Rapport de stage au GRID Suivi multi-temporel de la concentration de la chlorophylle en Méditerranée Orientale à l aide de SeaWiFS et de Landstat TM Barbara Weber Décembre 2002 Superviseur Dr. Jean-Michel Jaquet
Mots-clés : Bassin lévantin, couleur des océans, K490, Landsat, Liban, phytoplancton, SeaDAS, SeaWiFS. Résumé Ce travail de stage s inscrit dans le cadre du projet Costal Zone Information System for Lebanon (CZISL) du GRID en partenariat avec le Centre National de Télédétection libanais. Le but de ce projet est la cartographie des sources terrestres de pollution marine le long de la côte libanaise, ainsi que la création d un système d information pour la zone côtière afin d en assister la gestion. Les données de la concentration de chlorophylle mises en relation avec des données de la température de surface des océans constituent un bon moyen pour déterminer les zones pouvant être atteintes par la pollution. En effet, la croissance du phytoplancton est limitée par la disponibilité des nutriments (phosphates, nitrates, silicates). Ceux-ci se trouvent de manière naturelle dans les eaux froides issues d upwellings, mais aussi dans les apports pollutifs terrigènes et anthropiques. Dans le premier cas, une forte concentration de chlorophylle sera liée à une basse température de surface des océans, alors qu aucun lien de la sorte ne pourra être mis en évidence dans le second cas. L acquisition et le traitement d une trentaine d images issues du capteur SeaWiFS (Sea-viewing Wide Field-of-view Sensor) à bord du satellite OrbView-2 nous a permis de suivre l évolution de la concentration de la chlorophylle dans la Méditerranée Orientale entre mai 2000 et juin 2001. Les atouts majeurs de SeaWiFS sont ses bandes spectrales dédiées à l étude particulière de la couleur des océans, des données quotidiennes et gratuitement accessibles par internet ainsi que la possibilité de les traiter à l aide d un logiciel spécialement conçu à cet effet, SeaDAS (SeaWiFS Data Analysis System), lui aussi gratuitement disponible sur internet. Le point faible de ce capteur est sa résolution maximale de 1 km, qui reste relativement grossière en fonction de l étude effectuée. Si cette méthode s est avérée efficace pour l obtention de données de la chlorophylle ainsi que d autres paramètres, elle s est en revanche révélée peu appropriée pour les données de la SST, ces dernières étant calculées par un algorithme de SeaDAS sur la base de données moyennes mensuelles issues du capteur AVHRR (Advanced Very High Resolution Radiometer). Des données ponctuelles concordants avec le moment de l acquisition de celles de la chlorophylle sont nécessaires pour mettre en relation ces deux paramètres. Les résultats obtenus mettent en évidence la persistance de certaines zones de concentration de chlorophylle élevée parsemées tout au long de la côte libanaise, plus particulièrement dans la région de Beyrouth et de Tripoli, et ce tout au long de l année, en dépit des variations saisonnières de la température de surface des océans. Du fait de leur grande taille, ces zones à forte production phytoplanctonique semblent avant tout liées à des upwellings côtiers. Néanmoins, certains panaches plus petits (dans la baie i
de Beyrouth, par exemple) pourraient être dus à des sources terrigènes de nutriments (rejets d eaux usées, par exemple). Une comparaison avec les patrons de réflectance de Landsat TM, limitée pour le moment à la date du 21 mai 2000, montre que ces derniers sont complexes et difficiles à interpréter (effets de fond et de surface). ii
Keywords : Levantine Basin, ocean color, K490, Landsat, Lebanon, phytoplankton, SeaDAS, SeaWiFS. Abstract The context of this internship work is the GRID s project Coastal Zone Information System for Lebanon (CZISL) conducted in collaboration with the Lebanese National Center for Remote Sensing. The aim of this project is to map land-derived pollution along the Lebanese coast and to create an information system to assist the coastal zone management. Correlating chlorophyll concentration data with Sea Surface Temperature (SST) data provides a good way to determine polluted areas. Phytoplankton growth is limited by nutrients (phosphates, nitrates, silicates) which can be found in the natural cold-water upwellings or in the anthropogenic land sources, such as sewage. Whereas high chlorophyll concentration would be related to a low SST in the former case, there would be no such correlation in the latter. The acquisition and processing of 30 images from SeaWiFS (Sea-viewing Wide Field-of-view Sensor) aboard the Orbview-2 platform allowed the monitoring of the chlorophyll concentration evolution in the Eastern Mediterranean between May 2000 and June 2001. SeaWiFS major advantages are its spectral bands specially dedicated to ocean color studies, daily and free data accessible through internet and the possibility to process them with SeaDAS (SeaWiFS Data Analysis System), a software specially conceived for this purpose and also freely accessible through internet. This sensor weak point is its 1 km resolution, which is quite low in relation to the present study needs. This method has proved efficient to obtain chlorophyll and other parameters data, but not to get SST data. These are calculated by an algorithm based on monthly averaged data from the AVHRR (Advanced Very High Resolution Radiometer) sensor. Instantaneous data concordant to the time of chlorophyll data acquisition are essential to correlate these two parameters. The results show the persistence of certain high chlorophyll concentration areas along the Lebanese coast, particularly in the Beirut and Tripoli regions, during the whole period of time, in spite of seasonal SST variations. Because of their big size, these high phytoplanktonic productive areas appear to be related to coastal upwelling. Nevertheless, some smaller plumes (in the Beirut bay, for example) could be due to anthropogenic land source nutrients (sewage, for example). A comparison with the Landsat TM reflectance patterns, for the moment limited to the single date of the 21-05-01, reveals that they are complex and difficult to interpret (surface and bottom water effects). iii
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Table des matières Résumé... Abstract... Table des matières... Liste des figures... i iii v vii 1. Introduction... 1 1.1. Cadre du stage... 1 1.2. But du travail... 1 1.3. Situation géographique... 2 2. Couleur de l eau et télédétection... 3 2.1. Pourquoi s intéresser au phytoplancton?... 3 2.1.1. Le rôle du phytoplancton dans le cycle du carbone... 3 2.1.2. L impact du phytoplancton sur l écosystème marin... 4 2.1.3. Régulation de la quantité de phytoplancton dans les océans... 5 2.2. La couleur des océans... 6 2.3. Les capteurs... 7 2.4. SeaWiFS... 12 2.5. MODIS... 14 3. Acquisition des données... 15 3.1. Données SeaWiFS... 15 3.2. Données MODIS... 17 3.3. Données Landsat... 18 4. Traitement... 19 4.1. Données SeaWiFS... 19 4.1.1. Introduction... 19 4.1.2. SeaDAS... 19 4.1.2.1. Traitement au niveau 2 (level 2 processing)... 20 4.1.2.2. Traitement au niveau 3 (level 3 processing)... 20 4.1.3. ArcView... 21 4.1.3.1. Importation des Images SeaWiFS dans ArcView... 21 4.1.3.2. Reprojection des données... 21 4.1.3.3. Calage des grilles... 22 4.1.3.4. Légendes des grilles... 22 4.1.3.5. Découpage des grilles... 23 4.1.3.6. Conversion des grilles de la chlorophylle a en format.tif 23 4.1.3.7. Réalisation de posters... 24 4.2. Données MODIS... 24 4.3. Données Landsat... 25 4.3.1. Manipulation des images Landsat dans ArcView... 25 4.3.2. Création d un masque sur les images Landsat... 26 v
5. Interprétation... 29 5.1. Données SeaWiFS... 29 5.1.1. Concentration de la chlorophylle a... 29 5.1.1.1. Concentrations journalières (L2)... 29 5.1.1.2. Moyennes mensuelles (L3)... 31 5.1.1.3. Moyennes saisonnières (L3)... 32 5.1.1.4. Moyenne annuelle (L3)... 33 5.1.2. SST... 35 5.1.3. K 490... 37 5.1.4. L2 Quality Flags... 40 5.1.4.1. Améliorations apportées par les flags... 45 5.2. Données MODIS... 46 5.3. Données Landsat... 46 6. Conclusions et recommandations... 49 7. Bibliographie... 51 8. Annexes... 55 8.1. Description des différents niveaux de données SeaWiFS... 55 8.2. Traitement des images à l aide du logiciel SeaDAS... 61 8.3. Liste des flags... 71 8.4. Conversion des grilles de la chlorophylle a en format.tif... 73 8.5. Images de la température de surface des océans... 77 vi
Liste des figures Fig. 1.1. Images Landsat de la turbidité et de la température des eaux de surface au large de Beyrouth... 2 Fig. 2.1. Cycle du carbone... 4 Fig. 3.1. Images browse de cinq stations HRPT différentes... 16 Fig. 5.1. Concentrations journalières (niveau 2)... Annexe A3 Fig. 5.2. Concentrations journalières zoomées sur la côte libanaise (niveau 2)... Annexe A3 Fig. 5.3. Moyennes mensuelles, saisonnières et annuelle de la concetration (niveau 3)... Annexe A3 Fig. 5.4. Diagrammes saisonniers et annuel : moyenne de la concentration de la chlorophylle a vs. écart-type... 34 Fig. 5.5. Diagrammes saisonniers et annuel : moyenne de la concentration de la chlorophylle a vs. moyenne du K490... 39 Fig. 5.6. Image du 19-05-01 : concentration de la chlorophylle a, K490, diagramme concentration de la chlorophylle a vs. K490... 40 Fig. 5.7. Flags... 41 Fig. 5.8. Flags de la bathymétrie et de la turbidité... 43 Fig. 5.9. Effet des flags de la bathymétrie et de la turbidité... 45 Fig. 5.10. Comparaison des images SeaWiFS et Landsat... 47 Fig. IV.1. Images de la température de la surface des océans... 78 Liste des tableau Tableau 2.1. Capteurs pour la couleur des océans actifs... 8 Tableau 2.2. Les bandes de SeaWiFS et leurs utilités... 12 Tableau 3.1. Images SeaWifs commandées... 16 Tableau 3.2. Images Modis commandées... 18 Tableau 5.1. Similitudes des images de la SST... 36 Tableau II.1 Bandes spectrales de SeaWiFS, OCTS & MOS... 62 Tableau II.2. Description des produits de niveau 2... 62 Tableau II.3. Description des produits de niveau 2... 63 Tableau II.4. Liste des flags... 65 vii
1. Introduction 1.1. Cadre du stage Le sujet de ce stage s inscrit dans le cadre du projet du GRID et du NRSC (National Remote Sensing Center) libanais, intitulé Costal Zone Information System for Lebanon (CSISL). Son but est la cartographie des sources terrestres de pollution marine le long de la côte libanaise ainsi que la création d un système d information afin d assister la gestion de la zone côtière. Ce projet contribue ainsi à aider la résolution de plusieurs problèmes tels que la réduction de la pollution des eaux côtières, l amélioration de la gestion de l accès des plages au public et le contrôle de l érosion côtière. Afin de repérer les zones de pollution marine, une première étude a été menée sur une série de cinq images issues du satellite Landsat TM dont les bandes 1 à 3 permettent une bonne vision du degré de turbidité des eaux côtières libanaises avec une résolution de 30 m, alors que la bande 6 révèle les variations de la température marine avec une résolution de 60 m. L utilisation des images satellites de Landsat 5 et 7 permet une cartographie relative des patrons de turbidité, sans pouvoir y distinguer les apports des sédiments en suspension et de la chlorophylle. L interprétation en terme de pollution terrigène est donc rendue délicate. Pour palier cette difficulté et mettre en perspective les informations locales fournes par Landsat, nous nous sommes tournés vers le capteur SeaWiFS [http://seawifs.gsfc.nasa.gov/seawifs.html]. Celui-ci, est spécialement conçu pour une mesure fiable de la chlorophylle. 1.2. But du travail Après une phase d apprentissage sur les différents capteurs satellitaires et les informations que l on peut en tirer, la recherche et l aquisition d une série d images satellites provenant d un capteur autre que Landsat va permettre l établissement d une base de données multi-temporelle. Le suivi des anomalies repérées le long de la côte libanaise à partir des images Landsat devrait aider à en déterminer l origine en fonction de leur variation saisonnière. La mise en relation des ces anomalies avec la température de surface des océans devra aussi permettre d aider la discrimination d anomalies normales ou d origine anthropique. Ce travail permettra aussi de tester la validité du capteur choisi pour l usage proposé. 1
De manière plus précise, il s agit de : - Tester le traitement des images du capteur SeaWIFS par le logiciel SeaDAS. - Explorer les outils proposés par SeaDAS, et établissement d un document relatif. - Examiner le lien entre la concentration de chlorophylle et le coefficient K 490 dans la zone d étude. - Effectuer un suivi sur une période d un an de la variation de la concentration de chlorophylle en Méditerranée orientale (bassin levantin). - Tenter une corrélation de la concentration de chlorophylle avec la température de surface des océans. - Essayer de déterminer l origine des anomalies, anthropique ou naturelle, par comparaison avec l imagerie Landsat pour trois dates en 2000. 1.3. Situation géographique La zone d étude porte sur la côte libanaise, plus particulièrement dans la région de Beyrouth, où des anomalies de turbidité ont été repérées sur les images Landsat TM (fig. 1.1). Toutefois, une vision plus globale est aussi prise en compte de manière à recouvrir toute la côte Est de la mer Méditerranée ainsi qu un petite portion des côtes Nord et Sud avoisinantes. Fig. 1.1 : Images Landsat montrant les anomalies de la turbidité (gauche) et de la température de surface des eaux (droite) dans la région de Beyrouth (GRID-Geneva Quarterly Bulletin n 2, 2000). 2
2. Couleur de l eau et télédétection 2.1. Pourquoi s intéresser au phytoplancton? Grâce à la détection de la concentration de la chlorophylle, il est possible d estimer la productivité primaire, c est-à-dire la quantité de carbone intégré par les plantes sous forme de matière organique lors de la photosynthèse chlorophyllienne 1. De cette manière, le phytoplancton détient un rôle important dans le cycle du carbone. En effet, à une échelle mondiale, le phytoplancton produit au moins la moitié de l oxygène que nous respirons et plus de 99.9 % du CO 2 incorporé par les organismes vivants tout au long des temps géologiques sont enfouis dans les sédiments marins. De plus, le phytoplancton est la base de toute la chaîne alimentaire marine; des changements dans sa répartition et/ou son abondance peuvent avoir un impact négatif sur tout l écosystème marin. La croissance du phytoplancton nécessite de la lumière solaire, de l eau, du CO 2 et des nutriments. C est ce dernier élément qui est le facteur limitant la croissance du phytoplancton [1.]. 2.1.1. Le rôle du phytoplancton dans le cycle du carbone La concentration de CO 2 dans l atmosphère et celle dans les océans sont en équilibre. Lors de la photosynthèse, le phytoplancton produit une diminution de la concentration de CO 2 dans les eaux océaniques et libère de l oxygène en tant que déchet. Cette diminution a pour conséquence de permettre aux océans l absorption de CO 2 additionnel provenant de l atmosphère. De plus, lors de la mort du phytoplancton, ces organismes tombent vers le fond des océans et sont petit à petit recouverts par d autres organismes morts ainsi que des sédiments. En piégeant le carbone de cette manière, les océans jouent le rôle d un important puit (fig. 2.1) [2.]. 1 La photosynthèse est un phénomène physiologique fondamental par lequel les végétaux pourvus de chlorophylle fixent, grâce à l énergie solaire, le carbone du gaz carbonique contenu dans l atmosphère pour assurer la synthèse de molécules organiques, et rejettent de l oxygène. 3
Fig. 2.1 : Cycle du Carbone (http://seawifs.gsfc.nasa.gov/seawifs/living_ocean/teacher4.html) 2.1.2. L impact du phytoplancton sur l écosystème marin Si l on se rend aisément compte qu une diminution de phytoplancton entraînerait une diminution de tous les organismes marins et terrestres dépendants directement ou indirectement de lui, une surabondance de phytoplancton peut aussi avoir des conséquences néfastes. En effet, un bloom de phytoplancton réduira la quantité de lumière solaire parvenant au fond de l eau, voire même l empêchera de pénétrer jusqu au fond. Ce manque de lumière aura pour conséquence un déclin massif de la végétation aquatique submergée, qui constitue elle-même une pouponnière vitale pour certaines espèces de poissons et d invertébrés dont la perte peut provoquer de graves résultats écologiques. De plus, lors de la mort de ce bloom de phytoplancton, l accumulation massive de ces organismes en décompostition aura pour effet de diminuer la quantité d oxygène présente dans les eaux profondes. La plupart des organismes marins ayant besoin d oxygène pour vivre, une telle diminution aura pour eux des conséquences néfastes [3.]. 4
2.1.3. Régulation de la quantité de phytoplancton dans les océans Ainsi que nous l avons vu plus haut, le facteur limitant la croissance du phytoplancton est l abondance de nutriments (nitrates, phosphates, silicates, ). Ceuxci se trouvent en grande quantité dans les eaux froides et profondes des océans qui remontent à la surface dans les zones d upwelling ou dans des courants marins froids. De cette manière, la quantité de phytoplancton présent dans les océans est étroitement liée à la température des eaux de surface. Il existe cependant d autres formes d apport de nutriment dans les eaux océaniques. Les fleuves et rivières se jetant à la mer après avoir charrié de la matière en suspension lessivée tout au long de leur parcours terrestre en font partie. De manière générale, toutes les arrivées d eaux douces à la mer, qu elles soient à l air libre ou souterraines, sont chargées de nutriments de part leurs parcours terrestres. Sont comprises dans ce lot les eaux de surface ayant lessivé les fertilisants agricoles, les eaux usées, les jus de décharges, en bref, toutes les eaux polluées. Un des moyens de discriminer entre ces différentes sources de nutriments possible est de corréler la concentration de chlorophylle avec la température de surface des océans. Si les zones de forte concentration correspondent avec des zones de basses températures et si elles sont variables au cours des saisons, il y a de fortes chances pour que cet apport de nutriments soit naturel. Si, au contraire, les zones de fortes concentrations ne varient pas au fil des saisons et ne sont pas corrélables avec la température de surface des océans, il se peut que les nutriments soient d origine anthropique. Les apports provenants de cours d eaux sont eux-mêmes considérés comme pollutifs. En effet, leurs eaux ont drainé tout un bassin versant de fertilisants et d eaux usées rejetées dans les rivières. Dans le cas du phosphate, par exemple, la portion naturelle est très faible et non-soluble à l eau. Une fois parvenu dans la zone deltaïque, celui-ci va couler vers le fond et sédimenter. Au contraire, le phosphate d origine anthropique est hautement soluble et va de cette manière intervenir dans la croissance du phytoplancton. C est ainsi que l on comprend mieux pourquoi la détection de la concentration de chlorophylle dans les océans (ainsi que l estimation de la production primaire) est importante. Elle permet d indiquer les zones de forte production biologique, de cerner les limites entre des eaux de forte et de faible productivité, d indiquer les régions où la concentration en nutriments est élevée, de visualiser le transport des sédiments et les interactions entre les courants (le phytoplancton étant un organisme se laissant passivement porter par les courants, il est considéré comme marqueur). D autres applications à partir des données issues de la télédétection marine sont la recherche sur les propriétés optiques des océans, la surveillance de la pollution et de l eutrophisation côtière, la variabilité saisonnière et annuelle, la variabilité des courants, le transport sédimentaire à partir des deltas, l influence régionale de El Nino et des moussons, les recherches pour la pêche, la correlation des phénomènes océaniques et des maladies infectieuses, la resuspension et le transport des sédiments par les tempêtes, la surveillance des coraux, [4.]. 5
2.2. La couleur des océans La couleur des océans est déterminée par les interactions de la lumière solaire incidente avec les substances et les particules présentes dans l eau. La matière en suspension est en grande partie composée de phytoplancton ainsi que de particules inorganiques, de substances dissoutes,. Le phytoplancton est un organisme photosynthétique contenant de la chlorophylle, un pigment absorbant la lumière dans les longueur d ondes rouge et bleue et la transmettant dans le vert, ce qui explique sa couleur [5.]. Lorsque la lumière solaire illlumine la surface des océans, elle est sujette à plusieurs effets optiques, tels que la réflexion et l absorption de la lumière. Une partie est directement réfléchie (= Sun Glint), mais la majeure partie pénètre sous la surface de l océan et interfère avec les molécules d eau et la matière en suspension rencontrées. L absorption de l eau élimine en premier lieu les longueurs d ondes les plus courtes (rouge) mais permet la transmission des longueurs d ondes les plus longues (bleu), ce qui explique la couleur généralement bleue des océans. Cette couleur est toutefois altérée par la présence de matières en suspension organiques, telles que le phytoplancton vivant, de matières en suspension minérale, telles que les sédiments et les détritus, et de matière organique dissoute. Les zones deltaïques constituent un exemple d eaux chargées de matières en suspension variées dont la couleur apparaît plutôt brune [4.]. L intensité du rayonnement émit par la surface des océans résultant de ces interactions (water-leaving radiance) est mesuré par des radiomètres dans certaines longueur d ondes données. Ces mesures peuvent ensuite être mises en relation avec les divers constituants de la colonne d eau interférant avec la lumière visible, tels que la chlorophylle. La concentration de chlorophylle peut par la suite être utilisée pour estimer la production primaire qui est la quantité de matière organique, et donc de carbone, fixée lors de la photosynthèse chlorophyllienne. L utilisation de capteurs placés en orbite autour de la Terre permet une vue d ensemble globale qu il serait impossible à obtenir à partir d un bateau ou d une installation terrestre. De plus, le passage régulier des satellites au-dessus d une zone donnée permet une surveillance constante et donc le suivi autant spatial que temporel d un phénomène donné. Les buts fondamentaux de la télédétection dans le domaine de la couleur des océans sont d une part de mesurer la concentration de la chlorophylle et d autre part de déterminer avec précision la productivité primaire du phytoplancton. La manière principale de déterminer la concentration de la chlorophylle est de mesurer la quantité de lumière absorbée pour une longueur d onde particulière, 443 nm. Des algorithmes analytiques développés par les chercheurs en optique océanographique permettent de convertir ces mesures en concentration de chlorophylle a. Il existe d autres molécules de chlorophylle, appelés b, c, d, et e, mais la chlorophylle a prédomine et est la plus importante [6.]. 6
La mesure de la fluorescence naturelle de la chlorophylle permet d évaluer l état physiologique du phytoplancton, sa santé, et donc sa capacité a effectuer la photosynthèse. Le capteur SeaWiFS, conçu pour une mission globale sur la couleur des océans ne possède pas le canal permettant de mesurer la fluorescence, mais le capteur MODIS oui (bande 14, à 676.7 nm). Les données de SeaWiFS ne permettent que de déterminer la concentration de la chlorophylle a. Les données de MODIS permettront de rafiner ces estimations en incorporant des données sur l état physiologique des producteurs primaires eux-mêmes, le phytoplancton, grâce à la fluorescence naturelle de la chlorophylle lors de son exposition à la lumière [6.]. 2.3. Les capteurs Le capteur CZCS (Coastal Zone Color Scanner) à bord du satellite Nimbus-7 (NASA) fut le premier à acquérir des données sur la couleur des océans de manière expérimentale entre 1978 et 1986. En 1996, la Japon a lancé le satellite ADEOS avec à bord les capteurs OCTS (Ocean Color and Temperature Scanner, Japon) et POLDER (POLarization and Directionnality of the Earth's Reflectances, France), mais cette mission a pris fin un an plus tard. Actuellement, il existe sept capteurs détectant la couleur des océans (Ocean Color Sensor) en activité (cf. tableau 2.1), auxquels devraient s ajouter 4 nouveaux capteurs dans le futur : OCTS-China (Ocean Color and Temperature Scanner), GLI (Global Imager, Japon) et POLDER-2 (POLarization and Directionnality of the Earth's Reflectances, France), tous les trois en 2002 et VIIRS (Visible Infrared Imager/Radiometer Suite, USA) en 2005. Le site internet [7.] http://quercus.art.man.ac.uk/rs/ propose une liste de 90 plateformes et capteurs servant à la télédétection avec des liens vers les différents sites concernés. 7
SENSOR MOS SeaWiFS MODIS OCI OCM OSMI MERIS AGENCY DLR (Germany) NASA (USA) NASA (USA) NEC (Japan) ISRO (India) KARI (Korea) ESA (Europe) SATELLITE IRS-P3 (India) OrbView-2 (USA) Terra (USA) Aqua (USA) ROCSAT- 1 (Taiwan) IRS-P4 (India) KOMPSAT (Korea) ENVISAT- 1 (Europe) OPERATING DATES 3/21/1996-8/1/1997-12/18/1999- (Terra) 5/4/2002- (Aqua) Jan. 1999 5/26/1999 12/20/1999 3/1/2002 SWATH(km) 200 2800 2330 704 1420 800 1150 MAXIMUM RESOLUTION(m) 500 1100 1000 360 850 300 OCEAN COLOR BANDS(nm) (center wavelength) 408 443 485 520 570 615 650 685 750 757 760.6 763.5 766.5 815 870 945 412 443 490 510 555 670 765 865 412 443 488 531 551 667 678 765 865 443 490 510 555 670 865 412.5 442.5 490 510 560 620 665 681.25 705 753.75 760.5 775 865 890 900 EQUATOR CROSSING TIME noon 10:30am (Terra) noon 8
1:30pm (Aqua) PRODUCT LEVELS Level-1B Level-high Level-1A Level-2 Level-3 Level-1A Level-1B Level-2 Level-3 Level-0 Level-1A Level-1B Level-2 Level-3 Level-1B Level-2 Level-4 FILE SIZE(Mbytes) 20-60 (Level- 1A) 21 (Level-2) 55-250 (Level-3) GEOPHYSICAL PRODUCTS - Lw radiance for band 1 to 8 of MOS-B (408-685 nm) - Water-leaving reflectance Rw(Lambda) for channels 1 to 8 of MOS-B (408-685 nm) - Aerosol optical thickness taua, probably for 750 nm. Angstrom-coefficient alpha for extrapolation of - nlw radiances at 412, 443, 490, 510, 555, and 670 nm - Chlorophyll a concentration - K(490) - Angstrom coefficient,. nlw radiance 412 to 678 nm - Aerosol optical thickness at 865nm - Aerosol model identification #1, 2 - nlw radiance for all bands - Water vapor content - Algal pigment I, II 9
taua "CZCS"-pigment 510-865 nm - Epsilon of aerosol correction at 765 and 865 nm - Aerosol optical thickness at 865nm #1, 2 - Epsilon of clear water aerosol correction at 531, 667 nm - Chlorophyll a + pheopigment - Chlorophylla concentration - Suspended matter & Yellow substance - PAR - Aerosol optical thickness & epsilon factor - Total pigment concentration - Total absorption coefficient at 412,443,488 531,551nm More.. FORMAT HDF HDF-EOS DATA CENTER MOS instrument team at Andreas.Neumann@dlr.de or Thomas.Walzel@dlr.de GES DAAC GES DAAC EDG OCI- SDDC (Taiwan) ESA 10
ACCESS STATUS Restricted Restricted open open Tableau 2.1 : liste des capteurs actifs fournissant des données sur la couleur de océans et de leurs caractéristiques [8.] (http://daac.gsfc.nasa.gov/oceancolor/oc_sensors.html ). MOS : Modular Optoelectronic Scanner SeaWiFS : Sea-viewing Wide Field-of-view Sensor MODIS : Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer OCI : Ocean Color Imager OCM : Ocean Color Monitor OSMI : Ocean Scanning Multispectral Imager MERIS : Medium Resolution Imaging Spectrometer 11
2.4. SeaWiFS Le choix du capteur s est porté sur SeaWiFS pour plusieurs raison. D une part, ce capteur a été tout particulièrement développé (sur la base de son prédécesseur CZCS) pour fournir des données océanographiques et d autre part, l accessibilité et la gratuité des données, ainsi que la possibilité de les traiter soi-même à l aide d un logiciel spécialement conçu à cet effet par la NASA, SeaDAS, le rendent très attrayant. De plus, SeaDAS est également gratuitement téléchargeable à partir d internet. Ainsi, un des buts de ce travail est aussi de se familiariser et d explorer les outils offerts par ce logiciel. La résolution spatiale de SeaWiFS est de 1km et la fréquence de ses passages au-dessus d une zone donnée est quotidienne. Ce capteur permet ainsi un bon suivi de l évolution des paramètres traités à une relativement grande échelle. Les bandes de SeaWiFS et leur utilité sont reportées dans le tableau 2.2. Bande Longueur d onde centrale Usage (nm) 1 412 (violet) Matière organique dissoute (incl. Gelbstoff) 2 443 (bleu) Absorption de la chlorophylle 3 490 (bleu-vert) Absorption des pigments (cas 2), K 490 4 510 (bleu-vert) Absorption de la chlorophylle 5 555 (vert) Pigments, propriétés optiques, sédiments 6 670 (rouge) Corrections atmosphériques 7 765 (proche infra-rouge) Corr. atmosphériques, radiance des aérosols 8 865 (proche infra-rouge) Corr. atmosphériques, radiance des aérosols Tableau 2.2 : les différentes bandes de SeaWiFS et leurs utilités (modifié de [9.] http://daac.gsfc.nasa.gov/campaign_docs/ocdst/seawifs_readme.html) Notes : - Les bandes 1 à 6 sont larges de 20 nm alors que les bandes 7 et 8 ont une largeur de 40 nm. - Le Gelbstoff (substances jaunes) décrit la matière organique amorphe de grand poids moléculaire. Il absorbe fortement dans la région bleue du spectre. - Les termes Cas 1 et Cas 2 se réfèrent à un type d eau défini par ses caractérisques optiques. Les eaux du Cas 1 sont les eaux claires des mers ouvertes alors que le Cas 2 caractérise généralement les zones côtières où les eaux sont plus turbides et sujettes à une plus grande productivité. - K 490 est le coefficient d atténuation diffuse à 490 nm, une mesure de la clarté optique. 12
Les données de SeaWiFS sont accessibles sous la forme de plusieurs produits divisés en différents niveaux. Les fichiers de données de niveau 1A (Level 1A LAC (Local Area Coverage)) contiennent les données brutes de radiance pour chacune des 8 bandes du capteur, des données de calibration et de navigation ainsi que des données sur la télémétrie des instrument et de la plate-forme satellitaire. La résolution est de 1.13 km au nadir. Elles sont disponible au travers des stations au sol HRPT (High Resolution Picture Transmission). Les données de niveaux 1A GAC (Level 1A GAC (Global Area Coverage)) sont constituées d un rééchantillonnage des données 1A LAC prenant en compte une donnée sur 4. La résolution spatiale se voit alors diminuée à 4.5 km au nadir. Les données de niveau 2 (Level 2 GAC) sont un produit dérivé des fichier L1A contenant des valeurs géophysiques. Ces produits sont : - la radiance normalisée quittant l eau (normalized water-leaving radiances) pour les bandes 412, 443, 490, 510, 555 et 670 - la concentration de chlorophylle a - le coefficient d atténuation diffuse K 490 - le coefficient d Angström à 510-865 nm (Angstrom coefficient) - l epsilon de correction aérosol à 765 et 865 nm - l épaisseur optique des aérosols à 865 nm. Une liste plus détaillée de ces produits est donnée dans l annexe II. Le niveau 3 (level 3 binned data) consiste en des moyennes issues des valeurs géophysiques de niveau 2. Ces moyennes peuvent être soit journalières, hebdomadaires, mensuelles ou annuelles. Une description plus détaillées des différents niveaux de produits est proposée dans l annexe I. Dans le cadre de ce travail, ce sont les données de niveau L1A LAC qui nous intéressent à partir desquelles nous avons effectué le traitement sur les images sélectionnées à l aide de SeaDAS afin d obtenir les paramètres choisis. 2.5. MODIS Dans le but d établir une corrélation entre la concentration de chlorophylle a et de la température de surface de la mer (SST), le choix s est porté sur le capteur MODIS (Terra), dont le produit MOD 28 (niveau 2) propose la température de surface des océans avec une résolution de 1 km. Le choix de MODIS/Terra s impose par rapport à MODIS/Aqua dont les données océaniques ne sont pas encore disponibles. En effet, 13
Aqua a été mis en orbite au mois de mai 2002 alors que Terra a été lancé en décembre 1999. Ce dernier est en mesure de fournir des données correspondant aux dates choisies pour toutes les images SeaWiFS. Tout comme pour ce dernier, les données sont accessibles via internet et gratuites elles aussi. D autres capteurs proposent aussi le paramètre SST, mais pour certains, les données ne sont pas aussi facilement accessibles que celles de MODIS, ce qui a favorisé le choix de ce dernier. 2.6. Landsat 7 Thematic Mapper Le capteur Landsat 7 TM propose des images de haute résolution (30 m), mais prises dans de larges bandes spectrales. S il est possible de déterminer la couleur des océans à l aide de ces bandes, elles ne permettent pas une une détermination plus spécifique, comme c est le cas pour SeaWiFS. Les passages de Landsat ne sont pas aussi fréquents que ceux de SeaWiFS, la fréquence étant de 16 jours, et les données ne sont pas accessibles gratuitement. 14
3. Acquisition des données Afin d étudier la variabilité dans le temps et l espace de la concentration de chlorophylle et de déterminer sa relation avec la température de surface des océans, nous avons sélectionné un certain nombre d images SeaWiFS. Sur la base de ces dernières, des images MODIS correspondantes ont été commandées dans un second temps. 3.1. Données SeaWiFS Site de commande des images SeaWiFS : [10] http://daac.gsfc.nasa.gov/ Après inscription de l acquéreur d images, différents types de données sont disponibles au travers de ce site, qui propose des données brutes ou des données déjà traitées. Dans le cadre de ce travail, les données de type L1A sont celles qui nous intéressent (cf. Annexe I). Il s agit de données de radiances brutes dans chacune des 8 bandes dont la résolution spatiale est de 1.1 km au nadir, c est-à-dire la résolution la plus fine qu il est possible d avoir pour les images SeaWiFS. Ces données sont accessibles au travers de diverses stations terrestres réparties à la surface du globe, les stations HRTP (High Resolution Picture Transmission). Ce site permet de visualiser une imagette (browse file) (fig. 3.1) des images SeaWiFS, ce qui a pour avantage de permettre la sélection des données en fonction de la couverture nuageuse, de l extension et de la distortion spatiale ainsi que des parasites. Les images commandées sont envoyées via ftp sous forme d archives zipées contenant des fichiers de données auxiliaires (fichiers météorologiques, d ozone et de calibration du capteur) en plus de l image SeaWiFS à proprement parler. Les données acquises (cf. Tableau 3.1) sont réparties sur une année allant du mois de juin 2000 au mois de juin 2001, à raison de deux images par mois en moyenne. Pour le mois de février, une seule image de qualité acceptable a pu être trouvée. Lorsque c était possible, des images SeaWiFS ont aussi été commandée de manière à correspondre aux images Landsat déjà en notre possession (cf. 3.3). Les principales stations HRPT ayant fourni des images sont : HOMA, HROM, HNEG, HMSC et HSPZ (fig. 3.1). Le tableau 3.1 donne une liste complète des images SeaWiFS acquises. 15
Fig. 3.1 : Images Browse issues de cinq stations HRPT différentes : a) 26-10-99, HSPZ ; b) 02-09-00, HOMA ; c) 22-06-00, HROM ; d) 13-06-01, HSMC ; e) 22-06-01, HNEG. Dates Images SeaWiFS Nom Images Landsat 10/9/97 / Oui 26/10/99 S1999299102331.L1A_HSPZ 9299 Oui 14/01/00 / 014 Oui 21/05/00 S2000142095852.L1A_HNEG 142 Oui 1/6/00 S2000153094552.L1A_HOMA 153 15/06/00 S2000167100056.L1A_HROM 167 22/06/00 S2000174100930.L1A_HROM 174 Oui 5/7/00 S2000187094555.L1A_HNEG 187 26/07/00 S2000208101138.L1A_HROM 208 4/8/00 S2000217100925.L1A_HROM 217 29/08/00 S2000242101145.L1A_HROM 242 2/9/00 S2000246095324.L1A_HOMA 246 23/09/00 S2000267101251.L1A_HROM 267 2/10/00 S2000276100916.L1A_HROM 276 18/10/00 S2000292101242.L1A_HROM 292 5/11/00 S2000310100401.L1A_HROM 310 16/11/00 S2000321094711.L1A_HNEG 321 5/12/00 S2000340101935.L1A_HROM 340 16
28/12/00 S2000363102623.L1A_HROM 363 15/01/01 S2001015101246.L1A_HROM 1015 31/01/01 S2001031101136.L1A_HROM 1031 11/2/01 S2001042095220.L1A_HNEG 1042 4/3/01 S2001063100852.L1A_HNEG 1063 27/03/01 S2001086101120.L1A_HROM 1086 9/4/01 S2001099093822.L1A_HNEG 1099 26/04/01 S2001116101704.L1A_HROM 1116 5/5/01 S2001125101208.L1A_HMSC 1125 19/05/01 S2001139101602.L1A_HROM 1139 28/05/01 S2001148100620.L1A_HROM 1148 8/6/01 S2001159094425.L1A_HNEG 1159 13/06/01 S2001164095853.L1A_HMSC 1164 22/06/01 S2001173095128.L1A_HNEG 1173 Tableau 3.1 : Liste des images SeaWiFS commandées Remarque : Pour une commande importante d images, il vaut mieux la réaliser en plusieurs petites commandes contenant chancune 3 ou 4 images plutôt qu en une seule fois. De cette manière, les images parviennent plus rapidement à destination (dans les 24 heures suivantes). 3.2. Données MODIS Sites de commande des images MODIS : [11] http://daac.gsfc.nasa.gov/data/dataset/modis/index.html [12] (http://redhook.gsfc.nasa.gov/~imswww/pub/imswelcome/ ) Ce site [11] permet de séléctionner les images que l on veut acquérir en spécifiant la date et les coordonnées en latitude et longitude de la zone sur laquelle se porte notre intérêt. Malheureusement, il ne permet pas de visualiser une imagette avant la commande, la rendant plus hasardeuse du fait qu il n est pas possible de vérifier l extension spatiale de l image proposée, sa qualité ou sa couverture nuageuse. En effet, en dépit du fait que les images sont choisies en fonction des images SeaWiFS, l heure d acquisition n est pas la même et en l espace de quelques heures à peine, la couverture nuageuse peut déjà s être modifiée de manière à dissimuler la zone d étude. Les données proposées peuvent être diurnes ou nocturnes. Quelques images de jour de MODIS ont été toutefois acquises dans un premier temps, à titre d essai (cf. Tableau 3.2). Le site [12] permet aussi d acquérir des images MODIS, mais il est plus compliqué à utiliser et ne permet pas non plus la visualisation des données avant la commande. Une fois les images commandées, celles-ci sont livrées via ftp. 17
Dates 05-11-00 05-05-01 19-05-01 Images MODIS MOD28L2A2000310.0745.004.2002167001057 MOD28L2A2000310.0750.004.2002167001131 MOD28L2A2000310.0925.004.2002167003836 MOD28L2A2000310.0930.004.2002167003854 MOD28L2A2000310.1100.004.2002167005553 MOD28L2A2001125.0800.004.2002189113418 MOD28L2A2001125.0800.004.2002189113418 MOD28L2A2001125.0805.004.2002189113422 MOD28L2A2001125.0940.004.2002189114011 MOD28L2A2001125.0945.004.2002189114135 MOD28L2A2001139.0810.004.2002191033113 MOD28L2A2001139.0815.004.2002191014251 MOD28L2A2001139.0820.004.2002191014428 MOD28L2A2001139.0950.004.2002191015829 MOD28L2A2001139.0955.004.2002191015452 Tableau 3.2 : Images MODIS commandées 3.3. Données Landsat 7 Thematic Mapper Des images Landsat 7 TM de la côte libanaise sont déjà en notre possession pour les dates suivantes : - 10-09-97 : 174/036 & 174/037, Landsat 5-26-10-99 : n L71174036_03619991026 & L71174037_03719991026-14-01-00 : n L71174036_03620000114 & L71174037_03720000114-21-05-00 : n L71174037_03720000521-22-06-00 : n L71174037_03720002622 18
4. Traitement des données 4.1. Données SeaWiFS 4.1.1. Introduction Les images SeaWiFS sont livrées dans le format.hdf (Hierarchical DataFormat), [13] avec des fichiers de données auxilliaires : deux fichiers contenant des relevés météorologiques effectués l un à 06h00 et l autre à 12h00 (l heure de passage de SeaWiFS au-dessus de la zone concernée étant généralement comprise entre 08h00 et 10h00) un fichier contenant des données sur l ozone atmosphérique relevées à 12h00 et un fichier contenant une table de calibration des capteurs de SeaWiFS. Lors de la première phase de traitement, le logiciel SeaDAS a été employé afin de créer des produits de niveau 2 (L 2) contenant i) la concentration de chlorophylle a, ii) le coefficient d atténuation diffuse à 490 nm, K 490 (cf. 5.1.3), iii) la température de surface des océans et iv) les flags. Ces images ont par la suite été reprojetées dans le système Mercator Transverse (Transverse Mercator) puis enregistrées sous forme de données ASCII afin de pouvoir les importer dans le logiciel ArcView. Une seconde phase de traitement des données sous SeaDAS a permis d obtenir des moyennes (produits de niveau 3, L3) sur la base des produits de niveau 2. A l aide d ArcView, ces images ont par la suite été réarrangées (reprojection, rotation, translation) de manière à obtenir un format commun aux données SeaWiFS et aux données Landsat afin de les faire correspondre. 4.1.2. SeaDAS SeaDAS (SeaWiFS Data Analysis System) est un logiciel qui a été développé par la NASA pour visualiser, traiter, analyser et contrôler la qualité de tous les produits de SeaWiFS, ainsi que des produits issus de ADEOS / OCTS (Advanced Earth Observing Satellite / Ocean Color and Temperature Scanner, Japon), MOS (Modular Optoelectronic Scanner, Allemagne) et CSCZ (Coastal Zone Color Scanner, NASA). Il permet aussi la visualisation des produits océaniques de MODIS (Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer, NASA), ainsi que des fichiers contenant la température de surface des océans de AVHRR (Advanced Very High Resolution Radiometer, NOAA) [14]. Les manipulations effectuées sous SeaDAS sont décrites de manière plus détaillée avec compléments d information sur SeaDAS et mention des paramètres utilisés dans l Annexe II. 19
4.1.2.1. Traitement au niveau 2 (Level 2 processing) Il est possible de traiter les données L1A pour obtenir des produits de niveau L1B, L2, L3 Binned, Browse,. Lors d une première étape, les images ont été traitées afin d obtenir des produits de niveau L2 tels que la concentration de chlorophylle a (Chlor_a), le coefficient d attenuation diffuse à 490 nm (K 490, cf. 5.1.3) ainsi que la température de surface des océans (SST Sea Surface Temperature). Lors de cette opération, un fichier complémentaire est créé contenant des informations sur la qualité des pixels de l image (L2 Quality Flags, cf. 5.1.4). Le choix de ces quatres produits dépend de l étude menée, mais la liste de produits réalisables par SeaDAS est en realité bien plus longue (cf. Annexe II). Pour une visualisation purement esthétique de l image de niveau L1A, une petite imagette (Browse) (fig. 3.1) en presque vraies couleurs (Near true-color) à partir des bandes 6, 5 et 1 a également été créée. Celle-ci permet de se rendre compte de l état de la masse nuageuse, par exemple, ou d autres caractéristiques de l image. Toutes les images SeaWiFS commandées ne sont pas issues de la même station HRPT et ne montrent par conséquent pas le même champ de vision. Afin d obtenir une uniformité dans les données, la seconde étape a consisté en la reprojection des produits de niveau L2 en projection Transverse Mercator, centrée sur le méridien 33 Est. Pour pouvoir par la suite les importer dans ArcView, toutes ces images ont été sauvées sous forme de fichiers ASCII. Une version.tif a également été sauvée afin de pouvoir la visionner directement dans SeaDAS, si besoin est, plutôt que de devoir reprojeter les images et redéfinir la palette de couleur ainsi que l échelle à chaques fois, celles-ci n étant pas automatiquement sauvées par SeaDAS. De telles images ne permettent toutefois pas la lecture ou la manipulation des données. 4.1.2.2. Traitement au niveau 3 (Level 3 processing) Après une nouvelle étape de traitement à partir des données L2 précédemment générées, nous obtenons des produits de troisième niveau L3, constitués de moyennes spatiales et temporelles (space bin et time bin). Il est nécessaire d opérer en premier lieu le space bin, qui traite les données de manière à ce qu elles se trouvent toutes sous la forme de grilles d aires égales avant d opérer le time bin, qui permet de créer des fichiers sous forme de grilles à partir de la sommation (summation) d un nombre indéfini de fichiers de niveau L3 space bin. Les périodes habituelles de time bin sont de 1 jour, 8 jours ( = 1 semaine ), 1 mois ou 1 an pour les données de niveau 3 accessibles via internet. Toutefois, SeaDAS permet de produire des moyennes temporelles de quelque longueur que ce soit [15]. 20
Les produits que nous avons obtenus par le traitement des données au niveau 3 sont : - Chlorophylle a : Moyenne, variance, écart-type - K 490 : Moyenne, variance, écart-type - SST : Moyenne, variance, écart-type - Rapport Chlor a/k 490 : Moyenne, variance, écart-type Le space bin a été effectué sur toutes les données de niveau 2 avant de servir à la production des moyennes temporelles (time bin). Celles-ci ont été effectuées de manière à obtenir des moyennes mensuelles, saisonnières et annuelle (cf. fig. 5.3). 4.1.3. ArcView 4.1.3.1. Importation des images SeaWiFS dans ArcView Une fois les images SeaWiFS sauvées sous la forme de fichiers ASCII à l aide de la fonction output/data/ascii dans SeaDAS, il est possible de les importer dans ArcView. Toutefois, pour ce faire, il faut ajouter un en-tête (header) au début des fichiers ASCII, contenant les dimensions de l images, la coordonnée d origine, la taille des cellules et la valeur attribuée aux zones sans données. Pour tous les fichiers traités, l en-tête, invariablement le même du fait que toutes les images ont été reprojetée selon les mêmes paramètres (cf. Annexe II), est le suivant : ncols 800 nrows 800 xllcorner 29.00 yllcorner 29.94 cellsize 0.01 nodata_value -32767 Lors de l importation des données ASCII dans ArcView, bien spécifier que l on ne veut pas les données sous forme de nombre entier (integer). 4.1.3.2. Reprojection des données Une fois la grille affichée, la seconde étape consiste en la reprojection des données sous forme UTM, zone 36. Cette opération s effectue à l aide d une extension de ArcView, Projector!, téléchargée au préalable à partir du site internet de Esri [16, 17]. Afin de ne pas avoir à spécifier le type de projection d entrée (input projection), les 21
unités de la vue à partir de laquelle va s effectuer cette reprojection doivent être en degrés décimaux pour les unités de la carte et en miles pour les unités de distance (map units= decimal degrees, distances units= miles). ArcView contient quelques fichiers.shp (shapefiles) dans sa base de données, dont un en particulier permettant de visualiser les limites des pays de tous les continents (d:\esri\esridata\world\cntry92.shp). Ce fichier est utilisé pour le calage de la côte orientale méditerranéenne avec les images de SeaWiFS ainsi que celles de Landsat. Afin de l utiliser, il convient auparavant de le reprojeter lui aussi dans le système UTM, zone 36. Pour que cette opération soit réalisable, il faut d abord convertir le fichier shapefile en fichier grille, le projeter en UTM 36 puis le reconvertir en fichier shapefile. Afin de gagner un peu de précision, la côte libanaise uniquement a été digitalisée sur la base des meilleures images SeaWiFS (côte dégagée, libre de nuages). 4.1.3.3. Calage des grilles Afin de superposer les grilles de la manière la plus rigoureuse possible, l une d entre elle a été calée sur la côte est méditerrannéenne (cntry92.shp en UTM 36) à l aide d opération de rotation et de translation. Une fois les paramètres déterminés de manière expérimentale, par tâtonnement et par mesures de l emplacement de points repères, ils ont été appliqués à toutes les images. Ces opérations ont été réalisées à l aide de l extension Grid Transformation Tools. Les paramètres utilisés sont les suivants : Rotation de 1.5 (sens horaire) en spécifiant interpolation bilinéaire comme méthode de rééchantillonnage (resampling method : bilinear interpolation) Translation vers la nouvelle origine : {123768.68 ;3298645.48} en concervant la taille des cellules d origine (1111.95). 4.1.3.4. Légendes des grilles Afin de bien visualiser les informations contenues dans les grilles, il convient de les afficher avec une palette de couleurs appropriées. Celles-ci ont donc été créées puis sauvées sous ArcView de manière a pouvoir les rappeler à chaque fois que cela s avère nécessaire. Pour la chlorophylle a, une seule et unique palette a été réalisée (essai_cla.avl), commune à toutes les images de manière à pouvoir les comparer entre elles. Par contre, pour ce qui est des images de la température de surface des océans, une palette spécifique a été créée pour chacune d entre elles de manière à faire ressortir au maximum le schéma de la distribution de ces températures. Il va de soi qu avec de telles palettes, les images ne sont pas directement comparables et qu il faut tenir compte des légendes indiquées. 22
C est à cette étape du traitement que nous avons pu nous rendre compte de la similitude de certaines images SST entre elles, révélant qu elles ont été réalisées sur la base de moyennes. Etant dès lors moins intéressantes, le traitement de ces données n a pas été poursuivi (cf. 5.1.2). 4.1.3.5. Découpage des grilles Avant de continuer à manipuler ces grilles, leur taille a été réduite de manière à obtenir des fichiers plus petits. Une zone a été définie par l intermédiaire d un rectangle (graphique), qui a servi de limite de découpage à toutes les images. Cette opération a pu être réalisée à l aide de l extension Grid Analyst (fonction extract theme using selected graphics). 4.1.3.6. Conversion des grilles de la chlorophylle a en format.tif Le problème posé par une telle conversion est que nous avons des grilles dont les informations se trouvent sous forme de nombre décimal, alors que le format.tif est constitué de nombres entiers sur 256 niveaux (0 à 255). Afin de garder une équivalence entre la grille et le fichier.tif généré, il est nécessaire de modifier la première afin de l adapter au format du second. La valeur de 1 a été attribuée par SeaDAS aux zones masquées par les nuages ainsi qu aux zones terrestres. Pourtant, en balladant le curseur sur ces zones, on peut se rendre compte de l existence de certaines valeurs négatives comprises entre 0 et 1 (-0.3782, par exemple). Il faut donc dans un premier temps effectuer un tri afin d assigner la même valeur à tous les pixels qui ne représentent pas la chlorophylle a avant de se débrouiller pour ramener les nombres décimaux à des nombre entiers. Pour la conversion des grilles, les opérations décrites ci-dessous ont été effectuées. Elles sont plus détaillées dans l annexe IV. a) Ramener les valeurs négatives comprises entre 0 et 1 à l unique valeur 1 : b) Remplacer les nombres décimaux par des nombres entiers. c) Remplacer toutes les valeurs supérieures à 254 par la valeur de 254 afin d obtenir une grille sur 256 niveaux (0 à 254 + (-99)) (cette opération est la même que celle effectuée sous le point a). Les grilles résultantes remplissent les conditions suivantes : 1. La valeur 99 correspond aux zones terrestres ainsi qu aux zones masquées par les nuages. Il n existe pas de valeur comprise entre 99 et 0. 2. Les grilles contiennent des nombres entiers répartis sur 256 niveaux (de 0 à 254 = 255 niveaux + (-99) = 256 niveaux). 23