Vers l’identification d’assemblages phytoplanctoniques depuis l’espace à travers le couplage innovant d’analyses des luminances et de données in-situ, perspectives pour l’étude des habitats et des réponses des assemblages

pdf non compressé disponible sur [email protected] the past years, a large number of new approaches in the domain of ocean color have been developedto study phytoplankton ocean processes based on phytoplankton size classes and functionaltypes. One of these methods, named PHYSAT, currently allows for the qualitative identificationof five main phytoplankton groups from remote sensing measurements (Alvain et al., 2008). Thismethod established empirical relationships between in-situ dominant phytoplankton groups andspecific ocean color radiance anomalies in open ocean waters. These radiance anomalies are definedby specific shape and amplitude according to the dominant phytoplancton group in waters. Thetheoretical explanation of PHYSAT (Alvain et al., 2012) showed that radiance anomalies are inducedby a combination of inherent optical properties (absorption and backscattering coefficients,absorption of colored dissolved organic matters). This study suggested that the empiric identificationof dominant cases represents an under-exploitation of the radiance anomalies. The workpresented here adresses the potential development of the PHYSAT method toward the empiricidentification of phytoplankton assemblages. A global ocean (based on biomarker pigments data)and a regional sea’s (North Sea, based on CPR abundance data) applications are presented. Ourresults show, for the first time, the ability of PHYSAT to identify phytoplankton assemblages usingempirical relationships with radiance anomalies, beyond the identification of dominance cases only.This work was facilitated by the use of previous mathematical classification of radiance anomaliesin terms of shape and amplitude (using a self-organizing map, Ben Mustapha et al. (2014), coupledwith a new classification that take into account the phenology of radiance anomalies types.This work emphasizes the potential of PHYSAT’s radiance anomalies when using new classificationtools, and detailed in-situ databases. Future directions are listed to understand the empiricalrelationships observed in this work beyond the current theoretical knowledge.L’identification des groupes phytoplanctoniques depuis l’espace présente un fort intérêt pour denombreux domaines de recherche en lien avec l’étude des océans. Afin de fournir des observationsattendues par la communauté scientifique, différentes approches ont été développées, et permettentd’obtenir des informations en lien avec la taille ou des groupes fonctionnels de phytoplancton depuisles mesures effectuées par des radiomètres à bord de satellites. Cette thèse a eu pour cadre le développementd’une méthode initiée en 2005, nommée PHYSAT. Cette dernière est initialement baséesur la mise en évidence de relations empiriques entre des anomalies de luminance et la présence d’ungroupe phytoplanctonique dominant. Alvain et al. (2008) ont ainsi permis l’identification de cinqgroupes phytoplanctoniques lorsqu’ils sont dominants, via la détermination empirique d’anomaliesde luminance dont les amplitudes et formes spectrales, aux longueurs d’ondes visibles des capteursde couleur de l’océan, sont spécifiques à la présence de ces groupes. Une étude théorique (Alvainet al., 2012) a, par ailleurs, permis d’apporter une première explication théorique à la présencede ces anomalies de luminance, en tenant compte des propriétés optiques inhérentes (coefficientd’absorption, de rétrodiffusion et absorption des matières dissoutes colorées). Ces résultats théoriquesformulaient l’hypothèse que l’identification des cas de dominance uniquement représentaitune sous-utilisation du potentiel d’informations porté par les anomalies de luminance. Dans cettethèse, nous avons donc évalué le potentiel de développement de la méthode PHYSAT au-delà de ladominance, vers l’identification empirique d’assemblages phytoplanctoniques. Cela a nécessité, enpremier lieu, une adaptation de la chaîne de traitement de la méthode. En effet, les anomalies deluminance étaient classées jusqu’à la dernière version (Ben Mustapha et al., 2014) uniquement àl’aide d’une carte auto-organisatrice des caractéristiques spectrales (classification mathématique).Cette approche ne prenait pas pleinement en compte les caractéristiques spatio-temporelles des anomalies.Il a donc été proposé une nouvelle approche, plus adaptée, basée sur les outils issus de laphénologie, associés à une approche innovante concernant l’analyse des données in-situ elle-même.Ensuite, le potentiel de développement de PHYSAT vers l’identification empirique des assemblagesa été évalué dans une étude globale à partir de données de pigments biomarqueurs, ainsi que dansune étude régionale en Mer du Nord, à partir des données CPR. Nos résultats montrent, pour la premièrefois, la possibilité de détecter empiriquement des cas phytoplanctoniques mixtes, au-delà dela dominance. Enfin, des pistes de recherche pour poursuivre la compréhension et le développementde PHYSAT sont proposées

Phytoplankton assemblages identification from space by coupling new analyses of radiance anomalies and in situ data : perspectives on habitats studies and assemblages responses

La détection des groupes phytoplanctoniques depuis l’espace présentent un fort intérêt pour de nombreux domaines de recherches en lien avec l’étude des océans. Afin de fournir des observations attendues par la communauté scientifique, différentes approches ont été développées qui permettent la détection d’information en lien avec la taille ou les groupes fonctionnels de phytoplancton. Cette thèse a eu pour cadre le développement d’une de ces méthodes, nommée PHYSAT. Cette dernière est initialement basée sur la mise en évidence de relations empiriques entre les anomalies de radiance et la présence d’un groupe phytoplanctonique dominant. Alvain et al. (2008) ont ainsi permis la détection de cinq groupes phytoplanctoniques lorsqu’ils sont dominants, via la détermination empirique d’anomalies de radiance dont les formes et les amplitudes spectrales, aux longueurs d’ondes des capteurs de couleur de l’eau, sont spécifiques à la présence de ces groupes. Une étude théorique (Alvain et al., 2012) a, par ailleurs, permis d’apporter une première explication théorique à la présence de ces anomalies, à partir de la prise en compte de différentes propriétés optiques inhérentes. Ces premiers résultats ont soulevé l’hypothèse que la détection des cas de dominance uniquement représente une sous-utilisation du potentiel d’informations porté par les anomalies de radiance. Dans cette thèse, nous avons donc évalué le potentiel de développement de la méthode PHYSAT au-delà de la dominance, vers la détection d’assemblages phytoplanctoniques. Cela a nécessité, en premier lieu, une adaptation de la chaine de traitement. En effet, ces anomalies étaient classées jusqu’à la dernière version (Ben Mustapha et al., 2014) uniquement à l’aide d’une carte auto-organisatrice des caractéristiques spectrales. Cette approche mathématique ne prenait pas en compte pleinement les caractéristiques spatio-temporelles des anomalies. Il a donc été proposé une nouvelle approche plus adaptée, basée sur les outils issus de la phénologie associés à une approche innovante concernant l’analyse des données in-situ elles-mêmes. Ensuite, le potentiel de développement de PHYSAT vers la détection des assemblages a été évalué dans une étude globale à partir de données de pigments biomarqueurs, puis régionale en Mer du Nord, à partir des données CPR. Nos résultats montrent, pour la première fois, la possibilité de détecter des cas phytoplanctoniques mixtes, au-delà de la dominance. Enfin, des pistes de recherche pour poursuivre la compréhension et le développement de PHYSAT sont proposées.Over the past years, a large number of new approaches in the domain of ocean-color have been developed to study phytoplankton ocean processes based on phytoplankton size classes and functional types. One of these methods, named PHYSAT, currently allows for the qualitative detection of five main phytoplankton groups from ocean-color measurements (Alvain et al., 2008). This method established empirical relationships between in-situ dominant phytoplankton groups and specific ocean-color radiance anomalies in open ocean waters. These radiance anomalies are defined by specific shape and amplitude according to the dominant phytoplankton group in waters. The theoretical explanation of PHYSAT (Alvain et al., 2012) showed that radiance anomalies are induced by a combination of inherent optical properties; and this study suggested that the detection of dominant cases represents an under-exploitation of the radiance anomalies. The work presented here addresses the potential development of the PHYSAT method toward the detection of phytoplankton assemblages. A global ocean (based on biomarker pigments data) and a regional sea’s (North Sea, based on CPR data) applications are presented. Our results show, for the first time, the ability of PHYSAT to detect phytoplankton assemblages using empirical relationships with radiance anomalies, beyond the detection of dominance cases only. This work was facilitated by the use of previous classification of radiance anomalies in terms of shape and amplitude (using a self-organizing map, Ben Mustapha et al. (2014), coupled with a new classification that take into account the phenology of radiance anomalies classes. This work emphases the potential of PHYSAT’s radiance anomalies when using new classification tools, and detailed in-situ databases. Future directions are listed to understand the empirical relationships observed in this work beyond the current theoretical knowledge