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méditerranéen peuvent être une source de divers polluants qui se déplacent librement vers de
nombreux endroits, dont la baie d'Alger. Ainsi, un système d'alerte basé sur la télédétection est
obligatoire pour maintenir et entretenir les écosystèmes de la baie d'Alger.
VII.3- Les matières en suspension
VII.3.1- Analyse des matières en suspensions
VII.3.1.1- Corrélation des valeurs spectrales avec les particules en suspension
Les techniques les plus usuelles pour déterminer la concentration des constituants de l'eau par
télédétection sont basées sur la réflectance de surface (H. Gordon et al., 1988; W. Liu et al., 2007).
Des analyses statistiques, comprenant le calcul des valeurs maximales, minimales, moyennes, des
régressions linéaires ont été effectuées (Gomes, 2018; Yibo Zhang et al., 2016). L'analyse
statistique dans ce travail vise à déterminer les bandes spectrales qui ont une relation significative
avec les mesures in-situ des MES. Le choix des bandes spectrales (bandes simples ou combinées)
pour le modèle d'estimation est basé sur la corrélation qui donne une meilleure relation
(linéarité/normalité) entre les valeurs de réflectance de surface et les MES in-situ dans tous les
échantillons.
Les images corrigées atmosphériquement sont utilisées pour extraire les valeurs de réflectance
des variables des bandes OLI sur 16 stations reparties sur la baie d’Alger. La relation est déterminer
en utilisant le coefficient de détermination et l'analyse de régression (Barrett & Frazier, 2016; S.
A. C. Nelson et al., 2003). Comparant les observations in-situ aux valeurs de réflectance de surface
pour chaque bande et les bandes ratios des huit premières fenêtres. Des transformations des données
ont été appliquées pour les variables non distribuées normalement afin de répondre aux hypothèses
de régression linéaire (Romeu, 2003). Les modèles développés pour estimer les MES ont été
évalués sur la base de trois paramètres statistiques (Y Li et al., 2017; Shi et al., 2014): le coefficient
de détermination (r
2 ), la différence moyenne en pourcentage absolu (MAPD, équation (3)), l’erreur
quadratique moyenne (RMSE, équation (4)) :
𝑀𝐴𝑃𝐷 =
∑ |𝑀𝐸𝑆−µ 𝑃
̂|
𝑛
𝑖=1
𝑛
(3)
𝑅𝑀𝑆𝐸 = √
∑ (𝑀𝐸𝑆 ̂ 𝑖 −𝑀𝐸𝑆 𝑖 ) 2
𝑛
𝑖=1
𝑛
(4)
Où :
• MES ̂ i : la valeur prédite pour chaque station ;