Analysis of TerraSAR-X data and their sensitivity to soil surface parameters over bare agricultural fields

International audienceCette recherche a pour objectif de mettre en évidence la contribution des capteurs haute résolution pour une meilleure caractérisation de la surface du sol et pour analyser les effets de la polarisation et de l'angle d'incidence radar. L'objectif de cet article est d'analyser la sensibilité des données haute résolution Terrassar-X sur des sols sans couverture végétale et d'étudier la variabilité spatiale. Les relations entre le coefficient de rétrodiffusion et les paramètres du sol seront étudiés grâce aux images (TerraSAR, Ikonos, SPOT) ainsi que grâce aux mesures de terrain recueillies pendant plusieurs campagnes de terrain en hiver et printemps 2008-2009. Ce travail a été mené sur le bassin de l'Orgeval (France). / Our research aims to show the contribution of high resolution spatial sensors for a better characterization of soil surface, and to analyze polarization effects and radar incidence angle. The objective of this paper is to analyze the sensitivity of very high resolution TerraSAR-X radar data taken over bare soils, and to study the spatial variability. The relationship between backscattering coefficient and soil's parameters (moisture, surface roughness, and texture) will be examined by means of satellite images (TerraSAR, Ikonos, SPOT), as well as ground truth measurements, recorded during several field campaigns in the winter and spring of 2008 and 2009. This study is carried out on Orgeval catchment (France)

Analysis of TerraSAR-X data sensitivity to bare soil moisture, roughness, composition and soil crust

Le comportement du signal radar TerraSAR-X en fonction des paramètres du sol (rugosité, humidité, structure) a été analysé sur des données 2009 et 2010. Les résultats montrent que la sensibilité du signal radar à l'humidité est plus importante pour des faibles incidences (25° en comparaison à 50°). Pour des fortes valeurs d'humidité, le signal TerraSAR-X est plus sensible à la rugosité du sol à forte incidence (50°). La forte résolution spatiale des données TerraSAR-X (1 m) permet de détecter la croûte de battance à l'échelle intra parcellaire. / Soils play a key role in shaping the environment and in risk assessment. We characterized the soils of bare agricultural plots using TerraSAR-X (9.5 GHz) data acquired in 2009 and 2010. We analyzed the behavior of the TerraSAR-X signal for two configurations, HH-25° and HH-50°, with regard to several soil conditions: moisture content, surface roughness, soil composition and soil-surface structure (slaking crust).The TerraSAR-X signal was more sensitive to soil moisture at a low (25°) incidence angle than at a high incidence angle (50°). For high soil moisture (N25%), the TerraSAR-X signal was more sensitive to soil roughness at a high incidence angle (50°) than at a low incidence angle (25°). The high spatial resolution of the TerraSAR-X data (1 m) enabled the soil composition and slaking crust to be analyzed at the within-plot scale based on the radar signal. The two loamy-soil categories that composed our training plots did not differ sufficiently in their percentages of sand and clay to be discriminated by the X-band radar signal.However, the spatial distribution of slaking crust could be detected when soil moisture variation is observed between soil crusted and soil without crust. Indeed, areas covered by slaking crust could have greater soil moisture and consequently a greater backscattering signal than soils without crust

EVASPA (EVapotranspiration Assessment from SPAce) Tool: An overview

AbstractEvapotranspiration (ET) is a fundamental variable of the hydrological cycle and its estimation is required for irrigation management, water resources planning and environmental studies. Remote sensing provides spatially distributed cost-effective information for ET maps production at regional scale. We have developed EVASPA too for mapping ET from remote sensing data at spatial and temporal scales relevant to hydrological or agronomica studies.EVASPA includes several algorithms for estimating evapotranspiration and various equations for estimating the required input information (net radiation, ground heat flux, evaporative fraction…), which provides a way to assess uncertainties in the derivation of ET. The tool integrates data from various remote sensing sensors and it can be easily adapted to new sensors. To test the tool, evapotranspiration maps have been produced for the Crau-Camargue pilot site (south-eastern France), where several energy balance stations deployed in contrasted areas provide ground measurements. An overall description of the tool and first results of performance asse sment (comparison to ground data) are presented here

Hétérogénéité spatiale des surfaces terrestres en télédétection : caractérisation et influence sur l'estimation des variables biophysiques

Biophysical variable estimates from remote sensing data characterize plant canopy structure and functioning. The monitoring of earth surface dynamic processes at global scale requires high temporal frequency remote sensing observations which are provided up to now thanks to coarse spatial resolution sensors. At these scales, both the spatial heterogeneity of the observed scenes and the non linearity of the relationships between the biophysical variable of interest and the radiometric data, generate a bias in the variable estimation. This work aims at reducing the biophysical variable estimation uncertainty due to scaling effects. Spatial heterogeneity is characterized by the variogram of high spatial resolution remote sensing data (NDVI, NIR, RED). The analysis is performed for different landscapes. Typical length scales as measured by the range of the variogram is between 50m and 800m. Then, a method is developed to reduce scaling effects in the estimates of the biophysical variable. It accounts for spatial heterogeneity within coarse resolution pixel and the degree of non linearity of the relationship between remote sensed data and biophysical variable. Results show good performance for coarse resolution sensors. Based on the characterization of heterogeneity over a large range of landscapes (18), the optimal resolution, i.e the resolution that would minimize the artefacts due to spatial heterogeneity, is estimated at 30m.La télédétection permet d'estimer les variables biophysiques révélatrices de l'état et du fonctionnement du couvert végétal. A l'heure actuelle, la répétitivité temporelle nécessaire pour caractériser le fonctionnement des couverts végétaux n'est assurée que par des capteurs à large champ observant la surface à des résolutions spatiales hectométrique ou kilométrique. Toutefois, l'hétérogénéité spatiale intra-pixellaire constitue une source d'incertitude significative lorsque les relations entre les variables biophysiques et les variables radiométriques mesurées par télédétection sont non linéaires. L'hétérogénéité du pixel moyenne résolution est caractérisée à partir du variogramme d'images de variables radiométriques (NDVI, PIR, ROUGE) issues d'un capteur à haute résolution spatiale. L'analyse de différents paysages montre que les échelles de variation expliquant la plus grande part de variabilité de la couverture végétale ont une gamme de valeur comprise entre 60m et 800m. D'autre part, un modèle a été construit pour corriger l'erreur d'estimation des variables biophysiques induite par l'hétérogénéité spatiale du pixel moyenne résolution. L'erreur d'estimation s'exprime de façon multiplicative en fonction du degré d'hétérogénéité et du degré de non linéarité de la relation entre la variable radiométrique et la variable biophysique. La correction est satisfaisante, en particulier à 1000m de résolution. A partir de la caractérisation de l'hétérogénéité spatiale de dix-huit paysages, la résolution spatiale optimale qui permet de capturer le maximum de variabilité de la couverture végétale du paysage pour minimiser l'erreur d'estimation a été estimée à 30m

Spatial heterogeneity and remote sensing observations of land surface: characterization and effects on biophysical variable estimates

Biophysical variable estimates from remote sensing data characterize plant canopy structure and functioning. The monitoring of earth surface dynamic processes at global scale requires high temporal frequency remote sensing observations which are provided up to now thanks to coarse spatial resolution sensors. At these scales, both the spatial heterogeneity of the observed scenes and the non linearity of the relationships between the biophysical variable of interest and the radiometric data, generate a bias in the variable estimation. This work aims at reducing the biophysical variable estimation uncertainty due to scaling effects. Spatial heterogeneity is characterized by the variogram of high spatial resolution remote sensing data (NDVI, NIR, RED). The analysis is performed for different landscapes. Typical length scales as measured by the range of the variogram is between 50m and 800m. Then, a method is developed to reduce scaling effects in the estimates of the biophysical variable. It accounts for spatial heterogeneity within coarse resolution pixel and the degree of non linearity of the relationship between remote sensed data and biophysical variable. Results show good performance for coarse resolution sensors. Based on the characterization of heterogeneity over a large range of landscapes (18), the optimal resolution, i.e the resolution that would minimize the artefacts due to spatial heterogeneity, is estimated at 30m.La télédétection permet d'estimer les variables biophysiques révélatrices de l'état et du fonctionnement du couvert végétal. A l'heure actuelle, la répétitivité temporelle nécessaire pour caractériser le fonctionnement des couverts végétaux n'est assurée que par des capteurs à large champ observant la surface à des résolutions spatiales hectométrique ou kilométrique. Toutefois, l'hétérogénéité spatiale intra-pixellaire constitue une source d'incertitude significative lorsque les relations entre les variables biophysiques et les variables radiométriques mesurées par télédétection sont non linéaires. L'hétérogénéité du pixel moyenne résolution est caractérisée à partir du variogramme d'images de variables radiométriques (NDVI, PIR, ROUGE) issues d'un capteur à haute résolution spatiale. L'analyse de différents paysages montre que les échelles de variation expliquant la plus grande part de variabilité de la couverture végétale ont une gamme de valeur comprise entre 60m et 800m. D'autre part, un modèle a été construit pour corriger l'erreur d'estimation des variables biophysiques induite par l'hétérogénéité spatiale du pixel moyenne résolution. L'erreur d'estimation s'exprime de façon multiplicative en fonction du degré d'hétérogénéité et du degré de non linéarité de la relation entre la variable radiométrique et la variable biophysique. La correction est satisfaisante, en particulier à 1000m de résolution. A partir de la caractérisation de l'hétérogénéité spatiale de dix-huit paysages, la résolution spatiale optimale qui permet de capturer le maximum de variabilité de la couverture végétale du paysage pour minimiser l'erreur d'estimation a été estimée à 30m

Hétérogénéité spatiale des surfaces terrestres en télédétection (caractérisation et influence sur l estimation des variables biophysiques)

La télédétection permet d estimer les variables biophysiques révélatrices de l état et du fonctionnement du couvert végétal. A l heure actuelle, la répétitivité temporelle nécéssaire pour caractériser le fonctionnement des couverts végétaux n est assurée que par des capteurs à large champ observant la surface à des résolutions spatiales hectométrique ou kilométrique. Toutefois, l hétérogénéité spatiale intrapixellaire constitue une source d incertitude significative lorsque les relations entre les variables biophysiques et les variables radiométriques mesurées par télédétection sont non linéaires. L hétérogénéité du pixel moyenne résolution est caractérisée à partir du variogramme d images de variables radiométriques (NDVI, PIR, ROUGE) issues d un capteur à haute résolution spatiale. L analyse de différents paysages montre que les échelles de variation expliquant la plus grande part de variabilité de la couverture végétale ont une gamme de valeur comprise entre 60m et 800m. D autre part, un modèle a été construit pour corriger l erreur d estimation des variables biophysiques induite par l hétérogénéité spatiale du pixel moyenne résolution. L erreur d estimation s exprime de façon multiplicative en fonction du degré d hétérogénéité et du degré de non-linéarité de la relation entre la variable radiométrique et la variable biophysique. La correction est satisfaisante, en particulier à 1000m de résolution. A partir de la caractérisation e l hétérogénéité spatiale de dix-huit paysages, la résolution spatiale optimale qui permet e capturer le maximum de variabilité de la couverture végétale du paysage pour minimiser l erreur d estimation a été estimée à 30m.Biophysical variable estimates from remote sensing data characterize plant canopy structure and functioning. The monitoring of earth surface dynamic processes at global scale requires high temporal frequency remote sensing observations which are provided up to now thanks to coarse spatial resolution sensors. At these scales, both the spatial heterogeneity of the observed scenes and the non linearity of the relationships between the biophysical variable of interest and the radiometric data, generate a bias in the variable estimation. This work aims at reducting the biophysical variable estimation uncertainty due to scaling effects. Spatial heterogeneity is characterized by the variogram of high spatial resolution remote sensing data (NDVI, NIR, RED). The analysis is performed for different landscapes. Typical length scales as measured by the range of the variogram is between 50m and 800m. Then, a method is developed to reduce scaling effects in the estimates of the biophysical variable. It accounts for spatial heterogeneity within coarse resolution pixel and the degree of non linearity of the relationship between remote sensed data and biophysical variable. Results show good performance for coarse resolution sensors. Based on the characterization of heterogeneity over a large range of landscapes (18), the optimal resolution, i.e the resolution that would minimize the artefacts due to the spatial heterogeneity, is estimated at 30m.RENNES-Agrocampus-CRD (352382323) / SudocSudocFranceF

L'INFORMATIQUE EN VISITE (ELEMENTS DE REFLEXION A PARTIR D'UNE ENQUETE AUPRES DES MEDECINS GENERALISTES DE L'AUBE)

REIMS-BU Santé (514542104) / SudocPARIS-BIUM (751062103) / SudocSudocFranceF

Spatio-temporal modeling of landscape variograms

International audienceWe model high spatial resolution (~20m) remote sensing NDVI images as a weighted linear combination of two random function models: a Poisson line mosaic model and a multi-Gaussian model. The mosaic model is an indicator of strong NDVI discontinuities within the image, such as pattern of agricultural site, while the multi-Gaussian model corresponds to diffuse and continuous variation of NDVI over natural vegetation and forest sites. Simultaneous use of first- and second-order variograms allows us to estimate the fraction of the image variance explained by each model. We build a spatio-temporal model describing the temporal course of the image variogram as a function of crop seasonality. We show that this model is powerful to predict the variogram at a date at which the high spatial resolution scene is not availabl

Using first- and second-order variograms for characterizing landscape spatial structures from remote sensing imagery

International audienceThe spatial structures displayed by remote sensing imagery are essential information characterizing the nature and the scale of spatial variation of Earth surface processes. This paper provides a new approach to characterize the spatial structures within remote sensing imagery using stochastic models an geostatistic metrics. Up to now, the second-order variogram has been widely used to describe the spatial variations within an image. In this paper, we demonstrate its limitation to discriminate distinct image spatial structures. We introduce a different geostatistic metric, the first-order variogram, which used in combination with the second-order variogram, will prove its efficiency to describe the image spatial structures. We then develop a method based on the simultaneous use of both first- and second-order variogram metrics to model the image spatial structures as the weighted linear combination of two stochastic models: a Poisson line mosaic model and a multi-Gaussian model. The image spatial structures are characterized by the variance weight and the variogram range related to each model. This method is applied to several SPOT-HRV Normalized Difference Vegetation Index (NDVI) images from the VALERI database in order to characterize the nature of the processes structuring different types of landscape. The mosaic model is an indicator of strong NDVI discontinuities within the image mainly generated by anthropogenic processes such as the mosaic pattern of crop sites. The multi-Gaussian model shows, evidence of diffuse and continuous variation of NDVI generally engendered by ecological and environmental processes such as the fuzzy pattern observed over forest and natural vegetation sites