Télédétection des groupes phytoplanctoniques via l'utilisation conjointe de mesures satellites, in situ et d'une méthode de classification automatique

La teledetection de la couleur de l'ocean represente un outil adapte a l'observation du phytoplancton avec des resolutions spatio-temporelles elevees et pouvant etre adaptees a chaque cas d'etude. Plusieurs methodes ont ete developpees ces dernieres annees afin de permettre la distinction de differents groupes de phytoplancton en utilisant les donnees des capteurs de la couleur de l'ocean. Dans le cadre de cette these, on presente une nouvelle approche, appelee PHYSAT-SOM, qui se base sur l'application d'un algorithme de classification automatique non supervisee (SOM ou Self-Organizing Maps) a l'extraction de differentes formes et amplitudes de spectres d'anomalies de luminances (Ra ou Radiance Anomaly). Cette anomalie spectrale a ete definie par Alvain et al. (2005), lors du developpement de la methode PHYSAT et il est actuellement admis que sa variabilite est reliee a celle de la composition des communautes phytoplanctoniques. L'utilisation des SOM vise a ameliorer la caracterisation de la variabilite des Ra en termes de forme et amplitude ainsi que l'expansion du potentiel de leur utilisation a de grandes bases de donnees in situ de pigments. En considerant un meme jeu de donnees de spectres de Ra, une comparaison entre la precedente version de PHYSAT et la nouvelle approche, basee sur SOM a montre qu'il est maintenant possible de couvrir toute la variabilite spectrale des Ra. Ceci n'etait pas le cas avec l'ancienne approche du fait de l'utilisation de seuils, definis dans le but d'eviter les chevauchements entre les signatures spectrales des differents groupes de phytoplancton. La methode basee sur SOM est pertinente pour caracteriser une grande variete de spectres de Ra, de par sa capacite a gerer de grandes quantites de donnees et de sa fiabilite statistique. La premiere approche aurait pu, de ce fait, introduire des biais potentiels et donc, les possibilites de son extension a de plus grandes bases de donnees in situ etaient relativement restreintes. Par la suite, SOM a ete utilise pour classer les spectres de Ra frequemment observes a l'echelle globale. Ces spectres ont ensuite ete empiriquement relies a differents groupes de phytoplancton, identifies a partir de donnees in situ de pigments. Cette classification a ete appliquee aux archives satellite du capteur SeaWiFS, permettant l'etude de la distribution globale de chaque groupe. Grâce a sa capacite a caracteriser un large eventail de spectres de Ra et de gerer une plus grande base de donnees in situ, l'outil SOM permet de classer un nombre plus eleve de pixels (2x plus) que la precedente approche de PHYSAT. En outre, differentes signatures spectrales de Ra ont ete associees aux diatomees. Ces signatures sont situees dans divers environnements ou les proprietes optiques inherentes affectant les spectres de Ra sont susceptibles d'etre significativement differentes. Par ailleurs, les floraisons de diatomees dans certaines conditions sont plus clairement visibles avec la nouvelle methode. La methode PHYSAT-SOM offre ainsi plusieurs perspectives afin d'aller plus loin dans l'utilisation des donnees de la couleur de l'ocean pour la detection des groupes de phytoplancton. On peut citer l'exemple d'une application future dans les eaux du Cas 2, moyennant une approche de normalisation adequate du signal de luminances. Une etude preliminaire en Manche et Mer du Nord est presentee dans le dernier chapitre, montrant qu'il sera possible d'utiliser PHYSAT-SOM dans cet environnement optiquement complexe.