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International audience; Anthropic potentially toxic element (PTE) releases can lead to persistent pollution in soil. Monitoring PTEs by their detection and quantification on large scale is of great interest. The vegetation exposed to PTEs can exhibit a reduction of physiological activities, structural damage … Such vegetation trait changes impact the spectral signature in the reflective domain 0.4-2.5 μm. The objective of this study is to characterize the impact of PTEs on the spectral signature of two pine species (Aleppo and Stone pines) in the reflective domain and ensure their assessment. The study focuses on nine PTEs: As, Cr, Cu, Fe, Mn, Mo, Ni, Pb, Zn. The spectra are measured by an in-field spectrometer and an aerial hyperspectral instrument on a former ore processing site. They are completed by measurements related to vegetation traits at needle and tree scales (photosynthetic pigments, dry matter, morphometry …) to define the most sensitive vegetation parameter to each PTE in soil. A result of this study is that chlorophylls and carotenoids are the most correlated to PTE contents. Context-specific spectral indices are specified and used to assess metal contents in soil by regression. These new vegetation indices are compared at needle and canopy scales to literature indices. Most of the PTE contents are predicted at both scales with Pearson correlation scores between 0.6 and 0.9, depending on species and scale.; Les rejets anthropiques d'éléments traces métalliques (ETM) peuvent entraîner une pollution persistante du sol. Le suivi des EUT par leur détection et leur quantification à grande échelle est d'un grand intérêt. La végétation exposée aux EUT peut présenter une réduction des activités physiologiques, des dommages structurels... De tels changements de traits de végétation impactent la signature spectrale dans le domaine réfléchissant 0,4 – 2,5 µm. L'objectif de cette étude est de caractériser l'impact des ETM sur la signature spectrale de deux espèces de pin (pin d'Alep et pin pignon) dans le domaine réflexif et d'assurer leur évaluation. L'étude porte sur neuf EUT : As, Cr, Cu, Fe, Mn, Mo, Ni, Pb, Zn. Les spectres sont mesurés par un spectromètre de terrain et un instrument hyperspectral aérien sur un ancien site de traitement de minerai. Ils sont complétés par des mesures liées aux traits de végétation à l'échelle des aiguilles et des arbres (pigments photosynthétiques, matière sèche, morphométrie…) pour définir le paramètre de végétation le plus sensible à chaque ETM dans le sol. Un résultat de cette étude est que la chlorophylle et les caroténoïdes sont les plus corrélés. Des indices spectraux spécifiques au contexte sont spécifiés et utilisés pour évaluer les teneurs en métaux dans le sol par régression. Ces nouveaux indices de végétation sont comparés à l'échelle de l'aiguille et de l'air aux indices de la littérature. La plupart des teneurs en TME sont prédites aux deux échelles avec des scores de corrélation de Pearson entre 0,6 et 0,9, selon l'espèce et l'échelle.

International audience; In a context of more frequent heat waves, urban overheating is a major environmental and public health issue. The Land Surface Temperature (LST) is a key variable to study this phenomenon and its estimation at district or city scale can help to diagnose the thermal behaviour of existing or future infrastructures. This paper compares in-situ sensors, 3D physical models and remote sensing observations to investigate the potential and accuracy of each approach to monitor LST at canyon scale. This comparison is performed based on the datasets acquired during the CAMCATT-AI4GEO experiment led in Toulouse city in June 2021 and a side experiment evaluating iButtons data using KT19 measurements as reference. This work shows that iButtons provide LST within +/- 1.25°C (over white walls) if the sensor is protected from direct sun. They offer a good spatial coverage over a small scene, providing direct LST measurement, but they seem sensitive to dark colour walls and sun exposition. On-ground TIR cameras allow for fine scale monitoring of the spatial and temporal variation of the LST, which provides information on the thermal behaviour of the surfaces over limited portion of the scene. On the other hand, airborne cameras allow to retrieve LST over horizontal surfaces at flight overpass time, which give an instant picture of the LST spatial variability at district or city scale. In both cases, retrieving LST from the thermal infrared images can be challenging. Finally, micro-climat models allow to simulate LST at high spatial and temporal resolutions up to district scale, provided that meteorological data are available and that the scene parametrization is correct. Each approach has advantages and drawbacks in terms of accuracy, spatial and temporal coverage, but they can also benefits from a combined used.; Dans un contexte de vagues de chaleur plus fréquentes, le phénomène d'îlot de chaleur urbain est un enjeu environnemental et de santé publique majeur. La température de la surface terrestre (LST) est une variable clé pour étudier ce phénomène et son estimation à l'échelle d'un quartier ou d'une ville peut aider à diagnostiquer le comportement thermique des infrastructures existantes ou futures. Cet article compare les capteurs in-situ, les modèles physiques 3D et les observations de télédétection afin d'étudier le potentiel et la précision de chaque approche pour le suivi de la LST à l'échelle du canyon. Cette comparaison est réalisée sur la base des jeux de données acquis lors de l'expérience CAMCATT-AI4GEO menée dans la ville de Toulouse en juin 2021 et d'une expérience parallèle évaluant les données iButtons en utilisant les mesures KT19 comme référence. Ces travaux montrent que les iButtons fournissent une LST à +/- 1,25°C (sur des murs blancs) si le capteur est protégé du soleil direct. Ils offrent une bonne couverture spatiale sur une petite scène, permettant une mesure directe de la LST, mais ils semblent sensibles aux murs de couleur sombre et à l'exposition au soleil. Les caméras infrarouge thermique au sol permettent un suivi à petite échelle de la variation spatiale et temporelle de la LST, ce qui fournit des informations sur le comportement thermique des surfaces sur une portion limitée de la scène. D'autre part, les caméras aéroportées permettent de récupérer la LST sur des surfaces horizontales au moment du passage du vol, ce qui donne une image instantanée de la variabilité spatiale de la LST à l'échelle d'un quartier ou d'une ville. Dans les deux cas, l'extraction de la LST à partir d'images infrarouges thermiques peut être difficile. Enfin, les modèles de microclimat permettent de simuler la LST à haute résolution spatiale et temporelle jusqu'à l'échelle du district, à condition que les données météorologiques soient disponibles et que la paramétrisation de la scène soit correcte. Chaque approche présente des avantages et des inconvénients en termes de précision et de couverture spatiale et temporelle, mais elles peuvent également bénéficier d'une utilisation combinée.

International audience; ONERA – The French Aerospace Lab – develops new concepts of 3D-LiDAR imaging systems including new sensor technologies and data processing. Here, we present a more efficient strategy than existing solution to numerically enhance the lateral resolution of low photon 3D-LiDAR operating in Geiger mode. Our pipeline makes it possible to reconstruct 3D-images with an unprecedented lateral-resolution, simultaneously at low photon count and Hertz level framerates. It is applied on simulated GmAPD 3D-LiDAR signals. Signals acquired using this kind of sensors are unsuitable for direct applications of Compressive Sensing algorithms. Our contribution focuses on a more efficient strategy for waveform denoising and reconstruction. For each pixel, we reconstruct sub-pixels with a Compressive Sensing approach. Compressive Sensing has already been used for single-photon applications with single-pixel cameras. In our pipeline, we extend this method to focal plane arrays in Geiger-mode. This process can be summarized as a set of signal processing techniques to enhance the incoming signal and improve the Compressive Sensing reconstruction. Our goal is to recover a complete noise-free waveform. We distinguish two main parts: a reconstruction part which compensates the low dynamic range of the signal induced by the Geiger mode; a denoising part which uses a new denoising strategy by statistical comparison. This pipeline can be parallelized on GPU as each pixel in the focal plane array is independent from the others. In this talk, we will detail the pipeline and then demonstrate its applicability on realistic simulated data.; L'ONERA – Laboratoire français de l'aérospatiale – développe de nouveaux concepts de systèmes d'imagerie 3D-LiDAR incluant de nouvelles technologies de capteurs et de traitement de données. Ici, nous présentons une stratégie plus efficace que la solution existante pour améliorer numériquement la résolution latérale du LiDAR 3D à faible photon fonctionnant en mode Geiger. Notre pipeline permet de reconstruire des images 3D avec une résolution latérale sans précédent, simultanément à un faible nombre de photons et à des fréquences d'images de niveau Hertz. Il est appliqué sur des signaux GmAPD 3D-LiDAR simulés. Les signaux acquis à l'aide de ce type de capteurs ne conviennent pas aux applications directes des algorithmes de détection compressive. Notre contribution se concentre sur une stratégie plus efficace pour le débruitage et la reconstruction des formes d'onde. Pour chaque pixel, nous reconstruisons des sous-pixels avec une approche Compressive Sensing. La détection compressive a déjà été utilisée pour des applications à photon unique avec des caméras à un pixel. Dans notre pipeline, nous étendons cette méthode aux réseaux plan focal en mode Geiger. Ce processus peut être résumé comme un ensemble de techniques de traitement du signal pour améliorer le signal entrant et améliorer la reconstruction de détection de compression. Notre objectif est de récupérer une forme d'onde complète sans bruit. On distingue deux parties principales : une partie reconstruction qui compense la faible dynamique du signal induite par le mode Geiger ; une partie débruitage qui utilise une nouvelle stratégie de débruitage par comparaison statistique. Ce pipeline peut être parallélisé sur GPU car chaque pixel du réseau plan focal est indépendant des autres. Dans cet exposé, nous détaillerons le pipeline, puis démontrerons son applicabilité sur des données simulées réalistes.

International audience; The CAMCATT-AI4GEO extensive field experiment took place in Toulouse, a city in the southwest of France, from 14th to 25th June 2021 (with complementary measurements performed on the 6 September 2021). Its main objective was the acquisition of a new reference dataset on an urban site to support the development and validation of data products from the future thermal infrared (TIR) satellite missions such as TRISHNA (CNES/ISRO), LSTM (ESA) and SBG (NASA). With their high spatial (between 30-60m) and temporal (2-3 days) resolutions, the future TIR satellite data will allow a better investigation of the urban climate at the neighbourhood scale. However, in order to validate the future products of these missions such as LST, air temperature, comfort index and Urban Heat Island (UHI), there is a need to accurately characterise the organisation of the city in terms of 3D geometry, spectral optical properties and both land surface temperature and emissivity (LST and LSE) at several scales. In this context, the CAMCATT-AI4GEO field campaign provides a set of airborne VISNIR-SWIR (Visible Near InfraRed - ShortWave InfraRed) hyperspectral imagery, multispectral thermal infrared (TIR) imagery and 3D LiDAR acquisitions, together with a variety of ground data collected, for some of them, simultaneously to the flight. The ground dataset includes surface reflectance measured spectrally with ASD spectroradiometers and in six spectral bands spreading from shortwave to thermal infrared and for two viewing angles with a SOC410-DHR handheld reflectometer. It is completed with LST and LSE retrieved from thermal infrared radiance acquired in six spectral bands with CIMEL radiometers. It also includes meteorological data coming from four radio soundings (one of which was taken during the flight), data routinely collected at the Blagnac airport reference station as well as air temperature and humidity acquired using instrumented cars following two different itineraries. In addition, a link is provided to access the data routinely collected by the network of weather stations set up by Toulouse Metropole in the city and its surroundings. This data paper describes this new reference urban dataset which can be useful for many applications such as calibration/validation of at-surface radiance, LST and LSE data products as well as higher level products such as air temperature or comfort index. It also provides valuable opportunities for other applications in urban climate studies, such as supporting the validation of microclimate models.; L'expérience de terrain extensive CAMCATT-AI4GEO s'est déroulée à Toulouse, une ville du sud-ouest de la France, du 14 au 25 juin 2021 (avec des mesures complémentaires réalisées le 6 septembre 2021). Son objectif principal était l'acquisition d'un nouveau jeu de données de référence sur un site urbain pour soutenir le développement et la validation des produits de données des futures missions satellitaires à infrarouge thermique (TIR) telles que TRISHNA (CNES/ISRO), LSTM (ESA) et SBG ( NASA). Avec leurs hautes résolutions spatiales (entre 30-60m) et temporelles (2-3 jours), les futures données satellitaires TIR permettront une meilleure investigation du climat urbain à l'échelle du quartier. Cependant, afin de valider les futurs produits de ces missions tels que LST, température de l'air, indice de confort et îlot de chaleur urbain (UHI), il est nécessaire de caractériser précisément l'organisation de la ville en termes de géométrie 3D, de propriétés optiques spectrales et à la fois la température et l'émissivité de la surface terrestre (LST et LSE) à plusieurs échelles. Dans ce contexte, la campagne de terrain CAMCATT-AI4GEO fournit un ensemble d'imagerie hyperspectrale aéroportée VISNIR-SWIR (Visible Near InfraRed - ShortWave InfraRed), d'imagerie infrarouge thermique multispectrale (TIR) et d'acquisitions LiDAR 3D, ainsi qu'une variété de données au sol collectées, pour certains d'entre eux, simultanément au vol. L'ensemble de données au sol comprend la réflectance de surface mesurée spectralement avec des spectroradiomètres ASD et dans six bandes spectrales s'étendant des ondes courtes à l'infrarouge thermique et pour deux angles de vision avec un réflectomètre portable SOC410-DHR. Il est complété par les LST et LSE récupérés à partir de la radiance infrarouge thermique acquise dans six bandes spectrales avec les radiomètres CIMEL. Il comprend également des données météorologiques provenant de quatre sondages radio (dont un réalisé pendant le vol), des données recueillies en routine à la station de référence de l'aéroport de Blagnac ainsi que la température et l'humidité de l'air acquises à l'aide de voitures instrumentées suivant deux itinéraires différents. De plus, un lien est fourni pour accéder aux données collectées en routine par le réseau de stations météo mis en place par Toulouse Métropole dans la ville et ses environs. Ce document de données décrit ce nouvel ensemble de données urbaines de référence qui peut être utile pour de nombreuses applications telles que l'étalonnage/validation de la radiance en surface, les produits de données LST et LSE ainsi que des produits de niveau supérieur tels que la température de l'air ou l'indice de confort. Il offre également de précieuses opportunités pour d'autres applications dans les études sur le climat urbain, telles que le soutien à la validation des modèles de microclimat.

International audience; he HYEP project (ANR HYEP 14-CE22-0016-01 Hyperspectral imagery for Environmental urban Planning - Mobility and Urban Systems Programme - 2014) confirmed the interest of a global approach to the urban environment by remote sensing and in particular by using hyperspectral imaging (HI). The interest of hyperspectral images lies in the range of information provided over wavelengths from 0.4 to 4 μm; they thus provide access to spectral quantities of interest and to chemical or biophysical parameters of the surface. HYEP's objective was to specify this and to propose a panel of methods and treatments taking into account the characteristics of other existing sensors in order to compare their performance. The developments carried out were applied and evaluated on hyperspectral airborne images acquired in Toulouse and Kaunas (Lithuania), also used to synthesize space systems: Sentinel-2, Hypxim/Biodiversity and Pleiades. Among the locks identified were those related to improving the spatial capabilities of the sensors and spatial scale changes, which were partially overcome by fusion and sharpening approaches, which proved to be successful. After a description of our hyperspectral data set acquired over Toulouse, an analysis is conducted on several existing and accessible spectral databases. Then, the chosen methods are presented. They include extraction, fusion and classification methods, which are then applied on our dataset synthetized at different spatial resolution to evaluate the benefits and the complementarity of hyperspectral imagery in comparison with other traditional sensors. Some specific applications are investigated of interest for urban planners: impervious soil map, vegetation species cartography and detection of solar panels. Finally, discussion and perspectives are presented.; Le projet HYEP (ANR HYEP 14-CE22-0016-01 HYperspectral imagery for Environmental urban Planning - Programme Mobilité et systèmes urbains - 2014) a permis de confirmer l’intérêt d’une approche globale du milieu urbain par télédétection et notamment en utilisant l’imagerie hyperspectrale (IH). L’intérêt des images hyperspectrales réside dans la gamme d’informations fournies sur des longueurs d’onde de 0,4 à 4 μm ; elles fournissent ainsi un accès aux grandeurs spectrales d'intérêt et aux paramètres chimiques ou biophysiques de la surface. HYEP avait pour objectif de préciser ceci et de proposer un panel de méthodes et de traitements en tenant compte des caractéristiques des autres capteurs existants afin d’en comparer les performances. Les développements réalisés ont été appliqués et évalués sur des images aéroportées hyperspectrales acquises sur Toulouse (France) et Kaunas (Lituania), utilisées également pour synthétiser des systèmes spatiaux : Sentinel-2, Hypxim/Biodiversity et Pleiades. Parmi les verrous identifiés, ceux liés à l'amélioration des capacités spatiales des capteurs et aux changements d’échelle spatiale ont été en partie levés par des approches de fusion, qui se sont avérées concluantes. Des méthodes d’extraction, de fusion ou de classification ont été appliquées à différentes résolutions spatiales afin de qualifier les gains et la complémentarité de l’IH par rapport à d’autres capteurs. Ces évaluations ont ainsi porté sur des « objets » d’intérêt pour les gestionnaires et aménageurs du milieu urbain : les surfaces imperméables, la végétation ou encore la détection de panneaux solaires.

International audience; Hyperspectral pansharpening methods in the reflective domain are limited by the large difference between the visible panchromatic (PAN) and hyperspectral (HS) spectral ranges, which notably leads to poor representation of the SWIR (1.0–2.5 μm) spectral domain. A novel instrument concept is proposed in this study, by introducing a second PAN channel in the SWIR II (2.0–2.5 μm) spectral domain. Two extended fusion methods are proposed to process both PAN channels, namely, Gain-2P and CONDOR-2P: the first one is an extended version of the Brovey transform, whereas the second one adds mixed pixel preprocessing steps to Gain-2P. By following an exhaustive performance-assessment protocol including global, refined, and local numerical analyses supplemented by supervised classification, we evaluated the updated methods on peri-urban and urban datasets. The results confirm the significant contribution of the second PAN channel (up to 45% of improvement for both datasets with the mean normalised gap in the reflective domain and 60% in the SWIR domain only) and reveal a clear advantage for CONDOR-2P (as compared with Gain-2P) regarding the peri-urban dataset.; Les méthodes d'affinage panchromatique hyperspectral dans le domaine réflectif sont limitées par la grande différence entre les gammes spectrales visible panchromatique (PAN) et hyperspectrale (HS), ce qui conduit notamment à une mauvaise représentation du domaine spectral SWIR ([1.0 - 2.5 m]). Un nouveau concept d'instrument est proposé dans cet article, en introduisant un deuxième canal PAN dans le domaine spectral SWIR II ([2.0 - 2.5 m]). Deux méthodes de fusion étendues sont proposées pour traiter les deux canaux PAN, à savoir Gain-2P et CONDOR-2P : la première est une version étendue de la transformée de Brovey, tandis que la seconde ajoute des étapes de prétraitement de pixels mixtes à Gain-2P. En suivant un protocole exhaustif d'évaluation des performances comprenant des analyses numériques globales, affinées et locales complétées par une classification supervisée, nous évaluons les méthodes mises à jour sur des jeux de données périurbains et urbains. Les résultats confirment la contribution significative du deuxième canal PAN (jusqu'à une diminution de 45 % pour l'écart moyen normalisé avec le jeu de données urbain), et révèlent un net avantage pour CONDOR-2P (par rapport à Gain-2P) en ce qui concerne le périurbain. base de données.

International audience

International audience; The database presented in this study has been acquired during the SOuth west FOGs 3D (SOFOG3D) experiment for processes study. This international campaign led by Météo-France during the winter 2019-2020 aimed at deploying a unique network of both in situ and remote sensing measurements in order to document spatial and temporal variabilities of fog events. To support this scientific objective but also to conduct first data assimilation experiments within the French convective scale model AROME, an unprecedented network of 8 ground-based microwave radiometers (MWR) has been deployed in 7 different locations known to be prone to fog occurrences. The database gives access to vertical profiles of temperature and humidity (both absolute and relative) from the surface up to 10 km altitude as well as integrated water vapor and liquid water path estimates. The retrieved profiles offer a very large database that can be exploited for several scientific purposes: fog process studies at specific location, documentation on the variability of fog properties at the regional scale, better understanding of the atmospheric boundary layer (ABL) height and dynamics during wintertime conditions, development of nowcasting products dedicated to fog alerts, data assimilation experiments to improve fog forecasts, development of synergetical advanced products, and evaluation of new model configurations with advanced parameterization or resolutions. Keywords Microwave radiometer • Brightness temperatures • Fog • Temperature • Humidity • Liquid water path • Integrated water vapor All the authors contributed to the instrumental deployment of microwave radiometers. Pauline Martinet and Vinciane Unger conducted the scientific evaluation, data preparation, and the data delivery on the AERIS portal.

Urban sprawl has significantly changed the land cover of metropolis and periurban areas. In that regard, the monitoring of impervious surfaces has become crucial to mitigate their impacts on the hydrology of the watersheds and on urban micro-climates. At this end, airborne hyperspectral imaging is very well suited to map the diversity of impervious surfaces over urban areas, both in terms of scale and of discriminative power. Yet, the diversity of soil materials as well as the similarity between some artificial porous and impervious classes, is such that active learning methods are imperative to build optimal ground truths for machine learning algorithms. Besides, in the context of impervious surfaces classification, not all classes are of equal interest. In the present paper, we introduce Probabilistic Breaking Tie, a query system, built on the state-of-the-art Breaking Tie [1] heuristic, that leverages class hierarchy as a priori semantic knowledge. Our numerical experiments on the Houston University data set [2] show that our method significantly increases the pace at which active learning improves the accuracy metrics over impervious and porous classes. Code is available at https://github.com/Romain3Ch216/AL4EO.

International audience; Industrial activities induce various impacts on ecosystems that influence species richness and distribution. An effective way to assess the resulting impacts on biodiversity lies in vegetation mapping. Species classification achieved through supervised machine learning algorithms at the pixel level has shown promising results using hyperspectral images and multispectral, multitemporal images. This study aims to determine whether airborne hyperspectral images with a high spatial resolution or phenological information obtained by spaceborne multispectral time series (Sentinel-2) are suitable to discriminate species and assess biodiversity in a complex impacted context. The industrial heritage of the study site has indeed induced high spatial heterogeneity in terms of stressors and species over a reduced scale. First, vegetation indices, derivative spectra, continuum removed spectra, and components provided by three feature extraction techniques, namely, Principal Component Analysis, Minimal Noise Fraction, and Independent Component Analysis, were calculated from reflectance spectra. These features were then analyzed through Sequential Floating Feature Selection. Supervised classification was finally performed using various machine learning algorithms (Random Forest, Support Vector Machines, and Regularized Logistic Regression) considering a probability-based rejection approach. Biodiversity metrics were derived from resulted maps and analyzed considering the impacts. Average Overall Accuracy (AOA) reached up to 94% using the hyperspectral image and Regularized Logistic Regression algorithm, whereas the time series of multispectral images never exceeded 72% AOA. From all tested spectral transformations, only vegetation indices applied to the time series of multispectral images increased the performance. The results obtained with the hyperspectral image degraded to the specifications of Sentinel-2 emphasize the importance of fine spatial and spectral resolutions to achieve accurate mapping in this complex context. While no significant difference was found between impacted and reference sites through biodiversity metrics, vegetation mapping highlighted some differences in species distribution.; Les activités industrielles induisent divers impacts sur les écosystèmes qui influencent la richesse et la distribution des espèces. Un moyen efficace d'évaluer les impacts qui en résultent sur la biodiversité réside dans la cartographie de la végétation. La classification des espèces obtenue grâce à des algorithmes d'apprentissage automatique supervisé au niveau du pixel a donné des résultats prometteurs en utilisant des images hyperspectrales et des images multispectrales et multitemporelles. Dans la lignée des travaux antérieurs, cette étude vise à déterminer si les informations hyperspectrales aéroportées à haute résolution spatiale ou phénologiques obtenues par séries temporelles multispectrales spatiales (Sentinel-2) sont adaptées pour discriminer les espèces et évaluer la biodiversité dans un contexte impacté complexe. Cette complexité réside dans le site étudié : une forte hétérogénéité spatiale se retrouve en termes de stresseurs et d'espèces sur une échelle réduite. Premièrement, les indices de végétation, les spectres dérivés, les spectres supprimés du continuum et les composants fournis par trois techniques d'extraction de caractéristiques, à savoir l'analyse en composants principaux, la fraction de bruit minimale et l'analyse en composants indépendants, sont calculés à partir des spectres de réflectance. Ces caractéristiques sont ensuite analysées via la sélection séquentielle des caractéristiques flottantes. La classification supervisée est finalement effectuée à l'aide de divers algorithmes d'apprentissage automatique (Random Forest, Support Vector Machines, Regularized Logistic Regression) en considérant une approche de rejet basée sur la probabilité. Les mesures de la biodiversité sont dérivées des cartes résultantes et analysées en tenant compte des impacts. La précision globale moyenne (AOA) a atteint jusqu'à 94 % en utilisant l'image hyperspectrale et l'algorithme de régression logistique régularisée, tandis que la série chronologique d'images multispectrales ne dépasse jamais 72 % d'AOA. De toutes les transformations spectrales testées, seuls les indices de végétation appliqués sur les séries temporelles d'images multispectrales augmentent les performances. La dégradation de l'image hyperspectrale aux spécifications de Sen-tinel-2 souligne l'importance des résolutions spatiales et spectrales fines pour réaliser une cartographie précise dans ce contexte complexe. Bien qu'aucune différence significative ne soit trouvée entre les sites impactés et les sites de référence grâce aux mesures de la biodiversité, la cartographie de la végétation met en évidence certaines différences dans la répartition des espèces.

In this paper, the physical and optical properties of aerosol plumes emitted by industrial stacks are analyzed using hyperspectral PRISMA satellite images. The plume aerosol optical thickness (AOT) and aerosol modal radius are retrieved with an algorithm using the statistical formalism of the optimal estimation method. SENTINEL-2/MSI data are also used to constrain the surface reflectances. The algorithm is applied to fine particle emissions from three industrial sites: a flaring emission from a gas flaring at an oil extraction site in Hassi Messaoud, Algeria (07/09/2021), a steel plant in Wuhan, China (03/24/2021) and a coal plant in Kendal, South Africa (09/25/2021). The mean fine mode radii vary between 0.10 to 0.39 µm, 0.30 to 0.70 µm and 0.40 to 1.25 µm for the flaring site, the steel site and the coal plant, respectively. These radii are associated with AOTs varying between 0.2 to 1.0 for the flare emission, 0.5 to 3.4 for the steel plant and 0.6 to 2.4 for the coal plant.

International audience; The Alex storm caused particularly catastrophic floods in the Roya, Tinée and Vésubie valleys(south-eastern France) on 2 October 2020. This event will certainly serve as a reference for floodrisk management in the future and it is important to document it as far as possible, in order topreserve its memory and enable further studies. Different national services and operators havebeen involved to gather and consolidate datasets describing this event. This article presentsa contribution from the scientific community to the reconstruction of the event’s peakdischarges, conducted within the HyMeX research programme. Field cross section surveysmade it possible to obtain 32 peak discharge estimates, contributing to a detailed descriptionof the flood genesis on the main rivers and their small tributarie; La tempête Alex, qui a touché le 2 octobre 2020 les vallées de la Roya, la Tinée, et la Vésubiedans les Alpes-Maritimes, constitue un événement de référence qu’il est important de docu-menter au mieux pour en conserver la mémoire et permettre son étude ultérieure. Lesdifférents services et opérateurs de l’État se sont largement mobilisés pour acquérir et regrou-per des jeux de données décrivant cet événement. Cet article présente une contribution de lacommunauté scientifique à la reconstitution des débits de pointe des crues, conduite dans lecadre du programme de recherche HyMeX. Des relevés de sections d’écoulement ont permisd’obtenir 32 estimations de débits de pointe, contribuant à la connaissance des crues obser-vées sur les cours d’eau principaux et leurs petits affluents.

International audience; In May 2021, a measurement campaign was carried out several miles off the west coast of France as part of the preparedness for the response to pollution at sea. This campaign, under the command of the French Navy, involved CEDRE, CEPPOL and ONERA and aimed to test different LWIR systems on board ships or aircraft. During this campaign, various chemicals, legally called HNS for Hazardous Noxiuous Substances (HNS), were released on the sea surface: acetone, butyl acetate, methanol, heptane, xylene and styrene.; En mai 2021, une campagne de mesure a été menée à plusieurs milles au large de la côte ouest de la France dans le cadre de la préparation à la lutte contre la pollution en mer. Cette campagne, sous le commandement de la Marine nationale, a impliqué le CEDRE, le CEPPOL et l'ONERA et visait à tester différents systèmes LWIR à bord de navires ou d'aéronefs. Au cours de cette campagne, divers produits chimiques, légalement appelés HNS pour Hazardous Noxiuous Substances (HNS), ont été rejetés à la surface de la mer : acétone, acétate de butyle, méthanol, heptane, xylène et styrène.

International audience; ONERA – The French Aerospace Lab – develops new concepts of LiDAR imaging systems including new sensor technologies and data processing. The rising complexities and costs of high performance systems, and the shrinking time to design drove the ONERA approach. The home-grown MATLIS software has been evolving for the past decade. It allows both linear mode LiDAR and single photon electro-optical systems simulation (both GmAPD and SPL) embedded on dynamic platforms (eg. UAVs, Aircrafts).In this paper, we present an algorithm for 3D scene reconstruction with unprecedented lateral resolution. This method is suitable for Geiger mode Avalanche Photodiode (GmAPD) 3D focal plane arrays. The main idea behind of this work is reconstruction of higher resolution 3D images by sub-pixel spatial modulation.We manage to reconstruct sub-pixel information by using Compressive Sensing (CS) algorithms, such as Orthogonal Matching Pursuit (OMP). Then we have verified our theoretical approach using simulated 3D images generated using the MATLIS software from a facetted three-dimensional scene.; L'ONERA - Laboratoire français de l'aérospatiale - développe de nouveaux concepts de systèmes d'imagerie LiDAR incluant de nouvelles technologies de capteurs et de traitement de données. La complexité et les coûts croissants des systèmes hautes performances et la réduction des délais de conception ont conduit l'approche de l'ONERA. Le logiciel maison MATLIS a évolué au cours de la dernière décennie. Il permet à la fois la simulation de LiDAR en mode linéaire et de systèmes électro-optiques à photon unique (à la fois GmAPD et SPL) embarqués sur des plates-formes dynamiques (par exemple, drones, avions).Dans cet article, nous présentons un algorithme de reconstruction de scène 3D avec une résolution latérale sans précédent. Cette méthode convient aux matrices de plans focaux 3D à photodiode à avalanche en mode Geiger (GmAPD). L'idée principale derrière ce travail est la reconstruction d'images 3D à plus haute résolution par modulation spatiale sous-pixel.Nous parvenons à reconstruire des informations sous-pixels en utilisant des algorithmes de détection de compression (CS), tels que Orthogonal Matching Pursuit (OMP). Ensuite, nous avons vérifié notre approche théorique à l'aide d'images 3D simulées générées à l'aide du logiciel MATLIS à partir d'une scène tridimensionnelle à facettes.

Machine learning algorithms demonstrated promising results for hyperspectral semantic segmentation. However, they strongly rely on the quality of training datasets. As far as the annotation of hyperspectral images is often expensive and time-consuming, only a few thousand pixels can be labeled. In this context, active learning algorithms select the most informative pixels to be labeled. In the machine learning community, recent active learning methods have overcome the performance of conventional algorithms but do not always scale to large remote sensing images. Therefore, we introduce in this paper a preprocessing method that allows the use of computationally intensive active learning algorithms without significant impacts on their effectiveness.

As satellite sensors cannot acquire Earth observation images with high spatial and spectral resolutions, a solution is combining a high spatial resolution panchromatic (PAN) image with a high spectral resolution hyperspectral (HS) image, to generate a new image with high resolution in both dimensions. This fusion process, called HS pansharpening, suffers from some limitations, including mixed pixel handling. Such pixels are particularly abundant in urban environment.The objective of this thesis is to develop and validate a new HS pansharpening method in the [0.4 - 2.5 µm] spectral domain optimising the reconstruction of mixed pixels. To this end, one method from the literature, called Spatially Organized Spectral Unmixing (SOSU), has been chosen as a starting point. It is based on mixed pixel preprocessing steps including spectral unmixing and spatial reorganisation, and a fusion step called Gain.To evaluate fusion methods, simulated datasets presenting several spatial complexity levels and acquired by different instruments have been constructed from existing airborne data. In addition, a robust performance assessment protocol has been proposed. It is based on Wald's protocol and quality criteria applied at different spatial scales and to different spectral domains, and it is supplemented by additional ground truth (land cover maps).Improvements have been made to gradually adapt SOSU to high spatial complexity scenes. Firstly, a new spatial reorganisation approach by combinatorial analysis has been proposed for the processing of agricultural to peri-urban environments. Additional improvements have been made for the processing of urban environments by modeling the combinatorial analysis as an optimisation problem which led to the Combinatorial OptimisatioN for 2D ORganisation (CONDOR) method. This method has been evaluated and compared with reference methods in terms of performance. Analysis of the results has revealed visual and numerical enhancements of fusion quality, and have shown that the most important limitation is related to the non-representation of the [1.0 - 2.5 µm] SWIR domain in the PAN input image.A new instrument concept was introduced to overcome this limitation, by adding a second PAN channel in the [2.0 - 2.5 µm] SWIR II domain. The Gain-2P and CONDOR-2P methods, extensions of the Gain and CONDOR methods taking into account this second PAN channel, have been developed. Analysis of the results from these two extended methods revealed their significant contribution (up to 60 % and 45 % of improvement as compared with their initial versions, respectively on peri-urban and urban data), as well as an enhanced quality of the image fused by CONDOR-2P as compared with Gain-2P (up to a 9 % improvement).Finally, a sensitivity study has been performed to evaluate the robustness of the proposed methods with respect to instrumental defaults and characteristics (spatial resolution ratio, deregistration, noise and modulation transfer function), using configurations representative of existing satellite instruments. Despite the sensitivity of all methods to the different parameters, analyses have shown that CONDOR-2P almost systematically provides best reconstruction quality, and is particularly robust to the increasing of the spatial resolution ratio (10 % of improvement as compared with Gain-2P for a 8 ratio in peri-urban environment)., Les capteurs satellitaires ne pouvant acquérir des images d'observation de la Terre à hautes résolutions spatiale et spectrale, une solution consiste à combiner une image panchromatique (PAN) à haute résolution spatiale avec une image hyperspectrale (HS) à haute résolution spectrale, pour générer une nouvelle image hautement résolue spatialement et spectralement. Ce procédé de fusion, appelé pansharpening HS, présente toutefois certaines limitations, parmi lesquelles la gestion des pixels HS mixtes, particulièrement présents en milieu urbain.Cette thèse a pour objectif de développer et valider une nouvelle méthode de pansharpening HS dans le domaine réflectif [0,4 - 2,5 µm] optimisant la reconstruction des pixels mixtes. Pour ce faire, une méthode de la littérature appelée Spatially Organized Spectral Unmixing (SOSU) a été choisie comme point de départ. Elle est basée sur des étapes de prétraitement de démélange spectral et de réorganisation spatiale des pixels mixtes, et une étape de fusion appelée Gain.Afin d'évaluer les méthodes de fusion, des jeux de données simulés présentant plusieurs niveaux de complexité spatiale et acquis par différents instruments ont été construits à partir de données aéroportées existantes. D'autre part, un protocole robuste d'évaluation de performances a été proposé. Il est basé sur le protocole de Wald et l'application de critères de qualité à différentes échelles spatiales et sur différents domaines spectraux, et il est complété par un produit à valeur ajoutée (cartes d'occupation des sols par classification supervisée).Des améliorations ont été apportées à SOSU pour l'adapter progressivement à des scènes de complexité spatiale élevée. Une nouvelle approche de réorganisation spatiale par analyse combinatoire a été proposée pour le traitement des milieux agricoles à péri-urbains. Des améliorations supplémentaires ont été apportées pour le traitement des milieux urbains, en modélisant notamment l'analyse combinatoire comme un problème d'optimisation, et ont conduit à la méthode Combinatorial OptimisatioN for 2D ORganisation (CONDOR). Les performances de cette méthode ont été évaluées et comparées à celles de méthodes de référence. Elles ont révélé des améliorations visuelles et numériques de la qualité de la reconstruction, et ont montré que la limitation la plus importante provient de la non-représentation du domaine SWIR [1,0 - 2,5 µm] dans l'image PAN en entrée de la fusion.Un nouveau choix d'instrumentation, reposant sur l'utilisation d'une seconde voie PAN dans le domaine SWIR II [2,0 - 2,5 µm], a ainsi été introduit pour dépasser cette limitation. Les méthodes Gain-2P et CONDOR-2P, extensions des méthodes Gain et CONDOR prenant en compte cette seconde voie PAN, ont été développées. L'analyse des résultats a révélé l'apport conséquent de ces deux méthodes étendues (jusqu'à 60 % et 45 % d'amélioration par rapport à leurs versions initiales sur des données respectivement péri-urbaines et urbaines), ainsi que l'amélioration de la qualité de l'image fusionnée avec CONDOR-2P par rapport à Gain-2P (jusqu'à 9 % d'amélioration).Enfin, une étude de sensibilité a été menée afin d'évaluer la robustesse des méthodes proposées vis-à-vis des défauts et caractéristiques instrumentaux (rapport de résolutions spatiales, déregistration, bruit et fonction de transfert de modulation), en choisissant des configurations représentatives des instruments satellitaires existants. Malgré la sensibilité de l'ensemble des méthodes aux différents paramètres, les analyses ont montré que CONDOR-2P obtient quasi-systématiquement la meilleure qualité de reconstruction, et se révèle particulièrement robuste vis-à-vis de l'augmentation du rapport de résolutions spatiales (10 % d'amélioration par rapport à Gain-2P pour une valeur de 8 en milieu péri-urbain).

International audience

International audience; As the volume of marine transportation increases, it becomes increasingly important to monitor ships for efficient coastal monitoring and management. To this end, high-resolution satellite images can be utilized to surveil oceanic environments synoptically. In this study, high-resolution optical satellite image was used to detect ships and estimate the size of each ship in the Korean coastal region. All the pixels in an image were first classified into ship, ship shadow, wake, sea, and land by applying a maximum likelihood classifier. The positions corresponding to the boundary of the ship were obtained from the magnitude of the 2-dimensional gradient on the classified ship pixels, and then the length and width of the ship were estimated by applying an ellipse fitting method to the ship periphery. This method resulted, in slight overestimations of the sizes of the ships. In order to improve the accuracy of the estimated ship sizes, a correction formula was developed by investigating the errors of the estimated values and their potential relationships to the variables representing the spatial shape of the vessels, such as eccentricity, kurtosis. Applying the suggested formulation for ship size estimation improved accuracy by 54.41% compared to the estimated sizes obtained through ellipse fitting. We anticipate that our method of estimating the lengths of the vessels will contribute to identifying missing ships using high-resolution satellite images.

International audience; An extensive field experiment, CAMCATT-AI4GEO, was conducted for 15 days in June 2021 over Toulouse, to acquire an urban reference dataset combining airborne acquisitions and ground measurements. This presentation aims at introducing the campaign and describing the collected data, which will be used for the validation of tools developed to produce future TRISHNA products, such as algorithms used for atmospheric compensation and temperature emissivity retrieval, microclimatic models. The several workshops of this experiment will be detailed. Joint airborne multispectral thermal infrared and VISNIR-SWIR hyperspectral images were acquired along a 30 km transect centred over Toulouse. A second flight was devoted to calibrating these sensors with on-ground reference targets. During and between the flights, two cars acquired air temperature and relative humidity along a predefined itinerary across the city with sensors mounted on their roof. During the airborne acquisitions, land surface temperature measurements were performed in three locations in Toulouse for calibration purposes. They were completed outside the flight by spectral optical properties in the VISNIR-SWIR and thermal infrared domains over a large range of manmade and natural materials. A specific in lab session was dedicated to the intercalibration of the on-ground thermal sensors. Atmosphere composition data were monitored using radio soundings during the airborne acquisitions and completed with continuous measurements from on-ground stations. Finally, the last session was devoted to the validation of a thermo-radiative model. For this purpose, surface temperature sensors were installed at different locations of buildings walls supplemented by a thermal infrared images acquisition for one of the facades in order to continuously monitor its temperature during the 15 days of the experiment. The air temperature was also measured at different positions in the district (under trees, in flats, etc).

Significance: We propose a technique devoted to real-time high-resolution imaging of skin microvascularization.Aim: The process utilizes the temporal variation of the spatially depolarized optical speckle field generated by moving red blood cells when illuminated with fully polarized coherent light.Approach: Polarimetric filtering prevents the contribution of surface scattering from reaching the camera and thus favors the detection of multiscattered photons from the deeper layers of the skin.Results: Full-field images reveal the microvasculature with a spatial resolution of 80 μm. The acquisition speed allows for real-time applications.Conclusions: We demonstrate the ability of this method to determine in 1 s a stable and reliable microvascular activity, enabling numerous clinical applications that require quantitative measurements., Importance : Nous proposons une technique consacrée à l'imagerie haute résolution en temps réel de la microvascularisation de la peau.Objectif : Le procédé utilise la variation temporelle du champ de chatoiement optique dépolarisé dans l'espace, généré par des globules rouges en mouvement lorsqu'ils sont éclairés par une lumière cohérente entièrement polarisée.Approche : Le filtrage polarimétrique empêche la contribution de la diffusion de surface d'atteindre la caméra et favorise ainsi la détection des photons multidiffusés provenant des couches profondes de la peau.Résultats : Les images plein champ révèlent la microvascularisation avec une résolution spatiale de 80 μm. La vitesse d'acquisition permet des applications en temps réel.Conclusions : Nous démontrons la capacité de cette méthode à déterminer en 1 s une activité microvasculaire stable et fiable, permettant de nombreuses applications cliniques qui nécessitent des mesures quantitatives.

La théorie de Rayleigh-Debye-Gans (RDG) pour les agrégats fractals (FA) est, du fait de sa simplicité, fréquemment utilisée dans le calcul des propriétés radiatives des nano-agrégats. Néanmoins, elle reste très restrictive dans son utilisation. En effet, elle impose un indice optique proche de celui d'un milieu transparent et un diamètre des sphérules primaires négligeable devant la longueur d'onde. Si ces conditions ne sont pas remplies, des facteurs correctifs sont à appliquer, A pour la diffusion avant (dans le sens de la source lumineuse) et h pour l'absorption. L'objectif de cette étude est de comprendre l'origine physique de ces déviations en analysant le champ électrique interne des agrégats. Nous montrons pour différents paramètres morphologiques des agrégats que deux phénomènes sont à l'origine de ces déviations : l'auto-absorption de la lumière par les particules et les point-chauds du champ électromagnétique interne se produisant au niveau du contact entre les sphérules. Enfin, nous proposons un modèle semi-empirique basé sur nos observations pour calculer les correctifs A et h., The Rayleigh-Debye-Gans (RDG) theory for fractal aggregates (FA) is, due to its simplicity, frequently used to evaluate the radiative properties of nano-aggregates. Nevertheless, it remains very restrictive in its use. Indeed, it imposes an optical index close to 1 and a primary sphere's diameter small compared to the wavelength. If these conditions are not met, corrective factors have to be applied namely A for the forward scattering (in the direction of the light source) and h for absorption. The objective of this study is to understand the origin of these deviations by analysing the internal electric field of the aggregates. We show, for different morphological parameters of the aggregates, that two phenomena are at the origin of these deviations: the self-absorption of the light by the particle and the hot-spots of the internal electromagnetic field occurring at the contact between the primary spheres. Finally, we propose a semi-empirical model based on our observations to calculate A and h.

International audience; pas de résumé

International audience; Wide area surveillance has become of critical importance, particularly for border control between countries where vast forested land border areas are to be monitored. In this paper, we address the problem of the automatic detection of activity in forbidden areas, namely forested land border areas. In order to avoid false detections, often triggered in dense vegetation with single sensors such as radar, we present a multi sensor fusion and tracking system using passive infrared detectors in combination with automatic person detection from thermal and visual video camera images. The approach combines weighted maps with a rule engine that associates data from multiple weighted maps. The proposed approach is tested on real data collected by the EU FOLDOUT project in a location representative of a range of forested EU borders. The results show that the proposed approach can eliminate single sensor false detections and enhance accuracy by up to 50%.; La surveillance d'un périmètre étendu est devenue d'une importance cruciale, en particulier pour le contrôle des frontières entre les pays où de vastes zones forestières frontalières terrestres doivent être surveillées. Dans cet article, nous abordons le problème de la détection automatique de l'activité dans les zones interdites, à savoir les zones forestières frontalières terrestres. Afin d'éviter les fausses détections, souvent déclenchées dans une végétation dense avec des capteurs uniques tels que des radars, nous présentons dans cet article un système de fusion et de suivi multi-capteurs utilisant des détecteurs infrarouges passifs en combinaison avec la détection automatique de personnes à partir d'images de caméras vidéo thermiques. L'approche combine des cartes pondérées avec un moteur de règles qui associe les données de plusieurs cartes pondérées. L'approche proposée est testée sur des données réelles collectées par le projet européen FOLDOUT dans une zone similaire à différentes frontières forestières de l'UE. Les résultats montrent que l'approche proposée peut éliminer les fausses détections d'un seul capteur et améliorer la précision jusqu'à 50 %.

International audience; Machine learning algorithms have demonstrated impressive results for land cover mapping from hyperspectral data. To enhance the generalization capabilities of statistical models, Active Learning methods guide the annotation of the training dataset by querying the most informative samples.The training of the classifier can then be performed on an optimal training dataset. We bring under the same framework uncertainty, representativeness and performance based Active Learning methods, conduct a benchmark on state-of-the-art methods and release a toolbox to allow experimenting with these methods. The experiments are conducted on various datasets: a toy dataset, classic hyperspectral benchmark datasets and a complex hyperspectral scene. We evaluate the methods with usual accuracy metrics as well as complementary metrics that allow us to provide guidelines in the choice of a relevant Active Learning strategy in a real use case.; Les algorithmes d'apprentissage automatique ont donné des résultats impressionnants pour la cartographie de l'occupation du sol à partir de données hyperspectrales. Pour améliorer les capacités de généralisation des modèles statistiques, les méthodes d'active learning guident l'annotation de l'ensemble des données d'apprentissage en sélectionnant les échantillons les plus informatifs. Nous mettons sous le même formalisme les méthodes d'active learning qui utilisent des heuristiques d'incertitude, de représentativité et de performance, nous effectuons une étude comparative de l'état de l'art et nous publions une boîte à outils permettant d'expérimenter ces méthodes.

International audience; Machine learning algorithms have demonstrated impressive results for land cover mapping from hyperspectral data. To enhance the generalization capabilities of statistical models, Active Learning methods guide the annotation of the training dataset by querying the most informative samples.The training of the classifier can then be performed on an optimal training dataset. We bring under the same framework uncertainty, representativeness and performance based Active Learning methods, conduct a benchmark on state-of-the-art methods and release a toolbox to allow experimenting with these methods. The experiments are conducted on various datasets: a toy dataset, classic hyperspectral benchmark datasets and a complex hyperspectral scene. We evaluate the methods with usual accuracy metrics as well as complementary metrics that allow us to provide guidelines in the choice of a relevant Active Learning strategy in a real use case.; Les algorithmes d'apprentissage automatique ont donné des résultats impressionnants pour la cartographie de l'occupation du sol à partir de données hyperspectrales. Pour améliorer les capacités de généralisation des modèles statistiques, les méthodes d'active learning guident l'annotation de l'ensemble des données d'apprentissage en sélectionnant les échantillons les plus informatifs. Nous mettons sous le même formalisme les méthodes d'active learning qui utilisent des heuristiques d'incertitude, de représentativité et de performance, nous effectuons une étude comparative de l'état de l'art et nous publions une boîte à outils permettant d'expérimenter ces méthodes.

The monitoring of the Land Surface Temperature (LST) by remote sensing in urban areas is of great interest to study the Surface Urban Heat Island (SUHI) effect. Thus, it is one of the goals of the future spaceborne mission TRISHNA, which will carry a thermal radiometer onboard with four bands at a 60-m spatial resolution, acquiring daytime and nighttime. In this study, TRISHNA-like data are simulated from Airborne Hyperspectral Scanner (AHS) data over the Madrid urban area at 4-m resolution. To retrieve the LST, the Temperature and Emissivity Separation (TES) algorithm is applied with four spectral bands considering two main original approaches compared with the classical TES algorithm. First, calibration and validation datasets with a large number of artificial materials are considered (called urban-oriented database), contrary to most of the previous studies that do not use a large number of artificial material spectra during the calibration step, thus impacting the LST retrieval over these materials. This approach produces one TES algorithm with one empirical relationship, called 1MMD TES. Second, two empirical relationships are used, one for the artificial materials and the other for the natural ones. These relationships are defined thanks to two calibration datasets (artificial-surface-oriented database and natural-surface-oriented database, respectively), one containing mainly artificial materials and the other mainly natural ones. Finally, in order to use two empirical relationships, a ground cover classification map is given to the TES algorithm to separate artificial pixels from natural ones. This approach produces one material-oriented TES algorithm with two empirical relationships, called 2MMD TES. In order to perform a complete comparison of these two addenda in the TES algorithm and their impact on the LST retrieval, both AHS and TRISHNA spatial resolutions are studied, i.e., 4-m and 60-m resolutions, respectively. Relative to the calibration of the TES algorithm, we conclude that (1) the urban-oriented database is more representative of the urban areas than previous databases from the state-of-the-art, and (2) using two databases (artificial-surface-oriented and natural-surface-oriented) instead of one prevents the overestimation of the LST over natural materials and the underestimation over artificial ones. Thus, for both studied spatial resolutions (AHS and TRISHNA), we find that the 2MMD TES outperforms the 1MMD TES. This difference is especially important for artificial materials, corroborating the above conclusion. Furthermore, the comparison with ground measurements shows that, on 4-m spatial resolution images, the 2MMD TES outperforms both the 1MMD TES and the TES from the state-of-the-art used in this study. Finally, we conclude that the 2MMD TES method, with only four spectral bands, better retrieves the LST over artificial and natural materials and that the future TRISHNA sensor is suited for the monitoring of the LST over urban areas and the SUHI effect., Le suivi de la température de surface terrestre (LST) par télédétection dans les zones urbaines est d'un grand intérêt pour étudier l'effet d'îlot de chaleur urbain de surface (SUHI). C'est donc l'un des objectifs de la future mission spatiale TRISHNA, qui transportera à bord un radiomètre thermique à quatre bandes avec une résolution spatiale de 60 m, faisant des acquisitions de jour et de nuit. Dans cette étude, des données de type TRISHNA sont simulées à partir des données d’AHS (Airborne Hyperspectral Scanner) sur la zone urbaine de Madrid à une résolution de 4 mètres. Pour récupérer la LST, l'algorithme de séparation température et émissivité (TES) est appliqué avec quatre bandes spectrales en considérant deux approches originales principales par rapport à l'algorithme TES classique. Tout d'abord, des ensembles de données d’apprentissage et de validation avec un grand nombre de matériaux artificiels sont considérés (appelés base de données orientée urbain), contrairement à la plupart des études précédentes qui n'utilisent pas un grand nombre de spectres de matériaux artificiels pendant l'étape d’apprentissage, ce qui a un impact sur l’estimation de la LST sur ces matériaux. Cette approche produit un algorithme TES avec une relation empirique, appelé 1MMD TES. Ensuite, deux relations empiriques sont utilisées, une pour les matériaux artificiels et l'autre pour les matériaux naturels. Ces relations sont définies grâce à deux ensembles de données d'étalonnage (base de données axée sur les surfaces artificielles et base de données axée sur les surfaces naturelles, respectivement), l'une contenant principalement des matériaux artificiels et l'autre principalement des matériaux naturels. Enfin, afin d'utiliser ces deux relations empiriques, une carte de classification de la couverture du sol est donnée à l'algorithme TES pour séparer les pixels artificiels des pixels naturels. Cette approche produit un algorithme TES orienté matériau avec deux relations empiriques, appelé 2MMD TES. Afin d'effectuer une comparaison complète de ces deux ajouts à l'algorithme TES et de leur impact sur l’estimation de la LST, les résolutions spatiales AHS et TRISHNA sont étudiées, c'est-à-dire des résolutions de 4 et 60 mètres, respectivement. En ce qui concerne l’apprentissage de l'algorithme TES, nous concluons que (1) la base de données orientée urbain est plus représentative des zones urbaines que les bases de données précédentes de l'état de l'art, et (2) l'utilisation de deux bases de données (orientée vers les surfaces artificielles et orientée vers les surfaces naturelles) au lieu d'une seule prévient la surestimation de la LST sur les matériaux naturels et la sous-estimation sur les matériaux artificiels. Ainsi, pour les deux résolutions spatiales étudiées (AHS et TRISHNA), nous constatons que le 2MMD TES est plus performant que le 1MMD TES. Cette différence est particulièrement importante pour les matériaux artificiels, ce qui corrobore la conclusion ci-dessus. En outre, la comparaison avec les mesures au sol montre que, sur les images à résolution spatiale de 4 m, le 2MMD TES surpasse à la fois le 1MMD TES et le TES de l'état de l'art utilisé dans cette étude. Enfin, nous concluons que la méthode 2MMD, avec seulement quatre bandes spectrales, permet d’estimer plus précisément la LST sur les matériaux artificiels et naturels et que le futur capteur TRISHNA est adapté au suivi de la LST sur les zones urbaines et de l'effet SUHI.

International audience; Most flood hazards are induced either by river overflowing or intense overland flow following heavy rainfall, causing land surface damages under many forms. Until now, fine-scale detection of damages caused by intense rainwater runoff beyond the direct vicinity of major waterways has been scarcely explored using satellite remote sensing. In this work, three extreme storms in the Aude and Alpes-Maritimes departments in the South of France were investigated based on ground truths and very high resolution optical imagery (Pléiades satellite, IGN orthophotos). Plot delineation and land use information were combined to high revisit frequency and high resolution optical (Sentinel-2) and SAR (Sentinel-1) open-source data to test a simple automatic and replicable change detection method to locate damaged plots using supervised classification. Based on a unique training sample from the Aude floods of October 2018, combinations of plot-based spectral indicators allowed reaching overall detection accuracies greater than 85% on independent validation samples for all three events. A simple land use inter-class demeaning pre-processing used to account for land-specific seasonal variations improved event and site repeatability by lowering false detection rates down to a maximum of 13%. The benefits of introducing SWIR channel in addition to visible and near-infrared indices were limited to a few percentage points. SAR-derived proxies of soil moisture and roughness in weakly vegetated areas were consistent with the presence of degradations, with VV being the most sensitive polarization. However, classification accuracy was not significantly increased with Sentinel-1 data as compared to the exclusive use of Sentinel-2. Additional tests revealed that should the closest available optical images be rather distant in time because of persistent cloud cover, the method is reasonably robust as long as stable ground conditions were observed before the event. The need for images close in time was however emphasized through cross-site training. Indeed, efficient replicability from one site to another relied on using unaffected learning plots with slightly more inherent variability in time variations of spectral indices compared to the test site. Beyond the investigation of three case studies, this work demonstrates the performance and repeatability potential of a new probabilistic change detection method to expose various kinds of extreme rainfall-related disturbances, in particular those occurring far from the main hydrographic network. Should spatially accurate rainfall products be available, comprehensive mapping of intense stormwater runoff hazards using this original plot-based approach will then allow improving the understanding of overland flow generation mechanisms in hydrological models.

International audience; The monitoring of the Land Surface Temperature (LST) by remote sensing in urban areas is of great interest to study the Surface Urban Heat Island (SUHI) effect. Thus, it is one of the goals of the future spaceborne mission TRISHNA, which will carry a thermal radiometer onboard with four bands at a 60-m spatial resolution, acquiring daytime and nighttime. In this study, TRISHNA-like data are simulated from Airborne Hyperspectral Scanner (AHS) data over the Madrid urban area at 4-m resolution. To retrieve the LST, the Temperature and Emissivity Separation (TES) algorithm is applied with four spectral bands considering two main original approaches compared with the classical TES algorithm. First, calibration and validation datasets with a large number of artificial materials are considered (called urban-oriented database), contrary to most of the previous studies that do not use a large number of artificial material spectra during the calibration step, thus impacting the LST retrieval over these materials. This approach produces one TES algorithm with one empirical relationship, called 1MMD TES. Second, two empirical relationships are used, one for the artificial materials and the other for the natural ones. These relationships are defined thanks to two calibration datasets (artificial-surface-oriented database and natural-surface-oriented database, respectively), one containing mainly artificial materials and the other mainly natural ones. Finally, in order to use two empirical relationships, a ground cover classification map is given to the TES algorithm to separate artificial pixels from natural ones. This approach produces one material-oriented TES algorithm with two empirical relationships, called 2MMD TES. In order to perform a complete comparison of these two addenda in the TES algorithm and their impact on the LST retrieval, both AHS and TRISHNA spatial resolutions are studied, i.e., 4-m and 60-m resolutions, respectively. Relative to the calibration of the TES algorithm, we conclude that (1) the urban-oriented database is more representative of the urban areas than previous databases from the state-of-the-art, and (2) using two databases (artificial-surface-oriented and natural-surface-oriented) instead of one prevents the overestimation of the LST over natural materials and the underestimation over artificial ones. Thus, for both studied spatial resolutions (AHS and TRISHNA), we find that the 2MMD TES outperforms the 1MMD TES. This difference is especially important for artificial materials, corroborating the above conclusion. Furthermore, the comparison with ground measurements shows that, on 4-m spatial resolution images, the 2MMD TES outperforms both the 1MMD TES and the TES from the state-of-the-art used in this study. Finally, we conclude that the 2MMD TES method, with only four spectral bands, better retrieves the LST over artificial and natural materials and that the future TRISHNA sensor is suited for the monitoring of the LST over urban areas and the SUHI effect.; Le suivi de la température de surface terrestre (LST) par télédétection dans les zones urbaines est d'un grand intérêt pour étudier l'effet d'îlot de chaleur urbain de surface (SUHI). C'est donc l'un des objectifs de la future mission spatiale TRISHNA, qui transportera à bord un radiomètre thermique à quatre bandes avec une résolution spatiale de 60 m, faisant des acquisitions de jour et de nuit. Dans cette étude, des données de type TRISHNA sont simulées à partir des données d’AHS (Airborne Hyperspectral Scanner) sur la zone urbaine de Madrid à une résolution de 4 mètres. Pour récupérer la LST, l'algorithme de séparation température et émissivité (TES) est appliqué avec quatre bandes spectrales en considérant deux approches originales principales par rapport à l'algorithme TES classique. Tout d'abord, des ensembles de données d’apprentissage et de validation avec un grand nombre de matériaux artificiels sont considérés (appelés base de données orientée urbain), contrairement à la plupart des études précédentes qui n'utilisent pas un grand nombre de spectres de matériaux artificiels pendant l'étape d’apprentissage, ce qui a un impact sur l’estimation de la LST sur ces matériaux. Cette approche produit un algorithme TES avec une relation empirique, appelé 1MMD TES. Ensuite, deux relations empiriques sont utilisées, une pour les matériaux artificiels et l'autre pour les matériaux naturels. Ces relations sont définies grâce à deux ensembles de données d'étalonnage (base de données axée sur les surfaces artificielles et base de données axée sur les surfaces naturelles, respectivement), l'une contenant principalement des matériaux artificiels et l'autre principalement des matériaux naturels. Enfin, afin d'utiliser ces deux relations empiriques, une carte de classification de la couverture du sol est donnée à l'algorithme TES pour séparer les pixels artificiels des pixels naturels. Cette approche produit un algorithme TES orienté matériau avec deux relations empiriques, appelé 2MMD TES. Afin d'effectuer une comparaison complète de ces deux ajouts à l'algorithme TES et de leur impact sur l’estimation de la LST, les résolutions spatiales AHS et TRISHNA sont étudiées, c'est-à-dire des résolutions de 4 et 60 mètres, respectivement. En ce qui concerne l’apprentissage de l'algorithme TES, nous concluons que (1) la base de données orientée urbain est plus représentative des zones urbaines que les bases de données précédentes de l'état de l'art, et (2) l'utilisation de deux bases de données (orientée vers les surfaces artificielles et orientée vers les surfaces naturelles) au lieu d'une seule prévient la surestimation de la LST sur les matériaux naturels et la sous-estimation sur les matériaux artificiels. Ainsi, pour les deux résolutions spatiales étudiées (AHS et TRISHNA), nous constatons que le 2MMD TES est plus performant que le 1MMD TES. Cette différence est particulièrement importante pour les matériaux artificiels, ce qui corrobore la conclusion ci-dessus. En outre, la comparaison avec les mesures au sol montre que, sur les images à résolution spatiale de 4 m, le 2MMD TES surpasse à la fois le 1MMD TES et le TES de l'état de l'art utilisé dans cette étude. Enfin, nous concluons que la méthode 2MMD, avec seulement quatre bandes spectrales, permet d’estimer plus précisément la LST sur les matériaux artificiels et naturels et que le futur capteur TRISHNA est adapté au suivi de la LST sur les zones urbaines et de l'effet SUHI.

International audience; Methane (CH4) is one of the most contributing anthropogenic greenhouse gases (GHGs) in terms of global warming. Industry is one of the largest anthropogenic sources of methane, which are currently only roughly estimated. New satellite hyperspectral imagers, such as PRISMA, open up daily temporal monitoring of industrial methane sources at a spatial resolution of 30 m. Here, we developed the Characterization of Effluents Leakages in Industrial Environment (CELINE) code to inverse images of the Korpezhe industrial site. In this code, the In-Scene Background Radiance (ISBR) method was combined with a standard Optimal Estimation (OE) approach. The ISBR-OE method avoids the use of a complete and time-consuming radiative transfer model. The ISBR-OEM developed here overcomes the underestimation issues of the linear method (LM) used in the literature for high concentration plumes and controls a posteriori uncertainty. For the Korpezhe site, using the ISBR-OEM instead of the LM -retrieved CH4 concentration map led to a bias correction on CH4 mass from 4 to 16% depending on the source strength. The most important CH4 source has an estimated flow rate ranging from 0.36 ± 0.3 kg·s−1 to 4 ± 1.76 kg·s−1 on nine dates. These local and variable sources contribute to the CH4 budget and can better constrain climate change models.; Le méthane (CH4) est l'un des gaz à effet de serre (GES) anthropiques qui contribuent le plus au réchauffement de la planète. L'industrie est l'une des plus importantes sources anthropiques de méthane, qui ne sont actuellement que grossièrement estimées. Les nouveaux imageurs hyperspectraux satellitaires, tels que PRISMA, permettent un suivi temporel quotidien des sources de méthane industriel à une résolution spatiale de 30 m. Ici, nous avons développé le code Characterization of Effluents Leakages in Industrial Environment (CELINE) pour inverser les images du site industriel de Korpezhe. Dans ce code, la méthode ISBR (In-Scene Background Radiance) a été combinée avec une approche standard d'estimation optimale (OE). La méthode ISBR-OE évite l'utilisation d'un modèle de transfert radiatif complet et coûteux en temps. La méthode ISBR-OE développée ici surmonte les problèmes de sous-estimation de la méthode linéaire (LM) utilisée dans la littérature pour les panaches à forte concentration et contrôle l'incertitude a posteriori. Pour le site de Korpezhe, l'utilisation de l'ISBR-OEM au lieu de la carte de concentration de CH4 obtenue par la méthode linéaire a conduit à une correction du biais sur la masse de CH4 de 4 à 16% selon la force de la source. La source de CH4 la plus importante a un débit estimé allant de 0,36 ± 0,3 kg-s-1 à 4 ± 1,76 kg-s-1 à neuf dates. Ces sources locales et variables contribuent au bilan de CH4 et peuvent mieux contraindre les modèles de changement climatique.

International audience; The Soil Moisture and Ocean Salinity (SMOS) satellite has been providing global data for more than 11 years. The algorithm to retrieve surface soil moisture (SM) and vegetation optical depth (VOD) from Brightness Temperatures (TB) has constantly evolved as our understanding of the instrument and of the responses to various ecosystems increased. The evolution of the radiative transfer modelling used in the inversion process is in part based upon ground measurements done on experimental sites. We present the particular case of an L-band radiometer placed on top of a 800- meter-high cliff. This design allows us to study large and various scenes when compared to classical experiments where a radiometer is placed 10–20 m above a surface. With our set up, the footprints cover areas larger than 300 m in diameter, covering thus several land use types and the footprint can be directed towards different dominant land classes (forest, crops, urban etc…). This paper presents the whole set up consisting of in situ measurements (soil moisture and surface temperatures) and L-band radiometry acquired by the LEWIS instrument at high incidence angles. We perform SM/VOD retrievals from brightness temperatures using various configurations which are compared to the in situ observations. We test in particular a 2-VOD retrieval approach that consists in deriving one SM for the entire scene but two VOD, one for agricultural/low vegetation and a VOD for the forest parts, which improves the performance of the SM/VOD retrievals.

Black carbon aerosol emissions are recognized as contributors to global warming and air pollution. There remains, however, a lack of in-situ techniques to remotely quantify black carbon aerosol particles with high range and time resolution. This article presents for the first time, to our knowledge, a direct and contact-free remote measurement of black carbon aerosol number and mass concentration less than ten of meters from the emission source. This is done with a novel picosecond short-range elastic backscatter lidar (PSR-EBL) technique. To address the complexity of retrieving lidar products at short measurement ranges, we apply a forward inversion method featuring radiometric lidar calibration. Our method is based on an extension of a well-established light-scattering model, the Rayleigh-Debye-Gans for Fractal-Aggregates (RDG-FA) theory, which computes an analytical expression for lidar parameters. These parameters are the backscattering cross-sections and the lidar ratio for black carbon fractal aggregates. Using a small-scale Jet A-1 kerosene pool fire, it is shown that our technique can quantify the aerosol number and mass concentration with centimetre range-resolution and millisecond time-resolution.; Les émissions d'aérosols de carbone noir sont reconnues comme contribuant au réchauffement climatique et à la pollution de l'air. Il reste cependant un manque de techniques pour quantifier à distance les particules d'aérosol de noir de carbone avec une plage et une résolution temporelle élevées. Cet article présente une technique à distance directe et sans contact pour quantifier le nombre d'aérosols de carbone noir et la concentration massique à quelques mètres de la source d'émission. Cela se fait à l'aide de l'instrument Colibri basé sur une nouvelle technique, appelée ici Picosecond Short-Range Elastic Backscatter Lidar (PSR-EBL). Pour faire face à la complexité de la récupération des produits lidar à de courtes plages de mesure, nous appliquons une méthode d'inversion directe avec étalonnage radiométrique du lidar. Notre méthode est basée sur une extension d'un modèle de diffusion de la lumière bien établi, la théorie Rayleigh-Debye-Gans for Fractal-Aggregates (RDG-FA), qui calcule une expression analytique des paramètres lidar. Ces paramètres sont les sections efficaces de rétrodiffusion et le rapport lidar pour les agrégats fractals de carbone noir. À l'aide d'un feu de nappe de kérosène Jet A-1 à petite échelle, nous démontrons la capacité de la technique à quantifier le nombre d'aérosols et la concentration en masse avec une résolution centimétrique et une résolution temporelle en millisecondes.

International audience; An improved version of the MARMIT model is proposed. Wet soil is represented as a dry soil layer surmounted by a layer of a mixture of water and soil particles.

International audience; Forest characterization at tree scale is possible with remotely sensed images of high spatial resolution. A first step is the Individual Tree Crown (ITC) delineation which corresponds to the segmentation of canopy cover into different tree crowns. In this study, a new method based on an initial watershed segmentation of Canopy Height Model (CHM) is proposed. This method is based on a graph transformation of the initial segmentation map in order to apply structural criteria (calculated owning to CHM) and spectral criterion (computed on red, green and blue bands). Adaptive thresholds are defined according to the studied forest characteristics in order to improve low quality segmentation cases. This method has been applied on a complex forest site (Broadleaf dominant, steep relief…). The results show a 17% increase of global performance in comparison to the reference watershed segmentation.; La caractérisation de la forêt à l'échelle de l'arbre est possible avec des images de télédétection de haute résolution spatiale. Une première étape est la délimitation de la couronne individuelle des arbres (ITC) qui correspond à la segmentation du couvert forestier en différentes couronnes d'arbres. Dans cette étude, une nouvelle méthode basée sur une segmentation initiale des bassins versants du modèle de hauteur de la canopée (CHM) est proposée. Cette méthode est basée sur une transformation graphique de la carte de segmentation initiale afin d'appliquer des critères structurels (calculés en propriété au CHM) et spectraux (calculés sur des bandes rouges, vertes et bleues). Des seuils adaptatifs sont définis en fonction des caractéristiques forestières étudiées afin d'améliorer les cas de segmentation de faible qualité. Cette méthode a été appliquée sur un site forestier complexe (dominante feuillue, relief escarpé…). Les résultats montrent une augmentation de 17% de la performance globale par rapport à la segmentation des bassins versants de référence.

International audience; Hyperspectral pansharpening methods, which aim to combine hyperspectral and panchromatic images, yield limited performance for scenes whose strong spatial heterogeneity induces mixed pixels. The SOSU method has been designed to handle this limitation and provided good results on agricultural and peri-urban landscapes. However, its performance was reduced on more complex urban scenes, which contain a higher proportion of mixed pixels. This article presents a new version of this method, called SOSU-2021, adapted to better process urban scenes. SOSU-2021 is tested on an urban dataset at a 1.6 m spatial resolution. We obtain better numerical results than with the previous SOSU version, and in the worst case, 56 % of the mixed pixels are better or equally processed by SOSU-2021 than by the method used as a reference.; Les méthodes d'affûtage hyperspectral, qui visent à combiner des images hyperspectrales et panchromatiques, donnent des performances limitées pour les scènes dont la forte hétérogénéité spatiale induit des pixels mixtes. La méthode SOSU a été conçue pour gérer cette limitation et a donné de bons résultats sur les paysages agricoles et périurbains. Cependant, ses performances ont été réduites sur des scènes urbaines plus complexes, qui contiennent une proportion plus élevée de pixels mixtes. Cet article présente une nouvelle version de cette méthode, appelée SOSU-2021, adaptée pour mieux traiter les scènes urbaines. SOSU-2021 est testé sur un ensemble de données urbaines à une résolution spatiale de 1,6 m. Nous obtenons de meilleurs résultats numériques qu'avec la version précédente de SOSU, et dans le pire des cas, 56% des pixels mixtes sont mieux ou également traités par SOSU-2021 que par la méthode utilisée comme référence.

International audience; Classification of hyperspectral scenes has been dominated in recent years by Convolutional Neural Networks (CNNs). Spectral and spatial convolutions have proven to be very effective in learning discriminative representations. The power of CNNs however is limited by their small receptive fields. Training deeper CNNs with wider receptive fields is a very difficult task with regard to the small amount of available training samples. Furthermore, CNNs seem to fail in capturing very local spectral features such as absorption peaks. In the present paper, we introduce a new paradigm inspired by physics-based hyperspectral indices and attention mechanisms. Our model learns spectral indices by focusing on specific spectral bands through soft attention units. It achieves high or better overall accuracy and kappa score than state-ofthe-art CNNs on Pavia University, Kennedy Space Center and our own real-world dataset while dramatically reducing the number of parameters needed and increasing interpretability.; La classification des scènes hyperspectives a été dominée ces dernières années par des réseaux de neurones convolutionnaires (CNNS). Les convolutions spectrales et spatiales se sont révélées très efficaces pour apprendre des représentations discriminantes. La puissance de CNNS cependant est limité par leurs petits champs réceptifs. Entraîneur de CNN plus profonds avec des champs réceptifs plus larges est une tâche très difficile en ce qui concerne la petite quantité d'échantillons de formation disponibles. En outre, les CNN semblent échouer dans le capturing des caractéristiques spectrales très locales telles que les pics d'absorption. Dans le présent document, nous introduisons un nouveau paradigme inspiré par des indices hyperspects basés sur la physique et des mécanismes d'attention. Notre modèle apprend les indices spectraux en se concentrant sur la SPE-bandes spectrales spécifiques à travers des unités d'attention douce. Il réalise une précision globale élevée ou supérieure et une score de kappa que l'état de la technologie CNNS sur la Pavie University, Kennedy Space Center et notre propre jeu de données du monde réel tout en réduisant radicalement le nombre de paramètres nécessaires et d'interprétabilité croissante.

International audience; The detection and the quantification of greenhouse gases is essential to climate change studies, avoid leakages in industrial site, prevent accidental explosions. Because of these properties, methane (CH 4) is an important target gas in remote sensing quantification. We focused on industrial plume quantification with data obtained during airborne campaign with HySpex-Neo hyperspectral camera. The 1.4 m of spatial resolution allows comparing quantification methods on real data combined with full or semi-synthetic plume case. A linear method largely used in the literature is compared with a quantification method based on the rebuilt background image and the estimation of plume transmission (PTE method). We have developed a hybrid approach using intermediate results of two previous methods. The hybrid method is based on the optimal estimation (OE) formalism and is providing uncertainty estimates. We show that the linear method underestimates the concentration of plumes for concentration above 5000 ppm.m. For low reflectance pixels, the hybrid method is more robust than the PTE method. The uncertainty of the hybrid method is about 30% for pixels with concentrations above 5000 ppm.m. For a HySpex-Neo image, the total mass of the plume is underestimated by 30% with the linear method compared to the hybrid method.; La détection et la quantification des gaz à effet de serre sont essentielles pour étudier le changement climatique, éviter les fuites sur les sites industriels et prévenir les explosions accidentelles. En raison de ces propriétés, le méthane (CH4) est un gaz cible important pour la quantification par télédétection. Nous nous sommes concentrés sur la quantification des panaches industriels avec les données obtenues lors de la campagne aéroportée avec la caméra hyperspectrale HySpex-Neo. La résolution spatiale de 1,4 m permet de comparer les méthodes de quantification sur des données réelles combinées à un cas de panache complet ou semi-synthétique. Une méthode linéaire largement utilisée dans la littérature est comparée à une méthode de quantification basée sur la reconstruction de l'image de fond et l'estimation de la transmission du panache (méthode PTE). Une méthode hybride, utilisant les résultats intermédiaires des deux méthodes précédentes, est basée sur une estimation optimale et fournit une étude de la propagation des erreurs. Nous montrons que la méthode linéaire sous-estime la concentration des panaches pour une concentration supérieure à 15 000 ppm.m. Les méthodes PTE et hybride retrouvent une concentration en bon accord avec la concentration synthétique. Pour les pixels de faible réflectance, la méthode hybride est plus robuste que la méthode PTE.

International audience; In the context of climate change and rising frequency of extreme hydro-meteorological events around the world, flood risk management and mapping of heavy rainfall-related damages represent an ongoing critical challenge. For decades now, remote sensing has been largely used to investigate spatial and temporal changes in land use and water resources. Today, different satellite products provide fast and crucial knowledge for the study of hydrological disasters over large areas, possibly in remote regions, with high spatial resolution and high revisit frequency. Yet, until now, few works have sought to detect the full range of extreme rainfall-related damages with optical imagery, especially those caused by intense rainwater runoff beyond the direct vicinity of major waterways. The work presented in this paper focuses on the Aude severe weather event of October 15th, 2018, in the South of France, for which more than a thousand claims for agricultural disaster were registered, both related to river overflowing and rainwater runoff. The full resources of ground truths, contextual information, land use as well as digital elevation model (DEM) combined to high resolution and high frequency optical imagery (Sentinel-2, Pléiades) are used to develop an automatic damage detection method based on supervised classification algorithms. Through the combination of several indicators characterizing heterogeneous spectral variations among agricultural plots following the event, a Gaussian process classifier achieved various classification accuracies up to 90% on a large comparable and independent photo-interpreted validation sample. This work builds great expectations for applications in other areas with contrasted climate, topography and land cover.; Dans le contexte du changement climatique et de la fréquence croissante des événements hydrométéorologiques extrêmes dans le monde, la gestion des risques d'inondation et la cartographie des dommages liés aux fortes pluies représentent un défi critique permanent. Depuis des décennies, la télédétection a été largement utilisée pour étudier les changements spatiaux et temporels de l'utilisation des terres et des ressources en eau. Aujourd'hui, différents produits satellitaires fournissent des connaissances rapides et cruciales pour l'étude des catastrophes hydrologiques sur de vastes zones, éventuellement dans des régions éloignées, avec une résolution spatiale élevée et une fréquence de revisite élevée. Pourtant, jusqu'à présent, peu de travaux ont cherché à détecter la gamme complète des dommages liés aux pluies extrêmes par imagerie optique, en particulier ceux causés par un ruissellement intense des eaux de pluie au-delà du voisinage direct des principaux cours d'eau. Les travaux présentés dans cet article se concentrent sur l'épisode de temps violent de l'Aude du 15 octobre 2018, dans le sud de la France, pour lequel plus d'un millier de sinistres agricoles ont été enregistrés, tous deux liés au débordement des rivières et au ruissellement des eaux de pluie.L'ensemble des ressources de vérités de terrain, d'informations contextuelles, d'occupation des sols ainsi que du modèle numérique d'élévation (DEM) combiné à l'imagerie optique haute résolution et haute fréquence (Sentinel-2, Pléiades) sont utilisés pour développer une méthode de détection automatique des dommages basée sur une classification supervisée. algorithmes. Grâce à la combinaison de plusieurs indicateurs caractérisant les variations spectrales hétérogènes entre les parcelles agricoles à la suite de l'événement, un classificateur de processus gaussien a obtenu diverses précisions de classification allant jusqu'à 90% sur un grand échantillon de validation photo-interprété comparable et indépendant. Ce travail suscite de grandes attentes pour des applications dans d'autres domaines au climat, à la topographie et à la couverture du sol contrasté.

Characterization and seasonal (periodic) monitoring of plant species distribution in the context of former industrial activity is crucial to assess long-term anthropogenic footprint on vegetated area. Species discrimination has shown promising results using both HyperSpectral (HS) and MultiSpectral (MS) images. Airborne HS instruments enable high spatial and spectral resolution imagery while time series of satellite MS images provide high temporal resolution and phenological information. This paper aims to compare supervised classification results obtained with non-parametric (Random Forest, RF, Support Vector Machine, SVM) and parametric methods (Regularized Logistic Regression, RLR) applied on both kinds of images acquired on an industrial brownfield. The studied site is a complex vegetated environment due to species diversity: 8 dominant species are retained. The performance obtained by preliminary feature selection based on principal component analysis and vegetation indices, to improve separability of spectral or temporal information according to species, is analysed. The best performance is obtained by RLR method applied on HS data without feature selection (global accuracy of 93 %). Feature selection is found to be a necessary step to perform classification with time series of MS images. Species that are difficult to distinguish from the HS image, namely Salix and Populus, are well separated using Sentinel-2 images (precision around 70%).

In the field of Earth remote sensing, the blind methods for unmixing hyperspectral (HS) images aim at estimating the spectra of the surface materials present in the image and their abundances in each pixel. Most of the state-of-the-art unmixing methods use assumptions which are not necessarily fulfilled by real data. For example, they often assume the presence of at least one pure pixel for each material or the knowledge of a set of spectra that are quite close to the one seeked for their initialization. These unmixing methods then present limitations. The possibility of using a panchromatic (PAN) image co-registered with a HS image may reduce some of these limitations.In this work, such a HS-PAN unmixing method is developed in the context of the HYPXIM/HYPEX-2 space mission which would ship a HS sensor with an 8 m Ground Sampling Distance (GSD) and a 2 m GSD PAN camera.We first studied different ways of using the PAN image, in particular the computation of local statistics. A heterogeneity criterion computed on the PAN image and tested on two real images has proved to be able to detect pure HS pixels. With this result, a first unmixing method called Heterogeneity-Based Endmember Extraction (HBEE) has been developed. It allows one to estimate spectra (called endmembers) represented by pure HS pixels by detecting all the pure HS pixels and then classifying them. A first set of endmembers is thus extracted.HBEE’s hypothesis does not allow one to estimate all the endmembers from the image. To tackle this problem, we have developed a second unmixing method that aims at estimating the remaining endmembers. This method, called Local Constrained Non-negative Matrix Factorisation (LCNMF), is iterative and local. At each iteration, it computes a reconstruction error map between the original HS image and the one rebuilt with the endmembers estimated by HBEE and LCNMF at the previous iteration. Then, it detects the most poorly rebuilt area and estimates a new endmember in this area.The sensitivity of the performances of the HBEE-LCNMF method with respect to its parameters has been evaluated for synthetic data as well as real data for which a precise groundtruth is available. This study showed that our method correctly estimates the endmembers as well as their number. It also showed that the performance of our method is greatly influenced by the presence of shadows. A set of default parameter values has also been derived from this study.Finally, the performances of our method and of a selection of state-of-the-art methods have been compared. For synthetic data, HBEE-LCNMF yields the best performance. Our method provides equivalent performance compared to the other methods when applied to real data containing less than about ten materials. However, its performance decrease faster than that of most other methods when the image size increases.The use of HBEE-LCNMF is then suitable for medium-size images containing less than about ten materials. One of the perspectives of this work is to divide large images into smaller regions and apply the method to each of them.; Cette thèse s'articule autour du démélange spectral sur des images d'observation de la Terre. La problématique est d'estimer de manière aveugle les spectres en réflectance ainsi que les abondances des matériaux purs présents dans une image hyperspectrale (HS) dont chaque pixel contient la contribution spectrale d’un ou de plusieurs de ces matériaux. La plupart des méthodes de démélange de la littérature se fondent sur des hypothèses qui ne sont pas nécessairement vérifiées sur des images réelles, par exemple la présence d’un pixel pur pour chaque matériau, ou la connaissance d’un jeu de spectres initial très proche de celui recherché. Elles présentent donc des limitations. La possibilité de coupler une image HS avec une image panchromatique (PAN) est une opportunité pour réduire certaines de ces limitations.L’application visée pour une telle méthode de démélange HS-PAN est la mission spatiale HYPXIM/HYPEX-2, qui prévoit d’embarquer une caméra HS de résolution spatiale limitée (de l’ordre de 8 m) ainsi qu'une caméra PAN de résolution spatiale plus fine (de l’ordre de 2 m). Nous avons tout d'abord étudié les différentes possibilités d'utilisation de l’image PAN, notamment aux travers de ses statistiques locales. Nous avons montré que, sur deux jeux de données réelles, il est possible de détecter des pixels purs sur l’image HS à l'aide d'un critère d'hétérogénéité calculé sur l'image PAN. Une première méthode de démélange spectral, nommée Heterogeneity-Based Endmember Extraction (HBEE), a alors été développée. Elle permet d'estimer les spectres des matériaux représentés par des pixels purs dans l'image, en s'appuyant sur une étape de détection des pixels purs suivie d'une étape de classification. L'hypothèse que pose HBEE ne permet pas d’estimer tous les spectres représentant les matériaux purs présents dans l’image (appelés pôles de mélange). Nous avons donc développé une méthode d'estimation des spectres des matériaux qui ne sont pas représentés par des pixels purs. Cette méthode, baptisée Local Constrained Non-negative Matrix Factorisation (LCNMF), est itérative et locale. A chaque itération, elle calcule la carte de l'erreur de reconstruction entre l'image HS originale et l'image reconstruite avec le jeu de pôles de mélange estimés par HBEE et par LCNMF jusqu’à l’itération précédente, puis elle détecte la zone la plus mal reconstruite et y estime le pôle de mélange inconnu, supposé unique sur cette zone.La sensibilité des performances de HBEE-LCNMF à ses paramètres ainsi que son comportement ont été évalués sur données synthétiques, puis sur des données réelles dont la vérité terrain est maîtrisée. Cette étude a montré les avantages de la méthode lorsque les hypothèses posées sont vérifiées, notamment sa capacité à estimer correctement les pôles de mélange ainsi que leur nombre. Elle a aussi mis en évidence les limites de la méthode, en particulier en présence d’ombre. Des valeurs de paramètres par défaut ont ainsi été définies. Enfin, les performances de HBEE-LCNMF ont été comparées à celles d'une sélection de méthodes de l'état de l'art du démélange spectral. Sur données synthétiques, HBEE-LCNMF produit les meilleures performances. Sur des images réelles contenant moins d’une dizaine de matériaux, les performances de la méthode développée sont équivalentes à ou meilleures que celles des autres méthodes. Mais, les performances de HBEE-LCNMF se dégradent plus rapidement que celles des autres méthodes lorsque la taille des images augmente.L’utilisation de la méthode HBEE-LCNMF est donc recommandé dans le traitement d'images de taille limitée et contenant moins d'une dizaine de matériaux purs. Une des perspectives de ce travail est d’appliquer notre méthode sur une image de grande taille qui aura été préalablement découpée en plusieurs régions de taille réduite.

International audience; This work focuses on the contribution of modelling for the interpretation of multi- or hyperspectral optical images for the detection, characterisation and quantification of oil spills. Many parameters contribute to the spectral signature of an oil layer on the sea surface: the optical properties of the water column and of the oil, the film thickness, the surface roughness, the atmospheric radiance reaching the surface (direct and diffuse components), the geometry of observation and illumination. The number of these contributors and their combinations make the analysis of the spectral variability of oil signatures at the sea surface complex. Modelling approaches allow us to consider all those parameters and can then provide useful information to improve the interpretation of optical images. The model presented in this paper simulates the radiance of an oil layer from visible to short wave infrared spectral domains, taking into account all the above-mentioned parameters. The damping influence of the oil layer on sea surface waves is also considered. Comparisons of the simulations with in situ measurements shows a good overall agreement despite the lack of knowledge of some input parameters of the model. In combination with laboratory and in-the-field measurements, the model is then used to assess the expected contrast between water and oil and to estimate oil slick volume.; Ce travail se concentre sur la contribution de la modélisation pour l'interprétation des des images optiques hyperspectrales pour la détection, la caractérisation et la quantification des nappes de pétroles. De nombreux paramètres contribuent à la signature spectrale d'une couche d'hydrocarbures à la surface de la mer : les propriétés optiques de la colonne d'eau et des hydrocarbures, l'épaisseur du film, la rugosité de la surface, le rayonnement atmosphérique atteignant la surface (composantes directe et diffuse), la géométrie de l'observation et de l'illumination. Le nombre de ces facteurs et leurs combinaisons rendent complexe l'analyse de la variabilité spectrale des signatures d'hydrocarbures à la surface de la mer. Les approches de modélisation permettent de prendre en compte tous ces paramètres et peuvent ensuite fournir des informations utiles pour améliorer l'interprétation des images optiques. Le modèle présenté dans cet article simule la luminance d'une couche de pétrole du visible au SWIR en tenant compte tous les paramètres mentionnés ci-dessus. L'influence de la couche de pétrole sur l'amortissement des vagues est également pris en compte. La comparaison des simulations avec les mesures in situ montre un bon accord global malgré la méconnaissance de certains paramètres d'entrée du modèle. Combiné à des mesures terrain et en laboratoire , le modèle est ensuite utilisé pour évaluer le contraste attendu entre l'eau et le pétrole et pour estimer le volume de la nappe de pétrole.

Light Detection And Ranging sensors (lidar) are key to autonomous driving, but their data is severely impacted by weather events (rain, fog, snow). To increase the safety and availability of self-driving vehicles, the analysis of the phenomena consequences at stake is necessary. This paper presents experiments performed in a climatic chamber with lidars of different technologies (spinning, Risley prisms, micro-motion and MEMS) that are compared in various artificial rain and fog conditions. A specific target with calibrated reflectance is used to make a first quantitative analysis. We observe different results depending on the sensors, valuable multi-echo information, and unexpected behaviors in the analysis with artificial rain are seen where higher rain rates do not necessarily mean higher degradations on lidar data.

Characterizing physical and chemical properties of the atmosphere is of paramount importance for many research missions at ONERA, especially for Defense, Aeronautics, Space, and Environnment studies. The LIDAR technique (Light Detection and Ranging) offers remarkable potential for that purpose. This remote sensing technique is similar to RADAR, but it is based on laser emiters in the optical frequency domain. It can therefore interact with very small objects, such as gas molecules and atmospheric aerosols. Capturing the faint signal backscattered by those tracers, it is possible to measure many physical and chemical atmospheric properties, such as wind speed, temperature, density, as well as the nature and concentration of gas species and aerosols.In this document, I present research activities that I have conducted on atmospheric Lidar systems at ONERA's Optics Departement (DOTA), since 2004. The document focuses on three major sientific domains ( atmospheric optics, optronic technologies, signal processing), and showcases several results obtained during my research, especially concerning wind speed and chemical species remote sensing (CH4, CO2, H2…).; La caractérisation des propriétés physico-chimiques de l’atmosphère est une nécessité pour bon nombre des missions de recherches de l’ONERA, dans les domaines de la Défense, de l’Aéronautique, de l’Espace, et de l’Environnement. Pour cela, la technique LIDAR (Light Detection and Ranging) dispose d’un potentiel remarquable. Il s’agit d’une technique de télédétection analogue au RADAR, mais adaptée au domaine optique, et donc basée sur une émission laser. La longueur d’onde émise étant très petite (

This work reports on an all-fiber pulsed laser source for simultaneous remote sensing of C O 2 concentration and wind velocity in the 2.05 µm region. The source is based on a polarization-maintaining master oscillator power amplifier (MOPA) architecture. Two narrow-linewidth master oscillators for ON-line/OFF-line C O 2 differential absorption lidar operation alternately seed a four-stage amplifier chain at a fast switching rate up to 20 kHz. The MOPA architecture delivers laser pulses of 120 µJ energy, 200 ns duration (600 W peak power) at 20 kHz pulse repetition rate (2.4 W average power). The output linewidth is lower than 5 MHz, close to the pulse Fourier transform limit, and the beam quality factor is M 2 = 1.12 . The source also provides a pre-amplified 20 mW local oscillator with a relative intensity noise of − 160 d B / H z that ensures optimal performance for future coherent detection.

International audience; Cryogenic cameras are an innovative alternative in the design of miniaturized infrared cameras using cryogenic detectors. In this presentation, we will apply this technology to design a snapshot multispectral camera for gas leak detection. A UAV compatible demonstrator in a commercial Detector Dewar Cooler Assembly (DDCA), called SIMAGAZ, has been made and tested in the TOTAL Anomaly Detection Initiatives (TADI) platform and the Esperse site of ONERA. The TADI infrastructure manages monitored gas leaks at flowrates from 0.1 g/s to 300 g/s and hosts remote sensors to test them in three scenarios: crisis-management, safety monitoring, and environmental monitoring. In Esperse site, first UAV flights with SIMAGAZ were performed. We demonstrate the ability to detect and quantify in real time the origin of methane gas leak, the flowrate and the volume of the plume with SIMAGAZ on ground or from a UAV. The core camera weights around 1kg, for around 1L footprint and a power consumption of 10W at the cooling steady state. Results from TADI and Esperse campaigns will be presented.

International audience; In the field of offshore oil slicks at the sea surface, radar or optical imagery can provide much useful information. Regarding optical imagery, detection relies on the differences between the reflectance of water alone and oil-covered water. As soon as the thickness of the oil layer is large enough to induce a spectral difference between the reflectance of water and oilcovered water, spectral indices are good candidates for detection. Thereafter, identification and quantification require extended optical and physical knowledge regarding oil properties. To this end, various products have been characterized in the laboratory. Hyperspectral reflectance and transmission measurements have been performed for various pure or emulsified products. This has enabled the definition of two theoretical thickness boundaries: a minimal thickness leading to a noticeable spectral attenuation effect on the reflectance between oil and water and a maximal thickness after which the spectral reflectance no longer evolves with thickness. For some products, these theoretical minimal and maximal thicknesses may not be realistic values for slicks at the sea surface, meaning that they will never be reached. However, they do give a thickness range in which thickness assessment could be performed with optical imagery and modeling. To go deeper into the understanding of oil behavior at sea, experimentation has also been done using a large tank filled with sea water, thus providing more realistic spectral signatures than in the laboratory. From this experiment, the thickness of a small amount of oil freely spread on a plane water surface has been assessed and compared with the boundaries established using the laboratory measurements. The database of spectral signatures built for product identification has been extended with the thickness boundaries and the experimental thicknesses for quantification purpose. This database has been successfully used to identify a product detected on an airborne hyperspectral image and to assess the corresponding oil slick volume, in the case of the NOFO2015 emulsion. © The Authors. Published by SPIE under a Creative Commons Attribution 4.0 Unported License. Distribution or reproduction of this work in whole or in part requires full attribution of the original publication, including its DOI.; Dans le domaine offshore, l'imagerie radar ou optique peut fournir de nombreuses informations utiles. En ce qui concerne l'imagerie optique, la détection repose sur les différences entre la réflectance de l'eau seule et celle de l'eau recouverte d’hydrocarbure. Dès que l'épaisseur de la couche d'hydrocarbure est suffisamment importante pour induire une différence spectrale entre la réflectance de l'eau et celle de l'eau couverte d'hydrocarbure, les indices spectraux sont de bons candidats pour la détection. Par la suite, l'identification et la quantification nécessitent des connaissances optiques et physiques étendues concernant les propriétés de l'hydrocarbure. À cette fin, divers produits ont été caractérisés en laboratoire. Des mesures de réflectance et de transmission hyperspectrales ont été réalisées pour différents produits purs ou émulsifiés. Ceci a permis de définir deux limites théoriques d'épaisseur : une épaisseur minimale conduisant à un effet d'atténuation spectrale notable sur la réflectance entre l'hydrocarbure et l'eau et une épaisseur maximale au-delà de laquelle la réflectance spectrale n'évolue plus avec l'épaisseur. Pour certains produits, ces épaisseurs minimales et maximales théoriques peuvent ne pas être des valeurs réalistes pour les nappes à la surface de la mer, c'est-à-dire qu'elles ne seront jamais atteintes. Cependant, elles donnent une plage d'épaisseur dans laquelle l'évaluation de l'épaisseur pourrait être effectuée à l'aide d'imagerie optique et de modélisation. Pour approfondir la compréhension du comportement des hydrocarbures en mer, des expériences ont également été réalisées à l'aide d'un grand bassin rempli d'eau de mer, fournissant ainsi des signatures spectrales plus réalistes qu'en laboratoire. Cette expérience a permis d'évaluer l'épaisseur d'une petite quantité d’hydrocarbure librement répandue sur une surface d'eau plane et de la comparer aux limites établies à l'aide des mesures en laboratoire. La base de données des signatures spectrales construite pour l'identification des produits a été complétée par les limites d'épaisseur et les épaisseurs expérimentales à des fins de quantification. Cette base de données a été utilisée avec succès pour identifier un produit détecté sur une image hyperspectrale aéroportée et pour évaluer le volume de la nappe d’hydrocarbure correspondante, dans le cas de l'émulsion NOFO2015.

International audience; We are developing a DIfferential Absorption Lidar (DIAL) for CO2 remote sensing using coherent detection, based on a pulsed hybrid laser emitter at 2.05 μm. In the 2 μm region, the R30 CO2 absorption line has been identified as one of the most promising for space-borne DIAL instrument to provide precise sounding of the atmospheric boundary layer where CO2 sources and sinks are located. In this paper, we present the Tm-doped all-fiber part of the emitter and we demonstrate its ability to measure the CO2 Volume Mixing Ratio (VMR) in the atmosphere. The lidar setup is presented, including the telescope, the heterodyne detection system and a spectral reference system used to infer the absolute frequency of the laser and the ON-line/OFF-line energy difference. We investigate an Integrated-Path-DIAL measurement on a range of 426 m. Results compare well with an in-situ reference sensor (Picarro probe), and the estimate statistics show good agreement with theoretical error calculations. This lidar demonstrator has been called HELENA (Hybrid Emitter Lidar for ENvironmetal Applications). Once completed, it will feature an hybrid emitter combining a semiconductor laser, a high-power Tm-doped fiber amplifier stage, and a final Ho:YLF crystal single-pass amplification stage. This combination aims at benefitting of the versatility, compactness and alignment easiness of a fiber amplifier on one hand, and of the high-peak power attainable with a solid-state amplifier on the other hand. It could allow overcoming the traditional Brillouin limit met in fiber amplifiers, without sacrificing much in compactness and robustness.; Nous développons un lidar à absorption différentielle (DIAL) pour la télédétection du CO2 par détection cohérente, basé sur un émetteur laser hybride pulsé à 2,05 µm. Dans la bande spectrale 2 µm, la raie d'absorption du CO2 R30 a été identifiée comme l'une des plus prometteuses pour un instrument DIAL embarqué dans l'espace, afin de fournir un sondage précis de la couche limite atmosphérique où se trouvent les sources et les puits de CO2. Dans cet article, nous présentons la partie de l'émetteur entièrement fibrée dopées au Thulium et nous démontrons sa capacité à mesurer le rapport de mélange volumique (VMR) du CO2 dans l'atmosphère. L'architecture du lidar est présentée, y compris le télescope, le système de détection hétérodyne et un système de référence spectral utilisé pour déduire la fréquence absolue du laser et la différence d'énergie des impulsions ON et OFF. Nous étudions une mesure intégrée (Integrated-Path-DIAL) sur une distance de 426 m. Les résultats coïncides bien avec un capteur de référence in-situ (sonde Picarro), et les statistiques d'estimation montrent un bon accord avec les calculs d'erreur théoriques.Ce démonstrateur lidar a été appelé HELENA (Hybrid Emitter Lidar for ENvironmetal Applications). Une fois terminé, il comportera un émetteur hybride combinant un laser à semi-conducteur, un étage d'amplification à fibre dopée Tm de haute puissance et un étage final d'amplification simple paassage dans un cristal Ho:YLF. Cette combinaison vise à tirer profit de la polyvalence, de la compacité et de la facilité d'alignement d'un amplificateur à fibre d'une part, et de la puissance crête élevée que l'on peut obtenir avec un amplificateur solide d'autre part. Elle pourrait permettre de dépasser la limite traditionnelle Brillouin rencontrée dans les amplificateurs à fibre, sans sacrifier la compacité et la robustesse de la source.

International audience; With the advancement of high spatial resolution imaging spectroscopy, an accurate surface reflectance retrieval is needed to derive relevant physical variables for land cover mapping, soil, and vegetation monitoring. One challenge is to deal with tree shadows using atmospheric correction models if the tree crown transmittance Tc is not properly taken into account. This requires knowledge of the complex radiation mechanisms that occur in tree crowns, which can be provided by coupling the physical modeling of canopy radiative transfer codes (here DART) and the 3D representations of trees. First in this study, a sensitivity analysis carried out on DART simulations with an empirical 3D tree model led to a statistical regression predicting Tc from the tree leaf area index (LAI) and the solar zenith angle with good performances (RMSE ≤ 4.3% and R2 ≥ 0.91 for LAI ≤ 4 m2.m−2). Secondly, more realistic 3D voxel-grid tree models derived from terrestrial LiDAR measurements over two trees were considered. The comparison of DART-simulated Tc from these models with the previous predicted Tc over 0.4–2.5 µm showed three main sources of inaccuracy quoted in order of importance: (1) the global tree geometry shape (mean bias up to 21.5%), (2) the transmittance fraction associated to multiple scattering, Tscat (maximum bias up to 13%), and (3) the degree of realism of the tree representation (mean bias up to 7.5%). Results showed that neglecting Tc leads to very inaccurate reflectance retrieval (mean bias > 0.04), particularly if the background reflectance is high, and in the near and shortwave infrared – NIR and SWIR – due to Tscat. The transmittance fraction associated to the non-intercepted transmitted light, Tdir, can reach up to 95% in the SWIR, and Tscat up to 20% in the NIR. Their spatial contributions computed in the tree shadow have a maximum dispersion of 27% and 8% respectively. Investigating how to approximate Tdir and Tscat spectral and spatial variability along with the most appropriate tree 3D modeling is crucial to improve reflectance retrieval in tree shadows when using atmospheric correction models.; Avec l'augmentation de l'imagerie spectroscopique à haute résolution spatiale, l'estimation précise de la réflectance de surface est nécessaire pour avoir accès à des variables physiques pertinentes pour la cartographie de la couverture terrestre, le suivi des sols et de la végétation. Un défi consiste à gérer les ombres des arbres si la transmission de leur couronne T_c n'est pas correctement prise en compte. Cela nécessite la connaissance des mécanismes complexes de propagation du rayonnement qui interviennent dans la couronne des arbres, qui peuvent être fournis en couplant la modélisation physique de codes de transfert radiatif de la végétation (ici DART) et des représentations 3D des arbres. Tout d'abord, une analyse de sensibilité réalisée sur des simulations DART avec un modèle 3D empirique d'arbre a conduit à une régression statistique prédisant T_c à partir de l'indice de surface foliaire (LAI) et de l'angle zénithal solaire avec de bonnes performances (RMSE ≤ 4,3% et R2 ≥ 0,91 pour LAI ≤ 4 m2.m-2). Deuxièmement, des modèles d'arbres 3D plus réalistes ont été dérivés des mesures terrestres LiDAR sur deux arbres: des modèles 3D d'arbres avec une représentation LiDAR, discrète à base de voxels et géométrique. La comparaison de T_c DART simulé à partir de ces modèles avec le précédent prédit entre 0,4 et 2,5 µm a montré trois principales sources d'inexactitude: 1) la géométrie globale de l'arbre (biais moyen jusqu'à 21,5%), 2) la fraction de la transmittance provenant de diffusions multiples, T_scat (biais maximal jusqu'à 13%), et 3) le réalisme de la représentation de l'arbre (biais moyen jusqu'à 7,5%). Les résultats ont montré que négliger T_c induisait une estimation de la réflectance très imprécise (biais moyen > 0,04), en particulier lorsque la réflectance du sol est élevée, et dans le proche infrarouge - NIR et SWIR - en raison de T_scat. La fraction de transmittance provenant de la lumière transmise non interceptée, T_dir, peut atteindre jusqu'à 95% dans le SWIR, et T_scat jusqu'à 20% dans le NIR. Leurs distributions spatiales dans l'ombre de l'arbre ont une dispersion maximale de 27% et 8% respectivement. Il est essentiel d'étudier comment approximer la variabilité spectrale et spatiale de T_dir et T_scat, ainsi que la modélisation 3D d'arbre la plus appropriée pour améliorer l'estimation de la réflectance dans les ombres des arbres, y compris entre autres, pour les méthodes de correction atmosphérique.

International audience; With the advancement of high spatial resolution imaging spectroscopy, an accurate surface reflectance retrieval is needed to derive relevant physical variables for land cover mapping, soil, and vegetation monitoring. One challenge is to deal with tree shadows using atmospheric correction models if the tree crown transmittance Tc is not properly taken into account. This requires knowledge of the complex radiation mechanisms that occur in tree crowns, which can be provided by coupling the physical modeling of canopy radiative transfer codes (here DART) and the 3D representations of trees. First in this study, a sensitivity analysis carried out on DART simulations with an empirical 3D tree model led to a statistical regression predicting Tc from the tree leaf area index (LAI) and the solar zenith angle with good performances (RMSE ≤ 4.3% and R2 ≥ 0.91 for LAI ≤ 4 m2.m−2). Secondly, more realistic 3D voxel-grid tree models derived from terrestrial LiDAR measurements over two trees were considered. The comparison of DART-simulated Tc from these models with the previous predicted Tc over 0.4–2.5 µm showed three main sources of inaccuracy quoted in order of importance: (1) the global tree geometry shape (mean bias up to 21.5%), (2) the transmittance fraction associated to multiple scattering, Tscat (maximum bias up to 13%), and (3) the degree of realism of the tree representation (mean bias up to 7.5%). Results showed that neglecting Tc leads to very inaccurate reflectance retrieval (mean bias > 0.04), particularly if the background reflectance is high, and in the near and shortwave infrared – NIR and SWIR – due to Tscat. The transmittance fraction associated to the non-intercepted transmitted light, Tdir, can reach up to 95% in the SWIR, and Tscat up to 20% in the NIR. Their spatial contributions computed in the tree shadow have a maximum dispersion of 27% and 8% respectively. Investigating how to approximate Tdir and Tscat spectral and spatial variability along with the most appropriate tree 3D modeling is crucial to improve reflectance retrieval in tree shadows when using atmospheric correction models.; Avec l'augmentation de l'imagerie spectroscopique à haute résolution spatiale, l'estimation précise de la réflectance de surface est nécessaire pour avoir accès à des variables physiques pertinentes pour la cartographie de la couverture terrestre, le suivi des sols et de la végétation. Un défi consiste à gérer les ombres des arbres si la transmission de leur couronne T_c n'est pas correctement prise en compte. Cela nécessite la connaissance des mécanismes complexes de propagation du rayonnement qui interviennent dans la couronne des arbres, qui peuvent être fournis en couplant la modélisation physique de codes de transfert radiatif de la végétation (ici DART) et des représentations 3D des arbres. Tout d'abord, une analyse de sensibilité réalisée sur des simulations DART avec un modèle 3D empirique d'arbre a conduit à une régression statistique prédisant T_c à partir de l'indice de surface foliaire (LAI) et de l'angle zénithal solaire avec de bonnes performances (RMSE ≤ 4,3% et R2 ≥ 0,91 pour LAI ≤ 4 m2.m-2). Deuxièmement, des modèles d'arbres 3D plus réalistes ont été dérivés des mesures terrestres LiDAR sur deux arbres: des modèles 3D d'arbres avec une représentation LiDAR, discrète à base de voxels et géométrique. La comparaison de T_c DART simulé à partir de ces modèles avec le précédent prédit entre 0,4 et 2,5 µm a montré trois principales sources d'inexactitude: 1) la géométrie globale de l'arbre (biais moyen jusqu'à 21,5%), 2) la fraction de la transmittance provenant de diffusions multiples, T_scat (biais maximal jusqu'à 13%), et 3) le réalisme de la représentation de l'arbre (biais moyen jusqu'à 7,5%). Les résultats ont montré que négliger T_c induisait une estimation de la réflectance très imprécise (biais moyen > 0,04), en particulier lorsque la réflectance du sol est élevée, et dans le proche infrarouge - NIR et SWIR - en raison de T_scat. La fraction de transmittance provenant de la lumière transmise non interceptée, T_dir, peut atteindre jusqu'à 95% dans le SWIR, et T_scat jusqu'à 20% dans le NIR. Leurs distributions spatiales dans l'ombre de l'arbre ont une dispersion maximale de 27% et 8% respectivement. Il est essentiel d'étudier comment approximer la variabilité spectrale et spatiale de T_dir et T_scat, ainsi que la modélisation 3D d'arbre la plus appropriée pour améliorer l'estimation de la réflectance dans les ombres des arbres, y compris entre autres, pour les méthodes de correction atmosphérique.

International audience; Elastic backscatter lidar is an established method useful to characterize the particles forming an atmospheric aerosol. Fundamental to lidar measurements are the extinction and backscattering properties of the aerosol particles in the lidar beam. This review aims to give the reader an understanding for how lidar measurements are made, modeled, and applied. Specific emphasis is placed on extinction, which manifests attenuation of the lidar beam by the aerosol, and the backscattering that ultimately constitutes the measured signal. The so-called lidar equation, which quantifies this signal in terms of aerosol-particle properties, is derived from radiative transfer theory. Extinction is examined in terms of the redistribution of energy from the lidar beam by the particles and is shown to be inherently linked to interference between the incident and scattered light. Ways to measure aerosol-particle extinction are reviewed, including a recent method where the wave interference constitutes a digital hologram that may be processed to yield both the cross section and an image of the particle. The semi-graphical method of phasor analysis is also presented and used to reveal connections between the scattering characteristics of a particle and the distribution of electric field within it. Finally, a recently developed elastic backscatter lidar system, Colibri, is described and an example of its measurement capabilities are presented.; Le lidar à rétrodiffusion élastique est une méthode établie utile pour caractériser les particules formant un aérosol atmosphérique et a de nombreuses applications en télédétection. Les propriétés d'extinction et de rétrodiffusion des particules d'aérosol dans un faisceau lidar sont fondamentales pour les mesures lidar élastique. Cet article de revue vise à donner au lecteur une compréhension de la façon dont les mesures lidar sont faites, modélisées et appliquées à la caractérisation des aérosols. Un accent particulier est mis sur l'extinction, qui manifeste l'atténuation du faisceau lidar par l'aérosol, et la rétrodiffusion qui constitue finalement le signal mesuré. L'équation dite lidar, qui quantifie ce signal en termes de propriétés des particules d'aérosol, est dérivée de la théorie du transfert radiatif. L'extinction est décrite en termes de conservation de l'énergie, car une particule absorbe et diffuse la lumière. Il est démontré que la redistribution de l'énergie du faisceau lidar par les particules est intrinsèquement liée à l'interférence entre la lumière incidente sur les particules et celle diffusée par celles-ci. Les méthodes de mesure de l'extinction des particules d'aérosol sont passées en revue, y compris une méthode récente où l'interférence des ondes impliquées dans l'extinction constitue un hologramme qui peut être traité pour donner à la fois la section transversale et une image d'une particule. La méthode semi-graphique d'analyse de phase est présentée et utilisée pour révéler le lien entre la diffusion d'une particule et la distribution du champ électrique en son sein. Enfin, un nouveau système de lidar élastique de rétrodiffusion, Colibri, est décrit dans le contexte des sujets abordés et un exemple de ses capacités de mesure est présenté.

International audience; Au fil de plusieurs décennies de recherches, l'Onera a développé une expertise reconnue internationalement dans le domaine des lidars. Sur le seul sujet des lidars pour la détection des Gaz à effet de serre (GES) une vaste " panoplie " de démonstrateurs innovants a progressivement vu le jour.