SCO BIOEOS. Apport de la fusion hyperspectrale multi-resolution pour caractériser les fonds coralliens
Creators: name: Bajjouk, Touria
name: Lavrard-Meyer, Antoine
name: Bonhommeau, Sylvain
name: Chami, Malik
name: Dalla Mura, Mauro
name: Duval, Magali
name: Drumetz, Lucas
name: Feret, Jean-Baptiste
name: Huguet, Antoine
name: Loyer, Sophie
name: Minghelli, Audrey
name: Mouquet, Pascal
Publisher: name: Ifremer
Year: 2024

description: Biodiversity is a natural resource that influences ecosystem functions and provides important services and benefits, ranging from food needs to cultural heritage. However, species are currently disappearing at a rate 100 to 1,000 times higher than the natural rate.
Receiving the SCO (Space Climate Observatory) label, the BioEOS project proposes to develop an observation tool to provide data (i) to characterize, via proxies, the spatio-temporal dynamics of coastal biodiversity by analyzing time series of multi-sensor (multi- and hyperspectral) satellite images and (ii) to map changes and produce indicators to report on the impact of global changes on the state of coastal biodiversity. A development strategy to optimize the extraction of the desired information has been implemented for the development of a demonstrator in the territories of the southwest Indian Ocean. We will present initial results relating to:
- Fusion of satellite data from the various systems used to increase spectral discrimination potential using approaches based on pansharpening algorithms (Gram-Schmidt, Adaptive Gram-Schmidt, PCA, and Brovey). - Processing based on algorithms already proven by the scientific community (radiative transfer model inversion, deep learning segmentation, unmixing, and spectral indices) to generate information on bathymetry, seafloor types, and water quality.
description: La biodiversité est un capital naturel agissant sur les fonctions des écosystèmes et qui fournit des services et des avantages importants, allant des besoins alimentaires au patrimoine culturel. Cependant, les espèces disparaissent actuellement à un rythme 100 à 1000 fois supérieur au rythme naturel.
Bénéficiant du label SCO (Space Climate Observatory), le projet BioEOS propose de développer un outil d'observation permettant de fournir des données (i) d’une part pour caractériser, via des proxys, la dynamique spatio-temporelle de la biodiversité côtière en analysant les séries temporelles d'images satellitaires multi-capteurs (multi et hyperspectraux) et (ii) d’autre part, pour cartographier les changements et produire des indicateurs pour rendre compte de l'impact des changements globaux sur l'état de la biodiversité côtière.
Une stratégie de développement pour optimiser l’extraction de l’information recherchée a été mise en place pour l’élaboration d’un démonstrateur sur les territoires du sud-ouest de l’Océan Indien. Nous présenterons les premiers résultats qui concernent les volets suivants :
- Fusion de données satellitaires issues des différents systèmes exploités pour augmenter le potentiel de discrimination spectrale en utilisant des approches basées sur les algorithmes de pansharpening (Gram-Schmidt, Gram-Schmidt Adaptatif, PCA et Brovey). - Traitements réalisés sur la base des algorithmes déjà éprouvés par la communauté scientifique (inversion d’un modèle de transfert radiatif, segmentation par apprentissage profond, démélange et indices spectraux) permettant de générer des informations sur la bathymétrie, les types de fond et la qualité des masses d’eau.