La sortie d’ ENVI® SARscape 6.3 en avril 2026 inclut un support préliminaire des données NASA-ISRO SAR (NISAR). La mission NISAR est un projet conjoint de satellite d’observation de la Terre entre la NASA et l’Agence Spatiale Indienne (ISRO), conçu pour surveiller les changements des surfaces terrestres et glacées de la planète à l’aide d’imagerie radar. Il fournit des données de résolution moyenne, toutes conditions météorologiques, jour et nuit, pour étudier des phénomènes tels que :
- Changements de végétation et de la couverture terrestre
- Biomasse et dynamique des zones humides
- Écosystèmes forestiers
- Variation de l’humidité du sol
- Tectonique et effets des séismes
- Glissements de terrain
- Déplacement des glaciers
- Altérations du terrain causées par l’homme
NISAR améliorera notre compréhension des changements environnementaux, ainsi que des dangers naturels et anthropiques sur la terre et la glace.
| Date de lancement | 30 juillet 2025 |
| Fréquence | 12 jours |
| Bandes | Bande L (longueur d’onde de 24 cm), fournie en deux fréquences : A et B. La fréquence A convient à l’interférométrie et en général aux applications mentionnées ci-dessus, tandis que B convient aux corrections d’effet de l’ionosphère. Bande S (longueur d’onde de 10 cm, fréquence de 3,2 GHz) |
| Résolution | Bande L : 7 m along track, 2 à 8 m cross track (selon le mode) Bande S : 8 m along track, 3 à 24 m cross track |
| Polarimétrie | Polarisation simple, double, compact, quad pol |
| Couverture | Bande L : global Bande S : Inde et autres lieux sélectionnés |
| Accès aux données | Bande L : NASA EarthData, Alaska SAR Facility Vertex Bande S et bande L : ISRO Bhoonidhi |
| Usage | Bande L : Interférométrie pour les déformations de surface, la végétation, l’humidité du sol, l’analyse des inondations, la surveillance de la cryosphère Bande S : Surface végétale supérieure |
En février 2026, plus de 100 000 échantillons de données pré-étalonnées ont été rendus publics. Les produits calibrés sont prévus pour juillet 2026.
Actuellement, ENVI SARscape supporte les types de données NISAR suivants :
- Niveau 1, Range Doppler Single Complex (RSLC), image SAR focalisée en coordonnées distance-Doppler (pilotage sans Doppler)
- Niveau 2, Geocoded Single Look Complex (GSLC), image SAR focalisée en coordonnées géocodées, adaptée à l’analyse de l’amplitude de rétrodiffusion et aux cartes de changement
ENVI SARscape 6.3 fournit un outil d’import NISAR pour importer les types de données NISAR mentionnés ci-dessus et les enregistrer dans un format SLC dédié pour un traitement ultérieur.
VÉGÉTATION, AGRICULTURE ET INONDATIONS
Un aspect passionnant du NISAR est l’inclusion d’un capteur en bande L, qui nous permet d’observer des phénomènes uniques que nous ne pouvons pas atteindre avec des capteurs à longueur d’onde plus courte tels que les bandes X et C. Par exemple, les capteurs en bande L permettent une pénétration plus profonde dans les couches de la canopée végétale, interagissant avec les troncs, les branches, et même partiellement avec le sol. Les longueurs d’onde de la bande L sont sensibles à la biomasse et aux composants ligneux, ce qui facilite l’estimation de l’humidité du sol dans les zones peu végétalisées et modérément végétalisées.
Végétation
Des données SAR complexes peuvent être utilisées pour analyser la végétation en utilisant la partie intensité du signal radar, la phase ou les deux. Des exemples sont présentés ci-dessous pour la zone agricole des Everglades au sud du lac Okeechobee en Floride, aux États-Unis. Un ensemble de cinq images NISAR HH+HV entre novembre 2025 et janvier 2026 a été combiné pour une analyse statistique de l’intensité des signaux radar réfléchis.
La composition RVB résultante présente le coefficient de variation (canal rouge), la valeur minimale (canal vert) et le gradient (canal bleu). Le coefficient de variation est le rapport entre la variation standard et la valeur moyenne de l’intensité de rétrodiffusion SAR, montrant les variations des cultures. Les pixels verts indiquent la valeur minimale de rétrodiffusion extraite de toutes les données d’entrée ou les changements minimes sur la surface. Les pixels en dégradé (bleus) représentent la variation absolue maximale entre les dates d’acquisition consécutives pour suivre les changements rapides dans le temps. La combinaison de ces paramètres statistiques révèle où les changements sont apparus pendant la période d’observation – les zones rouges, bleues et violettes, et où les États sont restés stables – les zones vertes.
Une série temporelle d’intensité peut révéler exactement quand les changements se sont produits :
Une série d’images NISAR en bande L peut être utilisée pour dériver l’Enhanced Dual Polarization SAR Vegetation Index (EDPSVI) en utilisant des données polarisées HH+HV ou VV+VH. Cet indice démontre la diversité de la couverture terrestre et l’étendue de la végétation à partir des informations d’intensité issues d’un ensemble d’images uniques en bande L. L’estimation supplémentaire de la cohérence dans la méthode EDPSVI fournit un seuil pour distinguer les zones urbaines des zones végétalisées. Cela permet d’éviter les mauvais calculs des composants de biomasse sur les zones non végétalisées.
Enfin, une série temporelle de cohérence peut être utilisée pour générer un profil temporel, comme indiqué ci-dessous.
Agriculture
L’exemple suivant montre une analyse des vergers dans la région du Telangana en Inde pendant la saison sèche (décembre 2025 à janvier 2026). Pour cette étude, un ensemble d’images NISAR en bande L a été collecté entre novembre 2025 et janvier 2026. Les signaux radar en bande L peuvent pénétrer à travers la canopée des arbres et atteindre les troncs avec une forte rétrodiffusion. Ainsi, la cohérence reste stable et forte au fil du temps, ce qui se manifeste par des parcelles de terre plus brillantes dans des cartes de cohérence multi-temporelles. En revanche, les champs de culture environnants présentent une cohérence variable dans le temps, visible sous forme de taches plus sombres.
Une analyse conjointe a été réalisée à l’aide des indices de végétation E-DPSVI et NDVI calculés à partir de séries d’images Sentinel-1&2 sur un an.
Inondations
Le radar en bande L du NISAR est très efficace pour la cartographie des inondations car il peut détecter l’eau grâce à un fort contraste radar et identifier les inondations sous les couvertures forestières. L’eau libre paraît sombre car le signal radar rebondit sur l’eau et s’éloigne du capteur. Les forêts inondées paraissent lumineuses car le signal radar rebondit entre les troncs d’arbres et l’eau dans un processus connu sous le nom de diffusion dièdrique (ou double rebond).
Le parc national Kruger, en Afrique du Sud, a subi d’importantes inondations le 12 janvier 2026. Les images ci-dessous montrent des scènes NISAR GLSC HH-polarisées avant et après l’inondation.
À partir de ces deux images, nous avons utilisé l’outil ENVI SARscape Flooding Classification pour créer une carte de classification des inondations de la région.
DÉFORMATIONS DE LA CROÛTE TERRESTRE
Même avec la disponibilité limitée des données NISAR, une démonstration préliminaire montre une approche de Small Baseline Subset (SBAS) pour la surveillance de la déformation de surface. Dans cet exemple, six images NISAR ont été collectées autour de Mexico entre octobre 2025 et janvier 2026. Pour vérifier les résultats, l’ensemble de données d’observation a été étendu avec 30 images Sentinel-1 collectées entre janvier 2024 et décembre 2024, ainsi que 18 images Capella de juin à août 2024.
Vitesse déterminée par le NISAR dans la région de Mexico pour la période d’octobre 2025 à janvier 2026 (à gauche). Comparaison de la vitesse LOS pour Mexico déterminée par les images NISAR (bande L), Sentinel-1 (bande C) et Capella (bande X) (à droite), Sarmap.
GLACE DE MER ET GLACIERS
Les longueurs d’onde de la bande L peuvent pénétrer les couches de neige et les surfaces de glace sèche, nous permettant de surveiller la dynamique des glaciers et d’estimer la vitesse des calottes glaciaires en mouvement.
Image géocodée, polarisée HH, GSLC de la banquise russe affichée en ENVI (à gauche). NISAR RSLC, HH-polarisé, image du glacier Malaspina en Alaska, affichée dans ENVI (à droite).
ENVI SARSCAPE ET ENVI AGENT
NV5 travaille actuellement avec Sarmap pour intégrer les outils ENVI SARscape dans l’ ENVI Agent. Cela permet aux utilisateurs d’exécuter rapidement des tâches de traitement SAR tout en obtenant des informations supplémentaires sur leurs analyses. Par exemple, une demande à l’agent ENVI d’estimer la qualité des images polarisées HH et HV du glacier Malaspina du NISAR a donné le résumé suivant :
REGARD VERS L’AVENIR
Un support supplémentaire NISAR est prévu pour une version ENVI SARscape 6.3.1 cet été. Cette publication permettra l’utilisation de données à fréquence « B » pour corriger les délais ionosphériques dans le géocodage d’une image unique et pour éliminer la distorsion de phase ionosphérique lors de la génération de paires d’interférogrammes.
Des fonctionnalités supplémentaires incluront une analyse temporelle des variations d’amplitude et du déplacement de phase, ainsi qu’une possible intégration avec d’autres ensembles de données publics de résolution similaire mais de longueurs d’onde différentes (par exemple, Sentinel-1).
L’outil Import NISAR prendra également en compte les schémas de polarisation suivants :
- Données co-polarisées (HH et VV pour la bande A, HH pour la bande B) et données cross-polarisées (HV et VH pour la bande A, HV pour la bande B)
- Données uniquement co-polarisées (pour l’interférométrie)
- Uniquement les données croisées (à des fins polarimétriques)
- Pol simple, double et quadruple
Enfin, la prochaine version logicielle ENVI SARscape inclura un outil permettant de télécharger directement les données NISAR.
Ces mises à jour renforceront encore sa compatibilité avec les données NISAR, élargissant le champ des applications et améliorant l’expérience utilisateur. À mesure que ces outils évoluent, ils permettront aux chercheurs et aux professionnels d’en tirer des connaissances plus approfondies et de prendre des décisions éclairées basées sur des données précises et opportunes.