Observations de l’eau depuis l’espace¶
Date modified: 02 March 2022
Aperçu du service¶
Contexte¶
Water Observations from Space (WOfS) is a service that uses satellite images to provide historical surface water observations across the African continent. WOfS enables users to understand the location and movement of inland and coastal water over time. It shows where water is usually present; where it is seldom observed; and where inundation of the surface has been observed by satellite.
The data are generated using the WOfS classification algorithm applied to Landsat satellite images. There are three WOfS products available in the collection for the African continent, as listed below:
Type de produit |
Description |
---|---|
Couche de caractéristiques WOfS (WOFL) |
Classification eau et non-eau générée par scène |
Résumé annuel du WOfS |
The ratio of wet to clear observations for each calendar year |
Résumé de tous les temps de WOfS |
The ratio of wet to clear observations for the full time period |
WOfS Feature Layer (WOFL): Individual water-classified images are called Water Observation Feature Layers (WOFLs), and are created from the input satellite data. There is one WOFL for each satellite image processed showing the occurrence of water.
WOfS Annual/All-Time Summary: The frequency of a pixel being classified as wet. This involves:
Nombre total d’observations claires pour chaque pixel : le nombre d’observations qui étaient claires (pas de nuage, d’ombre de nuage ou d’ombre de terrain) pour la période sélectionnée. L’algorithme de classification les classe ensuite comme humides ou sèches.
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 humides claires et les observations claires totales.
Spécifications¶
Relevant coverage and metadata for each of the three WOfS products can be viewed on DE Africa Metadata Explorer:
`WOFLs <https://explorer.digitalearth.africa/products/wofs_ls>`___
`WOfS Annual Summary <https://explorer.digitalearth.africa/products/wofs_ls_summary_annual>`___
`WOfS All-Time Summary <https://explorer.digitalearth.africa/products/wofs_ls_summary_alltime>`___
A Jupyter Notebook which demonstrates loading and using WOfS products in the Sandbox is also available.
Couche de caractéristiques WOfS¶
Tableau 1 : Spécifications des produits de la couche de fonctionnalité WOfS.
Spécifications |
|
---|---|
Nom du produit |
Couche de caractéristiques WOfS |
Taille de la cellule - X (mètres) |
30 |
Taille de la cellule - Y (mètres) |
30 |
Système de référence des coordonnées |
Mercator transverse universel (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 |
Quotidiennement |
Tableau 2 : Mesures de la couche de caractéristiques du WOfS.
ID de la bande |
Description |
Plage de valeurs |
Type de données |
Aucune valeur de données |
---|---|---|---|---|
eau |
Eau WOFL |
|
|
|
La mesure WOFL « eau » utilise des drapeaux binaires pour attribuer des caractéristiques de terrain à chaque pixel. Les drapeaux binaires attribuent une valeur décimale unique à chaque caractéristique. Un pixel peut contenir plusieurs caractéristiques en additionnant les valeurs décimales de chaque drapeau binaire associé.
Tableau 3 : drapeaux binaires de la couche de caractéristiques WOfS.
Bit |
Signalisation |
Valeur décimale |
Description |
---|---|---|---|
0 |
pas de données |
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 |
faible angle solaire |
4 |
L’angle d’incidence solaire est inférieur à 10 degrés |
3 |
ombre de terrain |
8 |
Ombre du terrain |
4 |
haute pente |
16 |
La pente du terrain (mesurée à partir du SRTM) est supérieure à 12 degrés. |
5 |
ombre de nuage |
32 |
Ombre des nuages |
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 de terrain (8) ont été observées pour ce pixel, alors qu’une valeur de 144 indique 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 utilisées au mieux par des personnes ayant une connaissance des observations de l’eau par satellite, et de 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 des produits du résumé annuel du WOfS.
Spécifications |
|
---|---|
Nom du produit |
Résumé annuel du WOfS |
Taille de la cellule - X (mètres) |
30 |
Taille de la cellule - Y (mètres) |
30 |
Système de référence des coordonnées |
EPSG : 6933 |
Résolution temporelle |
Annuel |
Plage temporelle |
1984 - aujourd’hui |
Ensemble de données parent |
Couche de caractéristiques 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 : Résumé annuel des mesures 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 |
|
|
|
count_clear |
Combien de fois un pixel était clair |
|
|
|
fréquence |
Fréquence de la détection de l’eau à un endroit donné |
|
|
NaN` |
Résumé de tous les temps de WOfS¶
Tableau 6 : WOfS All-Time Summary specifications
Spécifications |
|
---|---|
Nom du produit |
Résumé de tous les temps de WOfS |
Taille de la cellule - X (mètres) |
30 |
Taille de la cellule - Y (mètres) |
30 |
Système de référence des coordonnées |
EPSG : 6933 |
Résolution temporelle |
Single summary for the full temporal range |
Plage temporelle |
1984 - aujourd’hui |
Ensemble de données parent |
Couche de caractéristiques WOfS |
Fréquence de mise à jour |
Annuel |
Latence de mise à jour |
2 months from end of previous calendar year |
Tableau 7 : Résumé des mesures 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 |
|
|
|
count_clear |
Combien de fois un pixel était clair |
|
|
|
fréquence |
Fréquence de la détection de l’eau à un endroit donné |
|
|
NaN` |
All products in the WOfS collection have the same geographic extent. This is shown in Figure 1; data are available for the regions shaded in blue. Specific temporal and geographic extents can be explored as an interactive map on the Digital Earth Africa Metadata Explorer. Different WOfS products can be selected from the horizontal dropdown menu at the top of the page.
Figure 1: Landsat WOfS colelction geographic extent
Traitement¶
L’algorithme de détection des Observations d’eau depuis l’espace 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 de WOfS.
Colours indicate the percentage of times water was detected. Red is « rarely water », green is « often water », and blue is « always water ».
Crédit : U.S. Geological Survey Les données Landsat 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.
Intensity of colour indicates the percentage of times water was detected for that year. Dark blue is « always water », while light blue is « rarely water ».
Crédit : U.S. Geological Survey Les données Landsat ont été utilisées pour compiler cette image.
Image 3 : Réservoir de Shiroro, Nigeria. Une couche de caractéristiques WOfS (WOFL) du 13 mars 2021.
Les couleurs sont attribuées par la valeur du drapeau binaire. Pour plus de détails sur les indicateurs de bits 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 paquet Digital Earth Australia dea-tools.
Références¶
Mueller, N., Lewis, A., Roberts, D., Ring, S., Melrose, R., Sixsmith, J., Lymburner, L., McIntyre, A., Tan, P., Curnow, S. et Ip, A. (2016). Observations de l’eau depuis l’espace : Cartographie des eaux de surface à partir de 25 ans d’imagerie Landsat à travers l’Australie. Télédétection de l’environnement, 174, 341-352. https://doi.org/10.1016/j.rse.2015.11.003
Remerciements¶
Les algorithmes WOfS incorporés dans ce produit sont le fruit du 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 seau S3 associé.
Tableau 8 : Détails de l’accès aux données AWS.
Détails sur AWS S3 |
|
---|---|
Seau ARN |
|
Noms des produits |
|
Le seau est situé dans la région af-south-1
(Cape Town)
La convention de chemin d’accès aux fichiers suivante s’applique aux WOFL :
wofs_ls/<version>/<path>/<row>/<year>/<month>/<day>/
Les résumés annuels omettent chemin
, ligne
, mois
et jour
.
wofs_ls_summary_annual/<version>/<year>/
Dans le résumé de tous les temps, le mot « année » est supprimé.
wofs_ls_summary_alltime/<version>/
Tableau 9 : Convention de chemin d’accès aux fichiers AWS.
Élément de chemin d’accès au fichier |
Description |
Exemple |
---|---|---|
Nom du produit |
|
|
|
Version du produit |
|
|
Numéro de trajectoire Landsat allant de |
|
|
Numéro de ligne Landsat allant de |
|
|
Année de collecte des données |
|
|
Mois de l’année où les données ont été collectées (avec des zéros en tête) |
|
|
Jour du mois où les données ont été collectées (avec des zéros en tête) |
|
Services Web de l’OGC (OWS)¶
This product is available through DE Africa’s OWS.
Tableau 10 : Détails de l’accès aux données OWS.
Détails de l’OWS |
|
---|---|
Nom |
DE Africa Services |
URL des services cartographiques Web (WMS) |
|
URL du service de couverture Web (WCS) |
|
Noms des couches |
|
Les détails de Digital Earth Africa OWS peuvent être trouvés sur https://ows.digitalearth.africa/.
Pour obtenir des instructions sur la manière de se connecter à OWS, consultez ce tutoriel.
Open Data Cube (ODC)¶
The WOfS collection can be accessed through the Digital Earth Africa ODC API, which is available through the Digital Earth Africa Sandbox.
Nom du produit ODC: wofs_ls
, wofs_ls_summary_annual
, wofs_ls_summary_alltime
Tableau 11 : noms des groupes de WOFL ODC.
Nom du groupe |
Noms alternatifs |
---|---|
eau |
– |
Le résumé annuel et le résumé de tous les temps ont les mêmes noms de bande dans l’ODC.
Tableau 12 : Noms des bandes de l’ODC du WOfS Annual/All-Time Summary.
Nom du groupe |
Noms alternatifs |
---|---|
compte_humide |
humide |
count_clear |
clair |
fréquence |
freq |
Pour des exemples sur la façon d’utiliser l’API ODC, voir le dépôt DE Africa example notebook.
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 les mesures de la bande spectrale et les indices dérivés comme ensembles de données d’entrée. Il utilise également plusieurs ensembles de données auxiliaires, dont la pente.
Une illustration de l’arbre de décision est présentée à 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 extrémités pour l’eau et la non-eau affichées en bleu et rouge respectivement. Chaque branche indique la variable utilisée pour la division et l’équilibre résultant des échantillons d’eau et de non-eau créés par la division. Source: Mueller et al. (2016).
Méthode de validation¶
L’équipe de validation de Digital Earth Africa a une expérience combinée de plusieurs années de validation de cartes satellitaires dans différentes régions d’Afrique, et 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 agro-écologiques (AEZ). Des analystes de chaque organisation géospatiale régionale ont étiqueté un large ensemble de points d’échantillonnage en utilisant l’interprétation d’images satellites et aériennes. Les analystes ont appliqué leurs connaissances régionales et locales pour aider à définir les étiquettes de classe et à interpréter toute caractéristique difficile, créant ainsi un ensemble de données de validation qui est à la fois précis et adapté à l’objectif. Pour s’assurer que WOfS est 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 principales îles.
En général, les classificateurs d’eau sont capables de cartographier de grands plans d’eau ouverts. Pour cet exercice, les éléments d’eau d’une superficie de plus de 100 kilomètres carrés ont donc été masqués. L’analyse est ainsi restée concentrée sur les zones plus difficiles à cartographier, telles que les petits plans d’eau de couleurs, de profondeurs et de milieux environnants différents.
Un échantillonnage aléatoire stratifié a ensuite été effectué afin de sélectionner des lieux présentant des occurrences d’eau et des types de plans d’eau différents. En concentrant l’échantillon sur les zones les plus difficiles à cartographier, ce plan d’échantillonnage a permis à l’équipe de Digital Earth Africa de comprendre les limites de WOfS et de comparer WOfS à d’autres ensembles de données disponibles. Il a également eu pour conséquence que la précision globale de cet exercice est apparue plus faible que prévu, puisque les zones « faciles à cartographier » avaient été retirées du plan d’échantillonnage.
Ensuite, les analystes ont étiqueté chaque point d’échantillonnage en utilisant une interprétation visuelle des points d’échantillonnage fournie par l’outil en ligne Collect Earth Online (CEO). CEO permet à plusieurs analystes d’évaluer les points comme étant de l’eau ou non à l’aide d’images satellites et aériennes. Les points d’échantillonnage étiquetés ont ensuite été comparés à la carte WOfS, afin de déterminer où le service cartographique WOfS est en accord - ou en désaccord - avec l’ensemble de données de validation.
Le plan d’échantillonnage est indépendant 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 la validation¶
À l’échelle continentale, WOfS est capable d’identifier avec précision environ 80 % des éléments d’eau étiquetés (figure 3, à droite). 94% de ses classifications d’eau sont correctes (Figure 3, gauche).
Au niveau des ZEA, la classification WOfS est très performante dans les ZEA de l’Est, du Sahel et du Nord, avec plus de 85% des caractéristiques de référence de l’eau dans ces zones correctement identifiées comme de l’eau (Figure 3, centre). La fiabilité de cette classification dans la zone orientale est également très élevée, à plus de 96 % ; et la classification WOfS dans les sept ZEA s’est avérée fiable, avec une précision de plus de 84 % pour l’utilisateur (Figure 3, à gauche). L’AEZ de l’Ouest est une zone difficile avec une couverture nuageuse élevée et un climat humide, 77,5 % des éléments d’eau de référence ont été correctement identifiés comme de l’eau dans le produit WOfS, et 97,3 % de ces éléments d’eau sont réellement de l’eau.
**Figure 3 : Précision globale du WOfS, répartie par zone agro-écologique.
Limites de la validation¶
Au cours de l’évaluation de la validation du WOfS, un certain nombre de problèmes associés aux données d’entrée, à la méthode de validation et à l’algorithme du WOfS ont été reconnus. Les résultats de la validation doivent être interprétés avec les mises en garde suivantes :
Résolution spatiale: Le produit WOfS est basé sur une imagerie Landsat de 30 m de résolution tandis que les données de validation sont produites à partir d’une imagerie Sentinel-2 de 10 m de résolution. WOfS a des difficultés dans les zones avec 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 actuel de Landsat.
**Résolution temporelle : ** Les lieux de référence peuvent avoir été observés à des dates différentes par les satellites Sentinel-2 et Landsat. Si l’étendue de l’eau a changé entre les deux dates, on peut s’attendre à un décalage dans la classification.
Interprétation des WOfS¶
Le service WOfS doit être interprété avec prudence dans les situations suivantes :
Pixels mixtes: Il faut faire preuve de discernement lorsqu’un seul 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.
Eau turbide ou sombre: L’algorithme WOfS est développé pour identifier une gamme variée de masses d’eau. Cependant, le classificateur peut manquer des surfaces d’eau sombre ou des eaux à forte concentration de sédiments. Dans certains cas, l’impact peut être atténué en utilisant un résumé temporel du WOfS, tel que le résumé annuel ou le résumé tout-temps. Une masse d’eau peut être manquée dans une seule observation, mais au cours de l’année, elle est cartographiée comme de l’eau à d’autres dates et donc cartographiée comme une masse d’eau dans les produits de synthèse.
Autres facteurs environnementaux: Les sédiments, la végétation flottante et les obstructions similaires modifient la couleur de l’eau et peuvent obscurcir la détection de l’eau par le WOfS.
Données d’entrée inexactes: Une réflectance de surface d’entrée inexacte peut entraîner une fausse classification dans les WOfS. Pour maximiser la couverture, tous les pixels dans une plage de réflectance de surface valide (0-1) de la collection Landsat 2 sont utilisés pour générer les WOFL. Lors de la création des résumés WOfS, seuls les WOFL traités à partir des données Landsat Tier 1 avec une bonne précision géométrique sont utilisés.
Notez que WOfS n’est pas destiné à l’étude des océans. La validation a été centrée sur les masses d’eau intérieures et proches du littoral.