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Soutenance de thèse TRAN TRUNG Kien

par Valérie PLOUVIN - publié le

TRAN TRUNG Kien doctorant LOG ULCO soutiendra sa thèse intitulée : Observations du carbone organique particulaire et des assemblages particulaires par télédétection dans les eaux côtières.
Observations of particulate organic carbon and particulate assemblages from remote sensing in contrasted coastal waters

Date : 16 juin 2020 à 16h30
Lieu : LOG Salle de conférences MREN à Wimereux

Jury :

Directeur de thèse :
- Hubert Loisel, LOG, ULCO

Co-Encadrante :

- Lucile Duforêt-Gaurier LOG, ULCO

Rapporteurs :
- Robert Frouin, Scripps Institution of Oceanography, USCD, San Diego
- David Doxaran, LOV, Villefranche sur Mer

Membres :

- Bertrand Lubac, EPOC, Univ. Bordeaux
- François Schmitt, LOG, CNRS

Membres invités :
- Anne Liferman, CNES
- Vincent Vantrepotte, LOG, CNRS

Résumé :

L’inversion des données issues de la couleur de l’eau permet l’estimation d’une variété de paramètres biogéochimiques depuis l’espace. Les études passées ont démontré par exemple, la possibilité d’estimer la concentration en carbone organique particulaire (POC) dans l’océan ouvert avec une précision satisfaisante. Estimer le POC dans les eaux côtières est une tâche plus ardue que dans les eaux du large car il faut considérer la complexité d’environnements contrastés, caractérisés par d’importants contenus en matière particulaire et dissoute d’origines variées (terrestre et océanique). Le premier objectif de cette thèse était de développer un algorithme pour estimer la concentration de POC dans les eaux côtières. Une nouvelle approche a ainsi été développée ; elle est basée sur le maximum du rapport de réflectance dans deux bandes spectrales. La performance du nouvel algorithme est supérieure aux méthodes existantes précédemment documentées. L’applicabilité de la nouvelle méthode a été illustrée à l’échelle régionale sur les côtes de Louisiane. Les concentrations de POC estimées avec le nouvel algorithme, à partir des données MERIS, sont cohérente avec celle précédemment estimées à partir d’un algorithme régional (Le et al., 2016). Le deuxième objectif de ce travail était d’examiner la classification des eaux côtières à travers deux approches. Premièrement, une classification basée sur la forme du spectre de réflectance hyperspectrale a été proposée à partir d’un jeu de données in situ complet. Six classes d’eau ont été définies fournissant ainsi une représentation plus fine des propriétés optiques des eaux côtières que ce qu’avait établies des études précedentes utilisant la même méthode (e.g. 4 classes par Vantrepotte et al., 2012). Ces 6 classes peuvent être associées à un gradient de dilution allant des eaux turbides aux eaux claires. Deuxièmement, une autre classification des eaux côtières basée sur le rapport de la concentration de POC et de la matière particulaire en suspension, telle que proposée par Wozniak et al., 2010, a été ré-examinée. En pratique, des nouveaux seuils ont été établis sur le rapport POC/SPM pour fournir une partition plus précise de l’océan côtier en terme de 3 catégories simples. Ces trois classes sont les eaux dominées par les minéraux, par le phytoplancton et les eaux mélangées. Les deux méthodes de classification ont été appliquées aux données MERIS pour la Manche/Mer du Nord. La dynamique spatio-temporelle des types d’eaux est cohérente en regard des changements saisonniers observés.