Stage de Marine BOUCHET, CNES, octobre 2017

Les séries temporelles d'images optiques des satellites Sentinel-2 permettent un suivi de la surface enneigée à une résolution spatiale de 20 m tous les 5 jours (en l’absence de nuages). Le CNES et le CESBIO développent, depuis 2015, une chaîne Let It Snow (LIS) pour extraire de façon robuste les masques de neige associés, distribués sur la plateforme Theia.
           
La validation de ces produits “Surfaces Enneigées” à partir d’images panchromatique et multi-spectrales haute résolution (HR) Spot 6 et 7 a été réalisée par Marine Bouchet dans le cadre de son stage de fin d’étude au CNES. Le jeu d’images utilisé a été collecté pour le projet Kalideos du CNES qui vise à construire sur les Alpes une base de données d’images spatiales multi-temporelles et multi-capteurs. Elles permettent d’établir des cartes d’enneigement de référence  très bien résolues sur des zones suffisamment grandes pour couvrir des conditions variables d'enneigement et de physiographie (pente, exposition, géologie, etc.).

Afin d’extraire ces cartes de surfaces enneigées à haute résolution et à différentes dates, plusieurs méthodes ont été testées en l’absence de nuages. La difficulté avec les images à haute résolution comme Spot 6 et 7 est l'absence d'une bande dans le moyen infrarouge (vers 1,5 µm) qui est généralement utilisée pour détecter la neige via le calcul d'un indice spectral.  La méthode retenue est basée sur une classification supervisée pixellique pour laquelle on obtient de très bonnes performances, pourvu que l'on soit capable de distinguer à l’œil les surfaces enneigées (ce qui n'est pas toujours aussi évident que cela peut paraître).

Image Kalideos SPOT 7 du 17/12/2016 et masque de neige associé 
(noir : nuage ou pas de donnée, gris : pas de neige, blanc : neige)

Les cartes de surfaces enneigées de référence ont été produites à partir de six images Spot 6 et 7 qui ont ensuite été comparées à celles des produits Theia proche temporellement.

La figure ci-dessous, illustre les différences entre les deux produits avec :

• en bleu : neige détectée dans l’image S2 et l’image SPOT
• en jaune : neige détectée dans l’image THR et pas avec S2
• en rouge : neige détectée avec S2 mais pas avec SPOT
• en vert : zones non détectées comme neige dans SPOT et S2

Comparaison de la détection à partir de l’image HR et de l’image Sentinel-2 du 17/12/2016

On constate une sous-détection des masques de neige Sentinel-2 (zones en jaune) qui correspondent en majorité aux versants à l’ombre. Ce problème est particulièrement évident pour les images acquises en décembre et janvier quand le soleil est bas au moment de l’acquisition (comme l’exemple ci-dessus). Une analyse quantitative des résultats et une évaluation des seuils appliqués sur la chaîne LIS a permis de montrer qu’on pouvait améliorer sensiblement cette détection dans les images Sentinel-2 sans augmenter le taux de fausses détections.

Améliorations de la détection de la neige sur l’image Sentinel-2 du 17/12/2017 en appliquant le nouveau jeu de paramètres

L’animation ci-dessous, compare par exemple les résultats des produits “Surfaces Enneigées” avec ce nouveau paramétrage (29 produits issus de la tuile 32TLK) :

On constate une augmentation des zones enneigées spécialement pour les images acquises en hiver. 

Les images Kalidéos ont donc permis une première évaluation quantitative des résultats de la chaîne LIS afin de repérer géographiquement ses erreurs et les réduire. Le protocole développé pourrait aussi être utilisé avec des images Pléiades pour fournir des masques de neige avec encore plus de précision pour poursuivre l’évaluation des produits neige Theia.

Réf. : Marine Bouchet, « Validation et amélioration des produits Surfaces Enneigées Sentinel-2 », rapport de stage (3 avril 2017 - 29 septembre 2017, tuteurs : Manuel Grizonnet - CNES, Jérôme Mengin – IRIT, expertise technique : Simon Gascoin - CESBIO)
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