Les Sentinels capturent les pierres ponces flottant dans l’océan Pacifique

L’éruption d’un volcan sous-marin dans l’océan Pacifique a provoqué la formation de curieux îlots de pierres ponces au large des Tonga. Ces roches volcaniques très poreuses ont une densité inférieure à celle de l’eau de mer ce qui leur permet de flotter à la surface de l’océan.

Ces « radeaux de pierres ponces » (pumice rafts) sont nettement visibles sur les images Sentinel-1 (radar) et Sentinel-2 (optique).

Image Sentinel-2 des radeaux de pierres ponces le 11 août 2019

Sur l’image radar du même jour il est plus facile de discerner leurs contours :

Image Sentinel-1 des radeaux de pierres ponces le 11 août 2019

Enfin on peut estimer que ces radeaux volcaniques se sont déplacés de 45 milles marins (~85 km) en dix jours à partir de deux images prises par le satellite Sentinel-2B :

Images Sentinel-2 des radeaux de pierres ponces les 11 et 21 août 2019

Plus d'actualités

Sentinel-2 reveals the surface deformation after the 2025 Myanmar earthquake

Sentinel-2 captured several clear-sky images of Myanmar before and after the 28 March 2025 earthquake. The animation below shows a 5-day apart sequence of images captured by Sentinel-2B and Sentinel-2C (10 m resolution) near the epicenter located close to Mandalay. The surface slip due to the earthquake follows the Sagaing Fault, a major fault in […]

Evolution de l’altitude de la ligne de neige au cours des 41 dernières années dans le bassin versant du Vénéon (Oisans)

Pour contribuer à caractériser les conditions hydrométéorologiques lors de la crue torrentielle qui a frappé la Bérarde en juin, j’ai analysé une nouvelle série de cartes d’enneigement qui couvre la période 1984-2024 [1]. Grâce à la profondeur temporelle de cette série, on constate que l’altitude de la ligne de neige dans le bassin versant du […]

Biophysical parameter retrieval from Sentinel-2 images using physics-driven deep learning for PROSAIL inversion

The results presented here are based on published work: Y. Zérah, S. Valero, and J. Inglada. « Physics-constrained deep learning for biophysical parameter retrieval from sentinel-2 images: Inversion of the prosail model« , in Remote Sensing of Environment, doi: 10.1016/j.rse.2024.114309. This work is part of the PhD of Yoël Zérah, supervised by Jordi Inglada and Silvia Valero. […]

Rechercher