Exemple de prise en compte de l’hétérogénéité spatio-
temporelle du phytoplancton (apport de la télédétection)
15-16 Novembre 2017 - Luis LAMPERT (IFREMER/Dyneco/Pelagos)
Exemple de prise en compte de l’hétérogénéité spatio-
temporelle du phytoplancton (apport de la télédétection)
Cameras couleur de l’eau et IR
Hétérogénéité spatio-temporelle du phytoplancton
Les MEC sont hétérogènes dans l’espace et dans le temps Comment retracer l’évolution de
la biomasse phyto de l’ensemble d’une masse d’eau ?
U TILISATION DES IMAGES
SATELLITE DANS LA SURVEILLANCE
Quand l’on ne dispose d’aucune mesure de terrain (zones isolées, d’accès difficile, DOMs…)
Bonne couverture spatiale, mais moins bonne précision des valeurs Quand les zones sont hétérogènes et/ou à forte dynamique Pour complément d’information (données environnementales) Pour le suivi en temps réel (opérationnel)
Utilisation des images satellite pour le découpage des MEC et de la meilleur stratégie d’échantillonnage
DCE Normandie : Images CHLA et TURBI, Modèle hydro
10 km DCE en Guyane :
7 points, 4 à 8 fois/an sur 1 seule MEC
pas de données historiques (chla, T°,…)
En France métropolitaine
Plus de 30 ans de données des réseau existants
En Guyane
Pas de données (Pas de réseaux)
Moyennes mensuelles par zone sur + de 12 années
La moyenne de CHLA varie entre1.5 et 7 µg/L
La moyenne de TURBI varie entre 5 et 40 NTU
Augmentation de la T° moyenne d’env.
0.8°C et 25 ans
1986-2013
Proposition de stratégie de surveillance pour la MEC guyanaise
Garder une MEC unique
Suivi sur 4 points, 2 côtiers et 2 plus au large sur 4 fois/an
Pour que le suivi soit représentatif de la MEC dans son intégralité
Proposition
Abandon des points
« Les Hattes » et
« Béhague »
Principale avantage des données satellite par rapport aux données in-situ : Le taux d’échantillonnage
Cas de la Guyane française
Prélèvements :• Au mieux, 7 points sur 8 fois/an
= 56 mesures
• Analyse plus précis mais moins représentatif de la masse d’eau
• Idéal pour des masses d’eau homogènes
• Un échantillon ~1litre
Satellite : 1 pixel=1échantillon
• Au mieux, sans nuages : 1km/px = 1605 points sur 12
fois/an
~ 19 000 mesures
300m/px = 25680 points sur 12 fois/an
~ 308 000 mesures
• Analyse moins précise mais masse d’eau prise dans son intégralité
• Idéal pour des masses d’eau hétérogènes
CHLA ; TURBI ; T°
Moy mensuelle P90 mensuel P90 annuel P90 6 ans
Mais au besoin toute autre information ou produit dérivé Récupération des images TIF et JPG via le Web
Temps réel opérationnel
Séries temporelles des MEC : exemple du projet DYNAFLIT (dynamique des fucales en zone intertidale) qui est en cours de réalisation (AELB)
1986 1987 1988 1989 1990 1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016
CHLA satellite
MES satellite
SST satellite
SSI satellite
Hmax vagues satellite
Pour complément d’information (données environnementales)
Produits satellite Ifremer interpolés
P
RODUITS INTERPOLÉSCHLA MES
T° SSI
Hmax
Résolution du pixel : entre 1 et 4Km selon le support
Egalement produits journaliers bruts et climatologies
Création des matrices de données par paramètre, par masse d’eau et par pas de temps (mois, an, saison,…)
Couche variable
-1m
SATELLITE
ECHANTILLONNAGE
Mais qu’est-ce qu’elle vaux la mesure satellitaire ?
Besoin d’un algo calibré fiable (OC5) La mesure terrain n’est pas plus fiable que celle du satellite Impossible de
connaître ‘LA’ réalité
Il faut prendre une méthode et la suivre.
C’est la tendance par tranche de 6 années qui nous intéresse dans la DCE
Les images satellite sont actuellement utilisées comme support/complément des données de terrain pour la réalisation des indices/indicateurs, mais pourraient être aussi utilisées à la place des données de terrain.
Meilleure perception spatio-temporelle que les mesures ponctuelles
Fort taux d’échantillonnage Avantages
Possibilité de suivi en temps réel et automatiser les procédures
Moindre coût que les mesures Désavantages
Moindre précision que la mesure de terrain Dépendance de la disponibilité des satellites
Nombre restreint de paramètres, donc il faut qd même continuer avec les sorties de terrain
CONCLUSIONS
Méthode fiable, peu coûteuse, mais pas utilisé encore en routine Algorithmes robustes pour les zones côtières (OC5, Han, …)
Possibilité d’avoir du temps réel et d’automatiser les taches, mais impossibilité de couvrir tous les paramètres environnementaux Parfois, c’est la seule possibilité d’avoir des données sur une MEC et d’évaluer son degré d’hétérogénéité
PERSPECTIVES
Cameras aéroportées multi-spectrales (phytoplancton, coraux,…) Développement de l’hyper-spectral satellite ?
Utilisation des images satellite dans la surveillance opérationnelle
Quels sont les avancées impulsés par la DCE par rapport au sujet traité?
Quelles suites à donner (perspectives) pour consolider l’expertise opérationnelle ?
Le résultat est-il satisfaisant aujourd’hui ? Comment les travaux Français se positionnent par rapport aux travaux des autres Etats-membres /
communauté scientifique internationale?
Quelles sont les principales difficultés rencontrées dans votre travail ?
Questions AFB
Gohin, Francis, Bertrand Saulquin, Héléne Oger-Jeanneret, Loic Lozac’h, Luis Lampert, Alain Lefebvre, Philippe Riou, et Franck Bruchon. 2008. « Towards a better assessment of the ecological status of coastal waters using satellite-derived chlorophyll-a concentrations ». Remote Sensing of Environment 112 (8):3329-40.
https://doi.org/https://doi.org/10.1016/j.rse.2008.02.014.
Gohin, Francis, Bertrand Saulquin, et Philippe Bryere. 2010. « Atlas de la Température, de la concentration en Chlorophylle et de la Turbidité de surface du plateau continental français et de ses abords de l’Ouest européen », décembre.
http://archimer.ifremer.fr/doc/00057/16840/14306.pdf.
Des nombreux travaux font appel aux images satellite, surtout dans les pays scandinaves et pour le milieux continental, mais aucun en opérationnel En France des travaux ont été réalisés, mais n’ont pas été suivis d’une application ni dans des études ni opérationnelle
