Accès à la donnée

Un outil dédié pour télécharger des collections entières

THISMEDownload.py : un outil de téléchargement dédié

Pour faciliter le téléchargement de collection entière, un script automatique THISMEDownload.py a été développé par Loïc Lozac’h (Ingénieur INRAE). Le script ne s’utilise que sur un système Linux car il contient en effet des dépendances (curl, wget) uniquement disponible sur ce système. Il permet le téléchargement par lot des données présentes sur l’application web THISME.

Utilisation

  1. Sur l’application web THISME, lancer une recherche via l’interface client.
  2. La requête correspondant à cette recherche s’affiche dans la barre d’adresse de votre navigateur
  3. Copier cette adresse à partir du point d’interrogation (?)
  4. Utiliser cette requête comme argument de l’option -urlq du script THISMEDownload.py
  5. Ne pas oublier de mettre la requête entre guillemets.

    Par exemple, pour télécharger la collection correspondant à l’Italie centrale, écrire :

THISMEDownload.py -urlq "q=%23Central-Italy&collection=SoilMoisture"

Les données

15 sites sont documentés au 15 juin 2020.
Données humidité THRS disponibles en juillet 2020
OSO | Carte d’occupation des sols pour la France métropolitaine | Jordi Inglada
Registre parcellaire graphique (RPG)
National Center for Remote Sensing Lebanon
IBG-3 | Frank Hermann
Corine Land Cover | Copernicus
LMI TREMA Maroc | Vincent Simmoneaux
SIGPAC Espagne
Données disponibles au 09 juillet 2020

Le produit

Le CES “Humidité du sol à très haute résolution spatiale” propose des cartes d’humidité du sol à forte répétitivité temporelle (une carte tous les 6 jours) à l’échelle sub-parcellaire sur de nombreux sites en France, en Europe et autour du bassin méditerranéen.

Le développement algorithmique et la production des cartes d’humidité ont été effectués grâce au soutien de l’Irstea (UMR Tetis) et du Cnes (Projet Tosca). Ce travail a été mené en étroite collaboration avec Mehrez Zribi du Cesbio.

Les données utilisées sont issues des séries d’images Copernicus radar Sentinel-1 et optiques Sentinel-2. L’algorithme d’inversion du signal radar utilise les réseaux de neurones. Il est appliqué sur les parcelles agricoles (avec ou sans végétation) extraites des cartes d’occupation des sols 2016 et 2017 élaborée par le CES Occupation des sols de Theia (Jordi Inglada et al., Cesbio).

Des images Sentinel-2 ont été utilisées pour calculer le NDVI (indice de végétation normalisé). Cet indice est nécessaire en entrée de l’algorithme d’inversion, d’une part, pour segmenter les surfaces agricoles issues de la carte d’occupation des sols, et, d’autre part, pour simuler la contribution de la végétation au signal radar total reçu par le satellite. La segmentation permet d’extraire des polygones homogènes à l’intérieur des parcelles agricoles et de proposer ainsi des objets plus fins que le contour des parcelles.

Grâce à une grande campagne de terrain près de la ville de Montpellier (près de 500 mesures in situ), l’estimation de l’humidité des sols sur ces cartes atteint une précision de l’ordre de 6 vol.%.

Contact

Nicolas Baghdadi
INRAE | Tetis
ResearchGate
Contributions

Mehrez Zribi
CNRS | Cesbio
ResearchGate
@M.Zribi
Contributions

Equipe

Ghaith Amin
INRAE | Tetis
LinkedIn

Hassan Bazzi
INRAE | Tetis
ResearchGate

Mohamad El-Hajj
INRAE | Tetis
ResearchGate

Loïc Lozac’h
INRAE | Tetis
@L.Lozach