Activités de ACRI-ST dans le cadre de la calibration/validation des produits niveau 1 MERIS et OLCI Ludovic Bourg ACRI-ST Premier Atelier National «Couleur de l Océan» Paris, 17-18 janvier 2011
Plan Les activités d'acri en cal/val niveau 1 MERIS de MERIS vers OLCI L'étalonnage en vol de MERIS Radiométrique : les principes, quelques illustrations spectral : méthodes et résultats Quelque mots sur la validation
MERIS Les activités d'acri en cal/val niveau 1 spécification et prototypage du traitement niveau 1 (et 2) exploitation et post-traitement de la caractérisation sol traitement et suivi des calibration bord, maintenance des modèles instrumentaux, mise à jour des coefficients opérationnels traitement selon besoin pour la cal/val support aux intervenants externes cal/val (extraction, filtrage, distribution) contributions à la validation OLCI transfert de l'expérience MERIS, adaptation aux évolutions techniques, rationalisation pour une mission opérationnelle
Etalonnage radiométrique: principes instrumentaux Etalonnage radiométrique par mesures en vol (diffuseur solaire) Basé sur la caractérisation (au sol) de la BRDF du diffuseur Spectre Solaire de référence E 0 (Thuillier et al 2004) Utilise le même modèle radiométrique que le traitement niveau 1 des observations terrestres Cal: comptes (corrigés*) / radiance connue** gains OT: comptes (corrigés*) / gains connus radiance *: non-linéarité, offset, smear **: de: BRDF, géométrie en orbite, E 0 (λ) Le vieillissement du diffuseur essentiel dans le calcul du gain diffuseur de référence Mises à jour des coeffs. radiométriques = discontinuités modélisation du vieillissement Spectro-imageur = compléxité spectrale étalonnage spectral en vol, modèle spectral
Etalonnage radiométrique : principes du traitement Gain computations Level 1b processing Sun Irradiance model Sun-View geometry Instrument spectral model In band irradiances, wavelengths diffuser BRDF model Calibration radiance calibration counts (corrected) Gain computation G(t) reference gains degradation model {G(t)} diffuser ageing model observation counts (corrected) Calibration Radiances instrument degradation computation Gain modelling reference gains degradation model
Exemple 1: le vieillissement du diffuseur Méthodologie: évolution temporelle du rapport des réponses des diffuseurs 1 et 2 Diffuser ageing wrt launch (all cameras) Après 8 ans en vol: perte de 1.5 % at 412 nm Analyse montre un tendance temporelle linéaire Forte décroissance (de la perte) avec la longueur d onde reflectance variation (%) 0.0% -0.3% -0.5% -0.8% -1.0% -1.3% -1.5% 0 1 2 3 4 5 6 7 years since launch b1 b2 b3 b4 b5 b6 b7 b8 b9 b10 b11 b12 b13 b14 b15 slope (%/year) Ageing Linear Fit results: BRDF loss in %/year 0.3% 0.2% 0.1% 0.0% -0.1% 400 500 600 700 800 900 wavelength reflectance variation (%) Diffuser ageing wrt launch (all cameras) 0.0% -0.3% -0.5% -0.8% -1.0% -1.3% -1.5% 400 500 600 700 800 900 Wavelength [nm] 308 18 59 3069 4859 6059 8459 10 8 59 12 0 59 13 2 59 14 4 59 15659 16 8 59 18 0 59 19 2 59 20459 21659 22859 24059 25259 26459 27659 28859 30059 31259 32459 33659 34859
Exemple 2 : le modèle de dégradation de l instrument relative response 1.01 1 0.99 0.98 0.97 0.96 0.95 0.94 Gain evolution wrt 846, camera 5 0 10000 20000 30000 40000 50000 orbit b1 b2 b3 b4 b5 b6 b7 b8 b9 b10 b11 b12 b13 b14 b15 412 nm G( t) = G t 0 865 nm ( ( ) ( ) 1 β 1 γ e δt Mesures (moyennes par caméra): Bleu: dégradation <4% après >7 ans en vol PIR: dégradation <1% Modèle de Dégradation Performances du modèle: Excellentes en interpolation (<0.1%) A surveiller en extrapolation
Etalonnage spectral: méthodes Observations de structures spectrales identifiables à la résolution max.: 1,25 nm. 1. Sur les diffuseurs a) Le diffuseur spectral coloré, dopé à l Erbium b) 6 raies de Fraunhofer sur le diffuseur blanc (395, 485, 587, 656, 854, 866 nm) 2. Observation de la raie atmosphérique O2-A (761 nm) lors de campagnes spectrales 408 nm 521 nm
Etalonnage spectral: résultats absolu et variations dans le champ stabilité temporelle 12 Spectral shift from all data [nm] 0.25 0.2 Spectral evolution with Erbium doped diffuser @408 nm spectral variation (+ arbitrary shift) [nm] 8 4 0-4 -8 864 853 762 654 587 521 484 408 [nm] 0.15 0.1 0.05 0-0.05 0 10000 20000 30000 40000 orbit Spectral evolution with Erbium doped diffuser @521 nm 0.25 0.2 Mean m1 Mean m2 Mean m3 Mean m4 Mean m5-12 0 740 1480 2220 2960 3700 detector 394 [nm] 0.15 0.1 0.05 Mean m1 Mean m2 Mean m3 Mean m4 Mean m5 0-0.05 0 10000 20000 30000 40000 orbit
λ( k,l) = λ ( l)+ Δλ( k) Modèle Spectral Modèle instrument simple où k et l sont les coordonnées spatiale et spectrale d'une cellule de la matrice CCD: La loi de dispersion moyenne quasi-linéaire est un polynôme d'ordre 3 (régression), et la variation dans le champ une régression linéaire des résultats à 395, 656 & 671nm relatives à leurs moyennes respectives Spectral mode 1.2506 389.8 1.2504 1.2502 1.25 1.2498 1.2496 1.2494 389.6 389.4 389.2 389 Intercept [nm] 0.5nm 1.2492 1.249 1.2488 388.8 388.6 1.2486 388.4 0 1 2 3 4 5 6 Camera slope intercept -0.5nm
Activités de Validation Support à validation externe (CNES, RAL): extraction et filtrage de données sur sites dédiés absolu (Rayleigh): sites océaniques oligotrophiques inter-bandes (Glitter): sites océaniques oligotrophiques inter-temporel et inter-capteurs: sites désertiques en développement: nuages convectifs (inter-bandes) et Antarctique (inter-bandes et inter-capteurs) Validation: inter-pixels et inter-temporel: Antarctique
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