La conquête spatiale a été un sujet palpitant et fascinant au cours du siècle dernier. Tout au long de ces années, l'humanité s'est peu à peu approprié l'espace autour de la Terre et les données spatiales ont infiltré nos quotidiens. Aujourd’hui, plus de 2 500 satellites sont en orbite et remplissent diverses missions. Certains font office de relais spatial pour les télécoms ou la navigation. D'autres ont pour objectif de récolter des informations qui, une fois traitées, vont permettre de fournir des prédictions météorologiques ou encore d'observer la fonte glaciaire. Une part considérable de ces informations, véritables mines d’or, sont partagées publiquement.
Une mine d’or d’informations accessibles et gratuites
C’est durant la conférence GeoPython 2020 que j'ai eu le plaisir de découvrir les données satellitaires. A travers des talks et des workshops, j’ai compris que nous vivons une merveilleuse époque dans laquelle la plupart des données satellitaires de la Terre sont gratuites et accessibles.
Aujourd'hui, il existe de nombreuses sources de données satellitaires répondant à de multiples besoins. Google Maps permet par exemple d’observer la surface de la Terre vue du ciel. Le Sentinel Hub mentionné dans la suite, fournit également des données en téléchargement afin d’étudier la présence et la qualité de végétation.
Focus sur deux sources de données : Copernicus Open Access Hub et Sentinel Hub
Le Copernicus Open Access Hubs est lié au programme d'observation de la Terre de l'Union européenne. Son objectif est d'observer notre planète et son environnement pour le bénéfice de tous les citoyens européens. Combinant des données satellitaires et des données non-spatiales, il est déjà utilisé dans six secteurs :
- L’atmosphère - la surveillance des trous dans la couche d'ozone
- La marine - les prévisions météorologiques
- La terre - la gestion des forêts
- Le changement climatique - la surveillance des effets du changement climatique
- La sécurité - la surveillance des frontières
- L’urgence - la prévision des inondations
Une utilisation concrète de Copernicus a vu le jour avec I Clean My Sea, une application mobile dédiée à la détection des débris marins. Les utilisateurs prennent les déchets en photo dans la mer. Combinées aux données de géolocalisation et d'hydrodynamique fournies par Copernicus, l'image et la position des débris sont transmises aux marins à bord des navires collecteurs de déchets, améliorant leur efficacité.
Aujourd’hui, il existe notamment deux moyens simples d’accéder aux données satellitaires. Le premier grâce au Open Access Hub, qui permet de visionner des données à travers une interface graphique dans le navigateur. Le second par le biais de l’API Hub, où l’on peut télécharger directement les données qui nous intéressent.
Le Sentinel Hub permet quant à lui de consulter, d'analyser des données satellitaires dans le cloud ou de les télécharger. L'un de ses points forts est le Sentinelhub-py, une bibliothèque python permettant de récupérer des données.
Mises en application
Cette bibliothèque python permet à l'utilisateur de télécharger et de traiter des données satellitaires. Elle prend en compte de nombreux satellites et fournit ainsi des données diverses.
Voici des photos de Paris. Pour la première, nous avons demandé l'équivalent de la longueur d’onde rouge, bleue et verte pour compiler une image en couleur. Pour la seconde, nous avons calculé l'indice de végétation de différence normalisée (NDVI). Cet indice est sensible à la vigueur et à la quantité de végétation. Il met en valeur la différence entre la bande visible du rouge et celle du proche infrarouge (NDVI=(PIR-R)/PIR+R)). Une fois coloriée, nous obtenons la seconde image.
Le code des exemples précédents est disponible ici : https://gitlab.com/paloitlyon/blog/satellitedata/-/blob/master/use_of_sentinelleHub.ipynb
Felicette est un outil de commande en ligne qui tire parti des banques publiques de données satellitaires de SAT-API des programmes Sentinel et Landsat, permettant d'obtenir des images satellites à haute résolution en une ligne de commande. Les données viennent de l’API sat-api. Disponible sous Linux et MacOS, l’outil propose plusieurs raccourcis pour obtenir l’image d’une localisation donnée (nom d’un lieu, coordonnées, indice de végétation).
Felicette étant open-source, il peut également être amélioré ou utilisé comme inspiration pour votre propre package (cf par exemple les fonctions de récupération de données satellitaires disponibles dans sat_downloader.py).
$ felicette -p -l "Paris"
