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| Titre : | Analyse d'images satellitaires pour la prévision de la visibilité sous-marine |
| Autre titre: | Satellite images analysis for submarine visibility forecast |
| Auteurs : | Priscille VIELLEFON, Auteur |
| Type de document : | Mémoire de fin d'études |
| Année de publication : | 2022 |
| Tags : | chlorophylle-a ; Golfe de Gascogne ; interpolation DinEOF ; KPAR ; profondeur de Secchi ; satellite ; SPIM ; turbidité ; visibilité sous-marine ; Bay of Biscay ; chlorophyll-a ; DinEOF interpolation ; Secchi depth ; turbidity ; submarine visibility |
| Résumé : |
Le SHOM, Service Hydrographique et Océanographique de la Marine, s’intéresse à la prévision de la visibilité sous-marine, pour la sécurité des sous-marins français, des opérations militaires et des plongeurs. La visibilité sous-marine dépend des propriétés optiques de l’eau. Le KPAR, coefficient d’atténuation diffuse, traduit la pénétration de la lumière dans l’eau et permet d’en déduire la profondeur de visibilité ZSD. Celle-ci varie en fonction du contenu de la colonne d’eau, en particulier selon les concentrations en matière minérale en suspension (SPIM) et en chlorophylle-a (chl-a) dans la couche superficielle océanique. Les variations spatio-temporelles de ces paramètres peuvent être observées par satellite, ou bien par relevés in situ. Néanmoins, l’acquisition satellitaire est empêchée par la couverture nuageuse. Cette étude se propose d’abord d’analyser les images satellitaires de niveau de traitement L2 (non interpolées) pour observer les tendances des phénomènes, puis d’évaluer la performance de la méthode d’interpolation DinEOF, afin de reconstruire un jeu de données de niveau de traitement L4. L’étude est réalisée sur une base de données d’images acquises par le capteur MODIS entre 2002 et 2021, dans le Nord du Golfe de Gascogne, où seulement 28 % des données sont disponibles. Les statistiques montrent que les plus fortes concentrations de SPIM s’observent en hiver et sur les zones côtières, tandis que la chlorophylle-a est davantage concentrée au printemps et en septembre, pendant les épisodes de blooms planctoniques. Les travaux montrent que la formule du KPAR utilisée est davantage sensible aux variations de la concentration en SPIM. La méthode d’interpolation DinEOF sur les données satellitaires présente des résultats satisfaisants : les erreurs relatives moyennes de la reconstruction n’excèdent pas 20 %, si les données manquantes sont initialisées par la valeur de la moyenne. Les produits L4 et les données acquises in situ présentent une bonne correspondance, avec une erreur relative de 14%. The French Navy Hydrographic and Oceanographic Service (SHOM) takes part of a project that aims to predict the submarine visibility, in order to plan military, industrial and diving activities. Underwater visibility is function of optical water properties. The diffuse attenuation coefficient KPAR indicates the light penetration through a water column. It also infers the ZSD visibility depth. It depends on the superficial water content, especially on the suspended inorganic particulate matter (SPIM) and chlorophyll-a concentrations. Spatio-temporal variations of these parameters can be observed thanks to satellite and in situ measurements. However, satellite remote sensing is restrained by the cloud coverage. This study aims to analyze 2 level processing satellite pictures (L2), without any interpolation, to observe the main trends of the oceanic phenomenon. Besides, it provides the DinEOF interpolation method performances, used to build 4 level processing images (L4). This work is executed from L2 MODIS satellite images, obtained between 2002 and 2021 in the northern Bay of Biscay. Only 28 % of the data are available, due to the cloud coverage. The statistic works show that the highest SPIM concentrations occur during winters in the coastal areas, whereas the chlorophyll-a is more concentrated during spring and September, according to the planktonic blooms. The study underlines that the KPAR formula used in this report is very sensitive to the SPIM concentration variations, more than to the chl-a concentration variations. The DinEOF interpolation method shows pertinent results, as the mean relative error of the L4 products does not exceed 20 %, with a mean missing data initialization. The in situ glider data fit with the L4 satellite products with a mean relative error of 14 %, implying a good correspondence. |
| Spécialité : | Géosciences et Environnement |
| Numéro de promo : | 82 |
| Nom de l'entreprise : | LABORATOIRE GÉOSCIANCES OCÉAN UMR6538 |
