Les synergies entre drone et satellite pour l’observation de la Terre



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Les synergies possibles entre drones et satellites dans le domaine de la télédétection

Emilien Alvarez-Vanhard, Thomas Corpetti, Thomas Houet (Université Rennes 2, CNRS, LETG-Rennes) publient en janvier 2021 dans la revue Science of Remote Sensing (en open acces) une review des synergies possibles entre drones et satellites dans le domaine de la télédétection.

En télédétection optique, les satellites et les drones sont des systèmes d’observation de la Terre essentiels pour appréhender la complexité des dynamiques de surface. Ces deux vecteurs sont généralement exploités pour leurs qualités bien spécifiques (Figure 1). D’un côté, on a une panoplie de satellites avec des caractéristiques très différentes d’un point de vue résolution spatiale, temporelle et spectrale, et fauchée. Cependant, pour tout type de satellite optique, le choix des conditions d’acquisition reste peu flexible (ex: couverture nuageuse, angle de vue, date d’acquisition...). De l’autre côté, les drones ont émergé dans le début des années 2000 grâce au développement de la robotique et de la miniaturisation des capteurs, et sont devenus largement accessibles. Cette nouvelle technologie a en quelque sorte changé le paradigme de la télédétection en déplaçant les compétences d’acquisitions de données dans les mains de l’utilisateur. La flexibilité de ce vecteur permet de choisir la date et la fréquence d’acquisition, le type de capteur, les angles de vues et de quasiment s’affranchir de la couverture nuageuse. Aussi, le drone peut fournir des imageries à très haute résolution spatiale (THRS), inégalables par les satellites, pouvant atteindre le millimétrique. Finalement, il semblerait que le drone offre un profil différent et complémentaire aux systèmes satellitaires révélant un potentiel de synergie intéressant. Afin de mieux caractériser ces complémentarités et de savoir comment elles sont exploitées par la communauté scientifique, nous avons réalisé une revue de la littérature scientifique.




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Figure 1 : Les caractéristiques des différents système d’observation de la Terre et les besoins en résolution (temporelle, spatiale, spectrale et en fauchée) dans les principaux domaines d'application de la télédétection. EO: Earth Observation; EM: Environmental Monitoring; GM: Global Monitoring; sat.: satellite; LC: Land Cover; LU: Land Use.



Pour réaliser cette revue de la littérature, des bases de données bibliographiques (Google Scholar, Web of Science et Science Direct) ont été requêtées afin de collecter les études exploitant à la fois de la donnée optique drone et satellitaire. Après filtrage, le corpus de notre étude représente 137 articles publiés dans des revues à relecture par les pairs.

A travers l’analyse de ce corpus d’articles, différentes stratégies d’exploitation des complémentarités entre drone et satellite nous sont apparues. Plus particulièrement quatre types de synergie ont pu être définis (Figure 2) :

• La « comparaison de donnée » compare les avantages et inconvénients de chaque source de donnée pour déterminer celle qui est la plus adaptée à une application précise. Cette synergie est considérée comme « faible » car l’association des données ne contribue pas à une meilleure interprétation.

• L’« explicitation multi-échelle » utilise la différence d’échelle entre les observations drone et satellite pour améliorer l’interprétation de l’objet d’étude. Par exemple, en archéologie, le satellite fournit un contexte topographique à l’échelle régionale, alors que le drone permet de caractériser finement le site d’étude.

• La « calibration de modèle » utilise une source de donnée, le drone généralement, pour calibrer par inférence un modèle basé sur l’autre source, le satellite. Par exemple, la THRS du drone va permettre de labelliser des pixels satellitaires à résolution plus grossière pour la calibration d’un modèle qualitatif (classifieur).

• La « fusion de donnée » crée une donnée artificielle à partir de l’association de plusieurs sources de données. Dans le cas de la synergie entre drone et satellite, elle permet surtout d’affiner les résolutions. Par exemple, en couplant la THRS du drone avec une série temporelle satellitaire, on peut suivre la dynamique d’un pattern spatial plus fin.


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Figure 2 : Diagramme des types de synergie.

Des tendances émergentes ont pu être identifiées grâce à ce corpus (Figure 3). On constate que l’exploitation de la synergie entre les drones et les satellites est récente, 2008 (ce qui correspond à la démocratisation des drones), et génère un intérêt croissant depuis 2014. C’est à travers l’Écologie et l’Agriculture de précision, principalement, que ces synergies ont émergé mais d’autres domaines comme les Risques naturels et les Géosciences apportent des contributions régulières. Finalement, on constate que 30 % des études mobilisent la synergie par « comparaison de donnée » donc une synergie faible. Les synergies fortes sont principalement mobilisées via la « calibration de modèle » (49%), laissant l’« explicitation multi-échelle » (10%) et la « fusion de donnée » (11%) sous-exploitées.

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Figure 3 : Distribution des études : A) sur la période de 2008 à 2019 ; B) entre les types de synergie identifiés ; C) entre les principaux domaines d'application de l'observation de la Terre.



Dans cette synergie, le drone joue un rôle de pont en comblant le manque qui existe entre les données in-situ et les satellites. Les contributions clés du drone sont l’explicitation, la validation et la complétion de donnée satellitaire. L’explicitation forme la base de toutes les synergies fortes et consiste à utiliser l’échelle d’observation du drone pour révéler des détails inaccessibles vu du sol ou de l’espace. La validation repose sur cette capacité du drone à expliciter les mesures du satellite et consiste à utiliser une « vérité drone », à la place ou en complément d’une « vérité terrain », pour calibrer des modèles. Et dernièrement, la complétion désigne la capacité du drone à combler les « trous » dans les données satellite. Par exemple, en complétant des séries temporelles satellitaires ou en capturant des images sous la couverture nuageuse.

En conclusion, notre étude montre que le drone est majoritairement utilisé pour sa capacité à fournir une « vérité drone » pour la « calibration de modèle ». On peut dire qu’actuellement, cette synergie reste dans les paradigmes du « drone OU satellite » et « drone POUR le satellite ». Afin de tendre vers un nouveau paradigme « drone ET satellite », la communauté scientifique pourrait explorer les synergies exploitant le plus l’information multi-échelle : « l’explicitation multi-échelle » et la « fusion de donnée ». Les avancées dans le domaine de l’apprentissage automatique, la tendance à l’ouverture des données et le développement de nouveaux capteurs (LiDAR, Hyperspectral) vont faciliter cette transition vers des synergies plus fortes.



Référence
Alvarez-Vanhard Emilien, Corpetti Thomas, Houet Thomas, UAV & satellite synergies for optical remote sensing applications: A literature review, Science of Remote Sensing, 3, 2021, 100019, doi.org/10.1016/j.srs.2021.100019.

Pour en savoi rplus
>>> La plateforme D2T (Drone, Terrain, Télédétection) du CNRS / Université Rennes 2 / OSUR >>>



Contact OSUR
Emilien Alvarez-Vanhard (Université Rennes 2, LETG-Rennes) / @
Alain-Hervé Le Gall (OSUR multiCOM) / @