End-to-end simulations to optimize imaging spectroscopy mission requirements for seven scientific applications
2024
Briottet, Xavier | Adeline, K. | Bajjouk, T. | Carrère, V. | Chami, M. | Constans, Y. | Derimian, Y. | Dupiau, A. | Dumont, Marie | Doz, S. | Fabre, S. | Foucher, P.Y. | Herbin, H. | Jacquemoud, S. | Lang, M. | Le Bris, Arnaud | Litvinov, P. | Loyer, S. | Marion, R. | Minghelli, A. | Miraglio, T. | Sheeren, David | Szymanski, B. | Romand, F. | Desjardins, C. | Rodat, D. | Cheul, B. | DOTA, ONERA, Université de Toulouse [Toulouse] ; ONERA-Communauté d'universités et établissements de Toulouse (Comue de Toulouse) | Unité Dynamiques des Écosystèmes Côtiers (DYNECO) ; Institut Français de Recherche pour l'Exploitation de la Mer (IFREMER) | Laboratoire de Planétologie et Géosciences [UMR_C 6112] (LPG) ; Le Mans Université (UM)-Université d'Angers (UA)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Nantes université - UFR des Sciences et des Techniques (Nantes univ - UFR ST) ; Nantes Université - pôle Sciences et technologie ; Nantes Université (Nantes Univ)-Nantes Université (Nantes Univ)-Nantes Université - pôle Sciences et technologie ; Nantes Université (Nantes Univ)-Nantes Université (Nantes Univ) | Observatoire de la Côte d'Azur ; Université Côte d'Azur (UniCA) | Sorbonne Université (SU) | Joseph Louis LAGRANGE (LAGRANGE) ; Université Nice Sophia Antipolis (1965 - 2019) (UNS)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Observatoire de la Côte d'Azur ; Université Côte d'Azur (UniCA)-Université Côte d'Azur (UniCA)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS) | Laboratoire d’Optique Atmosphérique - UMR 8518 (LOA) ; Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Université de Lille-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS) | Centre national de recherches météorologiques (CNRM) ; Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Communauté d'universités et établissements de Toulouse (Comue de Toulouse)-Météo-France | Institut de Physique du Globe de Paris (IPGP - UMR_7154) ; Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Institut National de l'Information Géographique et Forestière [IGN] (IGN)-Université de La Réunion (UR)-Institut de Physique du Globe de Paris (IPG Paris)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Paris Cité (UPCité) | Dynamiques et écologie des paysages agriforestiers (DYNAFOR) ; École nationale supérieure agronomique de Toulouse (ENSAT, INP-ENSAT, AgroToulouse, INP-AgroToulouse) ; Institut National Polytechnique (Toulouse) (Toulouse INP) ; Communauté d'universités et établissements de Toulouse (Comue de Toulouse)-Communauté d'universités et établissements de Toulouse (Comue de Toulouse)-Institut National Polytechnique (Toulouse) (Toulouse INP) ; Communauté d'universités et établissements de Toulouse (Comue de Toulouse)-Communauté d'universités et établissements de Toulouse (Comue de Toulouse)-Ecole d'Ingénieurs de Purpan (INP - PURPAN) ; Institut National Polytechnique (Toulouse) (Toulouse INP) ; Communauté d'universités et établissements de Toulouse (Comue de Toulouse)-Communauté d'universités et établissements de Toulouse (Comue de Toulouse)-Institut National de Recherche pour l’Agriculture, l’Alimentation et l’Environnement (INRAE) | Laboratoire en Sciences et Technologies de l'Information Géographique (LaSTIG) ; Ecole des Ingénieurs de la Ville de Paris (EIVP)-École nationale des sciences géographiques (ENSG) ; 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Université de Toulon (UTLN) | Signal et Image (SIIM) ; Laboratoire d'Informatique et des Systèmes (LIS) (Marseille, Toulon) (LIS) ; Aix Marseille Université (AMU)-Université de Toulon (UTLN)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Aix Marseille Université (AMU)-Université de Toulon (UTLN)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS) | École nationale supérieure agronomique de Toulouse (ENSAT, INP-ENSAT, AgroToulouse, INP-AgroToulouse) ; Institut National Polytechnique (Toulouse) (Toulouse INP) ; Communauté d'universités et établissements de Toulouse (Comue de Toulouse)-Communauté d'universités et établissements de Toulouse (Comue de Toulouse) | Direction générale de l'armement [France] (DGA) | Analytic and Computational Research, Inc. - Earth Sciences (ACRI-ST) | Centre National d'Études Spatiales [Toulouse] (CNES) | For the estimation of leaf functional traits, we thank Susan L. Ustin (John Muir Institute of the Environment, University of California, Davis, USA) for providing the validation dataset (NASA grant No. NNX12AP08G), NASA JPL for providing AVIRIS-NG images, and Jean-Philippe Gastellu-Etchegorry and the DART team (CESBIO) for their help in using the DART model. We also thank Marcos Herreras-Giralda (GRASP SAS) for his help with the inversion of the GRASP algorithm on synthetic data
International audience
Mostrar más [+] Menos [-]Inglés. CNES is currently carrying out a Phase A study to assess the feasibility of a future hyperspectral imaging sensor(10 m spatial resolution) combined with a panchromatic camera (2.5 m spatial resolution). This mission focuseson both high spatial and spectral resolution requirements, as inherited from previous French studies such asHYPEX, HYPXIM, and BIODIVERSITY. To meet user requirements, cost, and instrument compactness constraints,CNES asked the French hyperspectral Mission Advisory Group (MAG), representing a broad French scientificcommunity, to provide recommendations on spectral sampling, particularly in the Short Wave InfraRed (SWIR)for various applications.This paper presents the tests carried out with the aim of defining the optimal spectral sampling and spectralresolution in the SWIR domain for quantitative estimation of physical variables and classification purposes. Thetargeted applications are geosciences (mineralogy, soil moisture content), forestry (tree species classification,leaf functional traits), coastal and inland waters (bathymetry, water column, bottom classification in shallowwater, coastal habitat classification), urban areas (land cover), industrial plumes (aerosols, methane and carbondioxide), cryosphere (specific surface area, equivalent black carbon concentration), and atmosphere (watervapor, carbon dioxide and aerosols). All the products simulated in this exercise used the same CNES end-to-endprocessing chain, with realistic instrument parameters, enabling easy comparison between applications. 648 simulations were carried out with different spectral strategies, radiometric calibration performances and signal-to-noise Ratios (SNR): 24 instrument configurations × 25 datasets (22 images + 3 spectral libraries).The results show that spectral sampling up to 20 nm in the SWIR range is sufficient for most applications.However, 10 nm spectral sampling is recommended for applications based on specific absorption bands such asmineralogy, industrial plumes or atmospheric gases. In addition, a slight performance loss is generally observedwhen radiometric calibration accuracy decreases, with a few exceptions in bathymetry and in the cryosphere forwhich the observed performance is severely degraded. Finally, most applications can be achieved with a realisticSNR, with the exception of bathymetry, shallow water classification, as well as carbon dioxide and methaneestimation, which require the optimistic SNR level tested. On the basis of these results, CNES is currently eval-uating the best compromise for designing the future hyperspectral sensor to meet the objectives of priorityapplications.
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Información bibliográfica
Este registro bibliográfico ha sido proporcionado por Institut national de la recherche agronomique