The Inframetrics 760 airborne thermal infrared data on the

The Inframetrics 760 airborne thermal infrared data
on the ReSeDA experiment
4-bis-Accounting for the temporal instability of the sensor
(version by T. Wassenaar)
(this chapter is partially written in french, sorry for this inconvenience)
4-bis-1. About the previous version
(the previous version is described in 4-Accounting for temporal instability of the sensor)
Après les diverses étapes de calibration et de correction radiométrique – incluant une
calibration absolue, la correction des perturbations induites par l’objectif et la correction
atmosphérique – la précision des températures de brillances obtenues par rapport à des
mesures au sol était évaluée comme étant de l’ordre de 1,4°C au maximum (Gu et al. 2002).
Comme décrit dans le chapitre précédent (4-Accounting for temporal instability of the
sensor), le capteur Inframetrics 760 utilisé a parfois été sujet à des instabilités radiométriques.
Les variations de température de brillance qui en découlent peuvent atteindre des proportions
énormes par rapport à la précision des estimations obtenues après prétraitements ; parfois de
l’ordre de 10°C ou plus. Bien que l’origine des ces variations soit inconnue et que nous ne
disposons pas de méta-données enregistrées lors de l’acquisition en faisant mention, il paraît
indispensable de tenter de prendre en compte ces variations. Comme mentionné dans le
chapitre précédent, cette instabilité induit parfois des problèmes de saturation. Mais cela n’a
finalement pu être vérifié que pour quelques cas isolés (pics isolés du 30 janvier et chutes au
27 février 1997). Plus généralement, ces perturbations apparaissent plutôt comme aléatoires.
La façon dont ce problème a été pris en compte précédemment par F. Jacob est décrite dans le
chapitre précédent (4-Accounting for temporal instability of the sensor). Bien qu’une
correction parfaite de ces perturbations ne paraisse pas possible et donc que toute méthode de
correction soit critiquable, les hypothèses sur lesquelles la méthode proposée précédemment
est basée semblent manquer de justification physique. Il s’agit d’une égalisation de la
moyenne de chaque image pour chaque jour d’acquisition. Si une telle approche peut
supprimer les plus fortes perturbations, elle peut très bien induire des erreurs ailleurs. Les
critiques principales sont les suivantes :
•
aucune hypothèse n’est émise concernant la nature de la perturbation. On paraît pourtant
savoir deux choses : (1) au moins une partie est liée à l’utilisation du capteur avant que la
réponse de celui-ci n’atteigne un niveau stable (2 heures après démarrage), et (2) au moins
une partie a été « redressée » manuellement et de façon intuitive en cours de vol ;
•
les sauts sont supposés avoir lieu dans le temps de latence (environ 5 minutes) entre deux
lignes de vol. Cela n’est pas correct car en conflit avec la nature supposée aléatoire des
perturbations et parce que des sauts ont également été observés entre des images à
l’intérieur d’une même ligne de vol ;
•
même si les sauts avaient lieu entre lignes de vol, la méthode retenue ne les corrige pas
forcement. Les sauts ne sont en fait que modifiés, soit par une diminution, soit par une
augmentation de l’écart, voir même une inversion. La correction sur la base de la
moyenne par ligne suppose que les zones couvertes par chaque ligne de vol soient
identiques;
•
faute d’hypothèse sur la nature et l’impact de l’instabilité temporelle, la méthode est
appliquée à chaque ligne de vol, sans se soucier de savoir si les écarts concernés sont
réellement dus à un « saut », et non simplement inclus dans le bruit du signal. De plus on
ignore la dynamique temporelle du signal, qui peut générer entre lignes de vol des petits
« sauts » (en raison du temps de latence);
•
la méthode est appliquée à l’ensemble des lignes d’un vol, regroupant donc les lignes à
3000 m et celles à 1500 m. Il est évident que la taille de la zone couverte par les lignes à
1500 m est fortement inférieure à celle des lignes à 3000m (et que leur recouvrement est
plus faible). Il est donc très peu probable que nous puissions supposer que les moyennes
des lignes à 1500m soient identiques et comparables à celle des lignes à 3000 m. De plus
nous rappelons que l’étape suivante de prétraitement, le ré-étalonnage à l’aide de mesures
au sol, s’effectue séparément pour les images acquises à 3000 m et celles acquises à 1500
m. Ceci ne serait pas justifié si on les confondait auparavant. Le décalage temporel entre
les lignes de vol à 3000 m et celles à 1500 m n’est pas non plus négligeable (une demiheure ou plus) ;
•
nous remarquons également que les aberrations intra-ligne, ignorées par la méthode et
donc non corrigées, peuvent fausser le moyenne et par-là induire des sauts là où il n’y en
avait peut-être pas ;
•
enfin, on observe que la méthode de correction a seulement été appliquée à une sélection
subjective de campagnes de prise de vue (26/3, 16/4, 22/5, 9/6, 8/7), ce qui manque de
justification (qu’est-ce qui montre que c’est seulement à ces dates là que le capteur a mal
fonctionné ?).
4-bis-2. Temporal instability – a new approach for correction as well as temporal
normalisation
Dans une tentative de remédier aux inconvénients de l’approche de correction retenue
auparavant, nous proposons une approche alternative.
Cette approche alternative se fonde sur quatre hypothèses :
•
les sauts liés au disfonctionnement de l’appareil sont d’une nature aléatoire et peuvent
donc avoir lieu aussi bien au cours d'une ligne de vol (durée ± 2min), que pendant le
temps de latence entre deux lignes (durée ± 5min) ;
•
l’ampleur des sauts est supposée suffisamment forte pour qu'on puisse distinguer les sauts
du bruit. On suppose que le bruit ne peut induire que de petits pics de forme symétrique ;
•
sachant que le système de mesure doit être de plus en plus stable au cours de son
utilisation, le niveau radiométrique de la réponse enregistrée en fin de vol, et même vers la
fin d’une ligne de vol, est considéré comme plus fiable que celui du début.
The correction is done in two steps:
1- correction of intra-line shifts
2- correction of shifts between lines
4-bis-2-1-Correction des sauts intra-ligne
La seule difficulté qu’entraîne la détection des sauts, passage obligatoire avant leur correction,
est l’établissement de seuils permettant de distinguer les sauts du bruit, d’autant plus que ce
bruit peut parfois atteindre un niveau assez important. Les seuils établis sont plus stricts pour
les images contiguës à l’intérieur d’une ligne de vol que ceux qui seront employés dans la
comparaisons entre « têtes » et « queues » de lignes de vol consécutives (dans ce cas, les
écarts en temps et en espace sont plus importants). En ce qui concerne les sauts « intra-ligne »
nous avons fait la considération suivante :
Les tableaux 1 à 5 de la première partie du rapport technique Inframetrics nous montrent que
la réalisation de la prise de vue le long d’une ligne de vol a une durée d'environ deux minutes
et que le nombre d’images acquises est proche de 120. Nous pouvons donc conclure que
l’écart temporel entre l’acquisition de deux images consécutives est d’une seconde. La vitesse
de vol lors de ces campagnes étant d’environ 50 m/s, le déplacement de la zone couverte par
une image par rapport à celle couverte par l’image précédente est d'environ 50 mètres. Avec
un FOV de 80°, cela représente le remplacement de 1% de la zone couverte à 3000 m
d’altitude et de 2% de la zone couverte à 1500 m. L’écart réel entre les moyennes des deux
images ne peut donc être que très faible : un écart de 1°C entre les moyennes de deux images
consécutives suppose que la moyenne de la nouvelle zone incluse ait une température
différant de 100°C de celle de la zone remplacée. Plus qu’un bruit cela peut donc être
considéré comme un saut aberrant.
Sachant qu’un certain bruit peut s’additionner à l’écart réel existant entre les moyennes de
deux images consécutives et que de légères variations en roll et pitch de l'avion peuvent
induire des déplacements un peu supérieurs à notre estimation, ce seuil doit rester le plus
tolérant possible. Après plusieurs tests successifs, ce seuil a été fixé à 0,6°C pour les images
acquises à 3000 m et à 1,1°C pour celles acquises à 1500 m. Notez que l’ordre d’analyse est
de la fin vers le début, tant en ce qui concerne les images, que pour les lignes de vol. Si le saut
détecté entre la moyenne de deux images successives est accompagné d’un saut en écart-type
supérieur à 0,5°C nous estimons que les moyennes ne sont pas comparables et qu’il s’agit
d’un enregistrement erroné lié à un problème de saturation ou autre. Dans ce cas, les images
(ou les plages) concernées sont supprimées. Sinon les moyennes de toute la séquence
d’images précédant le saut sont décalées de l’ampleur du saut détecté. Les décalages
appliqués sont présentés dans l’annexe FigInf760_instab.pdf.
Nous n’avons pas réalisé de lissage du « signal », car tout en supprimant une partie du bruit,
cela risquerait également d’effacer certains des sauts à détecter. Même à posteriori son utilité
est réduite par le fait que nous nous intéressons uniquement à la médiane par pixel de toutes
les images.
4-bis-2-2-Correction of differences between lines
At first we made a shift correction based on the differences between the images at the
extremities of consecutive lines, which were assumed to cover about the same area and to be
acquired within a short time laps. But we abandoned this approach for two reasons:
(1) it could not be confirmed that the areas covered by the images at two consecutive
line extremities were in fact similar enough, and we also could not exclude that no shift in the
instrumental response had taken place in the time between the two lines (often around five
minutes were required for the plane to turn around),
(2) this approach did not provide a normalisation with respect to brightness
temperature evolution during the acquisition period. Such a normalisation of temperature
evolution will be required in a possible future study focussing on the contribution of multidirectional temperature data for evapotranspiration estimation. For such a study, it is of course
important to be able to attribute radiometric differences for one pixel observed under different
angles to this directional variation only.
A second proposition was done based on the following idea. A normal flight schedule
consisted in 4 North-South or South-North oriented lines and one perpendicular (East-West)
flight line (Figure 4-bis-1). After correcting radiometric shifts between images from one given
line, the remaining variation is assumed to be related to variations in scene composition. This
means that temporal brightness temperature evolution during the realisation of that flight line
is assumed to be negligible. Which then again means that differences observed between
images situated at the crossing of the East-West and one of the North-South lines, covering
the same area observed under nearly identical angles, must be related to radiometric shifts
occurring in the time between these two lines. Such differences are caused by either sudden
instrumental response shifts or time evolution of brightness temperature, or both. In any way,
by taking the images from the East-West line as a reference and adjusting the North-South
lines to this one, we correct for both effects. Then, we obtain a corrected temperature data set
that account for a normalisation of the time evolution of temperature. This adjustment is
realised by applying a shift to all the images of a given North-South flight line. this shift
corresponds to the difference between the overlapping images from the considered N-S line
and the E-W line. Once these images have been detected, to diminish the influence of noise
they are averaged with their direct neighbour images before comparison (figure 4-bis-1).
When plotted against each other, RMSE values of regression lines with slope 1 through the
barycenter are identical and often even less than linear regression RMSE values. This justified
the application of a simple shift for adjusting the radiometric level of the two flight lines.
Figure 4-bis-1 Schematic representation of the temporal normalisation correction applied to
all images of each North-South flight line, based on the difference between the 3 images
closest to the East-West line (blue) and the 3 nearest images of this line (green).
One important drawback of our approach is that the normalisation procedure cannot be
applied to the images acquired at low altitude (1500m), because, in general, no perpendicular
East-West flight line were acquired at this altitude. Such a line was only available for the
1500m data set of May 15th, data set to which the above described procedure has been
applied. All other 1500m data sets were only corrected for some internal instrumental
response shifts (see annexe FigInf760_instab.pdf). This still is better than the old procedure
where no correction was applied to these data sets, unless a very pronounced radiometric shift
appeared between flight lines. The only case for which such a situation remained was the
1500m data set of April 16th (DOE 472). For this case we have applied the old method, i.e.
applying a shift to all images of a given flight line corresponding to the difference between
the average value of the image means of this line and the average value of all image means
pooled together (in this particular case also the flight lines n°6 and 7 have been considered in
the overall mean, although the corresponding images have not been georeferenced and
exploited). This indeed proofed to wipe out the unrealistic discrepancies in the final median
brightness temperature “cartography” of the study area, and resulted in a “normal” regression
result for the recalibration procedure described in the following paragraph (7-bis-Quality
assessment and first recalibration of brightness temperature maps).
4-bis-3 Some conclusions
We have partially been able to correct for the effect of sensor instability, the most serious
sudden response shifts being eliminated, and we also developed and applied a method to
correct for shifts between flight lines. This last aspect provided a kind of temporal
normalisation that is required by future studies.
4-bis-4 Related references
•
Gu, X.-F., Jacob, F., Hanocq, J.-F., & Tallet, N. (2002). Acquisition and processing of airborne
thermal infrared data during the ReSeDA experiment. In: Proceedings of the EGS2000 ReSeDA
special session.
•
4-Accounting for temporal instability of the sensor: chapter describing the previous
procedure (by F. Jacob)
•
4-ter-Differences in shift correction and time normalization of Inframetrics images
between method 1 and method 2