Abstract
A NOAA AVHRR data set covering Senegal and parts of the surrounding countries during the period from 1987 to present is under construction and improvement in an ongoing collaboration between Centre de Suivi Écologique (CSE). Dakar. Senegal, and Institute of Geography, University of Copenhagen (IGUC). This paper details the entire processing chain from raw images to a properly calibrated, geometrically rectified and cloud-masked time-series tracking a number of well-defined variables. Two vital aspects of this time series, the cloud masking procedure and the geometrical rectification, are evaluated in detail. A two-step, multi-criteria cloud masking procedure requiring a manual input does not consistently improve the quality of the data set compared to the simpler, automated procedure. With respect to geometrical rectification an accuracy on the order of I km is obtained. Finally, suggestions for further improving the data set are forwarded
Résumé
Dans le cadre d'une collaboration entre le Centre de Suivi Écologique (CSE, Dakar-Sénégal) et l'Institut de Géographie de l'Université de Copenhague (IGUC, Danemark), une base de données d'images NOAA AVHRR de 1987 à nos jours, couvrant le Sénégal et une partie des pays voisins, est entrain d'être établie et en continuelle amélioration. Cet article fait le point sur toute la chaîne de traitement, depuis les images brutes jusqu'aux produits convenablement calibrés, géométriquement rectifiés avec un masquage de nuage sur la série temporelle d'image, basé sur un nombre de variables bien définies. Des détails sont apportés sur la procédure de masquage des nuages ainsi que sur la rectification géométrique qui constituent deux aspects essentiels de cette série temporelle. Il est apparu que l'approche de masquage de nuage en deux étapes utilisant plusieurs critères ainsi qu'une amélioration manuelle, ne s'est pas avérée significativement meilleure que la procédure automatique plus simple. Pour ce qui concerne la rectification géométrique, la précision obtenue est de l'ordre de 1 km. Enfin, des propositions sont formulées pour l'amélioration subséquente de la base de donnée.