Basé sur la note technique n°12 de janvier 2016: "Images, outils et produits satellitaires"

#Les familles de données satellites

Grands principes:

###Les bandes spectrales les bandes spectrales correspondent aux gammes de longueurs d’onde du rayonnement électromagnétique utilisées pour véhiculer l’information de la surface observée vers le capteur. Cette information concerne les propriétés de réflexion et/ou d’émission des surfaces observées. En pratique, on connait ces propriétés pour les grandes classes d’occupation du sol : la végétation, les sols nus, l’eau, etc. On parle alors de « signature spectrale » comme l’ensemble des propriétés dans les différentes gammes de longueurs d’onde (voir Figure 8 pour la végétation). Bien choisir les images satellite pour un problème donné implique avant tout de bien choisir les bandes spectrales capables de discriminer les types de surfaces de la zone d’étude en fonction de leurs signatures spectrales. Dans le domaine optique, les bandes utilisées sont le bleu, vert, rouge, proche infrarouge, moyen infrarouge et désignées par les lettres B, V, R, PIR, MIR. A noter que les bandes des différents capteurs n’ont pas exactement les mêmes gammes de longueurs d’onde. Dans le domaine des micro-ondes, les bandes de fréquence utilisées sont désignées habituellement par les lettres suivantes P, L, C, X, Ku, K,… en ordre décroissant de gamme de longueurs d’onde. ###Les résolutions spatiales Le détail que peut contenir une image dépend de sa résolution spatiale. Pour exprimer la résolution spatiale d’un appareil photo numérique on utilise le nombre de pixels des images qu’il fournit (e.g. 8 Mega pixels). En télédétection, on utilise la taille d’un pixel au sol, ce qui détermine la taille des objets que l’on peut espérer différencier dans les images. La meilleure résolution spatiale atteinte par les satellites civils actuels est de l’ordre de 30 cm pour le satellite WorldView3. On peut donc y distinguer facilement les arbres dans les parcelles de culture, et les haies autour. Les satellites météorologiques géostationnaires fournissent typiquement des images à quelques kilomètres de résolution, alors que les satellites micro-ondes passives fournissent des données à des résolutions de plusieurs dizaines de kilomètres. Les utilisateurs emploient sans définition stricte les plages de résolutions suivantes :

• THRS : La Très Haute Résolution Spatiale (métrique : pixels < 5 m)
• HRS : La Haute Résolution Spatiale (décamétrique : pixels entre 5 m et 100 m)
• La moyenne résolution spatiale (hectométrique : pixels entre 100 m et 5 km)
• La basse résolution spatiale (kilométrique : pixels > 5 km)

Les fréquences d’acquisition des images

Lorsque le phénomène que l’on souhaite étudier par télédétection est variable dans le temps, on se pose la question de la fréquence à laquelle on peut obtenir les images. On utilise aussi le terme « résolution temporelle ». Par exemple, on peut avoir besoin de plusieurs images sur quelques mois si l’on cherche à suivre une saison de culture, alors qu’une ou deux images seraient suffisantes pour la cartographie de l’occupation du sol. Avec les images des domaines optique ou thermique, et la probabilité élevée d’avoir des nuages dans les images dans certaines parties du monde, une fréquence élevée d’acquisition d’images augmente les chances d’avoir des images dégagées et utilisables. En général, on a une faible résolution temporelle pour les images à haute résolution spatiale. Ce lien direct peut s’expliquer par les orbites des satellites. En orbite quasi-polaire, les satellites font plus de douze fois le tour de la Terre chaque jour. Les orbites se décalent vers l’ouest de jour en jour pour arriver exactement à une configuration précédente au bout d’un certain nombre de jours appelé « répétitivité » (e.g. 16 pour Landsat). Sur un même satellite on peut avoir un capteur haute résolutionqui va acquérir l’image sur la trace du satellite et jusqu’à 80 km de part et d’autre de la trace. On peut aussi y avoir un capteur de moyenne résolution avec un large champ de vision qui va acquérir une image de 2000 km de large sur la trace. Une même zone sera ainsi vue tous les un ou deux jours avec le capteur de moyenne résolution, mais toutes les 2 à 3 semaines avec le capteur à haute résolution. Mentionnons aussi la capacité de dépointage d’un satellite, qui lui permet de regarder à côté de sa trace, ce qui peut faire augmenter temporairement la fréquence d’acquisition sur une zone choisie. La résolution temporelle est de l’ordre de l’heure pour les satellites météorologiques géostationnaires, de quelques jours pour les satellites de moyenne à basse résolution, de quelques semaines à quelques mois pour les satellites HRS, et de quelques mois à l’année pour les satellites THRS. Certains de ces satellites sont néanmoins agiles (capacité de viser à côté de la trace), ce qui permet de programmer plusieurs acquisitions ciblées sur une période de quelques jours.

La surface couverte par chaque image

Si l’échelle spatiale des objets étudiés détermine la résolution spatiale des images, il est nécessaire de vérifier si l’étendue de la zone d’étude est compatible avec la surface couverte par les images. En règle générale, plus la résolution spatiale de l’image est grande (taille du pixel plus petite), plus faible est la surface couverte par l’image. Par exemple, une scène à très haute résolution spatiale va couvrir une surface de quelques centaines de km², alors qu’une autre à haute résolution peut couvrir une surface de plusieurs milliers de km². A noter que les images THRS sont généralement coûteuses. Elles s’achètent au km². Certaines images HRS sont gratuites et s’obtiennent en téléchargement sur internet. Pour des raisons de coût et de capacité de traitement, il est raisonnable d’envisager la THRS à l’échelle d’un village ou d’une commune, alors que pour un département, il faudrait plutôt plusieurs scènes en haute résolution. Couvrir un pays entier ou un continent ne peut s’envisager qu’avec des images en moyenne ou basse résolution. Cependant, la politique de distribution de données Copernicus – Sentinel impliquant la gratuité de ces données en téléchargement va probablement modifier cette logique d’utilisation.

Légendes

Abbréviations	Type de bande
Pan	Panchromatique
B	Bleu
V	Vert
R	Rouge
PIR	Proche infra-rouge
MIR	Infra-rouge

HRS - Optique (Haute Résolution)

Landsat 8 * Nasa * Pan: 15m; 170kmx185km * B, V, R, PIR, MIR: 30m; 170x185km * Fréquence d'acquisition: 16 jours

• Spot 4 * Airbus Defense and Space * Pan: 10m; 60km * V, R, PIR, MIR: 20m; 60km
• Sentinel 2 * European space Agency * B, V, R, PIR: 10m; 290km * RE, PIR, MIR: 20m; 290km * Fréquence d'acquisition: 10 jours pour le moment, 5 jours avec Sentinel 2B (début 2017)
• RapidEye * Planet * B, V, R, RE, PIR: 6.5m; 25km * Fréquence d'acquisition: 5,5 jours

THRS - Optique (Très Haute Résolution)

• Spot 5 * Airbus Defense and Space * Pan: 2.5m/5m;60km * V, R, PIR: 10m; 60km * MIR: 20m; 60km
• Spot 6,7 * Airbus Defense and Space * Pan: 1.5m; 60km * B, V, R, PIR: 6m; 60km
• Pléiades * Airbus Defense and Space * Pan: 70cm; 20km * V, R, PIR, MIR: 2m; 20km
• Ikonos * Digital Globe * Pan: 1m; 11km * B, V, R, PIR: 4m; 11km
• GeoEye 1 * Digital Globe * Pan: 0.41m; 15km * B, V, R, PIR: 1.65m; 15km
• GeoEye 2 = WorldView4 * Digital Globe * Pan: 0.34m; 14km * B, V, R, PIR: 1.36m; 14km
• QuickBird * Digital Globe * Pan: 70cm; 16.5km * V, R, PIR, MIR: 2.8cm; 16.5cm
• WorldView 2 * Digital Globe * Pan: 0.34m; 14km * B, V, R, RE, PIR: 1.36m; 14km
• WorldView 3 * Digital Globe * Pan: 0.34m; 14km * B, V, R, RE, PIR: 1.36m; 14km

Données pour la recherche

Space Net https://aws.amazon.com/fr/public-datasets/spacenet/ https://medium.com/the-downlinq/object-detection-on-spacenet-5e691961d257#.syhbw4jdb

#Liste Outils utiles

Logiciels

API Utile

• Libre * API du Programme Copernicus (ESA) * Development Seed API
• Propriétaire * Google Earth Engine * Astro Digital API * Planet API * DigitalGlobe API

SIG

• Libre * qGis
• Propriétaire * arcGIS * Google Earth