Chapitre 03: Matériels et méthodes
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que des points, des lignes et des polygones. Ces entités peuvent être sauvegardées au format
KML ou exportées sous forme de fichiers Shape fille.
SNAP
En vue de la démarche envisagée, nous avons utilisé le logiciel SNAP pour le traitement
d`images, le logiciel ArcGIS pour la représentation cartographique des résultats et l`Excel pour
l`analyse statistique.
3.2 Méthode
Afin d`estimer les paramètres de la qualité de l'eau, nous avons opté pour l'application de
l'algorithme C2RCC, implémenté dans SNAP. L`analyse comparative des résultats permettra
de détecter la présence ou pas de fluctuations importantes des paramètres de la qualité de l'eau
par rapport à la référence.
3.2.1 Couleur côtière régionale de cas 2 (C2RCC)
C2RCC est un processeur pour la correction atmosphérique et la récupération des constituants
de l’eau à partir d’images satellitaires optiques acquises par une variété de capteurs. Les bases
algorithmiques du C2RCC ont été posées par Schiller et Doerffer (1999) qui a été le pionnier
d’une méthodologie pour aborder le problème de la correction atmosphérique et de la
récupération dans l’eau au moyen de techniques d’apprentissage automatique. Ils ont formé des
réseaux de neurones artificiels avec des spectres représentatifs générés par la modélisation par
transfert radiatif. Les réseaux ont d’abord été mis en œuvre dans le processeur régional Case-2
pour des eaux intérieures spécifiques et génériques, qui plus tard a évolué pour devenir le
processeur C2RCC (Brockmann et al. ; 2016).
Les paramètres d'entrée de l`algorithme sont : des mesures de la réflectance de la lumière dans
différentes bandes spectrales, des données sur les caractéristiques optiques de l'eau (la
concentration de particules en suspension, la couleur de l'eau), des données sur les conditions
atmosphériques comme la teneur en aérosols et la quantité de vapeur d'eau, ainsi que des
données sur la géométrie d'observation, telles que l'angle d'incidence du soleil et l'angle de vue
du capteur.
Les paramètres de sortie sont la concentration de Chl-a dans l'eau, qui est un indicateur
important de la biomasse et de la productivité des écosystèmes marins, ainsi que des données
sur la qualité de l'eau, telles que la turbidité et la concentration en matières en suspension.
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que des points, des lignes et des polygones. Ces entités peuvent être sauvegardées au format
KML ou exportées sous forme de fichiers Shape fille.
SNAP
En vue de la démarche envisagée, nous avons utilisé le logiciel SNAP pour le traitement
d`images, le logiciel ArcGIS pour la représentation cartographique des résultats et l`Excel pour
l`analyse statistique.
3.2 Méthode
Afin d`estimer les paramètres de la qualité de l'eau, nous avons opté pour l'application de
l'algorithme C2RCC, implémenté dans SNAP. L`analyse comparative des résultats permettra
de détecter la présence ou pas de fluctuations importantes des paramètres de la qualité de l'eau
par rapport à la référence.
3.2.1 Couleur côtière régionale de cas 2 (C2RCC)
C2RCC est un processeur pour la correction atmosphérique et la récupération des constituants
de l’eau à partir d’images satellitaires optiques acquises par une variété de capteurs. Les bases
algorithmiques du C2RCC ont été posées par Schiller et Doerffer (1999) qui a été le pionnier
d’une méthodologie pour aborder le problème de la correction atmosphérique et de la
récupération dans l’eau au moyen de techniques d’apprentissage automatique. Ils ont formé des
réseaux de neurones artificiels avec des spectres représentatifs générés par la modélisation par
transfert radiatif. Les réseaux ont d’abord été mis en œuvre dans le processeur régional Case-2
pour des eaux intérieures spécifiques et génériques, qui plus tard a évolué pour devenir le
processeur C2RCC (Brockmann et al. ; 2016).
Les paramètres d'entrée de l`algorithme sont : des mesures de la réflectance de la lumière dans
différentes bandes spectrales, des données sur les caractéristiques optiques de l'eau (la
concentration de particules en suspension, la couleur de l'eau), des données sur les conditions
atmosphériques comme la teneur en aérosols et la quantité de vapeur d'eau, ainsi que des
données sur la géométrie d'observation, telles que l'angle d'incidence du soleil et l'angle de vue
du capteur.
Les paramètres de sortie sont la concentration de Chl-a dans l'eau, qui est un indicateur
important de la biomasse et de la productivité des écosystèmes marins, ainsi que des données
sur la qualité de l'eau, telles que la turbidité et la concentration en matières en suspension.