Vers l’identification d’assemblages phytoplanctoniques depuis l’espace à travers le couplage innovant d’analyses des luminances et de données in-situ, perspectives pour l’étude des habitats et des réponses des assemblages

Abstract

L’identification des groupes phytoplanctoniques depuis l’espace présente un fort intérêt pour denombreux domaines de recherche en lien avec l’étude des océans. Afin de fournir des observationsattendues par la communauté scientifique, différentes approches ont été développées, et permettentd’obtenir des informations en lien avec la taille ou des groupes fonctionnels de phytoplancton depuisles mesures effectuées par des radiomètres à bord de satellites. Cette thèse a eu pour cadre le développementd’une méthode initiée en 2005, nommée PHYSAT. Cette dernière est initialement baséesur la mise en évidence de relations empiriques entre des anomalies de luminance et la présence d’ungroupe phytoplanctonique dominant. Alvain et al. (2008) ont ainsi permis l’identification de cinqgroupes phytoplanctoniques lorsqu’ils sont dominants, via la détermination empirique d’anomaliesde luminance dont les amplitudes et formes spectrales, aux longueurs d’ondes visibles des capteursde couleur de l’océan, sont spécifiques à la présence de ces groupes. Une étude théorique (Alvainet al., 2012) a, par ailleurs, permis d’apporter une première explication théorique à la présencede ces anomalies de luminance, en tenant compte des propriétés optiques inhérentes (coefficientd’absorption, de rétrodiffusion et absorption des matières dissoutes colorées). Ces résultats théoriquesformulaient l’hypothèse que l’identification des cas de dominance uniquement représentaitune sous-utilisation du potentiel d’informations porté par les anomalies de luminance. Dans cettethèse, nous avons donc évalué le potentiel de développement de la méthode PHYSAT au-delà de ladominance, vers l’identification empirique d’assemblages phytoplanctoniques. Cela a nécessité, enpremier lieu, une adaptation de la chaîne de traitement de la méthode. En effet, les anomalies deluminance étaient classées jusqu’à la dernière version (Ben Mustapha et al., 2014) uniquement àl’aide d’une carte auto-organisatrice des caractéristiques spectrales (classification mathématique).Cette approche ne prenait pas pleinement en compte les caractéristiques spatio-temporelles des anomalies.Il a donc été proposé une nouvelle approche, plus adaptée, basée sur les outils issus de laphénologie, associés à une approche innovante concernant l’analyse des données in-situ elle-même.Ensuite, le potentiel de développement de PHYSAT vers l’identification empirique des assemblagesa été évalué dans une étude globale à partir de données de pigments biomarqueurs, ainsi que dansune étude régionale en Mer du Nord, à partir des données CPR. Nos résultats montrent, pour la premièrefois, la possibilité de détecter empiriquement des cas phytoplanctoniques mixtes, au-delà dela dominance. Enfin, des pistes de recherche pour poursuivre la compréhension et le développementde PHYSAT sont proposées.