Chapitre 6: Radiométrie visible PDF

Radiométrie visible Radiomètres à bande d'ondes visibles L'atmosphère est assez transparente (une certaine absorption par l'O3 et le H2O) À l'instar de la façon dont nos yeux voient, un radiomètre multispectral mesure le rayonnement entrant au niveau...

Radiométrie visible Radiomètres à bande d'ondes visibles L'atmosphère est assez transparente (une certaine absorption par l'O3 et le H2O) À l'instar de la façon dont nos yeux voient, un radiomètre multispectral mesure le rayonnement entrant au niveau de plusieurs fenêtres spectrales discrètes (description de la composition spectrale ou de la couleur). La couleur ne correspond pas exactement aux couleurs perçues par l'œil humain. La lumière du soleil ré échie par la mer dans le capteur satellitaire est in uencée par les processus optiques dans les couches de surface de la mer Di usion : la présence d'aérosols et de nuages est un problème (perte partielle/totale de données) Besoin de lumière du soleil → ne fonctionne que pendant la journée et le rayonnement solaire incident doit être connu La couleur de l'océan en elle-même n'est normalement pas utile à des ns scienti ques (ou seulement ceanqualitativement) colour in itself is normally not useful for scientific purposes (or only qualitatively) Les radiomètres ultispectral radiometers multispectraux mesurent sur de nombreux canaux : measure at many channels - -Riche Rich en contenu informationnel in information : dérivation content: derivation de plusieurs of several variables: variables phytoplankton, : phytoplancton, concentration of concentration des pigments, pigments,en particules suspended particulates, suspension, fonds shallow marins seabed... peu profonds. Landsat 8 image of Northern Adriatic Sea Cette image, prise d'un satellite, Ocean estinune colour itselfmer Adriatique is normally du for scientific purposes (or only quali not useful Nord, le bleu clair est l'entrée de& la rivière, le bleu foncé est l'océan ouvert Multispectral radiometers measure at many channels - Rich in information content: derivation of several variables: phytopla Reflectance pigments,spectra suspended particulates, shallow seabed... Nous pouvons voir que l'entréeextracted de la rivière n'a pas la from selected même locations couleur. (Brando et al, Ocean Science, 2015) La marque verte montre une concentration de MO riche Bleu clair blanc de la région montagneuse Chaque rivière apportera des éléments di érents qui peuvent être obtenus grâce à la ré ectance spectrale de chaque élément. Mesurer la couleur de l'océan Conceptuellement plus facile à comprendre comme la vue de nos propres yeux La couleur de l'océan donne une indication de la concentration de ses constituants optiques Les premières tentatives d'associer une couleur à l'eau de mer ont commencé au milieu du XXe siècle → échelle Forel Ule pour attribuer qualitativement mais ~objectivement une couleur à l'eau 1 sur 11 fl ff fl ff fi fl fi Échelle Forel Ule (FU) : Échelle 1-5 FU : Bleu indigo à bleu verdâtre avec une forte pénétration de la lumière. Ces eaux ont souvent de faibles niveaux de nutriments et une faible production de biomasse. La couleur est dominée par des algues microscopiques telles que le phytoplancton. Échelle 6-9 FU : Bleu verdâtre à vert bleuté. La couleur est toujours dominée par les algues, mais aussi par l'augmentation des matières dissoutes et la présence de certains sédiments. Typique des zones vers la mer. Échelle 10-13 FU : Verdâtre. Souvent des eaux côtières qui présentent généralement des niveaux accrus de nutriments et de phytoplancton, mais contiennent également des minéraux et des matières organiques dissoutes. Échelle 14-17 FU : Brun verdâtre à vert brunâtre. Généralement avec des concentrations élevées de nutriments et de phytoplancton, mais aussi une augmentation des sédiments et de la matière organique dissoute. Typique des zones côtières et des battures. Échelle 18-21 FU : Vert brunâtre à brun cola. Eaux à très forte concentration d'acides humiques, typiques des rivières et des estuaires. Transparence Premières tentatives de quanti cation de la transparence de l'eau de mer, milieu du XIXe siècle : le disque de Secchi En mer : disque blanc uni de 30 cm de diamètre, descendu du côté du bateau ne faisant pas face au soleil. Le disque est abaissé jusqu'à la profondeur de disparition. La profondeur de Secchi est atteinte lorsque la ré ectance est égale à l'intensité de la lumière rétrodi usée de l'eau. Cette profondeur en mètres divisée en 1,7 donne un coe cient d'atténuation (également appelé coe cient d'extinction). Problème : grande incertitude due à l'estimation de la profondeur de disparition par l'observateur. Avantage : facile à utiliser Lorsque le disque disparaît, vous pouvez mesurer la transparence de l'eau Un appareil imprimable pour mesurer la clarté et la couleur dans les eaux lacustres et littorales Que peut nous dire la « couleur de l'océan » sur l'océan ? Couleur → teneur en chlorophylle Transparence/turbidité → teneur en particules en suspension Couleur La chlorophylle est un pigment utilisé par le phytoplancton pour faire la photosynthèse. Le phytoplancton est à la base de la chaîne alimentaire marine. Photosynthèse : conversion de l'eau et du dioxyde de carbone en nouvelle matière organique et en oxygène Le phytoplancton génère la moitié de l'oxygène de l'atmosphère. Le phytoplancton dans l'eau modi e la façon dont elle ré échit et absorbe la lumière du soleil : plus il y a de phytoplancton, plus l'eau est verte (pas ou peu de phytoplancton → eau bleue) La surveillance de la couleur de l'océan permet d'évaluer la qualité de l'eau, le cycle mondial du carbone et la santé des océans. → Satellite Ocean Color permet une surveillance mondiale 2 sur 11 ffi ff fi fi fl ffi fl Transparence/turbidité : La transparence/turbidité modi e également la couleur dans les eaux peu profondes et côtières : ruissellement des rivières La suspension du sable et du limon du fond marin par les marées, les vagues et les tempêtes et d'autres substances peut changer la couleur des eaux côtières. La turbidité est principalement causée par les sédiments en suspension, le ruissellement terrestre, la matière organique dissoute colorée (CDOM) Applications des mesures de couleur de l'océan : → Surveillance de la qualité de l'eau (côtière) → Évaluation du cycle mondial du carbone → Gestion des ressources (pêches) → Surveiller le changement climatique → Production primaire océanique → Transport sédimentaire (zones côtières) → Surveiller la dynamique des fonds marins → Santé des récifs coralliens Les données de couleur de l'océan sont les seules données de télédétection qui fournissent des informations sur le sous-sol (pour les eaux claires) Couleur et dynamique de l'océan : L'aspect multidisciplinaire de l'océan rend le lien entre les variables très important Phytoplancton: - Dérive avec les courants océaniques, se concentre dans les zones de convergence (fronts) - Prospère dans les eaux froides (plus de nutriments) Mesurer la couleur de l'océan permet donc de faire le lien avec la dynamique de l'océan, et inversement. Correspondance entre SST et CHL en mer Adriatique (29 mars 2019, données Sentinel-3) Radiométrie visible : Tout d'abord, quelques dé nitions : Lw(λ) – Radiance de l'eau quittant la surface de la mer (à l'exclusion de la ré exion directe de la lucarne et de la lumière du soleil) dans la direction du capteur. nLw(λ) – Eau normalisée laissant la radiance pour des conditions corrigées : Lw(λ) pour le soleil au zénith Rrs(λ), ρ(λ) – Ré ectance de télédétection : Lw(λ) divisé par l'irradiance incident 3 sur 11 fl fi fi fl hain Vue d'ensemble de la chaîne de traitement Ocean Color : 3 m.s-1) produisent des calottesWhitecaps blanches → hautement ré échissants, ils modi ent les propriétés spectrales de la surface de Wind waves breaking (winds > 3 m s-1) produce whitecaps → highly reflective, they change the spectral properties of the ocean surface in magnitude and spectral shape. l'océan en termes de magnitude et de forme spectrale. "Traditional" sensors at ~1km spatial resolution use a "fraction of whitecap " amount to correct for this effect Very high spatial resolution sensors (60 to 10 m) resolve whitecaps and need special treatment. Les capteurs « traditionnels » à une résolution spatiale de ~1 km utilisent une quantité de « fraction de whitecap » pour corriger cet e et. Des capteurs à très haute résolution spatiale (60 à 10 m) résolvent les whitecaps et nécessitent un traitement particulier. Dierssen, 2019 Ré exion des fonds marins Dans les eaux peu profondes avec un fond marin clair, la ré exion du fond marin peut contribuer de manière signi cative à la radiance de sortie de l'eau (Lw). Bien que cette ré exion puisse être considérée comme du bruit dans certaines études, elle devient des données précieuses pour la recherche sur les propriétés des fonds marins, l'érosion et les phénomènes connexes. Récupération des constituants de l'eau : comprendre la couleur de la mer Sous l'eau, la lumière sera également absorbée et di usée Les processus sous-marins sont plus complexes que les processus atmosphériques, en raison de la variété des matériaux qui interagissent optiquement dans la mer (molécules d'eau de mer, pigments, particules en suspension...) La majeure partie de l'énergie lumineuse entrant dans la mer sera absorbée et convertie en chaleur. Si un photon interagit avec « quelque chose » qui le fait se disperser avant d'être absorbé, il peut être dispersé hors de la mer et être vu par le capteur à distance. Par conséquent, ce sont les e ets optiques caractéristiques des sédiments en suspension, du phytoplancton, etc., qui modi ent la luminosité et la couleur de l'océan → ceux-ci peuvent être mesurés par télédétection. 1-35% du signal est utile. Propriétés optiques inhérentes : propriétés du milieu, y compris les coe cients d'absorption et de di usion Dépendent du milieu, comme les coef cients d’absorption (a) et de diffusion (b_b). Liées aux caractéristiques spéci ques des constituants de l’eau. Propriétés optiques apparentes : Les IOP ne peuvent pas être mesurées directement. Les AOP permettent de faire le lien entre les IOP et ce qui est mesuré par le capteur. En fonction des IOPS et des propriétés directionnelles du champ de lumière ambiante. Observable par les capteurs. Elles incluent la radiance ré échie et les mesures de couleur. Ces AOP sont in uencées par les conditions environnementales, comme l’angle du soleil ou la couverture nuageuse. Écoulement causal pour les interactions optiques dans la colonne d'eau Comment certains constituants de l'eau de mer, à une concentration donnée, in uencent les propriétés optiques de l'eau. Les propriétés optiques de l'eau, ainsi que les conditions d'éclairage, modi ent l'apparence de la mer, telle qu'elle est détectée depuis l'espace. = modèle avant Dé : inverser le modèle avant pour récupérer les concentrations de constituants de l'eau à partir de ce qui est mesuré par le satellite. = modèle inverse Le problème inverse Le problème inverse de la théorie du transfert radiatif : à partir de certaines mesures radiométriques de champs lumineux sous-marins ou sortant de l'eau, déterminer les propriétés optiques inhérentes de l'eau. L1 ≠ L2 en raison d'un changement de conditions limites ou d'un changement d'IOP ? pas de solution unique 6 sur 11 fi fl fi ffi fi fl fl ff fi ff fi ff fi ff fl fl fl fi fl (pas de di usion associée au CDOM/substance jaune) Exemple de radiances au niveau du capteur pour di érentes altitudes de capteur Pas de re ets de soleil Radiance nette du ciel ré échie par la surface, qui apparaît dans le spectre de surface (altitude zéro) (courbe noire) comme Lu non nul au-delà de 750 nm, lorsque l'eaU La radiance est très proche de zéro. Les di érences dans ces courbes sont dues uniquement aux contributions atmosphériques le long des di érentes longueurs de trajet de la surface de la mer au capteur Résumé de la correction atmosphérique : Idéalement, il faut tenir compte de tous les constituants atmosphériques et e ets optiques Dépend de la disponibilité de bandes spectrales spéci ques dans chaque satellite De plus, la largeur des bandes spectrales a ectera la précision de la correction atmosphérique. Données auxiliaires nécessaires (pression atm, vapeur d'eau, vitesse du vent, [O3], [NO2], SST, SSS, couverture de glace de mer) Une approche courante consiste à utiliser des bandes « sombres » prédé nies (par exemple dans le proche infrarouge et le SWIR), dans lesquelles les e ets de l'atmosphère peuvent être considérés comme négligeables Pour les satellites à très haute résolution spatiale (bandes spectrales limitées, large bande passante), une approche alternative consiste à choisir les pixels les plus sombres de chaque scène pour e ectuer un ajustement du spectre sombre Types d'eau des cas 1 et 2 : Concept présenté par Morel et Prieur (1977) Distinction binaire entre les conditions optiquement simples et les conditions optiques plus complexes : Morel et Prieur (1977) ont écrit :... Deux cas extrêmes peuvent être identi és et séparés. Le cas 1 est celui d'une concentration de phytoplancton élevée par rapport aux autres particules.... En revanche, les particules inorganiques sont dominantes dans le cas 2.... Dans les deux cas, la substance jaune dissoute est présente en quantités variables.... Un cas idéal 1 serait une culture pure de phytoplancton et un cas idéal 2 une suspension de matière non vivante avec une concentration nulle de pigments. Rapport de la concentration de chlorophylle a (en mg m-3 ) au coe cient de di usion à 550 nm (en m-1 ) - dans le cas 1 les eaux sont supérieures à 1 - dans le cas 2 l'eau est inférieure à 1. Cas 1 - Généralement des eaux o shore (environ 95% de l'océan mondial) - propriétés optiques déterminées par l'eau elle-même + phytoplancton/autres particules - Chlorophylle utilisée comme constituant de référence (des relations globales ont été établies entre [Chl] et les propriétés optiques) - D'autres composants optiquement signi catifs co-varient avec la chlorophylle, et leur concentration est très faible Cas 2 - Les eaux du cas 2 sont essentiellement tout le reste : des eaux dont les propriétés optiques sont signi cativement in uencées par les particules minérales, les CDOM, les bulles. Ceux-ci ne co-varient pas avec la chlorophylle. - Eaux côtières typiques - Di culté à dériver des constituants de l'eau à partir de ces eaux (grande variabilité) 7 sur 11 fi ff fl ff ffi fl fl ff ff fi ff ff fi ff fi ffi fi ff ff ff Constituants optiques du phytoplancton océanique Le phytoplancton absorbe la lumière du soleil > production de matière organique riche en énergie (photosynthèse). Absorbe le C inorganique et produit de l'O2. Le phytoplancton est à la base de la chaîne alimentaire Il joue un rôle très important dans le cycle C mondial Pigment principal du phytoplancton : la chlorophylle-a (mais aussi la chl-b, les caroténoïdes, les biliprotéines) Les mesures en laboratoire permettent de dé nir des pics d'absorption exacts pour chaque pigment Cependant, dans la mer (phytoplancton vivant), l'absorption est a ectée par l'e et d'emballage des pigments dans les cellules Cet emballage et la présence d'autres pigments (selon les espèces et les taxons) provoqueront l'élargissement du pic bleu et l'apparition de maxima d'absorption supplémentaires. Aussi d'autres composants entourant le phytoplancton. Pic d'absorption primaire de la chlorophylle dans la partie bleue des spectres (~440 nm) L'absorption secondaire de la chlorophylle atteint son pic dans la partie rouge du spectre (675 nm). Sur le reste du spectre, l'absorption diminue avec la longueur d'onde. La population de phytoplancton entraîne une dispersion, qui augmente avec la concentration de phytoplancton. A. Absorption due à la chlorophylle B. Coe cient de rétrodi usion spéci que Ce graphique a che les spectres d'absorption de deux substances distinctes (a et b) en fonction de la longueur d'onde de la lumière incidente. Les pics et les creux observés dans ces courbes indiquent les longueurs d'onde auxquelles ces substances absorbent préférentiellement la lumière, ce qui permet de les identi er et de les quanti er L'absorption + la rétrodi usion provoquent : - Une diminution de la ré ectance en dessous de 540 nm - Une augmentation sur des longueurs d'onde plus longues Les algorithmes de chlorophylle doivent être constitués de rapports spectraux Les premières observations de la couleur de l'océan ont été e ectuées par la mission Nimbus (1978), mais les premiers satellites capables de mesurer la couleur de l'océan avec la précision nécessaire ont été l'OCTS (1996) SeaWiFS en 1997 Précision, résolution,... très variable dans le temps, et des données continues de « bonne qualité » ont commencé en 1997 avec SeaWiFS. Suivi mondial des processus biogéochimiques aquatiques, estimations de la production primaire océanique, évaluation des changements climatiques dans la dynamique du phytoplancton et la production océanique 8 sur 11 ff ffi ffi ff ff ff fl fi fi fi ff fi Deux principaux types d'algorithmes permettent de calculer la concentration en chlorophylle, à partir de la ré ectance par télédétection (Rrs(λ)) → Algorithmes empiriques → Algorithmes semi-analytiques Algorithmes empiriques Relation statistique entre les mesures in situ de CHL et Rrs(λ) Exemple, O'Reilly et al (1998) Régression polynomiale du 4e ordre du rapport bleu-vert OC4 à CHL Rrs(443) :Rrs(550) log10(CHL) = a0 + a1X + a2X + a3X + a4X où a0... 4 sont les coe cients d'ajustement polynomial, adaptés en permanence aux nouvelles missions et lorsque davantage de données in situ sont disponibles. X = log10(Rrs(λb) / Rrs(λg)) λb : longueur d'onde violet-bleu λg : longueur d'onde verte Algorithmes semi-analytiques Tentative d'utilisation de la résolution analytique pour certaines parties (angle de vue, géométrie solaire), a n de réduire l'incertitude → Une vision plus physique, bien que simpli ée. Ils combinent des modèles théoriques de la dépendance de Rrs à la rétrodi usion et à l'absorption avec des formules empiriques pour l'absorption et la rétrodi usion sur les particules/CDOM/phytoplancton. Basé sur un réseau neuronal La complexité des constituants de l'eau, leur concentration relative et leur variabilité spatiale et temporelle rendent très di cile l'estimation de la concentration en CHL (ou particules/CDOM) avec des méthodes empiriques ou semi- analytiques Le NN analytique peut utiliser l'ensemble du spectre. Une phase d'entraînement fait le lien entre les ré ectances et les variables dérivées, puis une « prédiction » est faite à partir des ré ectances pour un autre ensemble de données. Les approches NN peuvent être surentraînées (c'est-à-dire ajustées aux données d'entraînement, non valides pour d'autres cas) 9 sur 11 ffi fl ffi ff fi fl ff fl fi  Les approches NN sont meilleures lorsque des relations complexes entre les constituants de l'eau sont en place : cas 2 eaux Nouveau développement de capteurs hyperspectraux Exemple : PACE (mission Plancton, Aerosol, Cloud, ocean Ecosystem de la NASA) Lancement (prévu) 2022. Il mesurera des longueurs d'onde de 350 à 885 nm à des intervalles de 5 nm : meilleure résolution des pics chl, mais aussi identi cation des espèces Validation des algorithmes de couleur de l'océan Dans toute comparaison de données satellitaires avec des données situ, le même problème se posera → Di érence d'échelle entre les deux ensembles de données Données in situ : analyse à partir de 1L d'eau, ou radiomètre mesurant la radiance d'une petite zone de l'océan Données satellitaires : les capteurs traditionnels Ocean Color ont une résolution de ~300 à 1000 m ; Capteurs haute résolution spatiale : 10 à 60 m Dans quelle mesure un échantillon in situ est-il représentatif des mesures satellitaires ? La variabilité sub-pixel peut être très importante, par exemple dans les zones côtières Application de produits de couleur océanique Il y a ~21 ans de données continues de bonne qualité (Chl, et autres). Cependant, la qualité/les caractéristiques de ces missions ne sont pas constantes → Nécessité de fusionner di érentes missions. Ces 21 années de données sont utiles pour : - Étudier les dynamiques saisonnières et interannuelles du phytoplancton - Rôle du phytoplancton dans la biogéochimie marine - Le cycle mondial du carbone - Acidi cation des océans - Réponse des écosystèmes marins à la variabilité du climat, au changement climatique et aux processus de rétroaction - Surveillance de la qualité de l'eau : eutrophisation côtière, proliférations d'algues nuisibles et panaches de sédiments - Validation de modèles biogéochimiques océaniques - Pollution marine Plani cation d'une série continue de satellites avec des capteurs identiques (par exemple, le programme Copernicus de l'UE avec Sentinel-3 et la suite de capteurs JPSS VIIRS de la NASA), a n d'éviter les biais entre capteurs. Deux satellites volant en « tandem » Sentinel 3A a été lancé en 2016. Sentinel 3B a été lancé en 2018, avec des capteurs identiques. Même avec des capteurs identiques, ils pourraient se comporter di éremment. Une trajectoire de vol en tandem de 4 mois (à 30 secondes d'intervalle) a été programmée pour permettre l'intercomparaison des données Couleur et dynamique de l'océan : Photo prise depuis l'ISS sur la mer Caspienne le 2 novembre 2019, montrant des nappes biogéniques de surface visibles à cause de la lumière du soleil et des caractéristiques de la couleur de l'océan en dessous. Les deux s'accordent très bien, indiquant l'in uence des courants sur la productivité océanique de la surface même à quelques mètres de profondeur 10 sur 11 fi fi ff fi fi fl ff ff 11 sur 11