| Matériel et Méthodes
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Tableau 7. Détermination du coefficient de corrélation des différents ratio par une
régression linéaire OLI
Rrs_Ratio
Type de
corrélation
Coefficient de
détermination (R
2
)
Coefficient de
corrélation (r)
Ecart-type
moyen
R443/R561
Linéaire
0.7204
0.8487
0.0624
R482/R561
Linéaire
0.7606
0.8721
0.0607
R482+443/R561
Linéaire
0.7420
0.8613
0.0618
Sentinel-2
L’étude des différentes corrélations possibles entre les données in-situ et les bandes de la
partie visible du spectre ou leur ratio (Annexe 4), a révélé un coefficient de détermination R
2
= 0.7065 et un écart-moyen de 0.06137, établi par une corrélation linéaire entre les données
in-situ et le ratio (
𝑅 496.6
𝑅 560
).
A partir de l’équation de corrélation obtenue qui représente notre algorithme empirique pour
l’estimation de la concentration de la Chl-a par MSI, on peut déduire les concentrations de la
Chl-a dans toute la baie pendant la période hivernale. Une comparaison avec les algorithmes
‘Ocean Color’ a été réaliser.
Tableau 8.Détermination du coefficient de corrélation des différents ratio par une régression
linéaire MSI
Rrs_Ratio
Type de
corrélation
Coefficient de
détermination (R
2
)
Coefficient de
corrélation (r)
Ecart-type
moyen
R443.9/R560
Linéaire
0.5734
0.7572
0.0344
R496.6/R560
Linéaire
0.7065
0.8405
0.0614
R496.6+R443.9/R560
Linéaire
0.6258
0.7911
0.0350
3.1.5.2 Calcul de la turbidité
De même, on établit l’expression générale de l’algorithme d’estimation de la turbidité :
[𝑇𝑢𝑟𝑏𝑖𝑑𝑖𝑡é 𝑖𝑛_𝑠𝑖𝑡𝑢] = 𝑎 ∗ (
𝜆 𝑟𝑜𝑢𝑔𝑒
𝜆 𝑣𝑒𝑟𝑡 𝑜𝑢 𝑏𝑙𝑒𝑢
) + 𝑏
a et b sont déterminés de façon empirique.