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DIMITRI

Juil 6, 2022

DIMITRI

Database for Imaging Multi-spectral Instruments and Tools for Radiometric Intercomparison



Mission

Database for multispectral imaging instruments and tools for radiometric intercomparison



Instruments

Various optical sensors : SPOT, ERS-2, AQUA, PARASOL, ENVISAT

Skills

Sensor radiometry, radiometric measurements



Date

From 2014 to today

DIMITRI project

DIMITRI is a tool developed to check the radiometry of sensors using ground targets that have stable radiometric properties. This tool manages a database containing the level 1 radiometric measurements of different optical sensors: MERIS, MODIS, AATSR, AATSR2, S2A, OLCI, PARASOL, VEGETATION, etc. In addition, the DIMITRI tool allows intercomparisons to be made from the selection by using a reference sensor.

DIMITRI can be used for intercomparison of TOA radiance and reflectance values in the 400nm – 4μm wavelength range. This is generally known as Level 1b Earth Observation (EO) satellite data.

Learn more about the DIMITRI tool here.

The objectives

DIMITRI’s features are the followings:

• Sensor-to-sensor comparison

• Sensor-to-simulation comparison

⇒ Based on radiative transfer simulations of TOA reflectances for

⇒ Rayleigh

⇒ Sunglint

⇒ Desert

• On different sites:

⇒ Desert

⇒ Sunglint

⇒ Ocean

⇒ Cloud

⇒ Snow

Key partners

ESA, ARGANS

Key words

tool, radiometry, sensor, data, imagery, multispectral, SPOT, ERS-2, AQUA, PARASOL, ENVISAT

SCIENCE FOR EARTH CARE

The unit

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OSMOSE

Juin 17, 2022

OSMOSE

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

Mission

Étude de l’opacité de la végétation par micro-ondes passives



Instruments

SMOS, AMSR-E, AMSR-2

Compétences

Radiométrie



Date

De 2022 à aujourd’hui

Le projet OSMOSE

OSMOSE est un projet de l’ESA. Il permet d’estimer la biomasse et l’opacité de la végétation sur la surface de notre planète.

Les objectifs de OSMOSE

- - Estimer la biomasse aérienne à l’aide de capteurs micro-ondes passifs, tels que SMOS, AMSR-E et AMSR-2,
- - Développer des ensembles de données harmonisées de VOD par bande de micro-ondes pour évaluer l’évolution des paramètres de végétation (AGB, par exemple) au cours des 20 dernières années à partir de capteurs micro-ondes passifs.
- - Exploiter le domaine optique pour soutenir l’interprétation des caractéristiques de la végétation par les observations micro-ondes passives.

Les partenaires principaux

ESA, GlobEO, WSL, INRAE, CESBIO, Université Toulouse III Paul Sabatier

Mots-clés

observation, étude, végétation, micro-ondes, ESA, radiométrie

SCIENCE FOR EARTH CARE

L'unité Observation de la Terre de Magellium est experte en missions spatiales optiques et en applications géophysiques et biophysiques. L'unité offre un haut niveau d'expertise et une complète maîtrise sur l'ensemble de la chaîne de traitement, lui permettant de répondre à tous les projets des plus grandes commandes spatiales telles que l'ESA et le CNES.

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GSOOS

Juin 17, 2022

GSOOS

Generic Simulator of Earth Observation Optical Sensors

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

Projet

Outil générique pour la simulation des capteurs optiques d’observation de la Terre (GSOOS) et génération des produits L1B

Compétences

Utilisation des modèles de transfert radiatif, simulation de scènes synthétiques



Date

De 2019 à aujourd’hui

Le projet GSOOS

GSOOS (ESA/ESTEC) est un projet qui permet de développer un outil générique capable de générer des données synthétiques pour la conception et validation des missions satellitales dans des phases initiales. Le simulateur est capable de produire des produits représentatifs des sorties fournis par un processeur opérationnel.

Les outils E2ES

Le développement de simulateurs de performance de mission de bout en bout (E2ES) a commencé à la fin des années 80 avec l’arrivée des données des satellites d’observation de la Terre.

Ces outils visent à :

1. dimensionner de nouveaux instruments optiques,

2. tracer le lien entre les exigences de l’utilisateur et de l’instrument grâce à la flexibilité des paramétrisations des modèles de géométrie, de scène et de capteurs,

3. développer et tester des algorithmes de traitement de données.

GSOOS, un outil fondamental

Actuellement, la mise en œuvre d’une nouvelle mission satellitaire nécessite le développement d’un outil E2ES associé, ce qui constitue un processus d’ingénierie coûteux. Dans ce contexte, l’ESA/ESTEC encourage le développement d’un outil E2ES générique (GSOOS) capable de générer des données synthétiques pour la conception et la validation des missions satellitaires dans des phases initiales. GSOOS est capable de produire des produits représentatifs des sorties fournies par un processeur opérationnel.

Le rôle de Magellium

L’unité Observation de la Terre est responsable du développement du simulateur de scènes synthétiques (SGM). C’est un composant clé dans le cadre d’un simulateur d’instrument car il fournit des stimuli d’entrée physiquement réalistes des cibles observées par les instruments du satellite. Aussi, ce composant permet de réaliser des évaluations de sensibilité sur la configuration de l’instrument et le traitement des données de niveau 1.

Les objectifs de GSOOS

- - Développement d’un simulateur end-to-end générique pour des missions optiques passives
- - Générateur de scènes synthétiques tenant compte des effets de BRDF, de l’éclat du soleil, des effets d’environnement, de réflexion et émissivité, etc, pour des longueurs d’onde du visible (400 nm) au thermique (14 µm)
- - Modélisation du transfert radiatif (MODTRAN) pour diverses conditions atmosphériques.
- - Intégration dans la bibliothèque BIBLOS

Les partenaires principaux

GMV Espagne, Thalès Alenia Space France, GMV Pologne

Mots-clés

outil, données, simulateur end-to-end, scènes synthétiques, mission spatiale, MODTRAN, BiBLOS

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QRNN

Juin 17, 2022

QRNN

Mise en œuvre d’un réseau de neurones à régression quantile (Quantile Regression Neural Network)

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Mission

Estimation des incertitudes via les réseaux neuronaux : récupération du 𝐶𝑂2 atmosphérique et des incertitudes associées

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Instruments

IASI, AMSU

Compétences

Radiométrie, développement algorithmique



Date

De 2019 à 2021

Le projet QRNN

L’extraction et l’analyse de paramètres géophysiques à partir de mesures de télédétection jouent un rôle crucial dans la connaissance des phénomènes physiques de la Terre. En effet, les gaz à effet de serre sont responsables d’effets importants sur notre atmosphère, comme le changement climatique de la Terre.

Dans ce contexte, les méthodes basées sur des algorithmes d’apprentissage automatique ont pris une place importante dans la communauté scientifique. Les réseaux de neurones (RN) à percéption multicouches (MLP) ont prouvé qu’ils fournissaient de bonnes estimations des paramètres atmosphériques. Aussi, ils ont prouvé qu’ils étaient plus performants (en termes de coût de calcul et de traitement de systèmes/modèles non-linéaires) que les méthodes classiques d’inversion, comme la méthode d’estimation optimale (OEM).

Cependant, les techniques classiques de RN ne fournissent pas d’informations sur l’incertitude des paramètres récupérés.
Pourtant, cette information sur l’incertitude est essentielle pour l’exploitation des produits scientifiques. Par exemple, elle est importante pour leur utilisation dans les systèmes d’analyse et de prévision de la composition et/ou de la dynamique de l’atmosphère.

Dans ce cadre, l’unité est en charge de comprendre et d’estimer le potentiel de l’obtention de données sur la composition de l’atmosphère thermique, plus précisément, sur le contenu de 𝑪𝑶𝟐 dans la troposphère. Ces mesures sont faites à partir d’instruments de sondage d’hyperspectres infrarouges tels que IASI, IASI-NG ou OCO-2. Aussi, l’unité doit pouvoir déterminer l’incertitude qui y est associée, par le biais de méthodes basées sur les réseaux neuronaux, afin de préparer de futures missions (par exemple, Microcarb).

Ce travail a été réalisé dans le cadre d’un projet du CNES.

Les objectifs de QRNN

- - Mis en place d’un MLP de régression quantile (QRNN) pour l’estimation du contenu 𝑪𝑂2 atmosphérique
- - Validation de l’incertitude associée aux valeurs inversées de 𝑪𝑂2 fournies par le QRNN
- - Comparaison des inversions et des incertitudes associées fournies oar le QRNN avec celles de méthodes plus classiques (OEM, Monte-Carlo Markov Chain – MCMC)

Les partenaires principaux

CNES, SPASCIA, L’Observatoire de Paris, Laboratoire d’Etude du Rayonnement et de la Matière en Astrophysique (LERMA)

Mots-clés

observation, satellite, terre, études, incertitude, données atmosphériques, CO2, régression, quantile, réseaux neuronaux, GES, gaz à effet de serre, changement climatique, climat

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