2015

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Dear reader,  may 2015 bring you health and happyness !


2015 should be a great year for the time series of optical images at a high resolution, with the launch of Sentinel 2A in Mat, in less than four months ! We have been waiting for it for so long that we can hardly believe it will be launched so soon. And to help you wait until then. SPOT5 orbit will be changed, to observe a hundred of sites with a 5 day repetitivity similar to that of Sentinel-2, until the end of August.

 

This post is also an opportunity to recall what was achieved in 2014 :

  • In February, we started the Sen2Agri project for l'ESA, with our partners, UCL, CS-SI France and CS-SI Romania. This project which is keeping us busy busy aims at producing a system for automatic classification of crops at the scale of whole countries.
  • In March, THEIA released a new version of SPOT4 (Take5) data, in particular with an enhanced geometrical superposition. This data set has now been downloaded by more than 600 users.
  • In May, the production in near real time (with a delay of 15 to 20 days) of LANDSAT 8 L2A products over France started (this type of product is still not available at USGS, but not for long, I guess...), followed by the processing of de 3 years of LANDSAT 5 & 7 data. 5 years of data, from 2009 to 2014, with an interruption in 2012, after LANDSAT 5 end of life and before LANDSAT 8 launch.
  • In September, CNES finally decided to launch SPOT5 (Take5) experiment,  thanks to a large contribution from ESA. The call for sites proposal was launched by ESA in November, and was largely successful, with 62 proposals for a hundred of sites. The analysis of this proposal is now on-going, and the choice will be difficult as the proposed applications are rich and very diverse.
  • In September too, CESBIO hosted the meeting of THEIA Scientific Expertise Centres, which allowed to identify about 20 products that the centre could prepare in the coming years. These products are described in the recent THEIA bulletin (in French).
  • In November, CNES hosted the SPOT4 (Take5) users meeting, to summarize data use, with a hundred of participants and  23 excellent presentations of the applications allowed by the experiment.
  • In December, we finally launched the call for sites proposal for Venµs mission, which will be launched in 2016. The deadline is January the 28th, 2015.

 

We will have several topics to comment for this blog that starts its third year, with a large audience : it received 23000 visits, and 47000 pages were read, a 50 % increase compared to last year. These weeks, it is getting harder for me to maintain a rhythm of a post per week that I tried to keep in the first two years. Contributions of data users are welcome !

In white, the countries from which no visit was observed in 2014 (Ouganda, Afghanistan)

Liste of the 10 countries from which the most frequent visits are observed.

2015

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Chers lecteurs de ce blog, que cette année 2015 vous apporte joie et santé  !


L'année 2015 sera une grande année pour les séries temporelles optiques à haute résolution, avec le lancement de Sentinel-2A début mai, dans moins de quatre mois ! Nous attendons ce satellite depuis si longtemps qu'il est difficile de croire que cette date soit si proche. Et pour nous faire patienter, dès début Avril, l'orbite de SPOT5 sera modifiée, et le satellite observera une centaine de sites, avec une répétitivité de 5 jours identique à celle de Sentinel-2, jusqu'à la fin du mois d'Août.

 

Cet article est aussi l'occasion de se pencher sur ce qui a été réalisé en 2014 :

  • En début d'année, nous avons démarré le projet Sen2AGri pour l'ESA, projet qui depuis nous occupe fortement et dont l'objectif ambitieux est de mettre en place une chaîne de classification automatique des zones agricoles et des types de cultures fonctionnant à l'échelle des pays entiers.
  • Au mois de Mars, THEIA a diffusé une nouvelle version des données SPOT4 (Take5), améliorant notamment la superposition géométrique. Ces données ont maintenant été utilisées par près de 600 utilisateurs.
  • En mai, c'est la production en temps quasi réel (15 jours à un mois) des données LANDSAT 8 de Niveau 2A sur la France qui a démarré (ce type de données n'est pas encore disponible aux USA, mais pas pour longtemps...), suivi du retraitement de 3 ans de données LANDSAT 5 et LANDSAT 7.  5 ans de données sont maintenant disponibles, de 2009 à 2014, avec une interruption en 2012, après la fin de LANDSAT 5 et avant le lancement de LANDSAT 8.
  • En septembre, nous avons obtenu la décision de lancer l'expérience SPOT5 (Take5), grâce à une importante participation financière de l'ESA. L'appel a proposition de sites a été lancé par l'ESA en Novembre, et a connu un beau succès, avec 62 propositions, pour près d'une centaine de sites. L'analyse de ces propositions est en cours et le choix sera difficile, car les applications proposées sont très riches et très diverses.
  • En Septembre aussi, s'est tenue au CESBIO la réunion des Centres d'Expertise Scientifiques de Theia, qui a permis d'identifier une vingtaine de produits différents que le pôle pourrait lancer dans les prochaines années. Ces produits sont résumés dans le dernier bulletin de THEIA.
  • En Novembre, le CNES a accueilli les journées des utilisateurs de SPOT4 (Take5), pour faire le point de l'utilisation des données, avec une centaine de participants et de belles  présentations des applications permises par l'expérience.
  • En décembre, nous avons enfin lancé l'appel à propositions de sites pour Venµs, dont le calendrier de lancement est enfin stabilisé. Vous avez jusqu'au 29 janvier 2015 pour y répondre.

 

Nous aurons donc de nombreux sujets à commenter pour ce blog qui commence sa troisième année, avec un grand nombre de fidèles lecteurs. Le blog a reçu 23000 visites, et 47000 pages ont été consultées, en augmentation de 50 % par rapport à l'an dernier. Depuis quelque temps, j'ai un peu de mal à maintenir le rythme d'un article par semaine que j'essayais de tenir depuis deux ans, mais l'année 2015 devrait être riche en événements. Les contributions des utilisateurs de données sont aussi bienvenues !

En blanc, les pays pour lesquels aucune visite du blog n'a été recensée en 2014 (Ouganda, Afghanistan)

Liste des 10 pays dont proviennent le plus fréquemment les consultations du blog. Ca fait plaisir de voir la France en aussi bonne position dans un classement international

 

Phased orbits, how do they work ?

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As we are working to set a new Take5 experiment with SPOT5, here are some explanations of how it is possible to change the repeat cycle of a satellite from 26 days to 5 days, by just changing the satellite altitude by a couple of kilometres. There is nothing complicated behind that, just some simple arithmetic.

A phased orbit is an orbit for which the satellite repeats the same trajectory periodically. From its orbit at an altitude of 822 km, SPOT5, like its predecessors, has a cycle of 26 days. Every 26 days, it overflies the same places on earth. In 26 days, SPOT5 makes 369 revolutions around the earth. In 24 hours, a SPOT satellite runs through 369/26=14.19 orbits. Lowering its altitude by 2 km, the satellite slows a little, but the length of the circle it has to run along is reduced. It takes a little less time to make a revolution around the earth. The satellite does exactly 14.2 orbits per day.

 

Here are some of the orbits of SPOT4 (Take5), with some of the sites observed in France and North Africa during the experiment. The satellite started with the Cyan track, then the green one on the day after, then the yellow one on the next day and so on. 5 days later, it came back to the cyan orbit. You may see that it was possible to acquire a site on on the green track from the adjacent one on the cyan track.

 

14.2 orbits per days, is equivalent to 71 orbits in 5 days. After 71 orbits and 5 days exactly  SPOT4 was always at the same place during the Take5 experiment, and its cycled was changed from 26 to 5 days.

 

I have been also asked how the initial 26 days repeat cycle of SPOT5 was defined. The CNES engineers who designed it wanted to make it possible to observe each point on the earth from the vertical. As the SPOT satellites had a field of view of 116 km using both instruments, with a 26 days repeat cycle we had 116x26x14.19 = 43000km, just a little more than earth equator length. However, it was quickly seen that users did not ask for exactly vertical images and that the instruments were programmed mostly independently looking in different directions. However, the 26 days cycle was kept for all the SPOT satellites just as the High Speed Trains rail separation is related to the width of the hindquarters of a horse.

Finally, nothing would prevent from using the SPOT satellites from a 5 days repeat cycle orbit, which would not really change the ability to use the images how they are used now, but would allow new possibilities thanks to the possibility to observe users from constant viewing angles.

 

It is a little funny to observe that SPOT6 and SPOT7 do not use the initial SPOT orbit, and only fly at an altitude of 694 km but still with a 26 days phased orbit, this time obtained with 379/26=14.58 orbits per day. However, the justification cannot be the field of view, as this field of view is only 60 km.  But just by rising the orbit by a few kilometers, a 5 days orbit could be obtained

 

 

 

Les orbites phasées, comment ça marche ?

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En ces jours où l'on reparle d'une expérience Take5 avec SPOT5, je m'aperçois que je n'ai pas expliqué ici comment on arrive à faire passer le cycle orbital de SPOT de 26 à 5 jours exactement, en abaissant l'orbite de SPOT de seulement 3 kilomètres. Il n'y a en fait rien de sorcier là dedans, juste de la simple arithmétique.

 

Depuis son orbite à 822 km d'altitude, SPOT5, comme ses prédécesseurs, a un cycle de 26 jours. Tous les 26 jours, il se retrouve au même endroit exactement. Au cours de ces 26 jours, SPOT 5 fait 369 tours de la terre. En 24 heures, un satellite SPOT parcourt donc 369/26 = 14.19 révolutions (on utilise aussi improprement le mot orbite à la place de révolution).  En diminuant l'altitude du satellite de 3 km, la vitesse du satellite diminue un peu, mais la distance à parcourir diminue davantage, le rayon du cercle à parcourir étant plus petit, son périmètre est plus court. Le satellite met donc un peu moins de temps à parcourir un tour de la terre. Il effectue ainsi 14.2 orbites par jour exactement.

Voici les orbites utilisées pour SPOT4 (Take5), avec quelques uns des sites observés en France et en Afrique du Nord. Le satellite parcourait d'abord l'orbite bleu clair, à l'ouest de la France, puis l'orbite verte le lendemain, la jaune le jour suivant et ainsi de suite. On constate qu'il était possible d'observer un site sur la trace verte depuis l'orbite bleue, et donc que chaque point au sol est bien accessible depuis un cycle orbital de 5 jours avec les capacités de dépointage de SPOT.

 

14.2 orbites en un jour, c'est aussi exactement 71 orbites en 5 jours. Le tour est donc joué, et le cycle est passé de 26 jours à 5 jours. C'est ainsi que nous avons pu réaliser l'expérience Take5.

 

On m'a aussi souvent demandé pourquoi SPOT avait une orbite de 26 jours. Nos prédécesseurs ont voulu proposer que chaque point au sol puisse être observé depuis la verticale, ou presque. Les satellites SPOT 1 à 5 avait un champ de vue de 116 km en utilisant les deux instruments, et l'on constate que 116x26x14.19 = 43000km, soit à peine plus que le périmètre de la terre à l'équateur. Ceci dit, on a rapidement constaté que la programmation de SPOT utilisait rarement cette possibilité d'observer avec les deux instruments joints. C'est donc le poids de l'histoire qui fait que l'on a conservé cette orbite pour tous les satellites SPOT, un peu comme l'écartement des voies des TGV qui provient directement de la largeur de l'arrière train d'un cheval. Il serait donc possible d'exploiter les satellites SPOT directement depuis l'orbite à 5 jours, ce qui ne changerait rien pour l'exploitabilité des satellites et la commercialisation des images mais fournirait des possibilités supplémentaires avec la possibilité d'observer à angles constants.

 

On peut d'ailleurs s'amuser à observer que les satellites SPOT6 et SPOT7 n'utilisent plus la même orbite que SPOT 1 à 5, et ne circulent qu'à une altitude de 694 km (probablement pour diminuer un peu la taille du satellite et le coût de son lancement), mais toujours avec un cycle de 26 jours, réalisé cette fois à partir de 379/26=14.58 orbites par jour. Pourtant, la justification de ces 26 jours ne tient plus, le champ des satellites SPOT n'est plus que de 60km. Mais il suffirait d'augmenter cette altitude de deux kilomètres pour se retrouver sur un cycle de 5 jours.

 

 

 

Produits de Niveau 3A : comparaison avec la méthode classique du maximum de NDVI

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Comme nous le disions dans un précédent article, nous utilisons les données SPOT4 (Take 5) pour tester différentes méthodes de création de produits de niveau 3A. Le pôle Thématique appliquera par la suite ces méthodes aux données Sentinel-2.   Pour rappel, si vous n'avez pas cliqué sur le lien ci-dessus, les produits de niveau 3A sont des synthèses périodiques (a priori mensuelles) de réflectances de surface sans nuages. Notre méthode est basée sur des moyennes pondérées de réflectances des pixels non nuageux obtenus pendant une certaine période de temps. Pour plus de détails, il faudra vraiment aller voir ce lien...

 

Les travaux de Mohamed Kadiri au CESBIO, financés par le budget CNES de THEIA, ont d'abord porté sur la mise au point d'indices de qualité (décrits dans le lien ... bon, j'arrête), et ont permis de montrer que notre méthode produit de bonnes performances. Nous avons voulu comparer ces résultats avec la méthode du "Maximum de NDVI", développée par nos ancêtres télédétecteurs, et appliquée depuis des temps immémoriaux aux données de moyenne résolution comme celles des instruments AVHRR. Cette méthode consiste, pour chaque pixel, à utiliser dans le produit de Niveau 3A, la date dont le NDVI est le plus grand. Pourquoi ce choix ? Principalement parce que le NDVI d'un nuage est très faible, et donc que cette méthode permettra de choisir préférentiellement les pixels non nuageux. Cette méthode date d'un temps où les masques de nuages n'étaient pas très précis.

 

Extrait de synthèse mensuelle obtenue avec la méthode du maximum de NDVI Extrait de synthèse mensuelle obtenue avec la méthode de la moyenne pondérée.

Nous vous présentons ici, avec les données SPOT4-(Take5), une comparaison des résultats obtenus sur le site de Versailles, avec  la méthode du maximum de NDVI à gauche et la méthode de moyenne pondérée à droite.  On note, sur l'image de gauche, la présence de nombreux artefacts sous la forme de points brillants ou sombres que l'on ne voit pas sur l'image de droite. Ces points de niveau différents sont dûs au fait que d'un pixel à l'autre, une date différente a été utilisée, en fonction de la valeur du maximum de NDVI. Ces artefacts sont moins présents sur les zones couvertes de végétation (en rouge), car pour cette synthèse obtenue au printemps, la croissance de la végétation fait que le maximum de NDVI correspond à la date la plus tardive de la synthèse..

 

Si l'on regarde les valeurs de nos critères de qualité, décrits dans l'article précédent (cela faisait longtemps ;) ), on note que les performances de la méthode par moyenne pondérée sont bien meilleures que celles de la méthode du maximum de NDVI, vis à vis de la fidélité à l'image de la date centrale de la synthèse mensuelle (en Jaune, pour les 70% de pixels les meilleurs, et Vert, pour les 95% de pixels les meilleurs), et surtout, vis à vis de la présence ou non d'artefacts (en bleu). L'abscisse des courbes correspond à la moitié du nombre de jours utilisés pour chaque synthèse, nous recommandons la valeur 21.

 

Maximum de NDVI Moyenne Pondérée

Land cover maps quickly obtained using SPOT4 (Take5) data for the Sudmipy site

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At CESBIO, we are developing land cover map production techniques, for high resolution image time series, similar to those which will soon be provided by Venµs and Sentinel-2. As soon as the SPOT4 (Take5) data were available over our study area (Sudmipy site in South West France), we decided to assess our processing chains on those data sets. The first results were quickly presented during Take5 user's meeting which was held last October.

1. Experiments

In this post we describe the work carried out in order to produce these first land cover classifications with the SPOT4 (Take5) Sudmipy images (East and West areas) and we compare the results obtained over the common region to these two areas.

 

Prior to the work presented here, we organized a field data collection campaign which was synchronous to the satellite acquisitions. These data are needed to train the classifier training and validate the classification. The field work was conducted in 3 study areas (figure 1) which were visited 6 times between February and September 2013, and corresponded to a total of 2000 agricultural plots. This allowed to monitor the cultural cycle of Winter crops, Summer crops and their irrigation attribute, grasslands, forests and bulit-up areas. The final nomenclature consists in 16 land cover classes.

 

The goal was to assess the results of a classification using limited field data in terms of quantity but also in terms of spatial spread. We wanted also to check whether the East and West SPOT4 (Take5) tracks could be merged. To this end, we used the field data collected on the common area of the two tracks (in pink on the figure) and 5 level 2A images for each track acquired with a one day shift.

 

OUEST EST
2013-02-16
2013-02-21
2013-03-03
2013-04-17
2013-06-06
2013-02-17
2013-02-22
2013-03-04
2013-04-13
2013-06-07
2. Results

The first results of supervised SVM classification (using the ORFEO Toolbox) can be considered as very ipromising, since they allow to obtain more than 90% of correctly classified pixels for both the East and the West tracks and since the continuity between the two swaths is excellent. Some confusions can be observed between bare soils or mineral surfaces and Summer crops, but these errors should be reduced by using LANDSAT 8 images acquired during the Summer, when Summer crops will develop.

Merging of the land cover maps obtained on the East and West Sudmipy tracks (the cloudy areas were cropped out). The comparison against the ground truth (the black dots on the map to the South-West of Toulouse) results in a kappa coefficient of 0.89 for the West and 0.92 on the East.

 

West EAST

This zoom compares the results obtained on the common area of the two tracks (West to the left and East to the right). The two classifications were obtained independently, using the same method and the same training data, but with images acquired at different dates and with different viewing angles. The main errors are maize plots labeled as bare soil, which is not surprising, since this crop was just emerging when the last image was acquired. There are also confusions between wheat and barley, but even on the field, one has to be a specialist to tell them apart.


3. Feedback and retrospective

After performing these experiments, we were very satisfied with the operationnality of our tools. Given the data volume to be processed (about 10 GB of images) we could have expected very long computation times or a limitation in terms of memory limits of the software used (after all, we are just scientists in a lab!). You will not be surprised to know that our processing chains are based on Orfeo Toolbox. More precisely, the core of the chain uses the applications provided with OTB for supervised training and image classification. One just have to build a multi-channel image were each channel is a classification feature (reflectances, NDVI, etc.) and provide a vector data (a shapefile, for instance) containing the training (and validation) data. Then, a command line for the training (see the end of this post) and another one for the classification (idem) are enough.

Computation times are very interesting: several minutes for the training and several tens of minutes for the classification. One big advantage of OTB applications is that they automatically use all the available processors automatically (our server has 24 cores, but any off the shelf PC has between 4 and 12 cores nowadays!).

We are going to continue using these data, since we have other field data which are better spread over the area. This should allow us to obtain even better results. We will also use the Summer LANDSAT 8 images in order to avoid the above-mentioned errors on Summer crops.

4. Command line examples

We start by building a multi-channel image with the SPOT4 (Take5) data, not accounting for the cloud masks in this example :

otbcli_ConcatenateImages -il SPOT4_HRVIR_XS_20130217_N1_TUILE_CSudmipyE.TIF
SPOT4_HRVIR_XS_20130222_N1_TUILE_CSudmipyE.TIF
SPOT4_HRVIR_XS_20130304_N1_TUILE_CSudmipyE.TIF
SPOT4_HRVIR_XS_20130413_N1_TUILE_CSudmipyE.TIF
SPOT4_HRVIR_XS_20130607_N1_TUILE_CSudmipyE.TIF -out
otbConcatImg_Spot4_Take5_5dat2013.tif

We compute the statistics of the images in order to normalize the features :

otbcli_ComputeImagesStatistics -il otbConcatImg_Spot4_Take5_5dat2013.tif -out
EstimateImageStatistics_Take5_5dat2013.xml

We train a SVM with an RBF (Gaussian) kernel :

otbcli_TrainSVMImagesClassifier -io.il otbConcatImg_Spot4_Take5_5dat2013.tif
-io.vd DT2013_Take5_CNES_1002_Erod_Perm_Dissolve16cl.shp -sample.vfn "Class"
-io.imstat EstimateImageStatistics_Take5_5dat2013.xml -svm.opt 1 -svm.k rbf
-io.out svmModel_Take5Est_5dat2013_train6.svm

And Voilà !, we perform the classification:

otbcli_ImageSVMClassifier -in otbConcatImg_Spot4_Take5_5dat2013.tif -mask
EmpriseTake5_CnesAll.tif -imstat EstimateImageStatistics_Take5_5dat2013.xml
-svm svmModel_Take5Est_5dat2013_train_6.svm -out ClasSVMTake5_5dat_16cl_6.tif

Des cartes d'occupation des sols obtenues rapidement avec les données SPOT4 (Take5) sur le site Sudmipy

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Au CESBIO, nous développons des techniques de production de cartes d'occupation des sols, adaptées aux séries temporelles d'images à haute résolution, comme celles que fourniront bientôt Venµs et Sentinel-2. Quand les données SPOT4 (Take5) ont été disponibles sur notre zone d'étude dans le Sud-Ouest, nous nous sommes dépêchés de mettre à l'épreuve nos chaînes de traitement sur ce jeu d'images. Les premiers résultats ont été évoqués lors de la journée des utilisateurs Take5 qui a eu lieu début octobre 2013.

1. Expérimentation

Dans ce billet, nous décrivons le travail réalisé pour générer ces premières classifications d'occupation du sol avec les données SPOT4-(Take 5) de la zone Sudmipy Est et Ouest, et nous comparons les résultats obtenus sur la zone commune à ces deux zones.

 

En amont de ce travail, nous avons organisé, de manière synchrone aux acquisitions, la collecte de données terrain pour la réalisation et la validation des classifications envisagées. Ces collectes ont été effectuées sur trois zones d'études (figure 1) qui ont été visitées à 6 reprises entre les mois de février et de septembre 2013, au total 2000 parcelles culturales ont été suivies. Ceci a permis de suivre le cycle cultural des cultures d’hiver, des cultures d’été avec une spécification concernant l’irrigation ; les surfaces en herbe, les surfaces de bois et les zones bâties. In fine, la nomenclature comporte 16 classes d'occupation du sol.

 

L’objectif était de connaître la pertinence d’une classification effectuée en utilisant des données terrain limitées tant en terme de quantité que de répartition spatiale. Nous souhaitions aussi vérifier que nous pouvions fusionner les deux traces Est et Ouest de SPOT4 (Take5). Pour ce faire nous avons utilisé 5 images de niveau 2A acquises à un jour d'écart, pour chaque zone, et les données de terrain émanant de la zone commune aux deux emprises (en rose sur la figure ci-contre).

 

OUEST EST
2013-02-16
2013-02-21
2013-03-03
2013-04-17
2013-06-06
2013-02-17
2013-02-22
2013-03-04
2013-04-13
2013-06-07
2. Résultats

Les premiers résultats des classifications supervisées par la méthode SVM (utilisant l'ORFEO Toolbox) apparaissent d'ores et déjà comme très encourageants : ils permettent d'obtenir + de 90% de pixels bien classés, tant pour la partie Ouest que pour la partie Est, et la continuité entre les deux zones est excellente. Quelques confusions existent entre sols nus/surfaces minérales et cultures d'été, qui devraient être largement réduites par l'utilisation d'images LANDSAT 8 acquises en été, période pendant lesquelles les cultures d'été vont se développer.

Assemblage des cartes d'occupation du sol obtenues sur la partie ouest et est du site Sudmipy (en excluant les zones nuageuses des deux zones sur les 5 dates choisies). La comparaison avec la vérité terrain (les points noirs sur la carte au Sud Ouest de Toulouse) donne un kappa de 0.89 à l'Ouest et de 0.92 à l'Est. Cet excellent résultat est un peu surévalué car favorisé par le fait que toutes les vérités terrain sont dans la même zone

 

OUEST EST

Ce zoom compare les résultats obtenus sur la zone commune, à gauche à l'ouest, à droite à l'Est. les deux classifications ont été obtenues indépendamment, à partir de la même méthode et de la même vérité terrain, mais avec des images acquises à des dates différentes sous des angles de prise de vue différents. Les principales confusions concernent le mais et les sols nus, ce qui n'est pas étonnant, car à la date de la dernière image disponible, le mais venait juste d'émerger. On note aussi les habituelles confusions entre orge et blé (mais même sur le terrain, il faut être un spécialiste pour faire la différence)


3. Retour d'expérience

Nous avons été très satisfaits de constater l'opérationnalité des outils. En effet, étant donné le volume de données à traiter (environ 10 GO d'images) on aurait pu craindre des temps de calcul très longs ou tout simplement des limitations de capacité de mémoire des logiciels utilisés (après tout, nous ne sommes que des scientifiques dans un laboratoire ...). Vous ne serez pas surpris d'apprendre que les chaînes de traitement sont basées sur l'Orfeo Toolbox. Plus précisément, le cœur de la chaîne utilise des applications fournies avec l'OTB pour l'apprentissage et la classification d'images. Il suffit de construire une image multi-canal, où chaque composante est un attribut de classification (réflectances, NDVI, etc.) et de fournir aussi une donnée vecteur (fichier shapefile, par exemple) avec les données d'apprentissage (et/ou validation). Ensuite, il suffit d'une ligne de commande pour l'apprentissage (voir la ligne de commande à la fin de l'article) et d'une autre pour la classification (idem).

Les temps de calcul restent très intéressants : quelques minutes pour l'apprentissage et quelques dizaines de minutes pour la classification. Un des gros avantages de la classification avec les applications OTB est de profiter de façon automatique du calcul parallèle quand on utilise une machine multi-processeurs (notre machine préférée a 24 cœurs, mais n'importe quel PC standard actuel en a entre 4 et 12!).

Nous allons continuer à exploiter ces données, car nous avons d'autres jeux de données de référence issues de campagnes terrain mieux réparties sur la zone qui devraient nous permettre de contraindre la carte d'occupation des sols, et nous ajouterons les données LANDSAT 8 acquises en été pour éviter les confusions sur les cultures d'été.

 

4. Exemples de lignes de commandes

Nous commençons par construire une image multi-canal avec chaque acquisition Take5 (cet exemple ne prend pas en compte les masques de nuages).

otbcli_ConcatenateImages -il SPOT4_HRVIR_XS_20130217_N1_TUILE_CSudmipyE.TIF
SPOT4_HRVIR_XS_20130222_N1_TUILE_CSudmipyE.TIF
SPOT4_HRVIR_XS_20130304_N1_TUILE_CSudmipyE.TIF
SPOT4_HRVIR_XS_20130413_N1_TUILE_CSudmipyE.TIF
SPOT4_HRVIR_XS_20130607_N1_TUILE_CSudmipyE.TIF -out
otbConcatImg_Spot4_Take5_5dat2013.tif

Nous calculons ensuite les statistiques des images afin de normaliser les canaux :

otbcli_ComputeImagesStatistics -il otbConcatImg_Spot4_Take5_5dat2013.tif -out
EstimateImageStatistics_Take5_5dat2013.xml

Nous lançons l'apprentissage d'un SVM avec un noyau RBG (gaussien) :

otbcli_TrainSVMImagesClassifier -io.il otbConcatImg_Spot4_Take5_5dat2013.tif
-io.vd DT2013_Take5_CNES_1002_Erod_Perm_Dissolve16cl.shp -sample.vfn "Class"
-io.imstat EstimateImageStatistics_Take5_5dat2013.xml -svm.opt 1 -svm.k rbf-io.out svmModel_Take5Est_5dat2013_train6.svm

Et hop, nous lançons la classification :

otbcli_ImageSVMClassifier -in otbConcatImg_Spot4_Take5_5dat2013.tif -mask
EmpriseTake5_CnesAll.tif -imstat EstimateImageStatistics_Take5_5dat2013.xml
-svm svmModel_Take5Est_5dat2013_train_6.svm -out ClasSVMTake5_5dat_16cl_6.tif

What about playing Take Five again with SPOT-5 ?

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This post is regularly updated with news (the official date of Sentinel-2 launch) or to add new arguments.


SPOT5 will soon end its career. After 12 years of image acquisitions, the satellite will retire in 2015. CNES might launch a call for scientific experiments with SPOT5 before the satellite de-orbitation. I am quite sure it would be useful to repeat the SPOT4 (Take5) experiment, for the following reasons :

 

  • The official Launch date of Sentinel-2A in now March the 30th, 2015. Even if the satellite is launched in time, the routine acquisition on the 10 day cycle orbit will start one or two months later, and it will take several months to distribute data operationally. Data from the second Sentinel-2 satellite will probably only be available the year after, we will thus have to wait until 2016 to get data with a 5 days repetitivity.
  • A new Take5 experiment based on SPOT5 would allow to go on preparing uses, methods and applications based on time series, to get ready to make an operational use of Sentinel-2 just after the data are released.
  • SPOT5 provides multispectral images with a 10 m resolution, just like Sentinel-2. A new Take5 experiment would allow better simulations of Sentinel-2 data.
  • SPOT4 (Take5) experiment was held in Spring and ended in June, we might this time try to extend the time period towards the Summer to monitor the summer crops.

For the first presentation of SPOT4(Take5) proposal, I had been told that it had no chance to succeed, and I had even used this drawing as my last slide. SPOT5 (Take5) chances of success are the same, but isn't it worth trying ?

  • The SPOT4(Take5) experiment was set up very quickly and we lacked time to convince international partners to take part to the experiment. This time, thanks to SPOT4(take5). Now, thanks to SPOT4(Take5) little celebrity, it should be easier to involve new international partners, and to reach new users. The cost for international partners to get access to data for one site every fifth day during five months was about 4000€. Please contact me if you think your organism might participate.
  • SPOT4 (Take5) sites were chosen very quickly, and many users complained they had no time to set-up ambitious measurement campaigns, to hire people for ground truth measurements and define protocols. This time, we might obtain a longer prior notice period to set things up properly.
  • The dreadful weather we had in Europe during SPOT4(take5), nearly spoiled a few experiments, but we may hope that it would not happen again if we tried it one more time.
  • ESA and JRC excepted, we did not have time to involve European partners in SPOT4 (Take5), and 95% of the sites chosen by ESA and JRC were outside Europe. This time, we could focus part of the experiment on Europe.
  • We might try to have the experiment running for a longer period that in the first time, but it will mean a  larger cost for CNES, and we willl need to have a convincing set of experiments to convince CNES.

Even if SPOT4(Take5) was a success, we will need to build an excellent proposal in order to convince CNES, in a constrained funding context. After the experiment was already funded once, it is not a premiere anymore, and its impact will be less straightforward.

 

We thus need to compensate with original ideas and a large support.  If you are interested to participate to a possible SPOT5 (Take5), please leave messages on this blog or on my email, Please do not forget to provide us the results you obtained with SPOT4(Take5).

 

Et si on rejouait Take Five avec SPOT-5 ?


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Cet article est régulièrement mis à jour avec l'arrivée de nouvelles (la date officielle de lancement de Sentinel-2), ou l'ajout de nouveaux arguments.

 

SPOT5 aussi va bientôt terminer sa carrière. Après 12 ans d'acquisitions d'images, le satellite va prendre sa retraite en 2015. Le CNES pourrait donc lancer prochainement un appel à utilisation scientifique de SPOT5 avant la désorbitation du satellite. Il me semble qu'il pourrait être utile de répéter l'expérience SPOT4(Take5), pour les raisons suivantes :

 

  • la date officielle du lancement de Sentinel-2A est le 30 avril 2015. Même si le satellite est lancé le jour prévu, il faudra un à deux mois pour que le satellite commence ses acquisitions systématiques de routine sur l'orbite prévue, et son segment sol mettra quelques mois à devenir complètement opérationnel.Il est donc malheureusement peu probable que S2A puisse être utilisé pour le suivi des cultures 2015 dans l'hémisphère Nord. Par ailleurs, le deuxième satellite de la constellation (S2-B), qui permet d'obtenir le cycle de 5 jours, ne sera disponible que l'année suivante.
  • Les données d'une expérience SPOT5 (Take5), fournissant des séries temporelles avec une répétitivité de 5 jours, permettraient donc de poursuivre la préparation des utilisateurs et le développement des applications et méthodes basées sur les séries temporelles.
  • SPOT5 permet d'obtenir des images multispectrales avec une résolution de 10 mètres, comme Sentinel-2, l'expérience permettrait donc de s'approcher davantage des caractéristiques de Sentinel-2.
  • l'expérience Take5 a eu lieu au printemps pour l'hémisphère Nord et s'est achevée fin juin. Si l'on pouvait cette fois déborder sur l'été, d'autres expériences pourraient être programmées, par exemple pour le suivi des cultures d'été.
  • l'expérience SPOT4(Take5) s'était décidée très rapidement, nous avions eu peu de temps pour convaincre de nombreux partenaires internationaux de participer à l'expérience. Cette fois, en profitant de la petite notoriété de l'expérience SPOT4(Take5), nous pourrions impliquer de nouveaux partenaires. N'hésitez pas à m'écrire si vous pensez que votre organisme pourrait participer (rappel, le coût d'accès aux données pour SPOT4(Take5) était de l'ordre de 3000 € pour un site).
  • Lors de la première présentation de la proposition SPOT4(Take5), j'avais été prévenu que cette proposition avait peu de chances d'aboutir et j'avais même utilisé ce dessin pour conclure ma présentation. Il en va de même pour SPOT5 (Take5), mais ça vaut la peine d'essayer ?

  • Les sites SPOT4 (Take5) ont été choisis très rapidement, et quelques utilisateurs se sont plaints de ne pas avoir assez de temps pour monter une campagne de mesure ambitieuse, acquérir du matériel, trouver du monde pour faire des mesures de terrain. Cette fois, la durée de préavis plus longue pourrait permettre de faire les choses proprement.
  • la météo exécrable en Europe, pendant l'expérience SPOT4 (Take5), a fortement perturbé quelques expérimentations. On peut espérer que ces conditions ne se répètent pas cette fois, et un renouvellement de Take5 donnerait l'occasion de mener à leur terme ces expériences.
  • en dehors de l'ESA et du JRC, nous n'avions pas eu le temps d'impliquer des partenaires européens dans l'expérience, et les sites choisis par l'ESA et le JRC étaient à 95% en dehors de l'Europe. Nous aurions cette fois le temps d'impliquer des partenaires européens.

 

Malgré le succès de SPOT4(Take5), il nous faudra un excellent dossier pour convaincre le CNES, dans un contexte budgétaire défavorable : alors que l'expérience a déjà eu lieu une fois, il ne s'agit plus d'une grande première et il y a donc moins à gagner sur le plan de la communication, de l'originalité de l'idée...

 

Merci donc de me signaler votre éventuel intérêt pour cette expérience, en m'écrivant directement, ou en laissant un message sur ce blog. Les idées originales sont les bienvenues. N'oubliez pas non plus de nous faire un retour sur vos éventuels résultats obtenus avec SPOT4(Take5), qui serviront peut être aussi à convaincre nos directeurs.

 

SPOT4(Take5) data downloads statistics

Three and a half months after the first release of SPOT4 (Take5) products, we can draw a first analysis of the SPOT4(Take5) data downloads (from THEIA distribution website : http://spirit.cnes.fr/take5/)

 

  • 160 different users have downloaded data, from all over the world.
  • 75% of downloads are Level 2A products, and most of the users who downloaded Level 1C products also downloaded Level 2A.
  • 40% of downloads concern whole time series, 60% concern mono-date images, which means that, with an average number of 14 dates per site, about 90% of product downloads are downloaded as whole time series.
  • Each time series has been downloaded 12 times on average.
  • Two users (I would bet they are French) are named Titi and Toto

Number of downloads per site (only whole site archives)

We have also obtained a ranking of the 45 sites versus the number of downloads, and notice that all 45 sites where at least downloaded once. Well, although CESBIO sites come first (!), this is not a competition, and it is probably biased, as some well organised user groups centralise their downloads, while other labs (among which CESBIO...) have downloaded their sites several times. The least demanded site (Rennes), was added very recently to the list.

 

The number of communications or papers per site will be much more interesting, but as far as I know, the counter is still set to 3 (3 communications at the Living Planet Symposium). Please remember that users are requested to send us all their communications based on SPOT4(Take5) data.

 

PS : this information is gathered thanks to the information provided by users at each download, which is collected on the download site data base (designed by J.Gasperi (CNES)), and then provided to me each month by B.Specht (CNES).