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Soutenance de thèse de Zied Ben Mustapha 7/11/2013

Le Jeudi 7 novembre 2013 à 9h30

par Valérie PLOUVIN - publié le

M Zied Ben Mustapha, Doctorant au sein du Laboratoire d’océanologie et de Géosciences (LOG) soutiendra publiquement sa thèse intitulée :

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

Date : Le 7 novembre 2013 à 9h30

Lieu : MREN (Maison de la recherche en environnement naturel, 32 avenue Foch 62930 Wimereux)

JURY :

Directeur de thèse :

- M Hubert Loisel

- Mme Séverine Alvain

- M Cédric Jamet

Rapporteurs :

- Mme Sylvie Thiria

- M Cyril Moulin

Membres :

- M Yves Dandonneau

Résumé :

La télédétection de la couleur de l’océan représente un outil adapté à l’observation du phytoplancton avec des résolutions spatio-temporelles élevées et pouvant être adaptées à chaque cas d’étude. Plusieurs méthodes ont été développées ces dernières années afin de permettre la distinction de différents groupes de
phytoplancton en utilisant les données des capteurs de la couleur de l’océan. Dans le cadre de cette thèse, on présente une nouvelle approche, appelée PHYSAT-SOM (Ben Mustapha et al., 2013), qui se base sur l’application d’un algorithme de classification automatique non supervisée (SOM ou Self-Organizing Maps,
Kohonen, 1984) à l’extraction de différentes formes et amplitudes de spectres d’anomalies de luminances (Ra ou Radiance Anomaly). Cette anomalie spectrale a été définie par Alvain et al. (2005), lors du développement de la méthode PHYSAT et il est actuellement admis que sa variabilité est reliée à celle de la composition des
communautés phytoplanctoniques (Alvain et al., 2012). L’utilisation des SOM vise à améliorer la caractérisation de la variabilité des Ra en termes de forme et amplitude ainsi que l’expansion du potentiel de leur utilisation à de grandes bases de données in situ de pigments.

En considérant un même jeu de données de spectres de Ra, une comparaison entre la précédente version de PHYSAT (Alvain et al., 2005, 2008) et la nouvelle approche, basée sur SOM (Ben Mustapha et al., 2013), a montré qu’il est maintenant possible de couvrir toute la variabilité spectrale des Ra. Ceci n’était pas le cas avec
l’ancienne approche du fait de l’utilisation de seuils, définis dans le but d’éviter les chevauchements entre les signatures spectrales des différents groupes de phytoplancton. La méthode basée sur SOM est pertinente pour caractériser une grande variété de spectres de Ra, de par sa capacité à gérer de grandes quantités de données et de sa fiabilité statistique. La première approche aurait pu, de ce fait, introduire des biais potentiels et donc, les possibilités de son extension à de plus grandes bases de données in situ étaient relativement restreintes. Par la suite, SOM a été utilisé pour classer les spectres de Ra fréquemment observés à l’échelle globale. Ces spectres ont ensuite été empiriquement reliés à différents groupes de phytoplancton, identifiés à partir de données in situ de pigments. Cette classification a été appliquée aux archives satellite du capteur SeaWiFS, permettant l’étude de
la distribution globale de chaque groupe. Grâce à sa capacité à caractériser un large éventail de spectres de Ra et de gérer une plus grande base de données in situ, l’outil SOM permet de classer un nombre plus élevé de pixels (2 fois plus) que la précédente approche de PHYSAT. En outre, différentes signatures spectrales de Ra ont été associées aux diatomées. Ces signatures sont situées dans divers environnements où les propriétés optiques inhérentes affectant les spectres Ra sont susceptibles d’être significativement différentes. Par ailleurs, les
floraisons de diatomées dans certaines conditions sont plus clairement visibles avec la nouvelle méthode.

La méthode PHYSAT-SOM offre ainsi plusieurs perspectives afin d’aller plus loin dans l’utilisation des données de la couleur de l’océan pour la détection des groupes de phytoplancton. On peut citer l’exemple d’une application future dans les eaux du Cas 2, moyennant une approche de normalisation adéquate du signal de luminances. Une étude préliminaire en Manche et Mer du Nord est présentée dans le dernier chapitre, montrant qu’il sera possible d’utiliser PHYSAT-SOM dans cet environnement optiquement complexe