Novel approach to improve the assessment of biodiversity of phytoplankton communities based on hyperspectral data analysis
Authors:   , Torrecilla Ribalta Elena 
Published: September 2023

La gestió sostenible dels ecosistemes marins requereix d'un millor coneixement de la distribució de certs paràmetres ecològics
com les comunitats de fitoplàncton, inclosos aquells grups algals causants d'afloraments. La caracterització acurada dels patrons
espacio-temporals de la biodiversitat del fitoplàncton és essencial per tal d'avaluar el paper de cada grup algal en l'ecosistema
global marí i els cicles biogeoquímics. En l'intent d'abordar aquesta qüestió, observacions espectromètriques adquirides in situ i
per teledetecció han demostrat proporcionar informació valuosa sobre la distribució de diversos components òpticament actius
presents a l'aigua de mar, tant a escala local com global, i en particular, sobre l'estructura de les comunitats fitoplanctòniques. En
aquest sentit, l'aparició de sensors òptics d'alta resolució espectral (hiperespectrals) ha augmentat les expectatives per discriminar
la composició de les comunitats de fitoplàncton, permetent anar més enllà de l'estimació del pigment primari del fitoplàncton, la
clorofil·la-a, utilitzat convencionalment com un indicador global de la biomassa i la producció primària de fitoplàncton ja que és un
pigment comú a tots els grups taxonòmics. Aquesta tesi doctoral s'ha dut a terme amb l'objectiu de millorar la nostra capacitat
d'extraure informació sobre l'estructura de les comunitats de fitoplàncton en l'oceà, mitjançant el desenvolupament i avaluació
d'una nova aproximació basada en l'anàlisi de dades hiperespectrals. En particular, s'ha proposat una tècnica de classificació, on
s'examinen les dissimilituds entre les signatures hiperespectrals de cada mostra d'aigua, i que ha estat aplicada en combinació
amb l'espectroscopia derivativa, tècnica amb la qual s'exploren les característiques de la forma de l'espectre analitzat. Com a
novetat, es proposa també una eina de validació per demostrar l'eficàcia d'aquesta nova tècnica de classificació. En el procés de
validació es demostra que les classificacions obtingudes amb les dades òptiques i la metodologia proposada són molt semblants a
les obtingudes amb dades basades en l'anàlisi de la composició pigmentària (utilitzant un cromatògraf líquid d'alta resolució,
HPLC), tècnica habitualment utilitzada per la comunitat científica com a indicador de la composició de fitoplàncton. La viabilitat
d'aquesta metodologia ha estat demostrada inicialment utilitzant una aproximació basada en simulacions, on la distribució del
fitoplàncton està predeterminada i on s'han generat diferents escenaris lumínics d'aigües en mar obert i costaneres mitjançant un
model de transferència radiativa. Per altra banda, escenaris reals de mar obert corresponents a diferents estacions en l'oceà
Atlàntic han estat classificats satisfactòriament mitjançant les tècniques proposades, aplicades a dades hiperespectrals incloent
espectres d'absorció i reflectància, així com els seus espectres derivats. Aquesta classificació ha servit per identificar una
aplicació potencial de la metodologia proposada: l'establiment de diferents províncies bio-òptiques a partir de l'anàlisi de mesures
hiperespectrals oceanogràfiques, donant lloc a l'examen de la seva rellevància biogeogràfica en comparació amb províncies
ecològiques proposades prèviament en la literatura. Aquesta tesi conclou amb la confirmació de la hipòtesi principal: una millor
discriminació de l'estructura i dinàmica de les comunitats de fitoplàncton és possible mitjançant l'ús d'observacions hiperespectrals
oceanogràfiques. Cal destacar que l'aproximació proposada és en general aplicable a diferents conjunts de dades, més enllà de la
composició pigmentària o dades òptiques obtingudes in situ també a dades obtingudes per teledetecció, dades biogeoquímiques i
altres paràmetres hidrogràfics.
Sustainable management of marine ecosystems requires a better knowledge about the space-time distribution and dynamics of
ecological parameters such as phytoplankton communities, including critical bloom-forming algal groups. Better understanding of
phytoplankton biodiversity and dynamics is essential in evaluating the role of each algal group in the global marine ecosystem and
biogeochemical cycles. In attempting to address this question, in situ and remotely-sensed spectrometric optical observations have
demonstrated to provide previously unavailable information regarding several optically active constituents in seawater at local and
global scales, in particular, regarding phytoplankton community structure. In this sense, the advent of high spectral resolution
(hyperspectral) optical sensors have raised new expectations about the possibilities of discriminating phytoplankton community
composition in the ocean, beyond the estimation of only the primary pigment in phytoplankton, chlorophyll-a, a proxy for the
phytoplankton biomass and primary production since it is common to all taxonomic groups. This PhD thesis has been carried out
with the aim of improving our ability to extract information regarding phytoplankton community structure in the ocean by developing
and evaluating a novel approach based on hyperspectral data analysis. In particular, a dissimilarity-based cluster technique, which
accounts for complete spectral behaviour of hyperspectral data of each seawater sample, has been applied in combination with
derivative spectroscopy, which exploits the spectral shape features of each analyzed spectrum. As a novelty, a validating tool has
been proposed and proven useful to illustrate the effectiveness of the optical-based classification for discriminating different
phytoplankton assemblages. This novel validation approach is based on the pigment composition analyzed in conjunction with
concurrently obtained optical data, information which has been commonly used by the scientific community as a proxy for the
phytoplankton composition. The feasibility of this methodology has initially been demonstrated using a simulation-based approach,
i. e. using a radiative transfer modeling framework for open ocean and shallow coastal environments. In addition, different real
open ocean environments corresponding to several stations in the eastern Atlantic Ocean have successfully been classified by
applying the cluster analysis to different hyperspectral data sets including absorption and remote-sensing reflectance spectra and
their second derivative spectra. This classification has served to identify a potential application of the proposed methodology: the
establishment of different bio-optical provinces from the analysis of hyperspectral oceanographic observations, leading to
examination of its biogeographical relevance by comparison to ecological provinces previously proposed in the literature. This
thesis concludes by confirming the main hypothesis that discrimination of phytoplankton community structure and dynamics in the
ocean can be enhanced while using hyperspectral oceanographic observations. It is noteworthy that the proposed approach is
generally applicable to different data sets, besides in-situ pigment or optical data data also to remotely-sensed, biogeochemical or
hydrographic data sets.