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Société canadienne de télédétection (SCT)

La doctorante Claudie Ratté-Fortin obtient le prix de la Meilleure affiche

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4 juillet 2017 // par Jean-Daniel Bourgault
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Claudie Ratté-Fortin, doctorante en sciences de l'eau codirigée par les professeurs Karem Chokmani et Isabelle Laurion du Centre Eau Terre Environnement de l'INRS, s'est vue attribuer le prix de la Meilleure affiche par la Société canadienne de télédétection (SCT) lors du Sommet de l'observation de la Terre 2017, qui s'est tenu en juin dernier à Montréal. Toutes nos félicitations!

 

Le titre de l’affiche de Claudie était Modeling spatio-temporal variability of algal blooms using MODIS imagery of inland waters. En voici le résumé :

 

Les données satellitaires sur la couleur de l'eau sont de plus en plus utilisées pour gérer et surveiller la qualité de l'eau pour les océans et les eaux côtières, en particulier pour surveiller les proliférations d'algues nuisibles (harmful algal blooms - HAB) qui ont augmenté en fréquence et en intensité au cours des dernières décennies. La surveillance des HAB à l'aide de capteurs satellitaires est rendue possible grâce à l'activité bio-optique de leur pigment principal, la Chlorophylle-a (Chl-a), mais ces algorithmes pourraient être moins efficaces lorsqu'ils n'ont pas été spécifiquement conçus pour fonctionner dans les eaux intérieures - comme les lacs, les rivières et les estuaires - où l'eau contient beaucoup plus d’éléments optiquement actifs comme la chlorophylle-a (chl-a), les solides en suspension totale (TSS) et la matière organique dissoute colorée (CDOM)

 

Le premier objectif de cette étude est de développer un algorithme automatisé générant une base de données historique d'épisodes de HAB conçu pour bien fonctionner dans les eaux intérieures. Un estimateur de concentration de chl-a adapté aux eaux intérieures optiquement complexes (El-Alem et al., 2014 **) et un algorithme de masquage de nuage de 250m pour la couleur de l'eau MODIS a été développé et appliqué aux images MODIS. Le deuxième objectif est d'établir un portrait régional de l'occurrence des HAB sur le sud du Québec à l'aide d'une base de données géospatiales comprenant les caractéristiques phénologiques des HAB (par exemple, début, durée et intensité). Enfin, le troisième objectif est de développer un modèle statistique qui permettra d'estimer la prédisposition des lacs à développer des HAB en fonction de leurs caractéristiques physiographiques et climatiques. Ce modèle décrira les relations entre les caractéristiques de la phénologie et les caractéristiques climatiques, physiographiques et anthropologiques liées au développement du HAB (par exemple, température, précipitations, couverture de neige, profondeur du lac, zone de partage des eaux, utilisation des terres agricoles)

 

Les résultats préliminaires portent sur les premier et deuxième objectifs de l'étude. L'algorithme automatisé appliqué aux images MODIS peut estimer et détecter la concentration de chl-a à 250m de résolution. Le produit de masquage du nuage réel disponible pour les images MODIS est enregistré à une résolution spatiale de 1 km, ce qui rend impossible de surveiller les proliférations d'algues dans les eaux intérieures de petite à moyenne taille. En outre, le produit ne fonctionne pas bien pour les eaux côtières turbulentes en raison de l'utilisation d'un algorithme de seuil NIR par rapport au nouvel algorithme basé sur une méthode probabiliste (analyse discriminante linéaire). Un portrait régional de l'apparition des HAB dans le sud du Québec est ensuite décrit et présenté à l'aide de cinq caractéristiques phénologiques des HAB définies comme étant l'intensité, la durée, le début, la fréquence et l'échelle (amplitude).

 

** : El-Alem A, Chokmani K, Laurion I & El-Adlouni SE (2014) An adaptive model to monitor chlorophyll-a in inland waters in southern Quebec using downscaled MODIS imagery. Remote Sensing 6(7):6446-6471

 

 

Ratté-Fortin C*, Chokmani K, El Alem A, Laurion I (2017) Modeling spatio-temporal variability of algal blooms using MODIS imagery of inland water. Sommet OT 2017 - EO Summit 2017, (Montréal, 20-22 juin 2017). (NB: Le titre cité diffère de celui du PDF en ligne, car il a été modifié légèrement après acceptation).

 

 

 

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