Monitoring of the quality of marine waters in French Guiana by remote sensing and in-situ measurements - TEL - Thèses en ligne Accéder directement au contenu
Thèse Année : 2023

Monitoring of the quality of marine waters in French Guiana by remote sensing and in-situ measurements

Surveillance de la qualité des eaux marines de Guyane par télédétection et mesures in situ

Résumé

French Guiana marine waters hold unique marine environments and habitats representing areas of high ecological, societal, and economical importance. These interface regions (land/Amazon-ocean) are vulnerable to changes in environmental conditions of natural or anthropogenic origins acting on both land and ocean geosystems. Monitoring these coastal waters appears therefore as a priority for supporting the development of sustainable, ecosystem-based environmental policies. Up to now, the lack of in-situ observation in the area represents a limitation to assess the variability of these marine ecosystems. In that context, satellite observation can represent a valuable and cost-effective tool to synoptically depict the biogeochemichal spatio-temporal variability of these ecosystems at sufficient spatial and temporal resolutions to also describe local and episodic features. However, ocean color remote sensing application in optically complex waters such as the ones of French Guiana requires the use of 1) adapted inversion methods to deliver valuable information on key biogeochemichal descriptors and 2) adapted statistical approaches for extracting insights into the spatiotemporal dynamics of the water masses. This PhD has been built in this context and divided into 5 chapters with the principal aims of 1) developing a set of ocean color products (Chlorophyll-a, Chl-a, Suspended Particulate Matter, SPM, Colored Dissolved Organic Matter, CDOM, Particulate and Dissolved Organic Carbon, POC and DOC, respectively) to monitor water quality in French Guiana, 2) describing the biogeochemical dynamics at the regional scale to assess the main factors driving this variability as well as the key biogeochemical descriptors to monitor at the region scale, and 3) proposing a partition of the water masses in order to support the development of regional monitoring policies. Chapter 1 provides background information introducing the rationale of this work. Chapter 2 introduces the datasets and statistical approaches used in the frame of this PhD. Chapter 3 presents the methological developments performed to improve a set of inversion algorithms at the regional scale for diverse high (e.g., Sentinel-2 with 10m) and medium (e.g., MERIS and Sentinel-3 with 1 km and 300m, respectively) spatial resolution sensors. The most adapted inversion models for delivering information on phytoplankton, particulate, and dissolved matter were defined from regional optimization/validation exercices. Our results further emphasized the challenges in estimating Chl-a over optically complex waters and a general framework based on optical classification was established to combine different Chl-a models for global applications. Chapter 4 describes the spatio-temporal variability of the considered biogeochemichal parameters using time series analysis performed on the generated ocean color archives. Regions under the influence of the Amazon River's plume have been well identified from multispectral satellite data (i.e., mudbank migration, North Brazil Current (NBC) retrofection). Our results show no evidence of significant long-term changes has been detected except the fingerprint of mudbank migration along the coast. It is also suggested that POC/SPM ratio might be an appropriate descriptor to monitor French Guiana's coastal water quality. Chapter 5 focuses on the partition of the French Guiana water masses considering different approaches (i.e., optical and temporal classification). In particular, an optical classification scheme can provide a comprehensive and dynamic view of the water masses characteristics in the French Guiana coastal domain. An illustration of the potential offered by temporal variation-based classifications for delimiting French Guiana waters is further illustrated.
Les eaux marines de la Guyane française abritent des environnements et des habitats marins uniques représentant des zones de grande importance écologique, sociétale et économique. Ces régions d'interface (terre/Amazone/océan) sont vulnérables aux changements des conditions environnementales d'origine naturelle ou anthropique. La surveillance de ces eaux côtières apparaît donc comme une priorité pour soutenir le développement de politiques environnementales durables. Le manque d'observations in situ dans la zone représente cependant une limitation forte. Dans ce contexte, l'observation spatiale couleur de l'eau représente un outil précieux pour décrire de manière synoptique la variabilité biogéochimique de ces écosystèmes à des résolutions spatiales et temporelles suffisantes pour décrire également des variations locales ou épisodiques. Cependant, l'application de cet outil dans des eaux optiquement complexes telles que celles de la Guyane Française nécessite l'utilisation 1) de méthodes d'inversion adaptées pour fournir des informations précieuses sur les descripteurs biogéochimiques clés et 2) d'approches statistiques adaptées pour extraire des informations sur la dynamique spatio-temporelle des masses d'eau. Cette thèse a été construite dans ce contexte a pour objectifs principaux de 1) développer un ensemble de produits de couleur de l'océan (Chlorophylle a, Chl-a, particules en suspensions, SPM, Matière organique dissoute colorée, CDOM, Carbone organique particulaire et dissous, POC et DOC, respectivement) pour surveiller la qualité de l'eau en Guyane Française, 2) décrire la dynamique biogéochimique à l'échelle régionale afin d'évaluer l'impact des principaux forçages environnementaux et de définir les descripteurs biogéochimiques clés à surveiller à l'échelle régionale, et 3) proposer une partition des masses d'eau afin de soutenir le développement de politiques de suivi. Le chapitre 1 fournit des information sur l'état de l'art alors que le chapitre 2 présente les données et les approches statistiques utilisées dans ce doctorat. Le chapitre 3 présente les développements méthodologiques réalisés pour améliorer un ensemble d'algorithmes d'inversion à l'échelle régionale pour diverses capteurs à haute (Sentinel-2) et moyenne résolution spatiale (MERIS, Sentinel-3). Les modèles d'inversion les plus adaptés pour fournir des informations sur le phytoplancton, les matières particulaires et dissoutes ont été définis à partir d'exercices d'optimisation/validation régionaux. Un cadre général basé sur la classification optique pour combiner différents modèles afin d'estimer ce paramètre dans les eaux côtières est également proposé à l'échelle globale. Le chapitre 4 décrit la variabilité spatio-temporelle des paramètres biogéochimiques considérés via des analyses des séries temporelles réalisées sur les archives de la couleur de l'océan générées permettant notamment de caractériser l'impact de l'Amazone sur les eaux Guyanaises. Nos résultats ne montrent aucun changement significatif à long terme, à l'exception de ceux liés à la migration des bancs de vase le long de la côte. Il est également suggéré que le rapport POC/SPM pourrait être un descripteur approprié pour surveiller la qualité des eaux côtières de Guyane française. Le chapitre 5 se concentre sur la partition des masses d'eau de Guyane en considérant différentes approches (i.e., classification optique et temporelle). En particulier, une classification optique de ces masses d'eau est proposée afin de fournir une vue globale et dynamique de la distribution des masses d'eau marines de la Guyane française. Une illustration du potentiel offert par les classifications basées sur les variations temporelles est également présentée. De telles partitions des eaux de Guyane peuvent représenter un cadre pertinent pour évaluer l'état de référence, développer des programmes de surveillance in situ de ces écosystèmes et évaluer l'impact potentiel des changements environnementaux.
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Origine : Version validée par le jury (STAR)

Dates et versions

tel-04223100 , version 1 (29-09-2023)

Identifiants

  • HAL Id : tel-04223100 , version 1

Citer

Manh Tran Duy. Monitoring of the quality of marine waters in French Guiana by remote sensing and in-situ measurements. Oceanography. Université du Littoral Côte d'Opale, 2023. English. ⟨NNT : 2023DUNK0663⟩. ⟨tel-04223100⟩
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