Traitement des images pour les missions d observation de la Terre

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1 Traitement des images pour les missions d observation de la Terre CNES Contact: Céline Tison celine.tison@cnes.fr Altimetry & Radar Office 28 Mars 2008 Journée commune CCT TSI/GDR ISIS

2 Plan 1. Introduction 3. Chaîne image 5. Design instrumental 7. Traitement bord des images 9. Traitement sol des images Du niveau 0 au niveau 2 Traitements de plus haut niveau 10. Conclusion 2

3 Plan 1. Introduction 3. Chaîne image 5. Design instrumental 7. Traitement bord des images 9. Traitement sol des images Du niveau 0 au niveau 2 Traitements de plus haut niveau 10. Conclusion 3

4 I. Introductio Introduction Traitement d images au cours d une mission : Design de l instrument et optimisation Calibration et validation Préparation de cette phase puis vérification une fois le satellite lancé Exploitation et maintenance du satellite Traitement des données Grande variété d images d observation de la Terre Images optiques HR: SPOT/HRS, Pléiades, Hélios (capteurs CNES) LR: Vegetation, Polder, Parasol, Venμs (capteurs CNES) Images SAR LR, HR, VHR, interférometrie, polarimétrie 4

5 I. Introductio Quelques missions d observation de la Terre NOAA NOAA10 NOAA NOAA NOAA NOAA14 NOAA15 NOAA16 NOAA METEOSAT METEOSAT3 METEOSAT4 METEOSAT5 METEOSAT6 METEOSAT7 MSG1 MS21 METOP MSG3 EUMETSAT LANDSAT4 NASA CNES ISRO NASDA/MITI ESA RadarSat LANDSAT5 LANDSAT6 SPOT1 SPOT2 IRS1A MOS1A ERS1 LANDSAT7 TERRA AQUA SPOT3 IRS1B MOS1B LEWIS SPOT4 IRS1C JERS1 IRS1D SPOT5 PLEIADES HR IRSP4 IRSP5 ADEOS1 RISAT ADEOS2 ERS2 ENVISAT RADARSAT1 RADARSAT2 IKONOS1 IKONOS2 IKONOS3 Space Imaging ORBVIEW2 Orbimage DigitalGlobe ImageSat EARLYBIRD Rouge : mission terminée ou échec Vert : satellite en opération Bleu : projet en cours de développement ORBVIEW4 ORBVIEW3 QUICKBIRD1 QUICKBIRD2 QUICKBIRD3 EROSA1 EROSB1 EROSB2 Les missions russes et militaires sont omises 5

6 I. Introductio Nouvelles missions à haute résolution TerraSAR X 15 june 07 DLR/Infoterra TerraSAR TerraSAR X2 RapidEye 1, 2, Argo 3, 4, 5 (end of 2007) NSO RapidEye GeoEye 1 3rd trimester 07 GeoEye Fusion de Orbimage et Space Imaging Worldview 1 Fin 2007 DigitalGlobe Sentinelle 1 Radar ESA CS 3 CosmoSkymed 1 8 june 2007CS 2 ASI ISRO 2012 Sentinelles 2&3 Opt. déca. & Alti. CS 4 Cartosat 2 10 january 07 EROS B TecSAR ISA KARI Kompsat-2 28 July 06 Pléiades HR 1 End of 09 HR 2 CNES Septembre 2007 Satellite in phase C/D- Satellite in phase A/B 6

7 Plan 1. Introduction 3. Chaîne image 5. Design instrumental 7. Traitement bord des images 9. Traitement sol des images Du niveau 0 au niveau 2 Traitements de plus haut niveau 10. Conclusion 7

8 II. Chaîne image Traitement d images au cours de la mission Acquisition images + traitements bord Design système -Simulations Compression Egalisation CCD Traitements sol Utilisateurs Niveau 0 : Données brutes (décompressées) Niveau 1 : traitements sans a priori sur la scène Niveau 2 : extraction des paramètres géophysiques Niveau 3 : fusion multi-dates Niveau 4: fusion multi-capteurs Utilisateurs 8

9 II. Chaîne image Chaîne d acquisition (1/2) Acquisition par le satellite Géométrie Paysage Orbite Attitude Directions de visée Stockage Radiométrie FTM Réponse du détecteur Bruit Amplification Quantification Traitts Bord Compression Formatage Transmission Qualité Produit Image Géométrie correction des déformations de prise de vue superposition à une carte effet du relief Radiométrie Egalisation Déconvolution Débruitage Prétraitements Corrections au sol Déformatage Décompresion 9

10 II. Chaîne image Chaîne d acquisition (2/2) Donnée brute Image niveau 1 Capteur parfait 10

11 Plan 1. Introduction 3. Chaîne image 5. Design instrumental 7. Traitement bord des images 9. Traitement sol des images Du niveau 0 au niveau 2 Traitements de plus haut niveau 10. Conclusion 11

12 III. Design instrument Design instrumental Simulation d images (optique et radar) Objectif de la simulation : Vérifier les performances du capteur Optimiser les paramètres capteur Définir les traitements bord et sol 12

13 III. Design instrument Simulation d images radar a. Simulation radar ORFEO = Programme CNES d accompagnement de Pléiades (optique) et CosmoSkymed (radar) Groupes de travail pour le développement de méthodes d interprétation d images à haute résolution Besoin d images représentatives de CosmoSkymed et Pléiades Simulation d images SAR à 1m Utilisation d images aéroportés SAR (très haute résolution et faible niveau de bruit) pour simuler des images satellitaires Résolution simulée 1 m résolution sol Simulation de bruit Neσ0=-22 dbm².m-2 Travail fait en partenariat avec 13

14 III. Design instrument Méthodologie a. Simulation radar C. Tison, C. Coulombeix, P. Dubois-Fernandez, J.C. Souyris, Assessment of next-generation spaceborne SAR images from airborne SAR product, IGARSS 06, July 2006 Image aéroportée Filtrage passe-bande Addition de bruit sur l image SAR et convolution par la réponse impulsionnelle Images ONERA/RAMSES Bande X HR Neσ0 faible 1m-3m résolution sol Dégradation de la résolution Addition du bruit Neσ0 = -22 dbm².m-2 Image satellite simulée 14

15 Images simulées (1/2) III. Design instrument a. Simulation radar Hyères, FRANCE : zone urbaine et zone agricole Image d origine 2x2 vues obtenue à partir d une SLC (Neσ0<-35 db, δr<0.5m) Image simulée 2x2 vues obtenue à partir d une SLC (Neσ0=-22 db, δr=1m) 15

16 Images simulées (2/2) III. Design instrument a. Simulation radar Les Baux de Provence, FRANCE : ville, montagne et champs Image d origine 2x2 vues obtenue à partir d une SLC (Neσ0<-35 db, δr<0.5m) Image simulée 2x2 vues obtenue à partir d une SLC (Neσ0=-22 db, δr=1m) 16

17 III. Design instrument b. Simulation optique Simulation d image optique Image d origine = image THR (au moins 3 fois la résolution de sortie) Simulation de la chaîne de traitement bord Simulation de la géométrie d acquisition Convolution du paysage par la réponse impulsionnnelle du capteur Ajout du bruit Simulation des traitements bord (égalisation, compression) Simulation de la chaîne de traitement sol Décompression Restauration (déconvolution + débruitage) Fusion panchromatique et multi-spectral (P+XS) Rééchantillonnage, zoom, orthorectification, géométrie épipolaire, etc. Inconvénients Limitations de la représentation de la géométrie Variation angulaire importante dans les systèmes aéroportées / difficulté d acquérir des images à forts dépointages Représentation spectrale limitée Pas de modélisation du transfert radiatif de l atmosphère Exemple de simulation : PLEIADES-HR Images aéroportées Pélican [B0 B1 B2 B3] - 25 cm PA 70 cm + [B0 B1 B2 B3] 280 cm 17

18 III. Design instrument Simulation traitements bord : géométrie b. Simulation optique d acquisition Pas de perturbation Fort roulis Fort tangage 18

19 Simulation traitements bord : FTM Image Pélican PA 25 cm III. Design instrument b. Simulation optique Simulation PHR PA 70 cm Raw luminance 19

20 III. Design instrument b. Simulation optique Simulation traitements bord : radiométrie Quantification S/N défini pour le niveau 2 (luminance moyenne) Bruit Somme quadratique d un biais et d un bruit aléatoire Compression Algorithme de décomposition en ondelettes Luminance brute x2 Bruit + quantification x2 Après compression/décompression x2 20

21 III. Design instrument b. Simulation optique Simulation des traitements sol : restauration Restauration PA Méthode CNES (non variationnelle) : déconvolution et débruitage Déconvolution Correction du flou de la MTF (dans le domaine fréquentiel) Débruitage Convolution pour compenser le niveau de bruit Transformée en ondelette PA en sortie capteur PA restauré 21

22 III. Design instrument b. Simulation optique Simulation des traitements sol : fusion P+XS PA 70 cm restauré Produit fusionné 70 cm x2 x2 XSmerged i, j = XSzoomed i, j PA «mou» 70 cm x2 PA i, j PAsoft i, j XS zoomé 70 cm x2 22

23 Plan 1. Introduction 3. Chaîne image 5. Design instrumental 7. Traitement bord des images 9. Traitement sol des images Du niveau 0 au niveau 2 Traitements de plus haut niveau 10. Conclusion 23

24 IV. Traitement bord image Traitements bord des images Plusieurs types de traitements Réduction du bruit : moyennage de 4 mesures (optionnel ex: Végétation) Egalisation (optionnel -- ex: Polder, Pléiades ) Objectif =obtenir la même relation entre radiométrie et luminance sur toute l image Compression Objectif = réduire le volume de données à télécharger 24

25 IV. Traitement bord image Image brute à bord a. Egalisation y in meter Egalisation XS Image normalisée à bord Ground velocity PA Alignement des lignes des barrettes 3400 et traitement inter-barrette x in meter Projection sol des barettes PA et XS Pointage nadir Image pondérée au sol 25

26 IV. Traitement bord image Compression bord b. Compression Indispensable en raison du volume de données / débit de télémesure : Exemples en observation de la Terre : Résolutions capteur : SPOT1 to SPOT4 SPOT 5 PLEIADES 10 m (pan) 2.5 m (pan) 0.70 m (pan) SPOT1 to SPOT4 SPOT 5 PLEIADES 36 Mo 288 Mo 1 Go SPOT1 to SPOT4 SPOT 5 PLEIADES 32 Mbps 256 Mbps 4.5 Gbps Taille de la scène : Taux de données : Limitations de la capacité de stockage bord et du débit TM Spécifications pour les images : Taux de compression : entre 3 et 6 Haute qualité image : PSNR 40 db 26

27 Compression sélective IV. Traitement bord image b. Compression C. Latry et C. Panem, Cloud detection with SVM technique, IGARSS 2007 C. Panem et al., Automatic cloud detection on high resolution images, IGARSS

28 Plan 1. Introduction 3. Chaîne image 5. Design instrumental 7. Traitement bord des images 9. Traitement sol des images Du niveau 0 au niveau 2 Traitements de plus haut niveau 10. Conclusion 28

29 V. Traitement image sol Traitements sol Description de la chaîne sol (exemple Pléiades) Niveau 0 à niveau 2 vers des images utilisables Synthèse SAR Calibration Restauration Projections sol Traitements de plus haut niveau extraction de l information The international charter Space and major disasters 29

30 V. Traitement image sol Traitements sol Description de la chaîne sol (exemple Pléiades) Niveau 0 à niveau 2 vers des images utilisables Synthèse SAR Calibration Restauration Projections sol Traitements de plus haut niveau extraction de l information The international charter Space and major disasters 30

31 V. Traitement image sol a. Exemple Pléiades (niveau 0 niveau 2) Les produits Système Niveau Radiométrie Géométrie Utilisateur(s) 0 Brute Brute Système 1 Corrections radio et restauration PA Brute Système / Défense Capteur Parfait Idem 1 + fusion PA/XS Brute capteur parfait Société à V.A. Orthoimage Idem 1 + fusion PA/XS Projection carto SIG Orthomosaïque Idem 1 + fusion PA/XS Projection carto SIG Géométrie Capteur Géométrie Terrain 31

32 V. Traitement image sol a. Exemple Pléiades (niveau 0 niveau 2) Les chaînes de traitement Implémentent les méthodes de traitement d image Produits métier industrialisés Outils de modélisation géométrique des capteurs Chaîne d Orthorectification De très gros efforts de validation Dans le but de certifier la Qualité Image des Produits Spot Pléiades VenµS Chaîne de traitement fusion Chaîne de traitement mosaïque Génériques Réutilisables Améliorés et maintenus en permanence Performances Multithreading Parallelisation Corrélateur Image Multi capteurs (Spot Pléiades, Formosat, Venµs, Ortho images Ortho images time series TOA time series correction ATM 32

33 Restauration PA V. Traitement image sol a. Exemple Pléiades (niveau 0 niveau 2) MTF (fe/2) 0.2 MTF (fe/2) 0.08 Raw PA image Journée commune CCT TSI-GDR Restored ISIS PA image 33

34 Fusion PA/XS V. Traitement image sol a. Exemple Pléiades (niveau 0 niveau 2) Pont de Millau P: 0,7 m 34

35 Fusion PA/XS V. Traitement image sol a. Exemple Pléiades (niveau 0 niveau 2) Pont de Millau XS: 2,8 m 35

36 Fusion PA/XS V. Traitement image sol a. Exemple Pléiades (niveau 0 niveau 2) Pont de Millau P+XS: 0,7 m Composition fausses couleurs 36

37 V. Traitement image sol a. Exemple Pléiades (niveau 0 niveau 2) Fusion PA/XS Composition en vraie couleur Pont de Millau P+XS: 0,7 m C. Latry et al, SPOT 5 THX: a 2.5 m fused product, 2nd GRSS/ISPRS Joint workshop, URBAN

38 V. Traitement image sol Mosaïque a. Exemple Pléiades (niveau 0 niveau 2) Strip 2 Strip 1 38

39 V. Traitement image sol a. Exemple Pléiades (niveau 0 niveau 2) 39

40 V. Traitement image sol a. Exemple Pléiades (niveau 0 niveau 2) Common area Random match line 40

41 V. Traitement image sol a. Exemple Pléiades (niveau 0 niveau 2) 41

42 V. Traitement image sol a. Exemple Pléiades (niveau 0 niveau 2) Chaîne d orthorectification automatique Orthorectified image Remote sensing image Automati c location Relief correction Image processing core Orthoimage DEM Reference database Automatic system 42

43 V. Traitement image sol a. Exemple Pléiades (niveau 0 niveau 2) Chaîne d orthorectification automatique Exemple : Région du Sinaï SPOT5 résolution 5 m Reference 3D et image SPOT5 Précision < 2.5 m 43

44 V. Traitement image sol Traitements sol Description de la chaîne sol (exemple Pléiades) Niveau 0 à niveau 2 vers des images utilisables Synthèse SAR Calibration Restauration Projections sol Traitements de plus haut niveau extraction de l information The international charter Space and major disasters 44

45 The International Charter «Space and Major Disasters» A unified system of space data acquisition and delivery to those affected by natural or man-made disasters The Charter was initiated by CNES/ESA at the occasion of the UNISPACE III Conference in Vienna (July 1999) The Charter is open to space agencies and space system operators The members participate on a best effort and voluntary basis, with no exchange of funds make satellite resources available during period of crisis supply emergency organizations, essentially the national civil protection agencies, with a co ordinated and free access to space systems and to resulting data and information (products) contribute to the Charter implementation tasks 45

46 9 Charter Members BNSC U.K. CSA Canada NOAA USA ESA Europe CNSA JAXA China Japan ISRO India CNES France CONAE Argentina The Charter is operational since November 1,

47 Charter Operational Loop Emergency oncall Officer (ECO) CSA RADARSAT-1 ESA ERS-2 and ENVISAT CNES On-Duty Operator (ODO) Authorized User (AU) NOAA ISRO Project Manager (PM) CONAE JAXA SPOT 2, 4 & 5 NOAA-12, 14, 15,16, 17, POES and GOES IRS-1C,1D,P4,P6 SAC-C (ALOS) Disaster End User (EU) Value-Added Reseller (VAR) 47

48 What useful information for risk management can be retrieved from space data? A recent example : April 2006 floods in central Europe (Czech republic) 48

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53 Plan 1. Introduction 3. Chaîne image 5. Design instrumental 7. Traitement bord des images 9. Traitement sol des images Du niveau 0 au niveau 2 Traitements de plus haut niveau 10. Conclusion 53

54 Conclusion Traitements d images pour les missions d observation Domaine très large : capteurs variés, différents niveaux de traitements Applications très variées Support agence très varié : Développement de missions spatiales/capteurs Financement d études R&D (avec laboratoires universitaires ou industrie) Thèses,Post-doc, stages «Animation vie scientifique» ORFEO Base de données (Kalideos) CCT TSI Charte Internationale Space and Major disasters 54