Effets atmosphériques en télédétection optique Nuages, absorption diffusion et aérosols Signatures spectrales et directionnelles des surfaces terrestres

1. Physique de la mesure
dans le domaine
optique
Effets atmosphériques
Signatures spectrales et directionnelles
Olivier Hagolle
Centre d’Etudes Spatiales de la Biosphère (CESBIO)
http://cesbio.ups-tlse.fr

2. Atmosphere

3. NUAGES
• Effet atmosphérique principal
• Environ 70% de couverture nuageuse globalement
• 1 image LANDSAT sur 10 (180*180 km) présente moins de
5% de nuages
• Détection délicate
• Forte variabilité des types de nuages
• Hauts ou bas,
• épais ou fins,
• eau liquide ou glace
• Forte variabilité des paysages sous le nuage

4. Cumulus
(détection aisée)
Différence entre
neige et nuages
difficile dans le
visible

5. Nuages à bord
fins

6. Nuages élevés et
fins

7. Traces d’avion
•
Difficiles à
détecter
•
Sans compter
leurs ombres

8. Incendie du 2/2/2
• Ecobuage
• 5000ha
• 1mort
Les aérosols dus à la
fumée se confondent
avec un nuage

9. Effets Atmosphériques
• Deux phénomènes principaux
Absorption :
Diffusion :
• Deux effets :
– les spectres de luminance montants et descendants sont
filtrés par l’atmosphère
– le ciel devient une source lumineuse

10. Comparaison des effets
d’absorption et de diffusion
Diffusion par les molécules (Rayleigh) ~
-4
Variation spectrale de la diffusion par les
aérosols~ -
: Coefficient d’ Angström Varie entre 0 et
2 en fonction du type d’aérosols

11. Absorption et Diffusion
Sable
Végétation
Comparaison des réflectances en bas et au sommet de l’atmosphère
(TOA=Top of Atmosphere)

12. Absorption

13. Sondage Atmosphérique
Infra-rouge ou Micro-Ondes
• Buts :
– Profil de la température atmosphérique en fonction
de l’altitude
– Si la température est connue, calcul de l’abondance
des absorbants en fonction de l’altitude
– Nécessite plusieurs canaux d’absorption différentes.

14. Sondage atmosphérique
Absorption, altitude de l’observation
dry
1
0.5
0
c
humid
Microwave Sounding (MHS), 5 canaux
autour d’une raie d’absorption à 183 GHz
K

15. Effets Atmosphériques : la diffusion
La diffusion est très
variable dans le temps et
l’espace en raison des
nuages et des aérosols

16. Diffusion par les molécules (Rayleigh)
• La luminance de la diffusion moléculaire (Rayleigh) varie en
– C’est l’effet atmosphérique principal dans le bleu
explique le ciel bleu et le soleil rouge au coucher
• Fonction de phase du Rayleigh :
Direction
diffuse
Angle de phase
Angle de diffusion
Direction incidente
1
4

17. Diffusion par les aérosols
• La luminance varie en
1
avec
0,5 <
< 1,5
: Coefficient d’angström
influence plus forte dans le bleu
l’abondance des aérosols varie rapidement avec le temps
• Fonction de phase
– depend du type d’aérosols
– Forte pointe avant pour les
grosses particules
0.1µm
2 µm

18. Effets de la diffusion
B3 (NIR)
0,78-0,89 µm
B0 (blue)
0,43-0,47 µm

19. Ciel bleu
Rayleigh
Aérosols
Rayleigh
Près de la direction
solaire, la diffusion par
les aérosols prend de
l’importance
=> Le ciel est bleu clair
À la direction solaire, la
diffusion provient de la
diffusion moléculaire :
=> Le ciel est bleu sombre
Aerosols
Observer

29. Aérosols désertiques

30. Modélisation de la diffusion (Trajets)
Réflectance atmosphérique
Diffus puis direct
direct + direct
direct puis diffus
Diffusions multiples

31. Equation simple du transfert radiatif
s
v
atmosphere
ground
Réflectance du sol uniforme
Merci à E. Vermote (U.Maryland)

32. Equation simple du transfert radiatif
s
v
atmosphere
ground
Réflectance du sol uniforme
Merci à E. Vermote (U.Maryland)

33. Equation simple du transfert radiatif
s
v
atm
(
s
,
v
, )
atmosphere
Absorbing ground
Réflectance atmosphérique
atm
(
,
s
, )
v
aero
Paero ( )
4 . cos(
mol
s
) cos(
Pmol ( )
s
)

34. Equation simple du transfert radiatif
s
Ei
T atm (
)
s
Et
Ei
Et
Eclairement transmis par l’atmosphère, trajet descendant
aero
T atm (
)
s
T dir
T dif
et
T dir
e
cos
mol
s

35. Equation simple du transfert radiatif
Et
Er
Réflection par le sol (uniforme et lambertien)
ground
Et

36. Equation simple du transfert radiatif
v
E0
T atm (
)
v
Eo
Er
Er
Eclairement transmis par l’atmosphère, trajet montant
40

37. Equation simple du transfert radiatif
s
v
Trajets avec une
réflexion à la surface
atmosphere
ground
Eo
app
Eo
Ei
app
atm
T(
v
Ei
)E r
T(
Ei
atm
v
)
ground
Et
Ei
T(
v
)
ground
T(
s
)
T(
v
)
ground
T(
s
)

38. Equation simple du transfert radiatif
Ei
E iT (
s
)
ground
atmosphere albedo =Satm
E iT (
E iT (
s
s
)
)
ground
ground
s
ground
ground
T(
v
)
Trajets avec 2
réflexions à la surface
S atm
)
E iT (
S atm
E iT (
s
)
ground
S atm
ground

39. Equation simple du transfert radiatif
app
T(
atm
1
r
r
2
groundSatm
Therefore
app
atm
s
r
)T (
3
v
)
...r
1
ground
n
1
1
1
S atm
ground
r
ground
Tatm ( s )Tatm (
S
)
v
ground
Satm
r
ground
S
groundSatm)
2
ground
Satm
n ->0
1
3
ground
ground
1
S atm
n
< 1 so when n->∞ then (
1
ground
2
S ...
1
ground
S
3
...

40. Modélisation simple des effets
atmosphériques
Réflectance du sol
Réflectance atmo
(lambertienne, uniforme)
Transmission gazeuse
app
s
,
v
,
Réflectance TOA
Tg
atm
s
,
v
,
T atm (
s
) T atm (
v
ground
)
1
ground
Transmission
atmosphérique
(diffusion)
Réflectance
atmosphérique
S atm

41. Modélisation simple des effets atmosphériques
• Modèle simple et approché
ρ TOA (θ s , θ v , φ) = Tg ρ atm (θ s , θ v , φ) + Tatm (θ s )T atm (θ v )



: réflectance en haut de l’atmosphère
ground : réflectance sans atmosphère
: réflectance atmospherique
atm
ρ ground
1 S atm ρ ground
TOA
s
v
Croît avec les angles et l’abondance d’aérosols
• Tatm
: transmittance atmosphérique
• Satm
: réflectance atmosphérique
• Tg
: transmittance gazeuse
Décroit avec les angles et l’abondance d’aérosols
Croit avec l’abondance d’aérosols
atmosphere
ground

42. Exemples de variations
• Réflectance TOA en fonction de réflectance de surface
• Pour différentes abondances d’aérosols
• Tau= épaisseur optique
• Noter le croisement des courbes en un point
443 nm
865 nm

43. Modélisation des effets atmosphériques
• Pour calculer les différents termes de l’équation ci-dessus
• Ou pour obtenir une modélisation plus précise
• Utilisation de codes de transfert radiatif dans l’atmosphère
• 6S, MODTRAN, SOS
• Modélisation très précise
• À condition de connaitre les paramètres atmosphériques
• Abondance de vapeur d’eau, d’aérosols…
• Calculs longs, impossibles à effectuer sur chaque pixels
• Utilisation de tableaux précalculés une fois pour toutes
• Look-up tables (LUT)
• Pour la diffusion : Tableaux à 9 Dimensions
•
•
•
•
Angles de visée (2), Angles solaires(2)
Réflectance du sol, altitude du sol,
abondance d’aérosols, type d’aérosols,
bande spectrale

44. Observations d’aérosols par Lidar
Calipso (NASA/CNES)

45. Exemples de
cartes d’aérosols

46. Effets d'environnement

Pas de dénomination officielle
–
–

« effets d'environnement », « adjacency effect »
Effet de flou apporté par l'atmosphère
Contributions à la réflectance TOA



1. Réflectance atmosphérique
2. Réflectance du pixel
3+4. effets d'environnement

47. Environment correction:
Validation
Date
AOT
25/06/05 0.47
27/06/05 0.11
Environment Effects

48. Environment correction:
Validation
Date
AOT
25/06/05 0.47
27/06/05 0.11
Environment Effects

49. Environment correction:
Validation
Date
AOT
25/06/05 0.47
27/06/05 0.11
Environment Effects

50. Environment correction:
Validation
Date
AOT
25/06/05 0.47
27/06/05 0.11
Environment Effects

51. Effets d'environnement

Ordres de grandeur de l'erreur de correction
–
Paysage test : parcelle de blé de 400m dans paysage de sol nu
•
•
•
–
Comparé à un paysage uniforme
Aérosols continentaux, theta_s=45, theta_v=20°
« pire cas réaliste »
Au centre de la parcelle :

52. Effets d'environnement

Erreurs de correction atmosphérique :

Nécessité de connaître l'épaisseur optique pour bien corriger

53. Effets du relief

Pas de dénomination officielle
–
–

« effet de pente», « slope effect »
Variations de l’éclairement dues à l’orientation des pentes par rapport au soleil
Effets
angle par rapport à la direction solaire
 Portion du ciel non visible
 Réflexion sur les surfaces adjacentes


54. Propriétés
directionnelles des
réflectances

55. Effets directionnels
• Surfaces Lambertiennes:
ρ θi ,θr ,φ r
φ i = cste
– La neige, sable sont quasi lambertiens (mais pas
exactement, surtout si présence de dunes)
• La réflectance peut-être plus grande que 1
– Ex : soleil réfléchi par une vitre
• La réflectance de l’eau est très directionnelle
– Réflectances élevées dans la direction spéculaire (0.2
à 0.6 en général)
– Supérieure à 1 pour les lacs.

56. Effets directionnels
• Forêt vue d’hélicoptère
Ombre de l’hélicoptère
Vue perpendiculaire au plan solaire
Ombre des arbres
Vue en rétrodiffusion

57. Effets directionnels
Réflectance en fonction de l’angle de phase
(vert : 670 nm , rouge 865 nm)
0.6
0.6
desert
(c)
0.5
0.5
conifers
0.3
0.2
0.1
0.3
0.2
0.1
0
-40
-30
-20
-10
0
10
0
-40
20
-30
Phase Angle
cultures
(f)
0
10
20
savanne
0.4
Reflectance
Reflectance
-10
0.5
(d)
0.3
0.2
0.1
0
-40
-20
Phase Angle
0.5
0.4
Pic de
rétrodiffusion
« Hot Spot »
0.4
Reflectance
Reflectance
0.4
(a)
0.3
0.2
Bréon,
ISPRS 2001
0.1
-30
-20
-10
Phase Angle
0
10
20
0
-40
-30
-20
-10
Phase Angle
0
10
20

58. Effets Directionnels
Observés par POLDER dans le proche infra rouge
Observations vers le sud, verticale et vers le Nord.
Soleil au Sud-est

59. Signatures Directionnelles
Dans quelle montgolfière
était le photographe ?

60. Signatures Directionnelles
Dans quelle montgolfière
était le photographe ?

61. Effets directionnels
• Conclusions
– Directional effects contain information to study Vegetation
cover, Atmophere, Oceans , Clouds
– Reflectances can vary by more than a factor 2 on lands
– Directional effects cannot be neglected
– When using temporal series, it is necessary to correct for
directional effects
- Other Idea :
- Avoid Directional effects :
- Venµs Project (CNES)
- Formosat-2 (Taiwan)
- Constant observation angles
Maisongrande, 2001

62. Effets directionnels
Uié ( p s e ae e t
n 4a r r t i m )
t
è
rt
n
cnl
aa
1
cnl
aa
2
cnl
aa
3
60
0
50
0
l a
é c c
r fet ne
40
0
From SPOT
Wheat field, Romania
30
0
20
0
10
0
0
1/ 0 6
2 /
19
0/ 2 6
1 /
19
2/ 1 7
0 /
09
1/ 3 7
1 /
09
3/ 4 7
0 /
09
1/ 6 7
9 /
09
0/ 8 7
8 /
09
dt
ae
From Formosat 2
Sunflower Field Toulouse

63. Formosat 2 data, Morocco
16/11/2005
10/11/2005

64. Formosat 2 data, Morocco
16/11/2005
12/11/2005

65. Formosat 2 data, Morocco
16/11/2005
18/11/2005

66. Formosat 2 data, Morocco
16/11/2005
21/12/2005

67. Formosat 2 data, Morocco
16/11/2005
28/12/2005

68. Formosat 2 data, Morocco
16/11/2005
04/12/2005

69. Venµs orbits
• project in cooperation between France and Israel
• Acquisitions every 2nd day, with constant observation angles
• Resolution : 5m, Field 28 km, 12 spectral bands, 50 sites

70. Propriétés spectrales des
réflectances

71. Distinction Nuages/Neige

72. Images LANDSAT
Bleu Vert Rouge
Bleu PIR MIR

73. Exemples de Signatures Spectrales
Végétation
Neige
Sols Nus
Sols Nus/ Humidité

74. Spectral signatures: vegetation
VEGETATION instrument (SPOT 4 et SPOT5):
• blue (B0):
– Ocean colour, atmosphere
• red (B2)
– Chlorophyll absorption
• Near infra red (B3):
– VEGETATION reflexion maximum
• Moyen infra-rouge (MIR):
– Snow and cloud distinction
– Vegetation classifications
B0 B1 B2
B3
MIR

75. Signature Spectrale de la végétation
Visible
ABSORPTION due à :
Proche
Infra-Rouge
Moyen Infra Rouge
Chlorophylle
Eau
Wavelength ( m)

76. Spectral signatures: vegetation
Simulation de spectres de Végétation pour
3 valeurs de chlorophylle différentes
Bandes Spectrales
de Venµs

77. Spectral signatures: vegetation
Nil Delta and
Valley
Israël/Egypt
Border
Moyen-Orient 05/04/98 (B3/B2/B0)

78. Signature Spectrale de la Végétation
• Indices de Végetation
– NDVI (Le plus utilisé):
(Normalized Difference Vegetation Index)
NDVI =
ρ PIR
NDVI=0.72
ρ rouge
ρ PIR + ρ rouge
– ARVI, EVI, SAVI…
– NDWI (le SWIR remplace le rouge
dans la formule du NDVI)
• Les indices de Végétation sont très utiles
– Pour réduire les données à une seule dimension
– Pour réduire le bruit quand les réflectances sont bruitées
• Mais le NDVI n’est pas une grandeur physique
•
utiliser des variables géophysiques (LAI, fAPAR, fCover)
• De l’information est perdue :
– Si les réflectances sont de bonne qualité, il vaut mieux utiliser des
réflectances,
NDVI=0.14

79. Spectral signatures: vegetation
NDVI interest when reflectances are of poor quality
Surface Reflectances
(Near infrared/red/red)
NDVI
(low in white, high in green)

80. Spectral signatures: POLDER

81. Spectral signatures: POLDER
Total radiance
Polarised radiance
Color composite POLDER : PIR/red/blue

82. Spectral signatures :ocean colour
• The ocean colour contains information on the
water content
– Chlorophyll concentration (Phytoplankton)
– Suspended matters (sediments)
• Used for
– Carbon cycle studies
– Coastal monitoring
• fish farms, sediment transport
– Fishing…
• Retrieving this information requires
– very accurate instruments
– an accurate modelisation of atmosphere
L t = L r + (L a + L ra ) + T(L
wc
+ Lg + Lw )

83. Signatures Spectrales des Océans
L t = L r + (L a + L ra ) + tL wc + TL g + t L w
Lt : Luminance totale
Lr : Luminance Rayleigh
(molecules)
La : Luminance des aérosols
Lra: Luminance due au
couplage entre Rayleigh et
aerosols
T : Transmission
atmosphérique
Lwc: Luminance de l’écume
Lg : Luminance spéculaire
Lw : Luminance de l’eau

84. Réflectance de l’eau/ Turbidité

85. Spectral signatures :ocean colour
• Pigment concentration(mg/m3)
– multi-year average
1
0.1
0.01