Etape 2 : Exclusion des données affectées par les problèmes instrumentaux

instrumentales. Nous avons vu dans la section 3.1.4 que certains de ces problèmes entraînaient des effets qui pouvaient être corrigés, les données affectées pourront donc être conservées pour l’analyse de la surface. Les problèmes dont les effets ne peuvent pas être corrigés entraîneront par contre l’exclusion des données qu’ils affectent. Ces problèmes consistent en de la saturation au niveau du détecteur de la voie C, une température de ce détecteur trop haute, ainsi que des déficiences électroniques ou télémétriques. Leurs effets sur les données, ainsi que les moyens utilisées pour les détecter, feront l’objet des sections suivantes.

3.2.2.1 Saturation du détecteur de la voie C

Pour certaines observations, le nombre de photons est tel que le niveau de précharge du détecteur peut être réduit à sa valeur minimale pour certains spectels (350 DN pour le détecteur de la voie C) comme le montre la Figure 43c, ont dit alors que ces spectels sont saturés. Bien que les paramètres des observations OMEGA soient programmés pour éviter ces problèmes de saturation, en particulier par leur temps d’exposition, ces problèmes peuvent intervenir pour certaines observations plus émettrices de photons que prévu, à cause d’un albédo particulièrement élevé ou d’une pente orientée vers le soleil. On peut observer sur les données brutes que les spectels les plus atteints par cette saturation sont situés autour de 1.5µm (Figure 43a) . Ceci s’explique par le fait que ce sont les spectels où le détecteur est le plus sensible. Sur les spectres de réflectance, cette saturation engendre l’apparition d’une bande d’absorption artificielle à 1.5µm qui peut être interprétée à tort comme étant de la glace d’eau et peut affecter la valeur des critères spectraux (Figure 43b).

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La plupart des spectres saturés seront naturellement enlevés en même temps que la glace d’eau (voir section 3.2.3.1). Cependant afin de séparer les contributions des deux effets nous avons établi un critère afin de détecter les effets de saturation indépendamment de la présence de glace d’eau à la surface. La valeur minimale délivrée par les détecteurs après la diminution de leur niveau de précharge par les photons étant de 350 DN, tous les spectels atteignant cette valeur sont saturés. Etant donné que le comportement du détecteur peut devenir non-linéaire un peu avant cette saturation, ont choisit d’exclure tout les spectres pour lesquels au moins 5 spectels (non « mort » ou « chaud ») montrent une valeur inférieure à 400 DN. Le niveau de charge du détecteur après l’observation, sur lequel est basé ce critère, peut être obtenu en soustrayant les données brutes fournies par les détecteurs au niveau de précharge initial fournit dans le « backplane» des données.

Figure 43. Illustration du phénomène de saturation sur les données brutes (a) et les spectres de réflectance (b). Le niveau de précharge du détecteur après l’observation sur lequel se base le critère pour détecter la saturation est illustré en (c) avec le niveau de 400D N marqué par une ligne horizontale verte. Pour chaque image, les spectres noir et bleu ne sont pas saturés, les spectres jaunes et rouges sont saturés et montrent des fausses bandes à 1.5m sur leurs spectres de réflectance.

3.2.2.2 Température du détecteur non nominale

Il peut arriver que des observations commencent alors que le détecteur n’est pas encore dans sa température nominale (<80K, soit -193,15°C). Dans ces conditions la fonction de transfert présentée dans la section 3.1.3 n’est plus adaptée aux données et les intensités spécifiques obtenues seront erronées. La température du détecteur pour chaque pixel de l’observation est donnée dans le « backplane » du cube de données. Tous les pixels présentant une température supérieure à -194°C seront exclus.

3.2.2.3 Colonnes défectueuses

A partir de l’orbite 511, un artéfact instrumental appelé « spurious spectels » apparaît dans les spectres des observations obtenues en mode 128. Pour les pixels appartenant aux colonnes 80 à 95 inclus, les spectres associés présentent un pic anormal d’intensité tous les 32 pixels. Entre les lignes paires et les lignes impaires d’une observation, la position des pics est décalé de 16 spectels comme l’illustre la Figure 44a. Ces artéfacts sont dus à des déficiences dans le module électronique d’OMEGA (« Main electronic », (ME)) et affectent donc toutes les voies visibles et IR. Entre l’orbite 2124 et 3283 cet artéfact s’étend aux pixels 67 à 127, rendant difficilement utilisable dans un cadre systématique la deuxième moitié des observations acquises en mode 128.

Si le calcul d’un critère spectraux utilise un ou plusieurs de ces spectels défectueux, cet artéfact est propagé sur les cartes minéralogiques comme l’illustre la Figure 44b.

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De façon pratique, il est possible de corriger ces spectels en effectuant une correction approchée par interpolation entre les spectels correspondant des lignes adjacentes, ou entre les spectels voisins de la même ligne. Cependant, étant donné la grande couverture globale atteinte sans prendre en compte ces données défectueuses (voir section 3.5.1) et pour éviter de calculer les critères spectraux à partir de données « approximatives », nous avons décidé de ne pas utiliser ces données dans la construction des cartes globales. Les colonnes 80 à 95 pour toutes les observations depuis l’orbite 511 et les colonnes 67 à 127 pour les observations acquises entre les orbites 2124 et 3283 seront donc exclus du jeu de données.

Figure 44. Illustration de l’effet des « spurious pixels » sur les spectres (a) des lignes paires (noire) et impaires (rouge) et sur la carte du critère de pyroxène (b) (ORB1464_3).

3.2.2.4 Données manquantes (« data gaps »)

Certaines observations montrent des interruptions dans la succession des données comme illustré sur la Figure 45. Ces « trous », qui peuvent affecter un pixel en entier ou juste un bout de spectre, peuvent avoir plusieurs origines pas toujours bien identifiées parmi lesquelles des déficiences dans la télémétrie ou dans la compression des données. Ils sont facilement identifiables dans les observations en regardant quand la valeur moyenne des pixels dans l’infrarouge et le visible est inférieure à 0 ou n’ont pas de valeurs (valeur égale à –NaN). Ces données seront évidemment exclues.

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Figure 45. Réflectance à 1.08µm pour une observation (ORB1114_1) montrant des trous dans les données.

Au total ces 4 conditions excluent environ 8.9% des pixels dans l’IR et seulement 5.5% des pixels dans le visible puisque cette voie est seulement affectée par le phénomène des « spurious pixels » (Figure 46). En plus de ces pixels affectés par des anomalies instrumentales, nous excluons ici les données d’étalonnages qui sont enregistrées dans les premières lignes du premier cube de chaque orbite pour les données IR et de chaque cube pour les données visibles. Le nombre de lignes exactes utilisées par les données d’étalonnages dépend du mode de l’observation (16, 32, 64, 128) et de la sommation (1, 2, 4), elles sont données dans le « readme » fournit avec le logiciel de traitement de données. Cette étape supplémentaire exclue environ 0.5% des pixels dans l’IR et 1.7% dans le visible (en vert sur la Figure 46).

Figure 46. Histogramme représentant le nombre de pixels exclus par chacune des conditions de l’étape 2 de la sélection des données. À noter que le nombre total de pixels exclus par cette étape n’est pas égale à la somme des pixels exclus par chaque condition, chaqu e pixel pouvant vérifier plusieurs conditions à la fois (le nombre de pixel exclus à cause de la température du détecteur a ici été légèrement rectifié par rapport à O dy et al., 2012 à la suite d’une petite erreur de calcul , ce qui a une répercution <1% sur le nombre de pixels exclus) .

3.2.3 Etape 3 : filtrage des données affectées par les conditions observationnelles