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Monitoring morphologic surface changes from aerial and satellite imagery, on Earth and Mars PDF

186 Pages·2017·35.82 MB·English
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Monitoring morphologic surface changes from aerial and satellite imagery, on Earth and Mars Francois F. Ayoub To cite this version: Francois F. Ayoub. Monitoring morphologic surface changes from aerial and satellite imagery, on Earth and Mars. Applied geology. Universite Toulouse III Paul Sabatier, 2014. English. ￿NNT: ￿. ￿tel-01101043￿ HAL Id: tel-01101043 https://theses.hal.science/tel-01101043 Submitted on 7 Jan 2015 HAL is a multi-disciplinary open access L’archive ouverte pluridisciplinaire HAL, est archive for the deposit and dissemination of sci- destinée au dépôt et à la diffusion de documents entific research documents, whether they are pub- scientifiques de niveau recherche, publiés ou non, lished or not. The documents may come from émanant des établissements d’enseignement et de teaching and research institutions in France or recherche français ou étrangers, des laboratoires abroad, or from public or private research centers. publics ou privés. `` TTHHEESSEE En vue de l’obtention du ´ DOCTORAT DE L’UNIVERSITE DE TOULOUSE D´elivr´e par : l’Universit´e Toulouse 3 Paul Sabatier (UT3 Paul Sabatier) Pr´esent´ee et soutenue le 1er juillet 2014 par : Fran¸cois AYOUB Suivi de changements morphologiques de surface `a partir d’images a´eriennes et satellitaires, sur Terre et Mars JURY Jean-Philippe GASTELLU Professeur d’Universit´e Pr´esident du jury Alexis RIGO Charg´e de Recherche Directeur de th`ese Jean-Philippe AVOUAC Professeur d’Universit´e Directeur de th`ese Gilles PELTZER Professeur d’Universit´e Rapporteur Daniel RAUCOULES Ing´enieur de Recherche Rapporteur Patrick PINET Directeur de Recherche Examinateur E´cole doctorale et sp´ecialit´e : SDU2E : Sciences de la Terre et des Plan`etes Solides Unit´e de Recherche : Institut de Recherche en Astrophysique et Plan´etologie (UMR 5277) Directeur(s) de Th`ese : Alexis RIGO et Jean-Philippe AVOUAC Rapporteurs : Gilles PELTZER et Daniel RAUCOULES Remerciements Il est d’usage en d´ebut de manuscrit de remercier les diff´erentes personnes ayant accompagn´e, de pr`es ou de loin, ces quelques ann´ees en th`ese. Je ne d´erogerai pas a` la r`egle tant ceux-ci sont agr´eables a` formuler, humanisent ces froids recueils scientifiques, et s’av`erent ˆetre la section la plus lue des th`eses (?). Tout d’abord je souhaite remercier le Tectonics Observatory, la Moore Fundation, le Keck Institute for Space Studies et la Nasa pour leur financement. Je remercie les membres du jury pour leur temps, leur travaux d’´evaluation, leur commentaires et leur discussions lors du rapport d’´evaluation et de la soutenance. J’en viens a` remercier mes deux directeurs de th`ese. Alexis Rigo, que je remercie doublement, d’une part pour m’avoir chaleureusement accueilli comme visiteur “longue dur´ee” a` l’ex-DTP il y a quelques ann´ees, et d’autre part pour avoir accept´e ˆetre mon directeur de th`ese malgr´e la distance Toulouse-Pasadena. Jean- Philippe Avouac, mon directeur de th`ese certes, mais plus encore ´etant donn´e les quelques 10 ann´ees pass´ees `a travailler ensemble. Un immense merci pour m’avoir fait d´ecouvrir et appr´ecier la recherche scientifique et fait que ces ann´ees soient un vrai plaisir; cela par ton enthousiasme scientifique, la libert´e et la confiance que tu m’as accord´ees, et ta constante disponibilit´e malgr´e un agenda surcharg´e. Apr`es tant d’ann´ees pass´ees au sein du laboratoire il ne m’est pas possible de remercier nominativement tous les stagiaires, th´esards, postdocs, visiteurs, assis- tants, techniciens, ing´enieurs, enseignants, professeurs que j’ai eu la chance de rencontrer. Ralph Waldo Emerson disait: “Tout homme que je rencontre m’est sup´erieur en quelque mati`ere. C’est pourquoi je m’instruis aupr`es de lui.”. Tous, avezd’unefa¸conoud’uneautreparticip´ea`cestravaux,parunesimplequestion,un commentaire, une discussion, une collaboration, ou tout simplement en arrondis- sant les angles de la science par de nombreuses pauses caf´e, d´ejeuner, sportives, et autres BBQ, campings, et randos. Je vous en remercie. Je mentionnerai tout de mˆeme S´ebastien Leprince, mon voisin de bureau et best buddy en t´el´ed´etection depuis les premiers jours, ainsi qu’Heather Steele notre assistante en or. Je terminerai par le coeur de mon ´ecosyst`eme en adressant mes plus tendres re- merciements a` Emmanuelle, et en gardant une pens´ee pour Thibault, Mathilde et Pauline qui, un jour peut-ˆetre, lirons (amus´es ?) un bout de cette th`ese. i a` mes chers parents, Andr´e et Danielle... ii Contents Remerciements i Contents iii Introduction 1 Introduction to remote sensing . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1 Monitoring surface displacement from remote sensing . . . . . . . . . . . 4 Thesis objectives . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 7 Aerial imagery . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 7 Mars aeolian processes . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 9 1 Co-registrationandCorrelationofAerialPhotographsforGround Deformation Measurements 12 1.1 Introduction . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 13 1.2 Methodology . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 14 1.2.1 Technique Overview . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 14 1.2.2 Orthorectification & Resampling . . . . . . . . . . . . . . . 15 1.2.3 GCP Selection . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 15 1.2.4 Co-registration Optimization . . . . . . . . . . . . . . . . . . 17 1.2.5 Correlation . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 18 1.3 Test Results . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 19 1.3.1 The 1992, Mw 7.3, Landers earthquake . . . . . . . . . . . . 19 1.3.2 Sensitivity to DEM artifacts . . . . . . . . . . . . . . . . . . 25 1.3.3 Sensitivity to Scan Characteristics . . . . . . . . . . . . . . . 29 1.3.3.1 Scan Artifacts . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 29 1.3.3.2 Scan Resolution . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 31 1.3.4 Sensitivity to GCPs . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 32 1.3.4.1 GCPs - Absolute Accuracy . . . . . . . . . . . . . 32 1.3.4.2 GCPs - Tectonic signal distortions . . . . . . . . . 34 1.4 Conclusion . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 37 2 Deformation during the 1975–84 Krafla rifting crisis, NE Iceland, measured from historical optical imagery 40 iii 2.1 Introduction . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 41 2.2 Overview of the 1975–84 Krafla rifting crisis . . . . . . . . . . . . . 43 2.3 Methods: optical correlation of spy satellite and aerial photos . . . 45 2.3.1 OrthorectificationandcorrelationofKH-9andSPOT5satel- lite images . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 45 2.3.2 Removal of non-tectonic noise from KH-9 and SPOT5 cor- relation map . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 48 2.3.3 Orthorectification and correlation of historical aerial photos 49 2.4 Measuring Krafla surface extension . . . . . . . . . . . . . . . . . . 50 2.4.1 Estimates of mid-late crisis rift extension: 1977–2002 . . . . 50 2.4.2 Estimates of total rift extension: 1957–1990 . . . . . . . . . 51 2.4.2.1 Northern rift-segment . . . . . . . . . . . . . . . . 51 2.4.2.2 Central rift-segment . . . . . . . . . . . . . . . . . 55 2.4.2.3 Southern rift-segment . . . . . . . . . . . . . . . . 55 2.4.3 Estimates of early-crisis rift extension: 1957–1976 . . . . . . 56 2.4.3.1 Northern rift-segment . . . . . . . . . . . . . . . . 56 2.4.3.2 Central rift-segment . . . . . . . . . . . . . . . . . 57 2.5 Discussion . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 60 2.5.1 Summary of opening during the Krafla rifting crisis (1975-84) 60 2.5.2 Implications for the kinematics of Krafla dike injections . . . 61 2.5.3 Seismicity of the early Krafla rifting crisis . . . . . . . . . . 65 2.5.4 Implications for magma migration throughout the Krafla crust 68 2.6 Conclusions . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 70 3 Influence of camera distortions on satellite image registration and change detection applications 72 3.1 Introduction . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 73 3.2 SPOT 1,2,3 and 4 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 73 3.3 ASTER . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 74 3.4 Quickbird . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 76 3.5 HiRISE . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 77 3.6 Conclusion . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 79 4 Earth-like sand fluxes on Mars 82 4.1 Introduction . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 83 4.2 Measuring bedforms migration and sand flux . . . . . . . . . . . . . 84 4.3 Earth - Mars sand flux comparison . . . . . . . . . . . . . . . . . . 88 4.4 Some interpretations... . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 90 4.5 Erosion potential . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 91 4.6 Conclusion . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 91 5 Threshold for sand mobility on Mars calibrated from seasonal variations of sand flux 93 5.1 Introduction . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 95 5.2 Results . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 97 5.2.1 Seasonal sand flux measurement . . . . . . . . . . . . . . . . 97 5.2.2 Climate situation at Nili Patera . . . . . . . . . . . . . . . . 99 5.2.3 Wind shear stress threshold constrain . . . . . . . . . . . . . 100 5.3 Discussions . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 102 5.4 Methods . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 103 5.4.1 Image processing . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 103 5.4.2 Bias in ripple migration maps due to DEM error . . . . . . . 104 5.4.3 Bias in ripple migration maps due to the use of a unique DEM104 5.4.4 Jitter and CCD induced mis-registration . . . . . . . . . . . 105 5.4.5 Principal Component Analysis . . . . . . . . . . . . . . . . . 105 5.4.6 Estimates of ripple height . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 106 5.4.7 Sand flux estimation . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 106 5.4.8 GCM and mesoscale simulations . . . . . . . . . . . . . . . . 107 5.4.9 Shear stress threshold estimation . . . . . . . . . . . . . . . 108 5.4.10 List of software used . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 109 Conclusion 113 5.5 Contributions to the aerial (frame) imagery . . . . . . . . . . . . . 113 5.5.1 Methodological contributions . . . . . . . . . . . . . . . . . 113 5.5.2 Limitations . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 114 5.5.3 Looking forward . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 116 5.6 Contributions to Martian eolian processes . . . . . . . . . . . . . . 118 5.6.1 Methodological and scientific contributions . . . . . . . . . . 118 5.6.2 Limitations . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 120 5.6.3 Looking forward . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 121 A Appendix Chapter 2 122 A.1 Optical Image Correlation Methodology . . . . . . . . . . . . . . . 122 A.1.1 OrthorectificationandcorrelationofSPOT5andKH-9satel- lite images . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 122 A.1.2 Post Processing: Removal of topographic residuals . . . . . . 124 A.1.3 Orthorectification and correlation of historical aerial photos 124 A.1.4 Interpreting vertical deformations from correlation of aerial photos and satellite images . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 126 B Appendix Chapter 4 131 B.1 Methods . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 131 B.1.1 Background . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 131 B.1.2 Data set . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 131 B.1.3 Digital Elevation Model extraction . . . . . . . . . . . . . . 132 B.1.4 Dune height extraction . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 133 B.1.5 Image processing . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 133 B.1.6 Elevation error ambiguity . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 134 B.1.7 Error due to topographic changes between S1 and S2 . . . . 135 B.1.8 Estimate of the mean ripple height . . . . . . . . . . . . . . 136 B.1.9 Relation between dune celerity and sand flux in steady-state 137 B.1.10 Resolution of technique . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 138 B.1.11 Calibration of the abrasion rate . . . . . . . . . . . . . . . . 139 C Appendix Chapter 5 146 Bibliography 158 Introduction Introduction to remote sensing What is remote sensing? Wikipedia (2014) quotes “Remote sensing is the acqui- sition of information about an object or phenomenon without making physical contact with the object. In modern usage, the term generally refers to the use of aerial sensor technologies to detect and classify objects on Earth (both on the surface, and in the atmosphere and oceans) by means of propagated signals (e.g. electromagnetic radiation). It may be split into active remote sensing, when a signal is first emitted from aircraft or satellites, or passive (e.g. sunlight) when information is merely recorded”. A trivial example of remotely sensed imagery is the Earth imagery that composes the background of Google Earth/Map and Bing maps. Remote sensing started soon after the beginning of the space age in 1957, when the first man-made satellite, sputnik-1, was sent to orbit. Three years after, in 1960, the first remote sensing satellite, TIROS-1 a weather dedicated satellite, took pictures of the Earth (Fig. 1). However, it is usually acknowledged that remote sensing of the Earth started with the advent of the Landsat-1 launched in 1972. Every 16 days, Landsat-1 acquired images of the (almost) entire earth, at a spatial resolution of 80m/pix, with 4 spectral bands (“colors”). The last satellite of that Landsat program (USGS, 2014c), Landsat-8, was launched mid-2013, and offer higher spatial (up to 15m/pix) and spectral (11 bands) resolution. From that pioneering program, hundreds of Earth-observation satellites have been launched targeting a wide range of specifications and purposes. More than 500 satellites are currently “observing” the Earth. The satellite instrument (the “camera”) differs depending on the application at stake. Among the passive electo-optical sensors some instruments are designed for 1 Introduction 2 Figure 1: First image of weather satellite TIROS-1 in 1960. Credit NASA. higher ground resolution (0.5m/pix Worldview satellite), while other are designed for higher spectral resolution (220 bands Hyperion). Active sensors instruments arealsowidelyused. Radarandlaserinstrumentsforinstancerecordsspecificphe- nomena or properties that would be out of reach using passive instrument. Light detection and ranging (LiDAR), a laser based instrument, is used in vegetation monitoring as it permits the recording of both the vegetation height and ground height below the canopy. Radar instrument can see through cloud and at night, and are used for topography mapping, and atmospheric properties sounding. What are these hundreds of satellites used for? The applications are countless: Weather forecast, atmospheric pollution, ionospheric property; Ocean tempera- ture, topography, salt concentration, tsunamis, ships surveillance; Monitoring of the cryosphere, urban sprawl, deforestation, desertification, agriculture, coastal erosion, volcanic activity; Mining, oil & gaz exploration; Disaster assessment and management, population monitoring. All of these applications, by no means an exhaustive list, adopted remotely sensed images as integral part of their activities. Imagery alone is not enough though. Soon after the first acquisitions, it was realized that the raw imagery does not provide the information looked for. It is the information hidden behind the raw image, or series of images, that once extracted is of direct interest to the application considered. Examples of questions thatyouwanttheimagerytoanswer: Whatisthecarbonedioxideconcentrationof the atmosphere? What is the topography of that area? How many new buildings

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English. HAL Id: tel-01101043 https://tel.archives-ouvertes.fr/tel-01101043 Suivi de changements morphologiques de surface `a partir d'images .. and are used for topography mapping, and atmospheric properties . be translated into a displacement in East/West and North/South. DX = (h − h1).
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