76
VII.1- La transparence de l’eau
VII.1.1- Analyse des données du PDS
VII.1.1.1- Corrélation des réflectances de surface avec les mesures in-situ du PDS
Les images corrigées atmosphériquement sont utilisées pour extraire les valeurs de réflectance
des variables des bandes OLI sur 16 endroits étudiés, dont le nombre total des stations est n=48.
La relation était étudiée en comparant les observations in-situ aux valeurs de réflectance de la
surface pour chaque bande et ratios des bandes des huit premières fenêtres. La relation était étudiée
en utilisant le coefficient de détermination et l'analyse de régression (Barrett & Frazier, 2016; S.
A. C. Nelson et al., 2003).
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 la PDS sont évalués sur la base de trois paramètres statistiques (Y Li et
al., 2017; Shi et al., 2014): le coefficient de détermination de Pearson (r
2 ), l’erreur quadratique
moyenne (RMSE, équation (1)) et la différence moyenne en pourcentage absolu (MAPD, équation
(2)) :
í µí±í µí°´í µí±í µí°· =
∑ |í µí±í µí°·í µí± í µí± −µ í µí±
̂|
í µí±
í µí±=1
í µí±
(1)
í µí± í µí±í µí±í µí°¸ = √
∑ (í µí±í µí°·í µí± ̂ í µí± −í µí±í µí°·í µí± í µí± ) 2
í µí±
í µí±=1
í µí±
(2)
Où :
• PDS ̂ i : La profondeur de disque estimé pour chaque station ;
•
PDS i : La profondeur de disque mesurée in-situ ;
• µ í µí± : Les valeurs moyennes prédites des stations ;
• n: Le nombre total de stations.
La technique d'interpolation spatiale IDW (Inverse distance weighting) était utilisée pour
quantifier la distribution spatio-temporelle de la PDS. Toutes les analyses statistiques ont été
effectuées à l'aide du logiciel R studio, tandis que la cartographie spatiale était réalisée à l'aide du
QGIS 3.6.
VII.1.2- Résultats et discussion
Les variations de la transparence de l'eau dans la baie d'Alger sont caractérisées par une
distribution hétérogène, l'eau apparaît moins claire dans les zones où les déversements des rejets et
les activités humaines sont plus intenses. La profondeur totale moyenne pour les trois années (2017,
VII.1- La transparence de l’eau
VII.1.1- Analyse des données du PDS
VII.1.1.1- Corrélation des réflectances de surface avec les mesures in-situ du PDS
Les images corrigées atmosphériquement sont utilisées pour extraire les valeurs de réflectance
des variables des bandes OLI sur 16 endroits étudiés, dont le nombre total des stations est n=48.
La relation était étudiée en comparant les observations in-situ aux valeurs de réflectance de la
surface pour chaque bande et ratios des bandes des huit premières fenêtres. La relation était étudiée
en utilisant le coefficient de détermination et l'analyse de régression (Barrett & Frazier, 2016; S.
A. C. Nelson et al., 2003).
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 la PDS sont évalués sur la base de trois paramètres statistiques (Y Li et
al., 2017; Shi et al., 2014): le coefficient de détermination de Pearson (r
2 ), l’erreur quadratique
moyenne (RMSE, équation (1)) et la différence moyenne en pourcentage absolu (MAPD, équation
(2)) :
í µí±í µí°´í µí±í µí°· =
∑ |í µí±í µí°·í µí± í µí± −µ í µí±
̂|
í µí±
í µí±=1
í µí±
(1)
í µí± í µí±í µí±í µí°¸ = √
∑ (í µí±í µí°·í µí± ̂ í µí± −í µí±í µí°·í µí± í µí± ) 2
í µí±
í µí±=1
í µí±
(2)
Où :
• PDS ̂ i : La profondeur de disque estimé pour chaque station ;
•
PDS i : La profondeur de disque mesurée in-situ ;
• µ í µí± : Les valeurs moyennes prédites des stations ;
• n: Le nombre total de stations.
La technique d'interpolation spatiale IDW (Inverse distance weighting) était utilisée pour
quantifier la distribution spatio-temporelle de la PDS. Toutes les analyses statistiques ont été
effectuées à l'aide du logiciel R studio, tandis que la cartographie spatiale était réalisée à l'aide du
QGIS 3.6.
VII.1.2- Résultats et discussion
Les variations de la transparence de l'eau dans la baie d'Alger sont caractérisées par une
distribution hétérogène, l'eau apparaît moins claire dans les zones où les déversements des rejets et
les activités humaines sont plus intenses. La profondeur totale moyenne pour les trois années (2017,
