffusent toutes les longueurs d'onde. Certains aérosols peuvent aussi absorber une partie du rayonnement. La variabilité de la quantité et du type d'aérosols rend la correction de leurs effets très complexe.

La vidéo ci-dessous, fournie par la NASA, donne une idée des évolutions des quantités et types d'aérosols jour par jour sur près de deux ans (la couleur indique différents types d'aérosols).

 

 

Modélisation simplifiée :

D'une manière très simplifiée (trop simplifiée pour les puristes), on peut modéliser les effets atmosphériques de la manière suivante :

ρTOA= Tgatm +Td ρsurf)

  • ρTOA est la réflectance au sommet de l'atmosphère
  • ρsurf est la réflectance de surface qu'on cherche à mesurer
  • ρatm est la réflectance de l'atmosphère, qu'on observerait au dessus d'un sol noir.
  • Tg est la transmission gazeuse, inférieure à 1
  • Td est la transmission due à la diffusion, inférieure à 1.

Quand l'abondance d'aérosols augmente, on observe que ρatm augmente, alors que Td diminue. Ces deux variables varient aussi avec les angles d'observation et avec la position du soleil. Plus on est près de la verticale, plus ρatm est petit, et plus Td est proche de 1.

 

Effets d'environnement :

La modélisation ci-dessus n'est valable que pour un paysage uniforme, mais une atmosphère fortement chargée en aérosols va aussi rendre les images acquises à haute résolution plus floues. Tout ceci est expliqué dans un autre article.

 

Modèles, corrections.

Plusieurs modèles permettent de faire des corrections atmosphériques. Pour des corrections atmosphériques approchées, le modèle le plus simple d'utilisation est le modèle SMAC, disponible sur le site du CESBIO. Toute la difficulté est de fournir à SMAC les propriétés optiques de l'atmosphère, et notamment l'abondance et le type d'aérosols. Cette opération est décrite dans un autre article.

D'autres modèles, plus précis mais plus complexes, peuvent être utilisés. De notre côté, dans la chaîne MACCS, nous calculons à l'avance des tableaux, à partir d'un "code de transfert radiatif" qui simule le transfert de la lumière au travers de l'atmosphère (Successive Orders of Scattering). Toutefois, l'utilisation d'un code complexe ne se justifie que si on dispose d'une bonne connaissance sur la quantité d'aérosols et leur type.

Première série temporelle de produits de niveau 2A pour SPOT4(Take5)

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Nous poursuivons la vérification des différentes étapes de nos chaînes de traitement. Nous avons obtenu jeudi dernier nos premières séries temporelles, je les ai ortho-rectifiées et mosaïquées vendredi, et nous avons pu tester nos chaînes de détection de nuages et de correction atmosphérique à partir de la première série temporelle de trois images traitée. Celle-ci a été obtenue sur le site Marocain de la vallée du Tensift : Marrakech se trouve près du centre de l'image et la chaîne de montagnes au Sud-Est de l'image est l'Atlas.

 

Les images sur la colonne de gauche sont des images ortho-rectifiées, exprimées en réflectance au sommet de l'atmosphère (les produits de Niveau 1C), alors que les images de la colonne de droite, produites par Mireille Huc au Cesbio, sont des données après correction atmosphérique et détection des nuages, de l'eau et de la neige (les produits de Niveau 2A). Tout de suite, nous avons constaté que la détection des nuages ne poserait pas trop de de problèmes, mais en regardant bien, sur l'image du 10 février, il y a dans le coin nord ouest quelques traces d'avions très diffuses ainsi que leurs ombres, partiellement détectées (traces d'avions entourées en rouge, ombres en noir). Les zones en eau et les zones neigeuses sont également correctement détectées, même s'il manque quelques zones où la couverture de neige est partielle.

 

Quant à la correction atmosphérique, basée sur une méthode multi-temporelle de détection des aérosols, elle a réussi à déterminer que l'image du 5 février est beaucoup plus "brumeuse" (on dit "chargée en aérosols") que les images du 31 janvier et du 10 février. L'image du 5 février (colonne de gauche) a un subtil voile bleuté, dû aux aérosols, plus accentué. Sur la colonne de droite, on ne distingue pas de changement de teinte d'une image à l'autre, ce qui montre que la détection des aérosols et la correction atmosphérique ont bien fonctionné. Il y a sur ce site un photomètre qui sert à mesurer l'épaisseur optique des aérosols, malheureusement, il est tombé en panne juste au moment du démarrage de l'expérience Take5. C'est la loi de Murphy...

 

Voilà, nous avons donc parcouru tous les éléments de la chaîne de traitement, il ne nous reste plus qu'à vérifier que nos paramètres fonctionnent dans toutes les conditions offertes par les 42 sites de l'expérience, ce qui n'est pas un mince travail.

 

Produits de Niveau 1C exprimés en réflectances au sommet de l'atmosphère. (c) CNES, traitement CESBIO Produits de Niveau 2A exprimés en réflectances de surface après correction atmosphérique (c) CNES, traitement CESBIO

Les images d'épaisseur optique des aérosols sont affichées ci-dessous. On note la plus forte épaisseur optique sur l'image du 5 février, au Nord de l'Atlas, alors que l'épaisseur optique n'a pas changé au sud de l'Atlas. Cette situation est très vraisemblable car les montagnes forment souvent une barrière aux aérosols qui restent en général à basse altitude. Les zones oranges correspondent au masque de neige tandis que les zones rouges correspondent au masque de nuages. Les taches brillantes sur la dernière image pourraient bien être des artefacts.

Le site Take5 de Midi-Pyrénées - Réunion le 6 février 2013

Le CESBIO s'est bien évidemment mobilisé pour proposer plusieurs sites pour l'expérience Take5. Trois sites ont été proposés et finalement retenus : un site au Maroc, un site en Tunisie et un grand site occupant tout le Sud de la région Midi-Pyrénées, de Cahors jusqu'à la frontière Espagnole. Le site SudMiPy couvre 220*160 km², soit l'emprise de 12 images SPOT.

Les 8 images à l'ouest seront acquises simultanément, le jour 2 du cycle de 5 jours, les 4 images à l'ouest seront acquises le jour 3. Il existe une zone d'intersection qui s'étend de Cahors au Val d'Aran en passant par Montauban, Toulouse, Rieumes et Saint Girons, qui sera observée deux fois lors de chaque cycle de 5 jours, à un jour d'intervalle et sous deux angles assez différents.

Une réunion (invitation) présentant l'expérience Take5 et les activités prévues sur le site SudMiPy aura lieu le 6 février après midi au CESBIO (merci à ceux qui comptent venir de prévenir Jean-François Dejoux)

Jean-François Dejoux a réuni pour cette proposition 12 équipes scientifiques basées en Midi-Pyrénées, qui travailleront sur 7 sujets différents :

  1. Détection de nuages, corrections atmosphériques, produits composites mensuels
  2. Détection de la couverture neigeuse, observation et modélisation du dépôt et de la fonte de la neige, et lien avec le bilan hydrologique de bassins versants
  3. Développement de méthodes automatiques et robustes de classification de l'occupation des sols, permettant de traiter de grandes superficies
  4. Production de cartes d'occupation des sols.
  5. Détection et caractérisation des cultures irriguées dès leur émergence
  6. Production de cartes de rendement, biomasse et évapo-transpiration, bilans hydrologiques à l'échelle de bassins versants
  7. Détection des étendues d'eau, modélisation du signal fourni par le futur satellite SWOT, à partir de l'occupation des sols.

Par ailleurs, sur la même zone, l'INRA de Bordeaux a prévu de travailler sur la date de débourrement de différentes espèces d'arbres dans les Pyrénées, en étudiant la variation de cette date avec l'altitude.

Bien entendu, l'utilisation de ces données n'est pas limitée à ces 7 applications, et les personnes intéressées par ces données sont invitées à nous contacter, et à commencer au plus vite leurs relevés de terrain, les 4 mois de l'expérience Take5 seront vite passés.