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Atmospheric correction of Sentinel-3/OLCI data for mapping of suspended particulate matter and chlorophyll-a concentration in Belgian turbid coastal waters / Quinten Vanhellemont in Remote sensing of environment, Vol 256 (April 2020)  

Public [article]  inRemote sensing of environment > Vol 256 (April 2020) . - n° 112284 Titre : Atmospheric correction of Sentinel-3/OLCI data for mapping of suspended particulate matter and chlorophyll-a concentration in Belgian turbid coastal waters Type de document : Article/Communication Auteurs : Quinten Vanhellemont, Auteur ; Kevin Ruddick, Auteur Année de publication : 2021 Article en page(s) : n° 112284 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Applications de télédétection [Termes IGN] Belgique [Termes IGN] chlorophylle [Termes IGN] correction atmosphérique [Termes IGN] eaux côtières [Termes IGN] image Sentinel-OLCI [Termes IGN] particule [Termes IGN] rayonnement infrarouge [Termes IGN] réflectance [Termes IGN] turbidité des eaux Résumé : (auteur) The performance of different atmospheric correction algorithms for the Ocean and Land Colour Instrument (OLCI) on board of Sentinel-3 (S3) is evaluated for retrieval of water-leaving radiance reflectance, and derived parameters chlorophyll-a concentration and turbidity in turbid coastal waters in the Belgian Coastal Zone (BCZ). This is performed using in situ measurements from an autonomous pan-and-tilt hyperspectral radiometer system (PANTHYR). The PANTHYR provides validation data for any satellite band between 400 and 900 nm, with the deployment in the BCZ of particular interest due to the wide range of observed Near-InfraRed (NIR) reflectance. The Dark Spectrum Fitting (DSF) atmospheric correction algorithm is adapted for S3/OLCI processing in ACOLITE, and its performance and that of 5 other processing algorithms (L2-WFR, POLYMER, C2RCC, SeaDAS, and SeaDAS-ALT) is compared to the in situ measured reflectances. Water turbidities across the matchups in the Belgian Coastal Zone are about 20–100 FNU, and the overall performance is best for ACOLITE and L2-WFR, with the former providing lowest relative (Mean Absolute Relative Difference, MARD 7–27%) and absolute errors (Mean Average Difference, MAD -0.002, Root Mean Squared Difference, RMSD 0.01–0.016) in the bands between 442 and 681 nm. L2-WFR provides the lowest errors at longer NIR wavelengths (754–885 nm). The algorithms that assume a water reflectance model, i.e. POLYMER and C2RCC, are at present not very suitable for processing imagery over the turbid Belgian coastal waters, with especially the latter introducing problems in the 665 and 709 nm bands, and hence the chlorophyll-a and turbidity retrievals. This may be caused by their internal model and/or training dataset not being well adapted to the waters encountered in the BCZ. The 1020 nm band is used most frequently by ACOLITE/DSF for the estimation of the atmospheric path reflectance (67% of matchups), indicating its usefulness for turbid water atmospheric correction. Turbidity retrieval using a single band algorithm showed good performance for L2-WFR and ACOLITE compared to PANTHYR for e.g. the 709 nm band (MARD 15 and 17%), where their reflectances were also very close to the in situ observations (MARD 11%). For the retrieval of chlorophyll-a, all methods except C2RCC gave similar performance, due to the RedEdge band-ratio algorithm being robust to typical spectrally flat atmospheric correction errors. C2RCC does not retain the spectral relationship in the Red and RedEdge bands, and hence its chlorophyll-a concentration retrieval is not at all reliable in Belgian coastal waters. L2-WFR and ACOLITE show similar performance compared to in situ radiometry, but due to the assumption of spatially consistent aerosols, ACOLITE provides less noisy products. With the superior performance of ACOLITE in the 490–681 nm wavelength range, and smoother output products, it can be recommended for processing of S3/OLCI data in turbid waters similar to those encountered in the BCZ. The ACOLITE processor for OLCI and the in situ matchup dataset used here are made available under an open source license. Numéro de notice : A2021-476 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Article DOI : 10.1016/j.rse.2021.112284 date de publication en ligne : 12/02/2021 En ligne : https://doi.org/10.1016/j.rse.2021.112284 Format de la ressource électronique : url article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=97116 [article]

Assessment of chlorophyll-a concentration from Sentinel-3 satellite images at the Mediterranean Sea using CMEMS open source in situ data / Ioannis Moutzouris-Sidiris in Open geosciences, vol 13 n° 1 (January 2021)  

Public [article]  inOpen geosciences > vol 13 n° 1 (January 2021) . - pp 85 - 97 Titre : Assessment of chlorophyll-a concentration from Sentinel-3 satellite images at the Mediterranean Sea using CMEMS open source in situ data Type de document : Article/Communication Auteurs : Ioannis Moutzouris-Sidiris, Auteur ; Konstantinos Topouzelis, Auteur Année de publication : 2021 Article en page(s) : pp 85 - 97 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Applications de télédétection [Termes IGN] analyse comparative [Termes IGN] chlorophylle [Termes IGN] classification par réseau neuronal [Termes IGN] couleur de l'océan [Termes IGN] image Envisat-MERIS [Termes IGN] image Sentinel-3 [Termes IGN] image Sentinel-OLCI [Termes IGN] Méditerranée, mer Résumé : (auteur) The objective of this study is to evaluate the efficiency of two well-known algorithms (Ocean Colour 4 for MERIS [OC4Me] and neural net [NN]) used in the calculation of chlorophyll-a (Chl-a) from the Sentinel-3 Ocean and Land Colour Instrument (OLCI) compared to in situ measurements covering the Mediterranean Sea. In situ data set, obtained from the Copernicus Marine Environmental Monitoring Service (CMEMS) and more specifically from the data set with the title INSITU_MED_NRT_OBSERVATIONS_013_035, and Chl-a values at different depths were extracted. The concentration of Chl-a at a penetration depth was calculated. Then, water was classified into two categories, Case-1 and Case-2. For Case-2 waters, the OC4Me presents a moderate correlation with the in situ data for a time window of 0–2 h. In contrast with the NN algorithm, where very weak correlations were calculated, lower values of the statistical index of Bias for Case-1 waters were calculated for the OC4Me algorithm. Higher values of Pearson correlation were calculated (r > 0.5) for OC4Me algorithm than NN. OC4Me performed better than NN. Numéro de notice : A2021-487 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Article DOI : 10.1515/geo-2020-0204 date de publication en ligne : 29/01/2021 En ligne : https://doi.org/10.1515/geo-2020-0204 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=97776 [article]

A novel algorithm to estimate phytoplankton carbon concentration in inland lakes using Sentinel-3 OLCI images / Heng Lyu in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 58 n° 9 (September 2020)  

Public [article]  inIEEE Transactions on geoscience and remote sensing > vol 58 n° 9 (September 2020) . - pp 6512 - 6523 Titre : A novel algorithm to estimate phytoplankton carbon concentration in inland lakes using Sentinel-3 OLCI images Type de document : Article/Communication Auteurs : Heng Lyu, Auteur ; Zhiqian Yang, Auteur ; Lei Shi, Auteur ; et al., Auteur Année de publication : 2020 Article en page(s) : pp 6512 - 6523 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Applications de télédétection [Termes IGN] analyse spatio-temporelle [Termes IGN] changement climatique [Termes IGN] Chine [Termes IGN] chlorophylle [Termes IGN] corrélation [Termes IGN] image Sentinel-OLCI [Termes IGN] lac [Termes IGN] plancton [Termes IGN] réflectance [Termes IGN] série temporelle [Termes IGN] teneur en carbone Résumé : (auteur) Phytoplankton carbon, an important biogeochemical and ecological parameter, plays a critical role in the carbon cycle and in global warming reduction. Estimation of phytoplankton carbon in inland waters on a large scale using remote sensing is useful for understanding, evaluating, and monitoring the carbon dynamics, and, in particular, for determining the spatial–temporal variation of primary production in inland waters. In a correlation analysis of the phytoplankton carbon concentration and water components, the result revealed no significant correlation between the chlorophyll-a concentration and phytoplankton carbon concentration in inland waters. However, the absorption peak height of particles at 675 nm, which is defined as the absorption at 675 nm subtracted by that at 660 nm, was found to be closely correlated with the phytoplankton carbon concentration. Thus, the absorption peak height of particles at 675 nm could be used as an indicator of the phytoplankton carbon concentration. A semianalytical method based on the remote-sensing reflectance in Sentinel-3 Ocean and Land Color Instrument (OLCI) bands 8, 9, and 17 was developed to derive the absorption peak of particles at a wavelength of 675 nm. Finally, an algorithm for estimating the phytoplankton carbon concentration in inland waters using OLCI bands 8, 9, and 17 was constructed. From 2013 to 2018, eight field campaigns were conducted in inland lakes in different seasons, and the optical properties, optically active water components, and phytoplankton carbon concentrations were obtained. An assessment of its accuracy using an independent data set demonstrated that the algorithm performance is acceptable (mean absolute percentage error, 48.6%, and root mean square error, 0.36 mg/L). As a demonstration, the algorithm was successfully applied to map the phytoplankton carbon concentration in Taihu Lake and Chaohu Lake, China, using OLCI images acquired on December 5, 2017, and August 5, 2018 and December 8, 2... Numéro de notice : A2020-531 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1109/TGRS.2020.2977080 date de publication en ligne : 12/03/2020 En ligne : https://doi.org/10.1109/TGRS.2020.2977080 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=95714 [article]

Sea ice extent detection in the Bohai Sea using Sentinel-3 OLCI data / Hua Su in Remote sensing, Vol 11 n° 20 (October 2019)  

Public [article]  inRemote sensing > Vol 11 n° 20 (October 2019) . - 17 p. Titre : Sea ice extent detection in the Bohai Sea using Sentinel-3 OLCI data Type de document : Article/Communication Auteurs : Hua Su, Auteur ; Bowen Ji, Auteur ; Yunpeng Wang, Auteur Année de publication : 2019 Article en page(s) : 17 p. Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Applications de télédétection [Termes IGN] bande infrarouge [Termes IGN] changement climatique [Termes IGN] Chine, mer de [Termes IGN] classification par séparateurs à vaste marge [Termes IGN] glace de mer [Termes IGN] image Sentinel-MSI [Termes IGN] image Sentinel-OLCI [Termes IGN] Normalized Difference Snow Index [Termes IGN] réflectance Résumé : (auteur) Sea ice distribution is an important indicator of ice conditions and regional climate change in the Bohai Sea (China). In this study, we monitored the spatiotemporal distribution of the Bohai Sea ice in the winter of 2017–2018 by developing sea ice information indexes using 300 m resolution Sentinel-3 Ocean and Land Color Instrument (OLCI) images. We assessed and validated the index performance using Sentinel-2 MultiSpectral Instrument (MSI) images with higher spatial resolution. The results indicate that the proposed Normalized Difference Sea Ice Information Index (NDSIIIOLCI), which is based on OLCI Bands 20 and 21, can be used to rapidly and effectively detect sea ice but is somewhat affected by the turbidity of the seawater in the southern Bohai Sea. The novel Enhanced Normalized Difference Sea Ice Information Index (ENDSIIIOLCI), which builds on NDSIIIOLCI by also considering OLCI Bands 12 and 16, can monitor sea ice more accurately and effectively than NDSIIIOLCI and suffers less from interference from turbidity. The spatiotemporal evolution of the Bohai Sea ice in the winter of 2017–2018 was successfully monitored by ENDSIIIOLCI. The results show that this sea ice information index based on OLCI data can effectively extract sea ice extent for sediment-laden water and is well suited for monitoring the evolution of Bohai Sea ice in winter. Numéro de notice : A2019-557 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.3390/rs11202436 date de publication en ligne : 29/10/2019 En ligne : https://doi.org/10.3390/rs11202436 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=94214 [article]

Télédétection multispectrale et hyperspectrale des eaux littorales turbides / Morgane Larnicol (2018)  

Public Titre : Télédétection multispectrale et hyperspectrale des eaux littorales turbides Type de document : Thèse/HDR Auteurs : Morgane Larnicol, Auteur ; Patrick Launeau, Directeur de thèse Editeur : Université Bretagne Loire Année de publication : 2018 Importance : 223 p. Format : 21 x 30 cm Note générale : bibliographie Mémoire présenté en vue de l’obtention du grade de Docteur de l'Université de Nantes sous le sceau de l’Université Bretagne Loire, Spécialité Sciences de la Terre et de l’Environnement Langues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Applications de télédétection [Termes IGN] algue [Termes IGN] bande rouge [Termes IGN] chlorophylle [Termes IGN] classification pixellaire [Termes IGN] correction atmosphérique [Termes IGN] couleur de l'océan [Termes IGN] eaux côtières [Termes IGN] image Envisat-MERIS [Termes IGN] image hyperspectrale [Termes IGN] image proche infrarouge [Termes IGN] image Sentinel-OLCI [Termes IGN] littoral [Termes IGN] littoral atlantique (France) [Termes IGN] méthode robuste [Termes IGN] réflectance spectrale [Termes IGN] série temporelle Résumé : (auteur) La télédétection spatiale permet un suivi à large échelle spatio-temporelle de la concentration en Chlorophylle-a (Chl-a) comme proxy des microalgues dans l’océan mais son application à la zone littorale est un défi en raison de la variabilité et complexité de l’atmosphère, de la turbidité, et de l’hétérogénéité des constituants colorés en suspension dans les eaux intertidales. Ce travail de thèse a pour objectif d’améliorer la télédétection de la Chl-a dans trois sites intertidaux turbides de la façade atlantique Française: les baies de Marennes-Oléron et Bourgneuf, et l’estuaire de la Loire. En premier lieu, une approche originale basée sur l’utilisation de la télédétection hyperspectrale aéroportée a été proposée pour valider la correction atmosphérique des données satellites MERIS. Pour les eaux très turbides (concentration en matière en suspension > 50 g m-3), la méthode FLAASH s’est avérée être la plus performante. En second lieu, des algorithmes d’inversion de la Chl-a ont été régionalisés à partir de données de réflectance acquises in situ dans les trois sites. Plusieurs modèles basés sur la combinaison des bandes rouge et proche-infrarouge de la réflectance marine ont donné de bons résultats, mais une variabilité spatiale a été mise en évidence d’un site à l’autre. Cette observation suggère le développement d'un algorithme multi-conditions qui s'adapterait à la diversité optique des eaux littorales. Pour les eaux les plus turbides, une méthode robuste a été développée pour la détection de la Chl-a. L’algorithme est applicable aux données MERIS (2002-2012) et OLCI (2016-présent), permettant le suivi des variations de Chl-a sur plusieurs décennies. Note de contenu : Introduction générale 1- Le suivi des zones intertidales 2- Optique marine et télédétection de la couleur de l'eau 3- Les algorithmes bio-optiques d’inversion de la concentration en Chlorophylle- a 4- La correction atmosphérique des données de télédétection spatiale et aéroportée 5- Acquisition et traitement des données 6- Validation d'une méthode de correction atmosphérique pour les eaux intertidales turbides 7- Développement d'un algorithme d'inversion de la concentration en Chlorophylle- a pour les eaux intertidales turbides Conclusions et perspectives Numéro de notice : 25806 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Thèse française Note de thèse : Thèse de Doctorat : Spécialité : Sciences de la Terre et de l’Environnement : Nantes : 2018 nature-HAL : Thèse DOI : sans En ligne : http://www.theses.fr/2018NANT4035 Format de la ressource électronique : URL Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=95061

Développement d'un outil de lecture et de traitement des observations satellitaires des capteurs "Ocean & Land Colour Imager" et "Multi-Spectral Imager" / Gabriel Calassou (2017) 

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Sensitivity analysis of a bio-optical model for Italian lakes focused on Landsat-8, Sentinel-2 and Sentinel-3 / Ciro Manzo in European journal of remote sensing, vol 48 n° 1 (2015)  

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