Les nuages ne seront bientôt plus un problème pour calculer le NDVI

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Les nuages ne seront bientôt plus un problème pour calculer le NDVI

NDVI Sentinel-2 vs CfVI de l'application Crop Monitoring d'EOS (https://eos.com/blog/cloud-free-ndvi/)

Avec la résolution temporelle offerte par Sentinel-2, la probabilité d’obtenir des données de NDVI sans nuages a fortement augmenté. Mais, les images nuageuses sont encore très présentes et cela peut être gênant pour leur valorisation, surtout pendant certaines périodes critiques.

Le domaine de la recherche s’était déjà penché sur le problème des données manquantes dues à la présence de nuages dans les séries temporelles. Avec sa chaine iota2 (https://framagit.org/iota2-project/iota2), le CESBIO donne notamment la possibilité d’interpoler entre les différentes dates pour combler les trous dans le cadre de la production de ses données d’occupation du sol OSO.

Aujourd’hui, la tendance va vers la combinaison avec l’information radar pour fournir l’information manquante. Au moins deux applications fournissent ou vont fournir des algorithmes permettant d’obtenir des séries temporelles complètes :

  • Crop monitoring d’EOS (https://crop-monitoring.eos.com/) qui va fournir un nouvel indice, le CfVI (Cloud-free Vegetation Index), un indice de végétation censé pouvoir combler les manques dans le suivi de la dynamique de la vigueur de la végétation. Cet indice se base sur la valorisation de données radar des satellites AMSR2. Ces satellites ayant une résolution temporelle entre 1 et 3 jours, il sera même possible d’obtenir un calcul de l’indice de façon quasi-journalière. L’entreprise EOS annonce une erreur de moins de 6% (RMSE) par rapport au NDVI mesuré par Sentinel-2. Le calcul de cet indice sera disponible de façon payante sur l’application Crop Monitoring. Source : https://eos.com/blog/cloud-free-ndvi/
  • OneSoil (https://app.onesoil.ai/) : l’application gratuite pour les agriculteurs va ajouter une fonctionnalité automatique pour recalculer les données de NDVI de Sentinel-2 manquantes et fournir aux utilisateurs des séries temporelles complètes de leurs parcelles. Ce recalcul est basé sur l’usage de données Sentinel-1 avec une erreur estimé à 3-4%. Source : https://blog.onesoil.ai/en/cloud-free-ndvi

Un des aspects encore problématiques de ces solutions est notamment la nécessité d’avoir un point de départ ET un point d’arrivé pour combler les informations manquantes : tant qu’une image Sentinel-2 nuageuse n’est pas encadré par deux images Sentinel-2 non nuageuses, ces calculs ne sont pas disponibles.

Avec l’arrivée des satellites à revisite journalière comme Planet (https://www.planet.com/products/planet-imagery/) et ces algorithmes qui combinent imageries optiques et radars, les nuages ne seront peut-être bientôt plus un problème pour le suivi de la dynamique de la végétation.