Merging of ocean color data from multiple sensors : application to operational oceanography
Combinaison multi-capteurs de données de couleur de l'eau : application en océanographie opérationnelle
Résumé
Phytoplankton play an important role in the carbon cycle on Earth, via the carbon dioxide absorption during photosynthesis. If scientific cruises provide high frequency data at high space-time resolution, the observation from space allows a synoptic description and on long periods of chlorophyll-a, the ocean phytoplankton's main pigment. Each space mission measuring ocean color is limited in ocean spatial coverage (satellite tracks, clouds, etc.). The daily spatial coverage may increase significantly by merging datasets from several sensors. The objective of this Ph.D. was to design, develop and test different methods which combine ocean color data, from the American sensors SeaWiFS and MODIS/Aqua, for near real time applications for operational oceanography. Three concepts have been studied : error-weighted averaging (keeps the structures accuracy but uses only existing data), objective analysis (increases spatial coverage but, in return, smoothes the field), and a last new approach based on the wavelets transform (keeps the structures accuracy and increases the spatial coverage). The operationality of these three methods has been demonstrated.
The relevance of using combined data was studied by highlighting the dominant modes of oceanic variability in physical and biological dynamics in the Southern Ocean, by using SeaWiFS + MODIS/Aqua combined data from the Antarctic circumpolar belt during the 2002-2006 period.
The relevance of using combined data was studied by highlighting the dominant modes of oceanic variability in physical and biological dynamics in the Southern Ocean, by using SeaWiFS + MODIS/Aqua combined data from the Antarctic circumpolar belt during the 2002-2006 period.
Le phytoplancton joue un rôle important dans le cycle du carbone sur Terre, de par l'absorption du dioxyde de carbone au cours de la photosynthèse. Si les campagnes en mer offrent la possibilité d'acquérir des données à haute fréquence et à fine échelle spatio-temporelle, l'observation spatiale procure une description synoptique et sur de longues périodes de la chlorophylle-a, pigment principal du phytoplancton océanique. Chaque mission satellitaire qui mesure la couleur de l'eau est limitée en couverture océanique (traces du satellite, nuages, etc.). La couverture spatiale journalière peut augmenter considérablement en combinant les données issues de plusieurs satellites. L'objectif de cette thèse a été de concevoir, développer et tester des méthodes de combinaison de données couleur de l'eau, provenant des capteurs américains SeaWiFS et MODIS/Aqua, pour des applications en temps réel relevant de l'océanographie opérationnelle. Trois concepts ont été retenus : la moyenne pondérée par l'erreur capteur (conserve la netteté des structures mais n'utilise que les données existantes), l'analyse objective (améliore la couverture spatiale, mais lisse le champ en contrepartie), et une dernière approche innovante basée sur la transformée en ondelettes (conserve la netteté des structures et améliore la couverture du champ). L'opérationnalité de ces trois méthodes a été démontrée.
L'intérêt d'utiliser des données combinées a été montré à travers la mise en évidence des modes de variabilité dominants de la dynamique océanographique et biologique dans l'Océan Austral, en utilisant les données combinées SeaWiFS + MODIS/Aqua de la ceinture circumpolaire pour la période 2002-2006.
L'intérêt d'utiliser des données combinées a été montré à travers la mise en évidence des modes de variabilité dominants de la dynamique océanographique et biologique dans l'Océan Austral, en utilisant les données combinées SeaWiFS + MODIS/Aqua de la ceinture circumpolaire pour la période 2002-2006.