Development of a Semi-Analytical Algorithm for the Retrieval of Suspended Particulate Matter from Remote Sensing over Clear to Very Turbid Waters
Notice bibliographique
Résumé
Remote sensing of suspended particulate matter, SPM, from space has long been used to assess its spatio-temporal variability in various coastal areas. The associated algorithms were generally site specific or developed over a relatively narrow range of concentration, which make them inappropriate for global applications (or at least over broad SPM range). In the frame of the GlobCoast project, a large in situ data set of SPM and remote sensing reflectance, Rrs(λ), has been built gathering together measurements from various coastal areas around Europe, French Guiana, North Canada, Vietnam, and China. This data set covers various contrasting coastal environments diversely affected by different biogeochemical and physical processes such as sediment resuspension, phytoplankton bloom events, and rivers discharges (Amazon, Mekong, Yellow river, MacKenzie, etc.). The SPM concentration spans about four orders of magnitude, from 0.15 to 2626 g·m−3. Different empirical and semi-analytical approaches developed to assess SPM from Rrs(λ) were tested over this in situ data set. As none of them provides satisfactory results over the whole SPM range, a generic semi-analytical approach has been developed. This algorithm is based on two standard semi-analytical equations calibrated for low-to-medium and highly turbid waters, respectively. A mixing law has also been developed for intermediate environments. Sources of uncertainties in SPM retrieval such as the bio-optical variability, atmospheric correction errors, and spectral bandwidth have been evaluated. The coefficients involved in these different algorithms have been calculated for ocean color (SeaWiFS, MODIS-A/T, MERIS/OLCI, VIIRS) and high spatial resolution (LandSat8-OLI, and Sentinel2-MSI) sensors. The performance of the proposed algorithm varies only slightly from one sensor to another demonstrating the great potential applicability of the proposed approach over global and contrasting coastal waters.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,002 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».