SWH | Suivi historique de la couverture neigeuse

Des images SPOT issues du programme Spot World Heritage du CNES sont utilisées en complément de données Sentinel-2 pour étudier l’évolution du manteau neigeux dans le massif des Pyrénées

Depuis l’arrivée de Sentinel-2, en 2015, il est possible de suivre la couverture neigeuse à haute résolution spatiale et temporelle. Cependant, la période couverte par Sentinel-2 est insuffisante pour des études sur le changement climatique. Des données plus anciennes sont disponibles depuis 1985 ans grâce à LANDSAT et SPOT. Les méthodes de Sentinel-2 sont transposables à Landsat, mais la revisite de Landsat n’est pas suffisante et les données SPOT sont nécessaires. Malheureusement, les données SPOT1 à SPOT3 n’ont pas de bande Moyen Infra Rouge (MIR), et les images sont souvent saturées au-dessus de la neige.

Légende : Validation sur des données SPOT4 sans utilisation du moyen infra-rouge. a) image SPOT4 avec MIR, b) masque de référence c) image SPOT4 sans MIR, d) masque avec apprentissage local, e) masque avec apprentissage sur l’ensemble des Pyrénées. On note l’élargissement des nuages dans les masques pour éviter les risques d’erreur.

La détection de la neige sur les images SPOT historiques fait l’objet de la thèse de Zacharie Barrou Dumont, au CESBIO, sous la direction de S. Gascoin (CNRS) et J. Inglada (CNES). La méthode mise en place consiste à simuler des données SPOT à partir de Sentinel-2, et à utiliser les masques issus des produits de couverture neigeuse comme référence d’apprentissage pour une méthode de Deep Learning (UNet). La méthode a été testée sur le massif des Pyrénées. Elle permet de détecter la neige sur les images SPOT simulées avec un Kappa pour trois classes (nuages, neige, non neige) de l’ordre de 72 à 87% suivant les conditions.

Contact: zacharie.barrou-dumont@univ-tlse3.fr; simon.gascoin@univ-tlse3.fr

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