HR TIR DA IRL (High Resolution Thermal Infra-Red Directional Anisotropy In Real Life)

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Dans le cadre de la préparation de la mission Trishna, une question importante concerne la nécessité de corriger les effets directionnels dans les images, ainsi que la méthode à appliquer. Certains d’entre vous sont sans doute familiers de l’effet dit de « hotspot » dans le domaine réflectif, qui a été bien illustré sur notre blog. Dans le domaine de l’Infra-Rouge Thermique, les effets directionnels ne sont pas provoqués par une réflexion directe de la lumière du soleil, mais plutôt par un changement de proportion entre des éléments à l’ombre – donc plus froids – et des éléments au soleil – donc plus chauds – au sein du pixel. Un autre effet, connu sous le nom de gap fraction, est également relié au changement de proportion entre la fraction visible de sol nu et celle de végétation, qui ont des émissivités ou des températures bien différentes. Ces proportions changent continuellement avec les angles de vue du satellite, et quand ces angles sont parfaitement alignés avec les angles solaires, les éléments à l’ombre deviennent invisibles dans le pixel, ce qui cause une température observée plus élevée. Étant donné le champ de vue de +/-34° prévu pour Trishna, ce phénomène se produira régulièrement en fonction de la saison et de la localisation sur le globe.

Il est important de noter que la température de surface (LST pour Land Surface Temperature) n’est pas stable dans le temps comme peut l’être la réflectance de surface (SR pour Surface Réflectance). En effet les facteurs d’évolution principaux de la température de surface sont la météo et le cycle quotidien du soleil. C’est pourquoi, si les effets directionnels dans le domaine Infra-Rouge sont bien modélisés dans des codes de transfert radiatif comme SCOPE ou DART, et parfois observés lors des campagnes terrains instrumentés, ils sont plutôt difficile à observer dans les données satellites réelles, en particulier dans la gamme des Hautes Résolutions (en dessous de 100 mètres). Au CESBIO, nous sommes parti à la chasse (ou plus exactement à la pêche) dans le grand lac des données publiques de télédétection, et – coup de bol – nous avons eu une touche. Vous pouvez trouver notre récit complet ici (ou dans le preprint sur HAL):

Julien Michel, Olivier Hagolle, Simon J. Hook, Jean-Louis Roujean, Philippe Gamet, Quantifying Thermal Infra-Red directional anisotropy using Master and Landsat-8 simultaneous acquisitions, Remote Sensing of Environment, Volume 297, 2023, 113765, ISSN 0034-4257, https://doi.org/10.1016/j.rse.2023.113765.

En cherchant des acquisitions quasi-simultanées entre Landsat-8 et le capteur aéroporté avec un grand champ de vue MASTER de la NASA (avec l’aide précieuse du JPL),  nous avons pu observer la LST quasiment au même moment (à moins de 15 minutes d’intervalle), acquise sous deux angles de vue différents pour 9 scènes en Californie, dont 3 sont proches des conditions de hotspot, comme montré dans la figure ci-dessous (tracks (2), (8) et (12)) :

Nous avons observé des différences de LST jusqu’à 4.7K à l’intérieur du champ de vue prévu pur Trishna. En utilisant ces données pour estimer les paramètres de modèles de correction issus de la littérature, nous avons pu ramener cette erreur sous la barre des 2K dans tout les cas, même si nos expériences n’ont pas permis d’identifier le modèle le plus performant. La figure ci-dessous montre à quel point les différents modèles collent aux effets directionnels observés, quand leurs paramètres sont estimés à partir de toutes les observations.

Un autre constat intéressant concerne la sensibilité des effets directionnels à l’occupation du sol et au stades de croissance de la végétation. En théorie, les paramètres des modèles devraient dépendre de ces facteurs. En effet, le mélange entre parties à l’ombre et au soleil, ainsi qu’entre végétation et sol nu, devrait changer de manière plus importante pour les couverts végétaux intermédiaires. Cependant, nous avons essayé de corréler les différences de températures observées entre MASTER et Landsat-8 avec une combinaison des cartes d’occupation du sol fournies par Copernicus (Copernicus Global Land Service Maps) et du NDVI fourni par Landsat-8. Nous n’avons pas observé de changement significatif des tendances entre les différentes classes et stades végétatifs, comme le montre la figure ci-dessous. Ceci ne veut pas dire que l’occupation du sol et le stade de croissance de la végétation n’est pas important pour la correction des effets directionnels, mais plutôt que les sources de données disponibles pour ces variables sont sans doute trop imprécises pour être utilisées de cette manière.

Même s’il reste beaucoup à faire pour intégrer la correction des effets directionnels dans les segments sols à venir, cette étude montre que sur un ensemble limité d’observations réelles (en Californie), les modèles paramétriques de la littérature avec un paramétrage statique peuvent être utilisés pour diminuer l’impact de ces effets. Cette étude plaide également pour des campagnes aériennes plus importantes dédiées à ce sujet (hors de la Californie), avec des survols simultanées de Landsat-8, afin de pouvoir qualifié et calibrer ces modèles avec un panel plus large de paysages et de conditions d’observations.