Groupe de Travail Hyperspectral - fév. 2026

Pierre Gernez (Université de Nantes) Analysis of hyperspectral data for identification of phytoplankton: from lab experiments to satellite remote sensing of super blooms, a présenté une analyse hyperspectrale pour l’identification du phytoplancton lors d’efflorescences algales nuisibles (HAB). Les marées rouges correspondent à une prolifération massive, souvent monospécifique, de microalgues ou de cyanobactéries. Ces blooms modifient la variabilité optique de l’eau, dominée par une seule espèce. Une haute résolution spatiale (ex. Sentinel-2) est nécessaire pour éviter la dilution du signal. La résolution spectrale est également cruciale pour détecter les pigments marqueurs. Certains capteurs manquent de bandes adaptées (ex. phycocyanine à 620 nm). Cependant, plusieurs pigments ne sont ni optiquement ni taxonomiquement spécifiques. L’objectif est d’évaluer si l’identification taxonomique est possible par télédétection hyperspectrale. Les auteurs ont compilé 164 spectres d’absorption hyperspectraux issus de 60 espèces nuisibles. Ces espèces couvrent 8 classes taxonomiques. Une classification par indice de similarité et analyse hiérarchique a permis d’identifier 7 clusters optiques. Certaines classes (ex. cyanobactéries) présentent des signatures distinctes. D’autres groupes, comme diatomées et dinoflagellés, sont plus difficiles à discriminer. Des mesures détaillées de diffusion et rétrodiffusion ont été réalisées en laboratoire (projet HABLAB). La variabilité de la rétrodiffusion peut atteindre deux ordres de grandeur selon l’espèce. Les propriétés optiques inhérentes mesurées alimentent un modèle de transfert radiatif. Des simulations permettent de reproduire les réflectances mesurées in situ. Une application à des données PRISMA a permis d’identifier Microcystis aeruginosa dans une lagune espagnole. Des écarts persistent, soulignant le besoin d’élargir la base de données, notamment pour les cyanobactéries. L’étude conclut au potentiel des satellites hyperspectraux pour distinguer différents types optiques de blooms, avec des développements futurs nécessaires.