Observations de l’eau depuis l’espace
Date de modification : 01 novembre 2024
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Water Observations from Space (WOfS) est un service qui utilise des images satellites pour fournir des observations historiques des eaux de surface sur le continent africain. WOfS permet aux utilisateurs de comprendre l’emplacement et le mouvement des eaux intérieures et côtières au fil du temps. Il montre où l’eau est généralement présente, où elle est rarement observée et où l’inondation de la surface a été observée par satellite.
Les données sont générées à l’aide de l’algorithme de classification WOfS appliqué aux images satellites Landsat. La collection WOfS comprend trois produits disponibles pour le continent africain, comme indiqué ci-dessous :
Type de produit |
Description |
|---|---|
Couche d’entités WOfS (WOFL) |
Classification de l’eau et des non-eau générée par scène |
Résumé annuel du WOfS |
Le rapport entre les observations de temps humide et clair pour chaque année civile |
Résumé de tous les temps du WOfS |
Le rapport entre les observations humides et claires pour toute la période |
Couche de caractéristiques WOfS (WOFL) : les images individuelles classées selon l’eau sont appelées couches de caractéristiques d’observation de l’eau (WOFL) et sont créées à partir des données satellite d’entrée. Il existe une WOFL pour chaque image satellite traitée montrant la présence d’eau.
Résumé annuel/historique du WOfS : La fréquence à laquelle un pixel est classé comme humide. Cela implique :
Nombre total d’observations claires pour chaque pixel : nombre d’observations claires (pas de nuage, d’ombre de nuage ou d’ombre de terrain) pour la période sélectionnée. L’algorithme de classification les affecte ensuite à la catégorie humide ou sèche.
Nombre total d’observations humides pour chaque pixel : le nombre d’observations qui étaient claires et humides pour la période sélectionnée.
Les résumés WOfS sont calculés comme le rapport entre les observations claires et humides et le total des observations claires.
Spécifications
La couverture et les métadonnées pertinentes pour chacun des trois produits WOfS peuvent être consultées sur DE Africa Metadata Explorer :
Un Jupyter Notebook qui démontre le chargement et l’utilisation des produits WOfS dans le Sandbox est également disponible.
Couche d’entités WOfS
Tableau 1 : Spécifications du produit de couche d’entités WOfS
Spécification |
|
|---|---|
Nom du produit |
Couche d’entités WOfS |
Taille de la cellule - X (mètres) |
30 |
Taille de la cellule - Y (mètres) |
30 |
Système de référence de coordonnées |
La spectroscopie universelle transverse de Mercator (UTM) |
Résolution temporelle |
16 jours |
Plage temporelle |
1984 – aujourd’hui |
Ensemble de données parent |
Réflectance de surface de la collection Landsat 2 |
Fréquence de mise à jour |
Tous les jours |
Tableau 2 : Mesures de la couche d’entités WOfS
ID de la bande |
Description |
Plage de valeurs |
Type de données |
Aucune valeur de données |
|---|---|---|---|---|
eau |
Eau WOFL |
« 0 - 255 » |
|
|
La mesure WOFL « eau » utilise des indicateurs binaires pour attribuer les caractéristiques du terrain à chaque pixel. Les indicateurs binaires attribuent une valeur décimale unique à chaque caractéristique. Un pixel peut contenir plusieurs caractéristiques en additionnant les valeurs décimales de chaque indicateur binaire associé.
Tableau 3 : indicateurs de bits de la couche d’entités WOfS
Peu |
Signalisation |
Valeur décimale |
Description |
|---|---|---|---|
0 |
aucune donnée |
1 |
1 = pixel masqué en raison de NO_DATA dans la source, 0 = données valides |
1 |
non-contiguïté |
2 |
Au moins une bande d’entrée est manquante ou invalide |
2 |
angle solaire faible |
4 |
L’angle d’incidence solaire est inférieur à 10 degrés |
3 |
ombre du terrain |
8 |
Ombre du terrain |
4 |
pente élevée |
16 |
La pente du terrain (mesurée à partir du SRTM) est supérieure à 12 degrés |
5 |
ombre de nuage |
32 |
Ombre de nuage |
6 |
nuage |
64 |
Nuage |
7 |
eau observée |
128 |
Classé comme eau par l’arbre de décision |
Par exemple, une valeur « eau » de « 136 » indique que de l’eau (128) ET une ombre du terrain (8) ont été observées pour le pixel, tandis qu’une valeur de « 144 » indiquerait de l’eau (128) ET une forte pente (16).
Les WOFL sont utiles pour identifier la présence d’eau à un moment donné ou sur de courtes durées (moins d’un an) et peuvent être mieux utilisés par les personnes connaissant les observations de l’eau par satellite et leurs limites. Pour les données annuelles ou historiques, les utilisateurs peuvent accéder aux produits récapitulatifs pré-calculés détaillés ci-dessous.
Résumé annuel du WOfS
Tableau 4 : Spécifications du produit récapitulatif annuel WOfS
Spécification |
|
|---|---|
Nom du produit |
Résumé annuel du WOfS |
Taille de la cellule - X (mètres) |
30 |
Taille de la cellule - Y (mètres) |
30 |
Système de référence de coordonnées |
EPSG: 6933 |
Résolution temporelle |
Annuel |
Plage temporelle |
1984 – 2023 |
Ensemble de données parent |
Couche d’entités WOfS |
Fréquence de mise à jour |
Annuel |
Latence de mise à jour |
2 mois à compter de la fin de l’année précédente |
Tableau 5 : Mesures récapitulatives annuelles du WOfS
ID de la bande |
Description |
Plage de valeurs |
Type de données |
Aucune valeur de données |
|---|---|---|---|---|
compte_humide |
Combien de fois un pixel a été mouillé |
|
|
|
compter_effacer |
Combien de fois un pixel était clair |
|
|
|
fréquence |
Fréquence de détection d’eau à un endroit |
« 0 - 1 » |
|
|
Résumé de tous les temps du WOfS
Tableau 6 : Spécifications du résumé de tous les temps du WOfS
Spécification |
|
|---|---|
Nom du produit |
Résumé de tous les temps du WOfS |
Taille de la cellule - X (mètres) |
30 |
Taille de la cellule - Y (mètres) |
30 |
Système de référence de coordonnées |
EPSG: 6933 |
Résolution temporelle |
Résumé unique pour toute la plage temporelle |
Plage temporelle |
1984 – 2023 |
Ensemble de données parent |
Couche d’entités WOfS |
Fréquence de mise à jour |
Annuel |
Latence de mise à jour |
2 mois à compter de la fin de l’année civile précédente |
Tableau 7 : Mesures récapitulatives de tous les temps du WOfS
ID de la bande |
Description |
Plage de valeurs |
Type de données |
Aucune valeur de données |
|---|---|---|---|---|
compte_humide |
Combien de fois un pixel a été mouillé |
|
|
|
compter_effacer |
Combien de fois un pixel était clair |
|
|
|
fréquence |
Fréquence de détection d’eau à un endroit |
« 0 - 1 » |
|
|
Tous les produits de la collection WOfS ont la même étendue géographique. Ceci est illustré dans la Figure 1 ; les données sont disponibles pour les régions ombrées en bleu. Des étendues temporelles et géographiques spécifiques peuvent être explorées sous forme de carte interactive sur l’explorateur de métadonnées Digital Earth Africa <https://explorer.digitalearth.africa/products>. Différents produits WOfS peuvent être sélectionnés dans le menu déroulant horizontal en haut de la page.
Figure 1 : Étendue géographique de la collection Landsat WOfS
Traitement
L’algorithme de détection des observations de l’eau depuis l’espace <https://github.com/GeoscienceAustralia/wofs>`__ tel que décrit dans Mueller et al. (2016), est appliqué aux données Landsat pour créer les produits WOfS disponibles.
Médias et exemples d’images
Image 1 : Tagrin Bay, Sierra Leone. Résumé de tous les temps du WOfS.
Les couleurs indiquent le pourcentage de fois où de l’eau a été détectée. Le rouge signifie « rarement de l’eau », le vert signifie « souvent de l’eau » et le bleu signifie « toujours de l’eau ».
Crédit : Les données Landsat de l’U.S. Geological Survey ont été utilisées pour compiler cette image.
Image 2 : Entrée du barrage de Bui, Ghana. Animation du résumé annuel du WOfS de 2004 à 2021.
L’intensité de la couleur indique le pourcentage de fois où de l’eau a été détectée au cours de l’année. Le bleu foncé signifie « toujours de l’eau », tandis que le bleu clair signifie « rarement de l’eau ».
Crédit : Les données Landsat de l’U.S. Geological Survey ont été utilisées pour compiler cette image.
Image 3 : Réservoir de Shiroro, Nigéria. Une couche d’entités WOfS (WOFL) du 13 mars 2021.
Les couleurs sont attribuées par valeur d’indicateur binaire. Pour plus de détails sur les indicateurs binaires WOFL, voir le tableau 3.
Crédit : Les données Landsat de l’U.S. Geological Survey ont été utilisées pour compiler cette image. Le schéma de traçage est attribué au package dea-tools de Digital Earth Australia.
Services connexes
Références
Mueller, N., Lewis, A., Roberts, D., Ring, S., Melrose, R., Sixsmith, J., Lymburner, L., McIntyre, A., Tan, P., Curnow, S., & Ip, A. (2016). Observations de l’eau depuis l’espace : cartographie des eaux de surface à partir de 25 années d’images Landsat à travers l’Australie. Télédétection de l’environnement, 174, 341-352. https://doi.org/10.1016/j.rse.2015.11.003
Licence
Licence internationale CC BY Attribution 4.0
Remerciements
Les algorithmes WOfS intégrés dans ce produit sont le travail de Norman Mueller, Geoscience Australia, et du Dr Dale Roberts, Australian National University.
Accès aux données
Amazon Web Services S3
Les données WOfS de Digital Earth Africa sont accessibles à partir du bucket S3 associé.
Tableau 8 : Détails de l’accès aux données AWS
Détails AWS S3 |
|
|---|---|
ARN du compartiment |
|
Noms de produits |
|
Le seau est situé dans la région « af-south-1 » (Le Cap)
La convention de chemin de fichier suivante s’applique aux WOFL :
wofs_ls/<version>/<chemin>/<ligne>/<année>/<mois>/<jour>/
Les résumés annuels omettent « chemin », « ligne », « mois » et « jour ».
wofs_ls_summary_annual/<version>/<année>/
Le résumé de tous les temps supprime également « année ».
wofs_ls_summary_alltime/<version>/
Tableau 9 : Convention de chemin d’accès au fichier AWS
Élément de chemin de fichier |
Description |
Exemple |
|---|---|---|
« nom du produit » |
|
|
|
Version du produit |
« 1-0-0 » |
|
Numéro de chemin Landsat allant de « 157 » à « 206 ». |
« 165 » |
|
Numéro de ligne Landsat allant de « 052 » à « 072 ». |
« 052 » |
|
Année de collecte des données |
« 2019 » |
|
Mois de l’année où les données ont été collectées (avec des zéros non significatifs) |
« 03 » |
|
Jour du mois où les données ont été collectées (avec des zéros non significatifs) |
« 28 » |
Services Web OGC (OWS)
Ce produit est disponible via OWS de DE Africa.
Tableau 10 : Détails d’accès aux données OWS.
Détails de l’OWS |
|
|---|---|
Nom |
« DE Africa Services » |
URL des services de cartographie Web (WMS) |
|
URL du service de couverture Web (WCS) |
|
Noms des calques |
|
Les détails de Digital Earth Africa OWS peuvent être trouvés sur https://ows.digitalearth.africa/.
Pour obtenir des instructions sur la façon de se connecter à OWS, consultez « ce tutoriel <../web_services/index.ipynb> ».
Open Data Cube (ODC)
La collection WOfS est accessible via l’API ODC de Digital Earth Africa, qui est disponible via le « Digital Earth Africa Sandbox <https://sandbox.digitalearth.africa/hub/login> »__.
Nom du produit ODC : wofs_ls, wofs_ls_summary_annual, wofs_ls_summary_alltime
Tableau 11 : Noms des groupes WOFL ODC
Nom du groupe |
Noms alternatifs |
|---|---|
eau |
– |
Le résumé annuel et le résumé de tous les temps ont les mêmes noms de groupe dans l’ODC.
Tableau 12 : Résumé annuel/de tous les temps des noms de groupes ODC du WOfS
Nom du groupe |
Noms alternatifs |
|---|---|
compte_humide |
mouillé |
compter_effacer |
clair |
fréquence |
fréquence |
Pour des exemples sur la façon d’utiliser l’API ODC, consultez le référentiel de blocs-notes d’exemples DE Africa <https://github.com/digitalearthafrica/deafrica-sandbox-notebooks>`__.
Informations techniques
Algorithme
L’algorithme de détection des observations de l’eau depuis l’espace utilise une méthode d’arbre de décision utilisant à la fois des mesures de bande spectrale et des indices dérivés comme ensembles de données d’entrée. Il utilise également plusieurs ensembles de données auxiliaires, notamment la pente.
Une illustration de l’arbre de décision est présentée dans la figure 2.
Figure 2 : Arbre de décision de l’algorithme de détection WOfS. Les branches de l’arbre sont représentées en vert avec les points finaux pour l’eau et les échantillons sans eau affichés respectivement en bleu et en rouge. Chaque branche indique la variable utilisée pour la séparation et le solde résultant des échantillons d’eau et sans eau créés par la séparation. Source : Mueller et al. (2016).
Méthode de validation
L’équipe de validation de Digital Earth Africa possède de nombreuses années d’expérience combinée dans la validation de cartes dérivées de satellites dans différentes régions d’Afrique, ainsi qu’une longue histoire de collaboration avec une grande variété de parties prenantes.
Pour valider les données WOfS, le continent a été divisé en sept zones agroécologiques (ZAE). Des analystes de chaque organisation géospatiale régionale ont étiqueté un grand ensemble de points d’échantillonnage en utilisant l’interprétation d’images satellite et aériennes. Les analystes ont appliqué leurs connaissances régionales et locales pour aider à définir des étiquettes de classe et à interpréter les caractéristiques difficiles, créant ainsi un ensemble de données de validation à la fois précis et adapté à l’objectif. Pour garantir que WOfS soit aussi précis que possible, il a été validé par rapport à une série de points de données. 2900 points d’échantillonnage ont été générés, couvrant le continent africain, y compris les îles principales.
En règle générale, les classificateurs d’eau sont capables de cartographier de vastes étendues d’eau ouvertes. Pour cet exercice, les plans d’eau d’une superficie supérieure à 100 kilomètres carrés ont donc été masqués. Cela a permis de garantir que l’analyse reste concentrée sur les zones plus difficiles à cartographier, telles que les petites étendues d’eau de couleurs, de profondeurs et d’environnements environnants différents.
Un échantillonnage aléatoire stratifié a ensuite été réalisé pour sélectionner des emplacements présentant différentes occurrences d’eau et différents types de plans d’eau. En concentrant l’échantillon sur les zones les plus difficiles à cartographier, ce schéma d’échantillonnage a permis à l’équipe de Digital Earth Africa de comprendre les limites de WOfS et a permis de comparer WOfS à d’autres ensembles de données disponibles. Il a également abouti à une précision globale de cet exercice qui semble inférieure aux attentes, puisque les zones « faciles à cartographier » ont été supprimées du plan d’échantillonnage.
Ensuite, les analystes ont étiqueté chaque point d’échantillonnage à l’aide d’une interprétation visuelle des points d’échantillonnage fournie par l’outil en ligne Collect Earth Online (CEO). CEO a permis à plusieurs analystes d’évaluer les points comme étant aquatiques ou non aquatiques à l’aide d’images satellites et aériennes. Les points d’échantillonnage étiquetés ont ensuite été comparés à la carte WOfS, déterminant où le service de cartographie WOfS concorde - ou non - avec l’ensemble de données de validation.
La conception de l’échantillonnage est indépendante de la classification WOfS, de sorte que cet ensemble de données de validation peut être utilisé pour fournir des comparaisons quantitatives avec des produits tels que les futures versions de WOfS ou d’autres cartes des eaux de surface existantes.
Résultats de validation
À l’échelle continentale, le WOfS est en mesure d’identifier avec précision environ 80 % des éléments hydrographiques étiquetés (Figure 3, à droite). 94 % de ses classifications d’eau sont correctes (Figure 3, à gauche).
Au niveau des ZAE, WOfS obtient des résultats remarquables dans les ZAE de l’Est, du Sahel et du Nord, avec plus de 85 % des éléments hydrographiques de référence dans ces zones correctement identifiés comme de l’eau (Figure 3, centre). La fiabilité de cette classification dans la zone Est est également très élevée, à plus de 96 %, et la classification WOfS dans les sept ZAE s’est avérée fiable, avec une précision de l’utilisateur de plus de 84 % (Figure 3, gauche). La ZAE occidentale est une zone difficile avec une forte couverture nuageuse et un climat humide, 77,5 % des éléments hydrographiques de référence ont été correctement identifiés comme de l’eau dans le produit WOfS, et 97,3 % de ces éléments hydrographiques sont en fait de l’eau.
Figure 3 : Précision globale du WOfS, répartie par zone agro-écologique.
Limitations de la validation
Lors de l’évaluation de la validation du WOfS, un certain nombre de problèmes liés aux données d’entrée, à la méthode de validation et à l’algorithme du WOfS ont été identifiés. Les résultats de la validation doivent être interprétés avec les réserves suivantes :
Résolution spatiale : le produit WOfS est basé sur des images Landsat d’une résolution de 30 m tandis que les données de validation sont produites à l’aide d’images Sentinel-2 d’une résolution de 10 m. WOfS rencontre des difficultés dans les zones comportant des pixels mixtes (où un pixel couvre à la fois l’eau et la terre). Ces zones ont tendance à se trouver sur les bords des lacs et dans les zones humides où il y a un mélange d’eau et de végétation. L’imagerie Sentinel-2 peut identifier ces bords à une résolution plus élevée que le produit WOfS Landsat actuel.
Résolution temporelle : les emplacements de référence peuvent avoir été observés à des dates différentes par les satellites Sentinel-2 et Landsat. Si l’étendue d’eau a changé entre les dates, une incohérence dans la classification est attendue.
Interprétation du WOfS
Le service WOfS doit être interprété avec des réserves dans les situations suivantes :
Pixels mixtes : il convient de faire preuve de discrétion lorsqu’un seul pixel couvre à la fois l’eau et la terre. Ces zones ont tendance à se produire sur les bords des lacs et dans les zones humides où il y a un mélange d’eau et de végétation.
Eaux troubles ou sombres : l’algorithme WOfS est conçu pour identifier une grande variété de plans d’eau. Cependant, le classificateur peut manquer des surfaces d’eau sombres ou des eaux à forte concentration de sédiments. Dans certains cas, l’impact peut être atténué en utilisant un résumé temporel de WOfS, tel que le résumé annuel ou le résumé historique. Un plan d’eau peut être omis dans une seule observation, mais au cours de l’année, il est cartographié comme de l’eau à d’autres dates et donc cartographié comme un plan d’eau dans les produits de synthèse.
Autres facteurs environnementaux : les sédiments, la végétation flottante et les obstacles similaires modifient la couleur de l’eau et peuvent obscurcir la détection de l’eau par WOfS.
Données d’entrée inexactes : une réflectance de surface d’entrée inexacte peut conduire à une classification erronée dans WOfS. Pour maximiser la couverture, tous les pixels d’une plage de réflectance de surface valide (0-1) de Landsat Collection 2 sont utilisés pour générer les WOFL. Lors de la création de résumés WOfS, seuls les WOFL traités à partir de données Landsat Tier 1 avec une bonne précision géométrique sont utilisés.
Il convient de noter que le WOfS n’est pas destiné à l’étude des océans. La validation a été centrée sur les plans d’eau intérieurs et côtiers.