Exporter des animations d’images satellite
Mots-clés: données utilisées; landsat 5, données utilisées; landsat 7, données utilisées; landsat 8, données utilisées; landsat 9, données utilisées; sentinel 2, animation,
Aperçu
La plupart des études de cas présentées dans ce référentiel se concentrent sur l’analyse quantitative des données satellitaires pour obtenir des informations sur l’évolution de l’environnement en Afrique. Cependant, l’imagerie satellite peut également être utilisée comme un puissant outil de visualisation, en particulier dans des environnements dynamiques qui ont considérablement changé au cours des 30 dernières années.
Les animations produites à partir d’images satellites peuvent aider à expliquer les processus physiques dynamiques, mettre en évidence les changements au fil du temps ou fournir un contexte précieux pour mieux comprendre les impacts d’événements environnementaux récents tels que les inondations ou les incendies. Les animations satellites peuvent également être traitées pour créer des images du paysage basées sur des longueurs d’onde de lumière invisibles (par exemple, des images en fausses couleurs), ce qui nous permet d’obtenir des informations plus riches sur des caractéristiques et des processus qui seraient autrement invisibles à l’œil humain.
Cas d’utilisation de Digital Earth Africa
Digital Earth Africa fournit plus de trois décennies d’images satellite sur l’ensemble du continent africain. Les données satellite du programme NASA/USGS Landsat <https://www.usgs.gov/land-resources/nli/landsat>`__ nous permettent de produire des images bimensuelles des divers paysages naturels et artificiels de l’Afrique à tout moment depuis 1986. Plus récemment, la mission Copernicus Sentinel-2 <https://sentinel.esa.int/web/sentinel/missions/sentinel-2>`__ a fourni des images à résolution encore plus élevée aussi fréquemment que tous les 5 jours depuis 2015.
Description
Ce bloc-notes fournit un outil interactif pour sélectionner, charger, traiter et exporter des images satellite sous forme de fichiers MP4 et GIF animés de haute qualité. Il peut être utilisé en combinaison avec la plateforme interactive Digital Earth Africa Maps pour identifier une image intéressante, puis la télécharger à l’aide de ce bloc-notes pour l’utiliser dans d’autres applications.
Commencer
Pour exécuter cette analyse, exécutez toutes les cellules du bloc-notes, en commençant par la cellule « Charger les packages ».
Charger des paquets
Importez les packages Python utilisés pour l’analyse.
[1]:
from deafrica_tools.app import animations
Application d’animation d’images satellite de Digital Earth Africa
Exécutez la cellule « animations.animation_app() » ci-dessous pour lancer l’application interactive utilisée pour sélectionner la zone dans laquelle charger et exporter les animations d’images satellite.
Sélection des paramètres
Sur la gauche de la carte, vous verrez un sélecteur de date et une liste d’images satellite que vous pouvez charger :
« Landsat » |
Données des satellites Landsat 5, 7, 8 et 9 |
« Sentinelle-2 » |
Données des satellites Sentinel-2A et 2B |
Les images satellite peuvent être visualisées et exportées dans deux styles de couleurs :
« Vraie couleur » |
Crée une image en vraies couleurs en utilisant les bandes satellites rouge, verte et bleue |
« Fausses couleurs » |
Crée une image en fausses couleurs en utilisant les bandes infrarouges à ondes courtes, infrarouges et satellites vertes. |
Vous pouvez également modifier la luminosité et le contraste de l’image de sortie en faisant glisser le curseur « Étirement du centile de couleur » et sélectionner le format d’image de sortie de « .MP4 » (tailles de fichier plus petites, qualité supérieure, vitesses de traitement rapides) à « .GIF » (tailles de fichier plus grandes, qualité inférieure, traitement plus lent).
Cochez la case « Appliquer la médiane mobile » pour produire une animation fluide qui réduit l’influence des nuages et du bruit. Plus la fenêtre de la médiane mobile est grande, plus la sortie est fluide (au risque de supprimer potentiellement des événements de courte durée de l’animation).
Sélection d’un emplacement pour exporter
Zoomez sur la carte jusqu’à l’emplacement que vous souhaitez animer. Sélectionnez l’outil « Dessiner un rectangle » à gauche de la carte et dessinez une forme autour de la zone qui vous intéresse. Lorsque vous êtes prêt, appuyez sur le bouton vert « Générer l’animation » en bas à gauche pour lancer la génération de l’animation.
Pour que les temps de chargement soient raisonnables, l’application est limitée aux exportations d’images d’une taille inférieure à 50 000 hectares. Cette limite peut être dépassée dans les paramètres « Avancé ».
Paramètres avancés
L’outil d’animation prend en charge plusieurs fonctionnalités avancées. Pour y accéder, cliquez sur l’onglet « Avancé » dans le menu à gauche de la carte pour le développer :
« Intervalle d’images » : fréquence d’images utilisée pour animer les données satellite. Les valeurs sont en millisecondes. Des valeurs plus élevées produiront une animation plus longue et plus lente.
« Résolution » : la résolution spatiale pour charger les données (en mètres). Par défaut, l’outil définira automatiquement la meilleure résolution possible en fonction des satellites sélectionnés (c’est-à-dire 30 m pour Landsat, 10 m pour Sentinel-2). L’augmentation de cette résolution (par exemple à « 100 ») peut être utile pour charger de grandes étendues spatiales.
« Largeur de l’animation de sortie » : largeur du fichier d’animation MP4 ou GIF en pixels. Cela peut être utilisé pour produire une vidéo HD, mais n’augmentera pas la résolution de l’imagerie satellite d’entrée (la définition d’une valeur élevée produira une animation plus grande, mais peut introduire une pixellisation indésirable).
« Appliquer un rééchantillonnage temporel » : permet de combiner plusieurs images satellites en images composites de médiane de période. Les options disponibles sont « Aucun », « Mensuel », « Trimestriel » et « Annuel ».
« Masquer les pixels nuageux » : indique s’il faut masquer les pixels nuageux avec « nodata » pour les supprimer de l’animation. Il est préférable de l’utiliser en combinaison avec une médiane mobile ou un rééchantillonnage temporel, car sinon, de grandes zones de pixels « nodata » noirs seront introduites dans l’animation.
« Ajouter une superposition des côtes de l’Afrique de l’Ouest » : indique s’il faut ajouter des vecteurs de littoral annuels à partir du produit Coastlines de Digital Earth Africa sous forme de superposition au-dessus de l’animation.
« Appliquer la transformation de puissance » : augmente la puissance de l’image pour réduire les éléments lumineux et améliorer les éléments sombres. Cela peut ajouter une définition supplémentaire sur les zones présentant des éléments extrêmement lumineux comme la neige, les plages ou les marais salants.
« Appliquer un masquage flou » : permet d’appliquer un masquage flou pour augmenter la netteté de l’image de sortie. Si cette option est activée, vous pouvez spécifier à la fois le rayon (en pixels) et la quantité/intensité de la netteté.
« Remplacer la limite de taille maximale » : permet de remplacer la limite de zone par défaut de 500 km² de l’application. Cette option peut être utilisée pour charger des zones plus vastes d’images satellite, mais doit être utilisée avec prudence car elle peut entraîner des problèmes de mémoire ou des plantages.
Si vous exécutez le bloc-notes pour la première fois, conservez les paramètres par défaut ci-dessus. Cela permettra de démontrer le fonctionnement de l’analyse et de fournir des résultats significatifs.
Téléchargement de l’animation exportée
L’animation sera terminée lorsque « Exportation de l’animation terminée » apparaît et un aperçu de votre animation s’affiche sous la carte.
Le fichier d’animation (MP4 ou GIF) sera enregistré au même emplacement à partir duquel vous exécutez ce bloc-notes (par exemple, généralement « Real_world_examples »). Dans JupyterLab, utilisez le navigateur de fichiers pour localiser le fichier image avec un nom au format suivant :
landsat_bitillifoundihaut-mbomou_2019-07-06_2022-07-06_truecolour_30m.mp4
Si vous utilisez le DE Africa Analysis Sandbox, vous pouvez télécharger l’animation sur votre PC en cliquant avec le bouton droit sur le fichier image et en sélectionnant « Télécharger ».
[2]:
animations.animation_app()
[2]:
Prochaines étapes
Une fois votre première animation exportée, modifiez quelques paramètres et relancez l’analyse en cliquant sur « Générer l’animation ». Par exemple, vous pouvez essayer :
Application d’une médiane mobile pour produire une animation fluide qui met en évidence les changements à long terme au fil du temps.
Générer une animation pour les nouvelles dates en utilisant les sélecteurs de date.
Modification des données satellite en « Sentinel-2 » pour exporter une animation Sentinel-2 au lieu de Landsat.
Sélection du style « Fausse couleur » pour exporter une vue en fausses couleurs du paysage qui met en valeur la végétation en croissance et l’eau.
Spécifiez une résolution personnalisée dans l’onglet « Avancé », par exemple « 100 ».
Expérimentez avec différents étirements de centiles de couleurs et l’onglet « Avancé » pour flouter le masquage et la fonctionnalité de transformation de puissance pour modifier l’apparence de l’image résultante.
Informations Complémentaires
Licence Le code de ce notebook est sous licence Apache, version 2.0 <https://www.apache.org/licenses/LICENSE-2.0>`__.
Les données de Digital Earth Africa sont sous licence Creative Commons Attribution 4.0 <https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/>.
Contact Si vous avez besoin d’aide, veuillez poster une question sur le canal Slack DE Africa <https://digitalearthafrica.slack.com/> ou sur le GIS Stack Exchange <https://gis.stackexchange.com/questions/ask?tags=open-data-cube> en utilisant la balise open-data-cube (vous pouvez consulter les questions posées précédemment `ici <https://gis.stackexchange.com/questions/tagged/open-data-
Si vous souhaitez signaler un problème avec ce notebook, vous pouvez en déposer un sur Github.
Version de Datacube compatible
[4]:
import datacube
print(datacube.__version__)
1.8.19
Dernier test :
[5]:
from datetime import datetime
datetime.today().strftime('%Y-%m-%d')
[5]:
'2024-11-04'