Subscribe to community

Thèse de Théo Masson, GIPSA-Lab – CRNM/CEN, encadrée par M. Dalla Mura, Jocelyn Chanussot (GIPSA-Lab) et M. Dumont (CNRM/CEN), mai 2019

Contexte

Les acquisitions de télédétection ont des caractéristiques complémentaires en termes de résolution spatiale et temporelle et peuvent mesurer différents aspects de la couverture neigeuse (propriétés physiques de surface, type de neige, etc.). En combinant plusieurs acquisitions, il devrait être possible d’obtenir un suivi précis et continu de la neige. Cependant, cet objectif se heurte à la complexité du traitement des images satellites et à la confusion possible entre les différents matériaux observés. Plus particulièrement, l’accès à l’information fractionnelle, c’est-à-dire à la proportion de neige dans chaque pixel, nécessite de retrouver la proportion de l’ensemble des matériaux qui se trouvent dans celui-ci. Ces proportions sont accessibles via des méthodes d’inversion ou démélange spectral se basant sur la résolution spectrale des images obtenues. Le défi général est alors d’arriver à exploiter correctement la multitude d'informations de natures diverses qui nous sont apportées par les différentes acquisitions afin de produire des cartes d’enneigement précises.

Objectifs

Les objectifs de l'étude sont au nombre de trois et peuvent se résumer par trois grandes interrogations qui permettent de traiter les différents points évoqués :

  • Quelles sont les limitations actuelles de l’état de l’art pour l’observation spatiale optique de la neige ?
  • Comment exploiter les séries temporelles pour s’adapter à la variabilité spectrale des matériaux ?
  • Est-il possible de généraliser la fusion de données pour une acquisition multimodale à partir de capteurs optiques ?

Données d’intérêts

Pour répondre à ces obectifs, des données MODIS, Pléiades et SPOT6-7 ont été utilisées.

Réalisation

Une étude complète des différents produits de neige issus du satellite MODIS est ainsi proposée, permettant l’identification des nombreuses limitations dont la principale est le haut taux d’erreurs lors de la reconstitution de la fraction (environ 30%). Parmi ces résultats sont notamment identifiés des problèmes liés aux méthodes de démélange face à la variabilité spectrale des matériaux.

Face à ces limitations nous avons exploité les séries temporelles MODIS pour proposer une nouvelle approche d’estimation des endmembers, étape critique du démélange spectral. La faible évolution temporelle du milieu (hors neige) est alors utilisée pour contraindre l’estimation des endmembers non seulement sur l’image d’intérêt, mais également sur les images des jours précédents. L’efficacité de cette approche bien que démontrée ici reste sujette aux limitations de résolution spatiale intrinsèques au capteur.

Des expérimentations sur la fusion de données, à même de pouvoir améliorer la qualité des images, ont par conséquent été réalisées. Devant les limitations de ces méthodes dans le cas des capteurs multispectraux utilisés, une nouvelle approche de fusion a été proposée. Via la formulation d’un nouveau modèle et sa résolution, la fusion entre des capteurs optiques de tous types peut être réalisée sans considération de recouvrement spectral. Les différentes expérimentations sur l’estimation de cartes de neige montrent un intérêt certain d’une meilleure résolution spatiale pour isoler les zones enneigées.

Ce travail montre ainsi les nouvelles possibilités de développement pour l’observation de la neige, mais également les évolutions de l’utilisation combinée des images satellites pour l’observation de la Terre en général.

Ces travaux ont été menées dans le cadre d'une thèse soutenue le 19 décembre 2018.

Responsable

Marie Dumont, CNRM/CEN

Références

Community News

No available news for this community.