La fusion multi-capteur en télédétection optique : Application à la détermination de variables biophysiques de surface.
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- Marie-Paule Brunet
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1 La fusion multi-capteur en télédétection optique : Application à la détermination de variables biophysiques de surface Olivier Samain 1
2 Introduction Fusion multi-capteur : Utilisation conjointe de plusieurs capteurs satellitaires pour : - Améliorer la détermination d'une variable de surface par rapport à l'utilisation d'un seul capteur. - Permettre une détermination qui ne serait pas possible avec un seul capteur. Limites des produits «mono-capteurs» : - Compromis sur la conception des capteurs : Résolution spatiale vs couverture globale, résolution spectrale vs signal/bruit, etc. - Les données satellite sont souvent utilisées pour d'autres usages que ce qui était prévu au départ (NOAA/AVHRR, ENVISAT/MERIS, TOPEX/POSEIDON...) - Les satellites ont une durée de vie limitée (5-6 ans max) : Nécessité de raccorder les capteurs dans le temps (ex : AVHRR + VEGETATION ; METEOSAT + MSG). - Dans le domaine optique : Nombre d'observations utilisables réduit à cause des nuages «trous» dans les cartes. 2
3 Capteurs utilisables Domaine optique Capteur MERIS MODIS VEGETATION AVHRR POLDER SEVIRI (Plateforme) (ENVISAT) (TERRA/AQUA) (SPOT 4/5) (NOAA) (ADEOS) (MSG) Orbite Polaire Polaire Polaire Polaire Polaire Géostationnaire Résolution spatiale 300m - 1 km 250m - 1 km 1 km 1-4 km 7 km 3-10 km Bandes de mesure Fréquence ~ 1,5 jours 1 jours 1 jour 1 jour 1 jour 15 minutes Angle solaire ~ constant ~ constant ~ constant ~ constant ~ constant Variable Angle de visé Variable Variable Variable Variable Variable (12 directions) Constant Disponibilité > 2003 > 2000 > 1998 > /96 06/97 02/02 10/03 > 2004 Projet CYCLOPES : Programme de recherche européen pour la production de variables biophysiques entre 1997 et 2003 à partir des capteurs VEGETATION, MERIS, POLDER, et AVHRR. Partenaires : INRA, MEDIAS, CNRM, CNES, NOVELTIS. 3
4 Les différents niveau de fusion Capteurs Mesures brutes C1 C2 C3 C1 C2 C3 C1 C2 C3 Conversion Correction des effets atm. Inversion modèle directionnel Réflectances en haut de l'atmosphère Réflectances bidirectionnelles de surface Albédo, Réflectances normalisées F F Algorithmes dédiés Variables biophysiques F 4
5 Les différents aspects de la fusion Fusion spectrale C1 C2 445 nm 458 nm F Fusion temporelle C1 C2 t 657 nm 665 nm F t 2 t 1 + F Angles variables Modèle directionnel C1 t 3 F C2 Fusion spatiale 5
6 Aspect Directionnel Représentation de la réflectance à l'aide d'un modèle semi-empirique à noyau (Roujean et al., 1992):, s, v, =k 0 k 1 f 1 s, v, k 2 f 2 s, v, Composante isotropique Composante géométrique Composante volumique Avantages : - Modèle linéaire simple et rapide à inverser (cf aspect temporel). Permet le traitement de grands volumes de données. Utilisation : - Normalisation directionnelle des observation - Calcul de l'albédo par intégration des fonctions f i 6
7 Échantillonnage angulaire Complémentarité entre capteurs : Configurations géométriques pour un point correspondant à la ville de Toulouse (1 an de mesures) 7
8 Aspect spectral Bandes spectrales de référence : nm (bleu) nm nm (vert) nm (rouge) nm nm (proche IR) nm (moyen IR) 8
9 Normalisation spectrale Restitution de l'ensemble du spectre à partir d'une combinaison de modes spectraux universels. Prédiction de la mesure via la réflectance équivalente instrument : m eq = m S E d S E d Correction de la mesure : cor ref = mes m ref m eq 9
10 Aspect temporel : Filtre de Kalman Initialisation Vecteur d'état (Coefficients k i du modèle directionnel) Propagation Vecteur d'état à priori - Prédiction de la mesure Correction du modèle Innovation Propriétés : + Mesures réelles - Calcul en quasi temps réel (mise à jour quotidienne) Grande résolution temporelle. Méthode causale : N'utilise pas les observations dans le futur - Propagation des variables en l'absence d'observations Pas de «trous» dans les cartes - Meilleur filtrage des artefacts de mesures (nuages, aérosols...) 10
11 VGT Albedo 665 nm Alpilles (Provence) Albédo estimé Enveloppe d'incertitude (1 σ) Observations 11
12 Aspect spatial : Méthode de désagrégation Reconstitution de la variabilité spatiale à l'intérieur d'un pixel à basse résolution Sur-échantillonnage du pixel basse résolution ρ 0 ρ 1,1 ρ 4,1 ρ i,j ρ 1,4 ρ 4,4 Prédiction de la différence entre la mesure à haute résolution et la mesure à basse résolution à l'aide d'une cartographie à priori de la réflectance ρ a, obtenue à partir du filtre de Kalman en utilisant le vecteur d'état au pas de temps précédent : a i, j, k = i, j, k 1 i, j = a i, j 0 a = a i, j a i, j [ var i, j var a 1 1 ] i, j np Terme correctif à ajouter aux mesures à basse résolution. Terme à rajouter au bruit de mesure (pénalisation). 12
13 Application avec VGT (1 km) et AVHRR (8 km) 13
14 Albédo mono vs Multi-capteur VGT Fenêtre de composition 30 jours 14
15 Albédo mono vs multi-capteur VGT + MERIS Fenêtre de composition 30 jours 15
16 Albédo mono vs multi-capteur VGT + MERIS + AVHRR Filtre de Kalman 16
17 Albédo mono vs multi-capteur VGT Fenêtre de composition 30 jours 17
18 Albédo mono vs multi-capteur VGT + MERIS Fenêtre de composition 30 jours 18
19 Albédo mono vs multi-capteur VGT + MERIS + AVHRR Filtre de Kalman 19
20 Conclusions Fusion au niveau des réflectances de surface Permet un meilleur échantillonnage angulaire pour l'inversion du modèle directionnel Plus grand nombre d'observation Moins de «trous» dans les cartes Fusion de capteurs ayant la même résolution spatiale Normalisation spectrale : Méthode des modes spectraux Filtre de Kalman Disparition complète des trous Fusion de capteurs ayant des résolutions spatiales différentes Méthode de désagrégation nécessitant l'utilisation du filtre de Kalman Permet la fusion entre capteurs présentant de plus grandes synergies : POLDER (échantillonnage angulaire), MSG (résolution temporelle) Perspectives : Génération d'un jeu de démonstration pour CYCLOPES 20
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