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Les images thermiques. Transfert radiatif 1.Émission du rayonnement par les objets 2.Rayonnement secondaire par latmosphère réfléchi par la surface 3.Passage.

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1 Les images thermiques

2 Transfert radiatif 1.Émission du rayonnement par les objets 2.Rayonnement secondaire par latmosphère réfléchi par la surface 3.Passage par latmosphère 4.Détection

3 1. Émission du RÉM Tout objet à une température supérieure au zéro absolu émet du RÉM Pour étudier lémission nous avons recours à un objet idéalisé: le corps noir Un corps noir a la propriété dabsorber toute lénergie reçue par une source externe et de lémettre à lespace ambiant dune façon isotrope

4 Loi de Planck : exitance spectrale [W m-2 µm-1] oùc 1 = 3,742 x [W m2] c 2 = 1,439 x 10-2 [m K] T = la température cinétique du corps noir (en K) Loi de Stefan-Boltzman Corps noir à une Température T (K) Densité du flux total émis: M = T 4 [ W m -2 ] où = la constante de Stefan-Boltzmann=5,669 x 10-8 [W m -2 K -4 ] La loi de déplacement de Wien Longueur donde du pic démission dun corps noir à une Température T (K) C = 2898 [μm K] 1. Émission du corps noir: les lois physiques

5 Rayonnement émis Rayonnement spectrale émis par divers corps noirs incluant la terre et le soleil. Calculs – Loi de Planck Selon la loi de S.-B. T croissant donc M croissant Selon la loi de Wien T croissant donc longueur donde du pic démission décroissant

6 Émission vs température: exemple Une ampoule éteinte [à une température ambiante de 27°C (300 Kelvin)] német pas du rayonnement visible, tandis quune ampoule dont lélément est chauffé à 677°C (950 Kelvin) émet la plupart de son énergie dans linfrarouge moyen et un tout petit peu dans le visible (lumière rouge). Une ampoule incandescente [2223°C (2500 Kelvin)] donne une lumière orangée jaune, bien que seulement 10% de son énergie est émis dans le visible, le reste est émis dans linfrarouge, et perçu par nous comme de la chaleur

7 Loi de Wien: exemples où C = 2898 [μm K] μm un feu de forêt à 800 K alors pic démission à 2898/800 3,6 μm le soleil est à 6000 K environ alors pic démission à 2898/5700 0,5 μm

8 1. Émission dun corps noir

9 1. Émission par les objets terrestres Les objets terrestres ne sont pas de corps noirs; la quantité du rayonnement émis par longueur donde est moindre de celle prescrit par la loi de Planck. Pour décrire leur émission on introduit une quantité, lémissivité, qui nous indique la différence entre lexitance spectrale de lobjet réel et celle du corps noir à la même température cinétique:

10 1. Émission par les objets terrestres Lémissivité toujours <1 Si lémissivité demeure constante peu importe la longueur donde nous disons que lobjet se comporte comme un corps gris La majorité des objets terrestres ont plutôt une émissivité variable selon la longueur donde, on parle alors dun radiateur sélectif Échantillon de calcaire; sa surface fait 10 cm 2

11 1. Émission par les objets terrestres Émissivité spectrale dun corps noir, dun corps gris et dun radiateur sélectif hypothétique Exitance spectrale dun corps noir, dun corps gris et dun radiateur sélectif hypothétique à la même température cinétique

12 1. Émission par les objets terrestres: exemples

13 Valeurs de lémissivité dans la bande spectrale 8-14 µm

14 1. Émission par les objets terrestres: une première conclusion Lexitance spectrale dun corps réel dépend de sa température cinétique, et de son émissivité à la longueur donde examinée. En termes pratiques: si lon mesure lexitance spectrale dun objet on peut déduire sa température cinétique seulement si lon connaît son émissivité spectrale. Est-ce donc possible dutiliser un capteur de télédétection pour estimer la température des objets au sol? Pour répondre à cette question reprenons les choses du début

15 Le cycle diurne des températures Comme le soleil est la source principale du rayonnement quun corps gris puisse absorber, les températures des objets suivent le cycle diurne de lapport énergétique du soleil à la surface, mais chacun à son propre rythme selon sa composition, sa densité, le taux dhumidité etc.

16 Le cycle diurne des températures Avant le lever du soleil, lair (1), la végétation- les Ohias (sorte darbre en Hawaï) (2), la route (3) et le basalte ancien (4) gardent une température uniforme. Dès laube, vers 7 heures, lair, la route et le basalte marquent une augmentation rapide de leur température par réchauffement; la reprise de lactivité biologique des plantes se manifeste par un accroissement de leur température suivie dun palier.

17 Le cycle diurne des températures Un autre exemple: observations in situ

18 Le rôle de latmosphère Similaire aux images du rayonnement solaire réfléchi (vapeur deau importante comme absorbeur + moindres les effets de brume atmosphérique) Les nuages objets opaques

19 Les capteurs Balayeurs à époussette

20 Les images du rayonnement émis: exemples Mono-spectrale: Landsat-7 ETM6 : résolution spatiale 60 m x 60 m (Attention Landsat-5 TM6 120 m x 120 m) Sensibilité spectrale

21 Exemple dune thermographie de nuit par Landsat

22 ASTER (satellite TERRA) - un exemple dun système de capteurs polyvalent Infrarouge thermique 5 bandes spectrales

23 ASTER-TIR: 5 bandes à une résolution de 90 m x 90 m

24

25

26 Les images du rayonnement émis: les images TIR (5 bandes) dASTER ASTER: VIS IRT

27 Illustrations

28 Différents objets

29 Les objets fantômes

30 Le relief

31 Pollution thermique des milieux aquatiques Centrale nucléaire Salem sur les rives de Delaware

32 émissaire Baie à protéger Est que le panache thermique peut causer de dommages à la baie? -Mouvement de la marée - Une hausse de la température de leau à lintérieur de la Baie > 1 0 C nest pas tolérable Marée ascendante Marée basse Marée descendante Marée haute 8:00 h 5:59 h 14:20 h 10:59 h Thermographies prises par le capteur aéroporté DEADALUS en hiver (deux jours consécutives) Centrale thermique

33 Pollution thermique des milieux aquatiques Centrale nucléaire Salem sur les rives de Delaware

34 Applications - Exemple 1: Pollution thermique des milieux aquatiques Image thermique réorientée (corrections géométriques) et mise à la même échelle que limage couleur

35 Urbanisation Changement de lenvironnement thermique Imperméabilisation Matériaux peu réfléchissant du rayonnement solaire Couvert végétal déficient Arnfield J.A., 2003, Two Decades of Urban Climate Research: a Review of Turbulence, Exchanges of Energy and Water, and the Urban Heat Island, International Journal of Climatology, 23: 1–26

36 Urbanisation Changement du régime local des vents Rugosité de surface Canyons urbains

37 Changements climatiques Changements du régime local des pluies Orages plus fréquents et plus intenses pendant lété + imperméabilisation Risques dinondations Pollution: cours deau + nappe phréatique Changnon SA., Westcott NE., 2002, Heavy rainstorms in Chicago: increasing frequency, altered impacts, and future implications, Journal of the American Water Resources Association, 38: Diem J.E., 2008, Detecting summer rainfall enhancement within metropolitan Atlanta, Georgia USA, Int. J. Climatol. 28: 129–133. Chester A., Gibbons C.J., 1996, Impervious surface coverage, Journal of American Planning Association, 62 (2):

38 ÎLOTS DE CHALEUR URBAINS Les milieux urbains modifient les processus physiques dans la plus basse couche de latmosphère par la création des îlots de chaleur urbains. Dans les villes, les surfaces naturelles sont remplacées par des surfaces artificielles avec des propriétés thermiques différentes. Souvent ces surfaces ont une plus grande capacité demmagasiner lénergie solaire qui restituent par la suite à lair (chaleur sensible) en faisant ainsi monter sa température de 2-10 degrés plus haut par rapport aux milieux environnants.

39 Progression des îlots de chaleur avec la minéralisation de lespace

40 Étude « Biotopes » U.deM. + UQAM … 10:00

41 Exemple

42 Extraits de limage Landsat Carte doccupation du sol RougePIR IRT

43 1. On ne fait rien Étape 1: valeurs numériques en luminances mesurées dans linfrarouge thermique Image utilisée

44 1. On ne fait rien Étape 2: luminances en températures apparentes (image utilisée dans le labo) Cette équation est une approximation de la loi de Planck qui tient compte du fait que la luminance est mesurée dans un intervalle de longueurs dondes (bande spectrale) et non pas dans une seule longueur donde.

45 2. Approche empirique Étape 1: On va sur le terrain et on mesure la température à des endroits précis selon un plan déchantillonnage approprié Étape 2: On localise ces endroits sur limage et on extrait la Valeur numérique Étape 3: On établi une relation entre VN et température (analyse de régression) que lon applique par la suite sur lensemble des pixels de limage

46 2. Approche empirique Exemple: un dépotoir de neige Extrait ETM+6 rééchantillonnées à 30 m VN T VN T T = a VN + b

47 3. Approche suivie dans le labo Idée générale Imagerie thermique températures des objets relation intime avec la température de lair indication sur les sites potentiels dîlots de chaleur Imagerie multispectrale indices de végétation localiser les surfaces avec un couvert végétal déficient verdissement contrer les îlots de chaleur But du laboratoire prouver que les températures de surface sont intimement liées à la couverture végétal

48 3. Approche suivie dans le labo Étape 1: valeurs numériques en luminances mesurées dans linfrarouge thermique Image utilisée dans le laboratoire

49 Valeurs numériques en températures Étape 2 (optionnelle): luminances en températures apparentes

50 Valeurs numériques en températures Étape 3: luminances apparentes en luminances au sol Transmittance atmosphérique Luminance atmosphérique Image utilisée dans le laboratoire Application dun modèle atmosphérique

51 Valeurs numériques en températures Étape 4 (optionnelle): luminances au sol en températures

52 Valeurs numériques en températures Étape 5: luminances au sol en luminance des objets Émissivité Luminance du ciel Image utilisée dans le laboratoire Bande IRT (ETM+6)1.71 Application dun modèle atmosphérique

53 Valeurs numériques en températures Étape 6: luminances des objets en températures des objets

54 Valeurs numériques en températures Comment opérer sans aucune connaissance de lémissivité? Méthodes approximatives …

55 Estimation de lémissivité Méthode 1 classes des matériaux on assigne une valeur par défaut par classe des matériaux Méthode 2 on calcule lindice de végétation et on assigne une valeur démissivité en fonction de lindice de végétation

56 Méthode 1: Classification On cherche des sites dentraînement pour les classes suivantes: 1) bâti avec couvert végétal dense (ex. Ville Mont-Royal); 2) bâti avec couvert végétal modéré; 3) bâti avec couvert végétal faible; 4) surfaces dénudées brillantes (visible); 5) végétation; 6) eau

57 Méthode 1: Classification On utilise ces sites pour séparer lespace spectrale (toutes les bandes sauf thermique) en domaines de chaque classe selon les principes du classificateur par distance minimale

58 Méthode 1: Classification On attribue les valeurs par défaut pour lémissivité par classe: 1) 0.96; 2) 0.93; 3) 0.91; 4) 0.88; 5) 0.985; 6) 0.97

59 Méthode 2: indice de végétation Étape 1: valeurs numériques en luminances mesurées pour les bandes spectrales du rouge et du PIR

60 Valeurs numériques en réflectances Étape 1: un exemple bande rouge image Landsat utilisée au laboratoire

61 Valeurs numériques en réflectances Étape 2: luminances en réflectances apparentes E sol = éclairement solaire hors atmosphère Image utilisée dans le laboratoire

62 Valeurs numériques en réflectances Étape 3: Réflectances apparentes en réflectances au sol Image utilisée dans le laboratoire Réflectance atmosphérique Transmittance atmosphérique Utilisation dun modèle atmosphérique

63 Exemple 1: arbres Valeur numérique rouge = 35 Luminance satellite = 20,65 W m -2 sr -1 μm -1 Réflectance satellite = 0,050 Réflectance au sol = 0,035 Valeur numérique PIR =134 Luminance satellite = 121,35 W m -2 sr -1 μm -1 Réflectance satellite = 0,439 Réflectance au sol = 0,487

64 Exemple 2: béton Valeur numérique rouge = 189 Luminance satellite = 117,21 W m -2 sr -1 μm -1 Réflectance satellite = 0,286 Réflectance au sol = 0,338 Valeur numérique PIR =92 Luminance satellite = 81,91 W m -2 sr -1 μm -1 Réflectance satellite = 0,267 Réflectance au sol = 0,323

65 Exemple 3: eau claire Valeur numérique rouge = 29 Luminance satellite = 16,88 W m -2 sr -1 μm -1 Réflectance satellite = 0,041 Réflectance au sol = 0,023 Valeur numérique PIR =12 Luminance satellite = 6,77 W m -2 sr -1 μm -1 Réflectance satellite = 0,025 Réflectance au sol = 0,011

66 Estimation de lindice de végétation NDVI Étape 4: Calcul du NDVI Valeurs négatives si rouge > PIR Valeurs zéro si rouge = PIR Valeurs positives si rouge< PIR

67 Exemple 1: arbres Calcul directement par les valeurs numériques NDVI = ( )/(134+35) = 0,60 NDVI = (121,35-20,65)/(121,35+20,65) = 0,71 Calcul via les réflectances NDVI = (0,439-0,050)/(0,439+0,050) = 0,80 NDVI = (0,487-0,035)/(0,487+0,035) = 0,87

68 Image NDVI Carte doccupation du sol

69 Calcul approximatif de lémissivité On localise les pixels deau en seuillant lhistogramme du PIR Seuil réflectance <0.1 On attribue aux pixels deau une valeur approximative de 0,97

70 Calcul approximatif de lémissivité On localise les pixels sans couvert végétal Seuil NDVI <0.15 On attribue aux pixels une valeur approximative de 0,88

71 Calcul approximatif de lémissivité On localise les pixels avec couvert végétal partiel 0.15<= NDVI <0.7 On attribue aux pixels une valeur selon léquation suivante:

72 Calcul approximatif de lémissivité On localise les pixels avec fort couvert végétal NDVI >=0.7 On attribue aux pixels une valeur approximative de 0.985

73 Calcul approximatif de lémissivité: résultat final

74 Analyse températures Carte doccupation du sol

75 Analyse des températures Carte doccupation du sol Habitation faible densitéCentre commercial

76 Relation températures - couvert végétal

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