Les signatures spectrales de Ra correspondant aux quatre groupes de phytoplancton dominants identifiés à partir des inventaires pigmentaires sont affichées dans la figure 4.4. Cette figure représente les spectres référents des neurones affectés à un groupe phytoplanctonique dominant selon les critères définis précédemment dans la procédure de labellisation. Les valeurs des spectres affichées dans cette figure sont des valeurs moyennes synthétisant les ordres de grandeur de Ra pouvant être trouvés pour chaque groupe de phytoplancton.
Les nanoeucaryotes (figure 4.4 a) sont caractérisés par des amplitudes d’anomalies spectrales relativement faibles par rapport aux autres groupes avec des valeurs moyennes inférieures à 1 pour toutes les longueurs d’onde et une légère augmentation entre 412 et 443 nm. Les Prochlorococcus et SLC (respectivement représentés par les volets (b) et (c) de la figure) sont associés à des spectres plus neutres avec des valeurs maximales et minimales de Ra autour de 1.
Les diatomées sont caractérisées par des valeurs d’anomalies spectrales relativement élevées par rapport aux trois autres groupes phytoplanctoniques. Cependant, deux signatures spectrales distinctes caractérisent les diatomées. En effet, la figure 4.4 montre que ce groupe a été associé à deux types de vecteurs référents différents en termes de forme et d’amplitude. Le premier type de spectres (figure 4.4 d) est caractérisé par des valeurs maximales de Ra autour de 412 nm avec une décroissance en allant des courtes vers les grandes longueurs d’onde. Le second type de spectres (figure 4.4 e) est, en revanche, caractérisé par des valeurs minimales de Ra autour de 412 nm et des valeurs plus élevées entre 443 et 555 nm. Ce second type de spectre ne correspond pas nécessairement à une espèce différente de diatomées, mais pourrait être aussi lié à la même espèce localisée dans un environnement bio-optique différent avec des valeurs distinctes de propriétés optiques inhérentes (Alvain et al., 2012). Cette différence pourrait par exemple être associée à différents stades de croissance ou à la localisation de l’espèce dans des environnements caractérisés par la présence de substances optiquement actives, telles que les matières organiques dissoutes (CDOM). Ce volet sera abordé en détails dans le prochain chapitre, dédié aux diatomées.
Figure 4.4. Signatures spectrales des groupes de phytoplancton identifiés à partir des inventaires pigmentaires, via la projection sur la carte SOM. Chaque groupe est représenté par les spectres référents des
neurones auxquels il a été affecté.
Si les signatures spectrales moyennes (spectres référents) des 4 groupes de phytoplancton sont relativement proches de celles obtenues par la version 2008 de PHYSAT
(figure 2.2 du chapitre 2), les gammes spectrales correspondant à chaque groupe, c'est-à-dire les minima et les maxima de Ra, ne sont pas les mêmes entre les deux méthodes. La figure 4.5 affiche les spectres de Ra minimaux et maximaux de PHYSAT-SOM (spectres associées aux neurones labellisés à la fin de la phase d’apprentissage) et PHYSAT version 2008 correspondant à chaque groupe de phytoplancton identifié à partir des inventaires de pigments. A première vue, on observe que les intervalles de Ra de chaque groupe définis par PHYSAT-SOM sont plus larges que ceux de l’ancienne méthode. A titre d’exemple, les nanoeucaryotes sont caractérisés par des valeurs minimales de Ra plus faibles chez PHYSAT-SOM et le spectre minimal défini par PHYSAT version 2008 pour ce groupe correspond au spectre moyen trouvé avec PHYSAT-SOM (entre 0,4 et 0,5). Les Prochlorococcus et SLC se trouvent dans des gammes spectrales plus ou moins proches pour les deux méthodes (entre 0,9 et 1,2) avec tout de même des valeurs de Ra maximales légèrement plus élevées avec PHYSAT-SOM (autour de 1,2 pour PHYSAT-SOM et 1 pour PHYSAT) et vice-versa pour les SLC. Les diatomées présentent les plus grandes différences avec des valeurs de Ra maximales significativement plus élevées avec PHYSAT-SOM (légèrement supérieures à 2 avec PHYSAT à 412 nm alors qu’elles atteignent 4 avec PHYSAT-SOM sur la même longueur d’onde). Notons aussi que ce groupe est caractérisé par deux signatures spectrales différentes en termes de forme avec PHYSAT-SOM, ce qui représente une nouveauté par rapport à l’ancienne méthode.
Figure 4.5. Gammes spectrales de Ra pour les 4 groupes de phytoplancton identifiés à partir des inventaires pigmentaires: les lignes fines désignent le spectre moyen et les lignes en gras l’écart type. Les lignes noires entrecoupées désignent les tubes de spectres de Ra définies par la version 2008 de PHYSAT.
Ces différences sont toutefois à relativiser car elles sont associées, d’une part, à un changement de méthode (utilisation de SOM pour la classification automatique des Ra) et d’autre part, à l’exploitation de nouvelles informations in situ. L’apport de la méthode seule consiste au fait qu’une plus grande variabilité spectrale est prise en compte au sein du même label par rapport à la version 2008 de PHYSAT, ceci a été montré dans le chapitre précédent, en se basant sur le même jeu de 41 spectres de Ra (paragraphe 3.4.3 du chapitre 3). En effet, la méthode présentée dans ce manuscrit a été développée à partir d’une très large base de données satellite comprenant une vaste variabilité de spectres de Ra en termes de formes et d’amplitudes, ce qui représente en soi un avantage considérable des réseaux de neurones puisque c’est l’entière variabilité des Ra qui est prise en compte et non celle associée uniquement à une information in situ.
L’apport de nouvelles données de terrain va, quant à lui, avoir un impact sur le nombre total de neurones labellisés ainsi que sur le label associé à ces neurones, tel que le montre la figure 4.6 qui représente les fréquences relatives de spectres associés aux neurones de SOM labellisés uniquement à partir de 41 spectres de Ra. En effet, bien que les labels affectés aux neurones à partir des 609 spectres (figure 4.2) et ceux affectés aux neurones à partir des 41 spectres uniquement (figure 4.6) restent consistants (distribution relativement semblable des labels sur les neurones), il apparait qu’en utilisant uniquement cette base de données réduite, seuls 26 neurones sont affectés à un ou plusieurs labels, contre 86 en utilisant l’ensemble des 609 mesures coïncidentes. A titre d’exemple, seuls deux neurones (9 et 10) sont affectés au label « diatomées » en utilisant uniquement la base des 41 spectres de Ra. Dans ce cas, les diatomées n’auraient pu être associés à la nouvelle signature spectrale (figure 4.4 e) car cette dernière correspond aux spectres référents des neurones 90 et 100, qui, cette fois, n’ont classé aucun spectre de Ra. Ceci met en évidence le caractère indispensable de la poursuite des mesures in situ dès que cela est possible pour augmenter les bases de données disponibles.
Les différentes signatures spectrales, précédemment analysées, vont à présent être exploitées pour étudier la distribution spatio-temporelle des groupes de phytoplancton à l’échelle globale à partir des cartes journalières de Ra (calculées à partir de l’archive d’images disponibles du capteur SeaWiFS de 1997 à 2010). Une fois la labellisation de la carte auto-organisatrice accomplie, chaque pixel des cartes satellite journalières d’anomalies spectrales peut être affecté à son neurone le plus proche (vecteur référent le plus proche) de SOM. Chaque pixel classé prend par conséquent le label de son neurone le plus proche pour
produire des cartes journalières de distribution des groupes de phytoplancton à l’échelle globale.
Figure 4.6. Fréquence relative des labels associés aux spectres de Ra répartis sur les 100 neurones (labellisation à partir des 41 spectres de Ra utilisés pour le développement de PHYSAT version 2008)