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dans le domaine
optique
Effets atmosphériques
Signatures spectrales et directionnelles
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NUAGES
• Effet atmosphérique principal
• Environ 70% de couverture nuageuse globalement
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Cumulus
(détection aisée)
Différence entre
neige et nuages
difficile dans le
visible
Nuages à bord
fins
Nuages élevés et
fins
Traces d’avion
•

Difficiles à
détecter

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Sans compter
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Incendie du 2/2/2
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• 5000ha
• 1mort
Les aérosols dus à la
fumée se confondent
avec un nuage
Effets Atmosphériques
• Deux phénomènes principaux

Absorption :

Diffusion :

• Deux effets :
– les spectres de luminance...
Comparaison des effets
d’absorption et de diffusion
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Absorption et Diffusion

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Absorption
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• La luminance de la diffusion moléculaire (Rayleigh) varie en
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Diffusion par les aérosols
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Effets de la diffusion

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Observations d’aérosols par Lidar
Calipso (NASA/CNES)
Exemples de
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Effets d'environnement
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Effets d'environnement
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Effets du relief
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Propriétés
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Effets directionnels
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Effets directionnels
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Effets directionnels
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Propriétés spectrales des
réflectances
Distinction Nuages/Neige
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Bleu Vert Rouge

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Exemples de Signatures Spectrales
Végétation

Neige

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Sols Nus/ Humidité
Spectral signatures: vegetation
VEGETATION instrument (SPOT 4 et SPOT5):
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– Ocean colour, atmosphere
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Signature Spectrale de la végétation
Visible

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Spectral signatures: vegetation
Simulation de spectres de Végétation pour
3 valeurs de chlorophylle différentes

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Spectral signatures: vegetation

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Signature Spectrale de la Végétation
• Indices de Végetation
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Spectral signatures: vegetation
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Spectral signatures: POLDER
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Spectral signatures :ocean colour
• The ocean colour contains information on the
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Signatures Spectrales des Océans
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Réflectance de l’eau/ Turbidité
Spectral signatures :ocean colour

• Pigment concentration(mg/m3)
– multi-year average

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Physique de la mesure en télédétection optique partie 2 : atmosphère et signatures
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Effets atmosphériques en télédétection optique
Nuages, absorption diffusion et aérosols
Signatures spectrales et directionnelles des surfaces terrestres

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Physique de la mesure en télédétection optique partie 2 : atmosphère et signatures

  1. 1. Physique de la mesure dans le domaine optique Effets atmosphériques Signatures spectrales et directionnelles Olivier Hagolle Centre d’Etudes Spatiales de la Biosphère (CESBIO) http://cesbio.ups-tlse.fr
  2. 2. Atmosphere
  3. 3. NUAGES • Effet atmosphérique principal • Environ 70% de couverture nuageuse globalement • 1 image LANDSAT sur 10 (180*180 km) présente moins de 5% de nuages • Détection délicate • Forte variabilité des types de nuages • Hauts ou bas, • épais ou fins, • eau liquide ou glace • Forte variabilité des paysages sous le nuage
  4. 4. Cumulus (détection aisée) Différence entre neige et nuages difficile dans le visible
  5. 5. Nuages à bord fins
  6. 6. Nuages élevés et fins
  7. 7. Traces d’avion • Difficiles à détecter • Sans compter leurs ombres
  8. 8. Incendie du 2/2/2 • Ecobuage • 5000ha • 1mort Les aérosols dus à la fumée se confondent avec un nuage
  9. 9. Effets Atmosphériques • Deux phénomènes principaux Absorption : Diffusion : • Deux effets : – les spectres de luminance montants et descendants sont filtrés par l’atmosphère – le ciel devient une source lumineuse
  10. 10. Comparaison des effets d’absorption et de diffusion Diffusion par les molécules (Rayleigh) ~ -4 Variation spectrale de la diffusion par les aérosols~ - : Coefficient d’ Angström Varie entre 0 et 2 en fonction du type d’aérosols
  11. 11. Absorption et Diffusion Sable Végétation Comparaison des réflectances en bas et au sommet de l’atmosphère (TOA=Top of Atmosphere)
  12. 12. Absorption
  13. 13. Sondage Atmosphérique Infra-rouge ou Micro-Ondes • Buts : – Profil de la température atmosphérique en fonction de l’altitude – Si la température est connue, calcul de l’abondance des absorbants en fonction de l’altitude – Nécessite plusieurs canaux d’absorption différentes.
  14. 14. Sondage atmosphérique Absorption, altitude de l’observation dry 1 0.5 0 c humid Microwave Sounding (MHS), 5 canaux autour d’une raie d’absorption à 183 GHz K
  15. 15. Effets Atmosphériques : la diffusion La diffusion est très variable dans le temps et l’espace en raison des nuages et des aérosols
  16. 16. Diffusion par les molécules (Rayleigh) • La luminance de la diffusion moléculaire (Rayleigh) varie en – C’est l’effet atmosphérique principal dans le bleu explique le ciel bleu et le soleil rouge au coucher • Fonction de phase du Rayleigh : Direction diffuse Angle de phase Angle de diffusion Direction incidente 1 4
  17. 17. Diffusion par les aérosols • La luminance varie en 1 avec 0,5 < < 1,5 : Coefficient d’angström influence plus forte dans le bleu l’abondance des aérosols varie rapidement avec le temps • Fonction de phase – depend du type d’aérosols – Forte pointe avant pour les grosses particules 0.1µm 2 µm
  18. 18. Effets de la diffusion B3 (NIR) 0,78-0,89 µm B0 (blue) 0,43-0,47 µm
  19. 19. Ciel bleu Rayleigh Aérosols Rayleigh Près de la direction solaire, la diffusion par les aérosols prend de l’importance => Le ciel est bleu clair À la direction solaire, la diffusion provient de la diffusion moléculaire : => Le ciel est bleu sombre Aerosols Observer
  20. 20. Aérosols désertiques
  21. 21. Modélisation de la diffusion (Trajets) Réflectance atmosphérique Diffus puis direct direct + direct direct puis diffus Diffusions multiples
  22. 22. Equation simple du transfert radiatif s v atmosphere ground Réflectance du sol uniforme Merci à E. Vermote (U.Maryland)
  23. 23. Equation simple du transfert radiatif s v atmosphere ground Réflectance du sol uniforme Merci à E. Vermote (U.Maryland)
  24. 24. Equation simple du transfert radiatif s v atm ( s , v , ) atmosphere Absorbing ground Réflectance atmosphérique atm ( , s , ) v aero Paero ( ) 4 . cos( mol s ) cos( Pmol ( ) s )
  25. 25. Equation simple du transfert radiatif s Ei T atm ( ) s Et Ei Et Eclairement transmis par l’atmosphère, trajet descendant aero T atm ( ) s T dir T dif et T dir e cos mol s
  26. 26. Equation simple du transfert radiatif Et Er Réflection par le sol (uniforme et lambertien) ground Et
  27. 27. Equation simple du transfert radiatif v E0 T atm ( ) v Eo Er Er Eclairement transmis par l’atmosphère, trajet montant 40
  28. 28. Equation simple du transfert radiatif s v Trajets avec une réflexion à la surface atmosphere ground Eo app Eo Ei app atm T( v Ei )E r T( Ei atm v ) ground Et Ei T( v ) ground T( s ) T( v ) ground T( s )
  29. 29. Equation simple du transfert radiatif Ei E iT ( s ) ground atmosphere albedo =Satm E iT ( E iT ( s s ) ) ground ground s ground ground T( v ) Trajets avec 2 réflexions à la surface S atm ) E iT ( S atm E iT ( s ) ground S atm ground
  30. 30. Equation simple du transfert radiatif app T( atm 1 r r 2 groundSatm Therefore app atm s r )T ( 3 v ) ...r 1 ground n 1 1 1 S atm ground r ground Tatm ( s )Tatm ( S ) v ground Satm r ground S groundSatm) 2 ground Satm n ->0 1 3 ground ground 1 S atm n < 1 so when n->∞ then ( 1 ground 2 S ... 1 ground S 3 ...
  31. 31. Modélisation simple des effets atmosphériques Réflectance du sol Réflectance atmo (lambertienne, uniforme) Transmission gazeuse app s , v , Réflectance TOA Tg atm s , v , T atm ( s ) T atm ( v ground ) 1 ground Transmission atmosphérique (diffusion) Réflectance atmosphérique S atm
  32. 32. Modélisation simple des effets atmosphériques • Modèle simple et approché ρ TOA (θ s , θ v , φ) = Tg ρ atm (θ s , θ v , φ) + Tatm (θ s )T atm (θ v )    : réflectance en haut de l’atmosphère ground : réflectance sans atmosphère : réflectance atmospherique atm ρ ground 1 S atm ρ ground TOA s v Croît avec les angles et l’abondance d’aérosols • Tatm : transmittance atmosphérique • Satm : réflectance atmosphérique • Tg : transmittance gazeuse Décroit avec les angles et l’abondance d’aérosols Croit avec l’abondance d’aérosols atmosphere ground
  33. 33. Exemples de variations • Réflectance TOA en fonction de réflectance de surface • Pour différentes abondances d’aérosols • Tau= épaisseur optique • Noter le croisement des courbes en un point 443 nm 865 nm
  34. 34. Modélisation des effets atmosphériques • Pour calculer les différents termes de l’équation ci-dessus • Ou pour obtenir une modélisation plus précise • Utilisation de codes de transfert radiatif dans l’atmosphère • 6S, MODTRAN, SOS • Modélisation très précise • À condition de connaitre les paramètres atmosphériques • Abondance de vapeur d’eau, d’aérosols… • Calculs longs, impossibles à effectuer sur chaque pixels • Utilisation de tableaux précalculés une fois pour toutes • Look-up tables (LUT) • Pour la diffusion : Tableaux à 9 Dimensions • • • • Angles de visée (2), Angles solaires(2) Réflectance du sol, altitude du sol, abondance d’aérosols, type d’aérosols, bande spectrale
  35. 35. Observations d’aérosols par Lidar Calipso (NASA/CNES)
  36. 36. Exemples de cartes d’aérosols
  37. 37. Effets d'environnement  Pas de dénomination officielle – –  « effets d'environnement », « adjacency effect » Effet de flou apporté par l'atmosphère Contributions à la réflectance TOA    1. Réflectance atmosphérique 2. Réflectance du pixel 3+4. effets d'environnement
  38. 38. Environment correction: Validation Date AOT 25/06/05 0.47 27/06/05 0.11 Environment Effects
  39. 39. Environment correction: Validation Date AOT 25/06/05 0.47 27/06/05 0.11 Environment Effects
  40. 40. Environment correction: Validation Date AOT 25/06/05 0.47 27/06/05 0.11 Environment Effects
  41. 41. Environment correction: Validation Date AOT 25/06/05 0.47 27/06/05 0.11 Environment Effects
  42. 42. Effets d'environnement  Ordres de grandeur de l'erreur de correction – Paysage test : parcelle de blé de 400m dans paysage de sol nu • • • – Comparé à un paysage uniforme Aérosols continentaux, theta_s=45, theta_v=20° « pire cas réaliste » Au centre de la parcelle :
  43. 43. Effets d'environnement  Erreurs de correction atmosphérique :  Nécessité de connaître l'épaisseur optique pour bien corriger
  44. 44. Effets du relief  Pas de dénomination officielle – –  « effet de pente», « slope effect » Variations de l’éclairement dues à l’orientation des pentes par rapport au soleil Effets angle par rapport à la direction solaire  Portion du ciel non visible  Réflexion sur les surfaces adjacentes 
  45. 45. Propriétés directionnelles des réflectances
  46. 46. Effets directionnels • Surfaces Lambertiennes: ρ θi ,θr ,φ r φ i = cste – La neige, sable sont quasi lambertiens (mais pas exactement, surtout si présence de dunes) • La réflectance peut-être plus grande que 1 – Ex : soleil réfléchi par une vitre • La réflectance de l’eau est très directionnelle – Réflectances élevées dans la direction spéculaire (0.2 à 0.6 en général) – Supérieure à 1 pour les lacs.
  47. 47. Effets directionnels • Forêt vue d’hélicoptère Ombre de l’hélicoptère Vue perpendiculaire au plan solaire Ombre des arbres Vue en rétrodiffusion
  48. 48. Effets directionnels Réflectance en fonction de l’angle de phase (vert : 670 nm , rouge 865 nm) 0.6 0.6 desert (c) 0.5 0.5 conifers 0.3 0.2 0.1 0.3 0.2 0.1 0 -40 -30 -20 -10 0 10 0 -40 20 -30 Phase Angle cultures (f) 0 10 20 savanne 0.4 Reflectance Reflectance -10 0.5 (d) 0.3 0.2 0.1 0 -40 -20 Phase Angle 0.5 0.4 Pic de rétrodiffusion « Hot Spot » 0.4 Reflectance Reflectance 0.4 (a) 0.3 0.2 Bréon, ISPRS 2001 0.1 -30 -20 -10 Phase Angle 0 10 20 0 -40 -30 -20 -10 Phase Angle 0 10 20
  49. 49. Effets Directionnels Observés par POLDER dans le proche infra rouge Observations vers le sud, verticale et vers le Nord. Soleil au Sud-est
  50. 50. Signatures Directionnelles Dans quelle montgolfière était le photographe ?
  51. 51. Signatures Directionnelles Dans quelle montgolfière était le photographe ?
  52. 52. Effets directionnels • Conclusions – Directional effects contain information to study Vegetation cover, Atmophere, Oceans , Clouds – Reflectances can vary by more than a factor 2 on lands – Directional effects cannot be neglected – When using temporal series, it is necessary to correct for directional effects - Other Idea : - Avoid Directional effects : - Venµs Project (CNES) - Formosat-2 (Taiwan) - Constant observation angles Maisongrande, 2001
  53. 53. Effets directionnels Uié ( p s e ae e t n 4a r r t i m ) t è rt n cnl aa 1 cnl aa 2 cnl aa 3 60 0 50 0 l a é c c r fet ne 40 0 From SPOT Wheat field, Romania 30 0 20 0 10 0 0 1/ 0 6 2 / 19 0/ 2 6 1 / 19 2/ 1 7 0 / 09 1/ 3 7 1 / 09 3/ 4 7 0 / 09 1/ 6 7 9 / 09 0/ 8 7 8 / 09 dt ae From Formosat 2 Sunflower Field Toulouse
  54. 54. Formosat 2 data, Morocco 16/11/2005 10/11/2005
  55. 55. Formosat 2 data, Morocco 16/11/2005 12/11/2005
  56. 56. Formosat 2 data, Morocco 16/11/2005 18/11/2005
  57. 57. Formosat 2 data, Morocco 16/11/2005 21/12/2005
  58. 58. Formosat 2 data, Morocco 16/11/2005 28/12/2005
  59. 59. Formosat 2 data, Morocco 16/11/2005 04/12/2005
  60. 60. Venµs orbits • project in cooperation between France and Israel • Acquisitions every 2nd day, with constant observation angles • Resolution : 5m, Field 28 km, 12 spectral bands, 50 sites
  61. 61. Propriétés spectrales des réflectances
  62. 62. Distinction Nuages/Neige
  63. 63. Images LANDSAT Bleu Vert Rouge Bleu PIR MIR
  64. 64. Exemples de Signatures Spectrales Végétation Neige Sols Nus Sols Nus/ Humidité
  65. 65. Spectral signatures: vegetation VEGETATION instrument (SPOT 4 et SPOT5): • blue (B0): – Ocean colour, atmosphere • red (B2) – Chlorophyll absorption • Near infra red (B3): – VEGETATION reflexion maximum • Moyen infra-rouge (MIR): – Snow and cloud distinction – Vegetation classifications B0 B1 B2 B3 MIR
  66. 66. Signature Spectrale de la végétation Visible ABSORPTION due à : Proche Infra-Rouge Moyen Infra Rouge Chlorophylle Eau Wavelength ( m)
  67. 67. Spectral signatures: vegetation Simulation de spectres de Végétation pour 3 valeurs de chlorophylle différentes Bandes Spectrales de Venµs
  68. 68. Spectral signatures: vegetation Nil Delta and Valley Israël/Egypt Border Moyen-Orient 05/04/98 (B3/B2/B0)
  69. 69. Signature Spectrale de la Végétation • Indices de Végetation – NDVI (Le plus utilisé): (Normalized Difference Vegetation Index) NDVI = ρ PIR NDVI=0.72 ρ rouge ρ PIR + ρ rouge – ARVI, EVI, SAVI… – NDWI (le SWIR remplace le rouge dans la formule du NDVI) • Les indices de Végétation sont très utiles – Pour réduire les données à une seule dimension – Pour réduire le bruit quand les réflectances sont bruitées • Mais le NDVI n’est pas une grandeur physique • utiliser des variables géophysiques (LAI, fAPAR, fCover) • De l’information est perdue : – Si les réflectances sont de bonne qualité, il vaut mieux utiliser des réflectances, NDVI=0.14
  70. 70. Spectral signatures: vegetation NDVI interest when reflectances are of poor quality Surface Reflectances (Near infrared/red/red) NDVI (low in white, high in green)
  71. 71. Spectral signatures: POLDER
  72. 72. Spectral signatures: POLDER Total radiance Polarised radiance Color composite POLDER : PIR/red/blue
  73. 73. Spectral signatures :ocean colour • The ocean colour contains information on the water content – Chlorophyll concentration (Phytoplankton) – Suspended matters (sediments) • Used for – Carbon cycle studies – Coastal monitoring • fish farms, sediment transport – Fishing… • Retrieving this information requires – very accurate instruments – an accurate modelisation of atmosphere L t = L r + (L a + L ra ) + T(L wc + Lg + Lw )
  74. 74. Signatures Spectrales des Océans L t = L r + (L a + L ra ) + tL wc + TL g + t L w Lt : Luminance totale Lr : Luminance Rayleigh (molecules) La : Luminance des aérosols Lra: Luminance due au couplage entre Rayleigh et aerosols T : Transmission atmosphérique Lwc: Luminance de l’écume Lg : Luminance spéculaire Lw : Luminance de l’eau
  75. 75. Réflectance de l’eau/ Turbidité
  76. 76. Spectral signatures :ocean colour • Pigment concentration(mg/m3) – multi-year average 1 0.1 0.01

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