A Statistical Algorithm for Estimating Chlorophyll Concentration in the New Caledonian Lagoon

Autor: Cécile Dupouy, Jérôme Lefèvre, T. Touraivane, Guillaume Wattelez, Robert Frouin, Morgan Mangeas
Přispěvatelé: Université de la Nouvelle-Calédonie (UNC), Institut méditerranéen d'océanologie (MIO), Institut de Recherche pour le Développement (IRD)-Aix Marseille Université (AMU)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Université de Toulon (UTLN)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), UMR 228 Espace-Dev, Espace pour le développement, Université de Guyane (UG)-Université des Antilles (UA)-Institut de Recherche pour le Développement (IRD)-Université de Perpignan Via Domitia (UPVD)-Avignon Université (AU)-Université de La Réunion (UR)-Université de Montpellier (UM), Laboratoire d'Etudes en Géophysique et Océanographie Spatiales (LEGOS NOUMEA), Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut de recherche pour le développement [IRD] : UR065, University of California [San Diego] (UC San Diego), University of California, INSU-VALHYBIO, IRD-VALHYSAT, INSU-ECCO/TREMOLO, GOPS-DROPS, CNRT Nickel et son Environnement - DYNAMINE, Institut de Recherche pour le Développement (IRD)-Aix Marseille Université (AMU)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université de Toulon (UTLN), Institut de Recherche pour le Développement (IRD)-Université de Perpignan Via Domitia (UPVD)-Avignon Université (AU)-Université de La Réunion (UR)-Université de Montpellier (UM)-Université de Guyane (UG)-Université des Antilles (UA), Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Institut de recherche pour le développement [IRD] : UR065-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), University of California (UC)
Jazyk: angličtina
Rok vydání: 2016
Předmět:
010504 meteorology & atmospheric sciences
Mean squared error
télédétection
lagon
Science
Soil science
Nouvelle-Calédonie
chlorophylle a
010501 environmental sciences
MODerate resolution Imaging
01 natural sciences
ocean color
remote sensing
New Caledonia
MODerate resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS)
14. Life underwater
Reef
algorithme statistique
couleur de l'océan
0105 earth and related environmental sciences
[SDU.OCEAN]Sciences of the Universe [physics]/Ocean
Atmosphere
geography
algorithm
geography.geographical_feature_category
Supervised learning
chlorophyll-a concentration
statistical algorithm
Pelagic zone
Coral reef
Spectral bands
Spectroradiometer (MODIS)
oligotrophic waters
coral lagoon
Support vector machine
oligotrophie
Oceanography
Ocean color
General Earth and Planetary Sciences
Environmental science
statistical
Zdroj: Remote Sensing (2072-4292) (Mdpi Ag), 2016-01, Vol. 8, N. 1, P. 45 (23p.)
Remote Sensing, Vol 8, Iss 1, p 45 (2016)
Remote Sensing
Remote Sensing, MDPI, 2016, 8 (1), pp.45-68. ⟨10.3390/rs8010045⟩
Remote Sensing; Volume 8; Issue 1; Pages: 45
Remote Sensing, 2016, 8 (1), pp.45-68. ⟨10.3390/rs8010045⟩
ISSN: 2072-4292
DOI: 10.3390/rs8010045⟩
Popis: International audience; Spatial and temporal dynamics of phytoplankton biomass and water turbidity can provide crucial information about the function, health and vulnerability of lagoon ecosystems (coral reefs, sea grasses, etc.). A statistical algorithm is proposed to estimate chlorophyll-a concentration ([chl-a]) in optically complex waters of the New Caledonian lagoon from MODIS-derived " remote-sensing " reflectance (R rs). The algorithm is developed via supervised learning on match-ups gathered from 2002 to 2010. The best performance is obtained by combining two models, selected according to the ratio of R rs in spectral bands centered on 488 and 555 nm: a log-linear model for low [chl-a] (AFLC) and a support vector machine (SVM) model or a classic model (OC3) for high [chl-a]. The log-linear model is developed based on SVM regression analysis. This approach outperforms the classical OC3 approach, especially in shallow waters, with a root mean squared error 30% lower. The proposed algorithm enables more accurate assessments of [chl-a] and its variability in this typical oligo-to meso-trophic tropical lagoon, from shallow coastal waters and nearby reefs to deeper waters and in the open ocean.
Databáze: OpenAIRE
Externí odkaz: