Plateformes d’acquisition des images Sentinel-1 et -2 Webinaire OFAC N°1 Atelier de renforcement de capacités en cartographie de l’occupation du sol et des types forestiers sur base des satellites Sentinel Plateformes d’acquisition des images Sentinel-1 et -2 Webinaire de l’OFAC avec l’appui de l’UCLouvain. Avril 2019- Juliette Dalimier Webinar, 25 avril 2019

Programme de la série de 5 webinaires (Avril-Octobre 2019) Dates Thèmes 25/04 Plateformes d’acquisition des images Sentinel: comparatif et évaluation 23/05 Proposition d’une typologie régionale 25/07 Méthodes/outils de collecte de données et d’échantillonnage 26/09 Méthodes de classification numérique 24/10 Méthodes de validation de la classification Au fil des webinaires nous aborderons les différentes étapes nécessaires à toute classification d’images. Rappelle des produits disponibles sur ces plateformes. ATTENTION: Présentation + Nouvelles concernant les webinaires: Adresse email dans le chat Ne pas enclencher le micro durant le webinaire Si problème de son: Paramètres (en-dessous du chat)  Haut-parleur  Choisir le bon canal (casque audio, ordinateur,...) Webinar, 25 avril 2019

Webinaire N°1 Objectif et démarche de l’OFAC Satellites SENTINEL Pré-traitement Affichage des données SENTINEL-1 Plateformes Questions Prochains événements Durant ce webinair je vais vous présenter quelles sont les objectifs et démarches de l’OFAC qui mène à la réalisation de ces webinaires. Webinar, 25 avril 2019

Assurer la disponibilité permanente des informations sur les forêts L’Observatoire des Forêts d’Afrique Centrale (OFAC) est la cellule technique et scientifique de la COMIFAC (Commission des Forêts d’Afrique Centrale) L’état des forêts sont les information les plus à jour sur les forêts dans la région. Assurer la disponibilité permanente des informations sur les forêts https://www.observatoire-comifac.net/

RIOFAC Renforcement et institutionnalisation de l’Observatoire des forêts d’Afrique centrale (OFAC) Information pertinentes, crédibles et régulières sur les forêts d’Afrique centrale Gouvernements et autres parties prenantes Développement économique endogène, durable et inclusif

Cartographie et suivi des changements RIOFAC Cartographie et suivi des changements Chaine de traitement Données Sentinel-1 Sentinel-2 Cartographie existante Mesures de terrain Experts nationaux Prétraitement et extraction des paramètres Prétraitement Sélection des images Enregistrement des séries temporelles Calibration et correction des données Masque de nuages Extraction des métriques spatio-temporelles Classification Classification supervisée Calibration des algorithmes Résultats et validation Production cartographique Validation La création d’informations pertinentes sur les forêts passe notamment par une cartographie de l’occupation du sol et ensuite par un suivi des changements. Les experts nationaux seront formés aux différentes étapes de la chaine de traitement par le biais de webinar et d’ateliers. Webinaire

Webinaire N°1 Objectif et démarche de l’OFAC Satellites SENTINEL Pré-traitement Affichage des données SENTINEL-1 Plateformes Questions Prochains événements

Satellites SENTINEL Données gratuites et libres d’accès OPÉRATIONNEL Nouvelle ère d’observations - Composante spatiale du programme européen Copernicus Observations spatiales continues à long terme 2030 2020 2015 S-1 A/B/C/D S-2 A/B 2ème Génération S-3 A/B/C/D S-3 A/B 2ème Génération Missions satellites Copernicus Sentinel-2 10 m , 13 bandes 5-jours global 10 m , SAR bande-c Sentinel-1 6-jours global 300 m , 21 bandes Sentinel-3 quotidien S-2 A/B/C/D Lancement réussi S-1 A/B 2ème Génération Sentinel-1: Observation radar tout temps Sentinel-2: Observation optique haute résolution Sentinel-3: Etudient les processus dynamiques affectant les océans (ex: Hauteur des vagues, température) OPÉRATIONNEL CONTINUITÉ À LONG TERME REDONDANCE DES SATELLITES Données gratuites et libres d’accès

Sentinel-2 Acquisition systématique au-dessus des terres et des zones côtières 10, 20 et 60 m de resolution spatiale Cycle de revisite de 5 jours avec 2 satellites 7 ans de durée de vie (max. 12 ans) Données optiques multi-spectrales haute résolution Webinar, 25 avril 2019

Pré-traitement des données optiques Pré-traitement = Phase préparatoire pour améliorer la qualité de l’image en vue d’une analyse ultérieure Données brutes Images ortho-rectifiées. Mesures radiométriques par pixel reçues au capteur (réflectances TOA). Calibration radiométrique. Images corrigées atmosphériquement Variables thématiques cartographiées Niveau 3 Niveau 2 Niveau 1 Niveau 0 Level 0: Données sources compressés, non traités, avec informations auxiliaires à l'appui du traitement. Niveau 1:calibration radiométrique Webinar, 25 avril 2019

Images Sentinel-2: L1C vs L2A Pré-traitement des données optiques Images Sentinel-2: L1C vs L2A L1A et L1B: Non disponible pour l’utilisateurs. Images intermédiaires faisant partie du processus de pré-traitement. 1A: décompression des données d’images brutes + localisation des pixels. Niveau 1B: correction radiométrique selon notamment la géométrie des capteurs. L1C: Images ortho-rectifiées. Mesures radiométriques par pixel reçues au capteur (réflectances TOA). Calibration radiométrique. Tuile de 100 x 100 km² Level-1C: Les images sont organisées en tuiles orthorectifiées de 100 x 100 km² dans la projection UTM WGS84 Level-2A: En plus des caractéristiques des images L1C, les valeurs de réflectance sont corrigées atmosphériquement Webinar, 25 avril 2019

Affichage des données optiques (Sentinel-2) Combinaison des différentes bandes une fois l’image téléchargée Création d’un stack Composition colorée appropriée à l’étude réalisée Couleur naturelle avec Sentinel-2: Rouge = Bande 4 Vert = Bande 3 Bleu = Bande 2 Création d’un subset pour diminuer le volume de donnés à traiter  Aborder cela lorsque que je parle des plateformes. Quand on n’a pas le choix des bandes ou qu’on télécharge l’image entièrement, les bandes se trouvent dans des fichiers individuels qu’il faut recombiner. Webinar, 25 avril 2019

Compositions colorées Affichage des données optiques Compositions colorées 4-3-2 8-4-3 Bande # Description Résolution (m) 1 Aérosol 60 2 Bleu 10 3 Vert 4 Rouge 5 Red-edge I 20 6 Red-edge II 7 Red- edge III 8 Proche infra-rouge 9 Vapeur d’eau Cirrus 11 Infrarouge à ondes courtes (SWIR) I 12 SWIR II 11-8-4 12-11-4 Les bandes 1; 9 et 10 sont réservées pour les corrections atmosphériques. Red-edge = portion de spectre dans le proche infrarouge. Le red-edge communément appelé pic de réflectance de la chlorophylle, dans le proche infrarouge. La végétation absorbe la plupart de la lumière dans la partie visible du spectre, mais réfléchit fortement dans les longueurs d'onde supérieures à 700 nm. Concrètement, la réponse spectrale de la végétation se caractérise par une faible réflectance dans le rouge (spectre visible) et une réflectance importante dans le proche infrarouge. 8-4-3: fait ressortir la végétation en rouge. Santé de la végétation peut être observée. 11-8-4: bien pour les plans d’eau. 12-11-4: intéressant pour observée les zones urbaines Naturel color – Vegetation apparait rouge sur l’image avec la végétation en meilleur santé avec un rouge encore plus puissant. Végétation a une haute réfléctance dans le proche infrarouge (affiché dans le canal rouge) alors que la chlorophyll et l’eau de la végétation absorbe fortement le rouge (affiché dans le canal vert). Permet également de voir les sols nus des cultures et d’ainsi identifier les zones qui passent de sols nus à végétation au cours de l’année et d’ainsi identifier les espaces cultivées. Webinar, 25 avril 2019

Affichage des données optiques Compositions colorées Forêt dense humide semi-caducifoliée Forêt secondaire jeune Image Sentinel-2 du 11-01-2018 Composition colorée: bandes 5-7-11 Bayanga Aire protégée – Secteur Dzanga Types forestiers Forêt dense humide sempervirente Forêt secondaire vieille Ripisylve basse Ripisylve haute

Depuis janvier 2019, aucune image claire dans le centre du Gabon avec Sentinel-2 Les images du 14-04 et du 19-04 sont également très nuageuse avec plus de 75% de couverture nuageuse. Webinar, 25 avril 2019

04/01 05/03 30/03 19/01 09/01 20/03 29/01 18/02 23/02 14/01 15/03 25/03 24/01 28/02 09/04 13/02 10/03 03/02 08/02 04/04 Les images du 14-04 et du 19-04 sont également très nuageuse avec plus de 75% de couverture nuageuse. Webinar, 25 avril 2019

Sentinel-1 Constellation de 2 satellites Couverture hebdomadaire Bande C= + longue longueur d’onde que l’optique Constellation de 2 satellites Couverture hebdomadaire 7 ans de durée de vie(max. 12 ans) Vue à travers la couverture nuageuse! Bande C Webinar, 25 avril 2019

Polarisation VV et VH en Sentinel-1 Sentinel-1 est capable d’envoyer des polarisations linéaires horizontales (H) ou verticales (V). L’instrument est capable de recevoir sur deux canaux de réception séparés, les signaux H et V simultanément. Les produits à double polarisation sont obtenus en faisant fonctionner le radar avec une polarisation (H ou V) à l’émission et les deux simultanément à la réception. En général, les mêmes polarizations SAR sont utilisiées systématiquement au-dessus d’une zone donnée pour assurer une comparaison des données dans les mêmes conditions dans le cas de séries chronologiques par exemple. Le choix de polarisation se fait selon la zone et selon l’application principale d’images SAR dans cette zone. Excepté pour les milieux polaires et les zones de glace de mer, les polarisations VV-VH sont utilisées partout ailleurs. VV – Emission verticale et réception verticale VH – Emission verticale et réception horizontale 2 INFORMATIONS Webinar, 25 avril 2019

SPECKLE NOISE Le chatoiement est causé par l'interaction des différentes micro-ondes rétrodiffusées (=backscattered) par la zone de l'objet. Les signaux de retour ont des valeurs de pixels différentes bien que le capteur observe une zone homogène. L'interprétation des images est difficile. Webinar, 25 avril 2019

Importance du pré-traitement et des filtres de bruit Pré-traitement des données RADAR (Sentinel-1) Importance du pré-traitement et des filtres de bruit DONNEES BRUTS (SLC) DONNEES PRE-TRAITEES ET FILTREES Webinar, 25 avril 2019

Level-1 GRD vs Level-1 SLC en Sentinel-1 Pré-traitement des données RADAR Level-1 GRD vs Level-1 SLC en Sentinel-1 Single-look complex (SLC) Ground-range detected (GRD) Données SAR géoréférencées à l’aide des données d’orbite et d’altitude du satellite, et délivrées selon la géométrie de la portée oblique. Problème de distorsion car le radar mesure la distance entre les éléments détectés au sol selon la distance oblique plutôt que la distance horizontale réelle le long du sol. Information sur la phase et l’amplitude. Données SAR détectées et projetées au sol à l’aide d’un modèle ellipsoïde de la Terre. Les produits projetés sont corrigés en fonction de la hauteur du terrain. Information sur l’amplitude uniquement. GRD= distance au sol détectée. SLC = Le radar mesure la distance au sol sur base de la distance oblique. Les données d’orbite contiennent des informations sur la position et la direction de vol du Sentinel-1. Webinar, 25 avril 2019

Pré-traitement des données RADAR Filtre multitemporel Téléchargement automatisé d’images (SLC de S1) Téléchargement automatisé des fichiers d’orbit Préparation des DEM Importer les données SLC Pré-traitement: Calibration radiométrique Thermal noise removal Topsar deburst Multi-look Terrain flattening Terrain correction Speckle filter: Lee Co-enregistrement des images et stacking Application d’un filtre multitemporel Calculer des statistiques pour le stack (VV et VH): Minimum/ maximum/ Moyenne/ Ecart-type / Coefficient de variation Processus de pré-traitement SAR Produits GRD -Calibrage : convertir les numéros numériques en coefficients de rétrodiffusionMulti-look : ré-échantillonnage pour réduire le chatoiement (mais résolution inférieure : 20 m ou 30 m) et donc améliorer la résolution radiométrique mais la résolution spatiale est dégradée. -Aplatissement du terrain : supprimer la variabilité radiométrique influencée par la topographie du terrain. -Correction de terrain : géocode avec SRTM DEM, nécessaire pour convertir en images projetées. Pour supprimer les distorsions géométriques en géocodant l'image et produire une carte projetée -Filtration du speckle : réduire encore le chatoiement. Filtre Lee : Estimer le signal par minimisation de l'erreur quadratique moyenne (MMSE) sur une fenêtre coulissante. Gamma : intégrer les variations du terrain et l'angle d'incidence dans les valeurs de rétrodiffusion. L'information exacte sur la géolocalisation a été obtenue à partir des métadonnées sur l'état de l'orbite, de l'information sur la synchronisation et d'un modèle altimétrique numérique (MAN) SRTM de référence. Cette étape de prétraitement vise à minimiser les distorsions géométriques présentes dans les données des systèmes radar à visée latérale. Un filtre LeeSigma multitemporel avec une taille de fenêtre de 3 par 3 pixels a été appliqué pour réduire le bruit dans les images radar.Traduit avec www.DeepL.com/Translator

Opportunités de Sentinel-1 Affichage des données RADAR Opportunités de Sentinel-1 Types forestiers Moyenne VH - Moyenne VV – Moyenne VV/VH

Webinaire N°1 Objectif et démarche de l’OFAC Satellites SENTINEL Pré-traitement Affichage des données SENTINEL-1 Plateformes Questions Prochains événements

Plateformes d’acquisition d’images Sentinel-1 et -2 Avantages Inconvénients Données disponibles immédiatement Tuile entière Deux niveaux de pré-traitement pour S-1 et S-2 Pas de sélection des bandes https://scihub.copernicus.eu/dhus/#/home Webinar, 25 avril 2019

Plateformes d’acquisition d’images Sentinel-1 et -2 Avantages Inconvénients Données disponibles immédiatement Images Découpées: Effets de bordure Deux niveaux de pré-traitement pour S-2 Uniquement GRD pour S-1 Sélection des bandes, de la qualité de l’image, du format et de la projection Sélection de la zone d’intérêt Téléchargement de différentes compositions colorées https://apps.sentinel-hub.com/eo-browser/ Webinar, 25 avril 2019

Plateformes d’acquisition d’images Sentinel-1 et -2 Avantages Inconvénients Données disponibles immédiatement Pas de sélection de zone d’intérêt Deux niveaux de pré-traitement pour S-1 et S-2 Pas de sélection de bandes https://code-de.org/en/marketplace/view?filter%5B0%5D=satellite%3ASentinel-2&sort=asc%3Atitle Webinar, 25 avril 2019

Plateformes d’acquisition d’images Sentinel-2 Avantages Inconvénients Sélection des bandes Délais de mise à disposition: ± 1 mois Sélection de la zone d’intérêt sans effet de bordure Pré-traitement: L1C uniquement Visualisation de différentes compositions colorées https://cidportal.jrc.ec.europa.eu/forobs/sentinel.py Webinar, 25 avril 2019

Plateformes d’acquisition d’images Sentinel-1 Avantages Inconvénients Données disponibles immédiatement Pas de sélection de zone d’intérêt Deux niveaux de pré-traitement: SLC et GRD Pas de sélection de bandes https://vertex.daac.asf.alaska.edu/ Webinar, 25 avril 2019

Webinaire N°1 Objectif et démarche de l’OFAC Satellites SENTINEL Pré-traitement Affichage des données SENTINEL-1 Plateformes Questions Prochains événements

Questions? Communication via le chat: Vos propres expériences et limitations avec les différentes plateformes Vos questions sur les différents sujets abordées lors de ce premier webinaire

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Prochains événements Prochain webinaire: Jeudi 25 mai 2019 à 14h00 (UTC + 2) Dates Thèmes 25/04 Plateformes d’acquisition des images Sentinel : comparatif et évaluation 23/05 Proposition d’une typologie régionale 25/07 Méthodes/outils de collecte de données et d’échantillonnage 26/09 Méthodes de classification numérique 24/10 Méthodes de validation de la classification Présentation + Nouvelles concernant les webinaires et formations: Adresse email dans le chat