Analyse du potentiel des missions satellites multi- et hyperspectrales pour la télédétection de la biodiversité marine en zone intertidale.

Contexte scientifique
Les habitats des zones intertidales qui découvrent à marée basse (herbiers marins, microphytobenthos, macroalgues, récifs d’huîtres et de polychètes) sont fortement impactés par les activités humaines: les herbiers d’angiospermes marines sont menacés par de nombreuses activités anthropiques (McKenzie et al., 2020), le microphytobenthos est affecté par la diminution mondiale des vasières intertidales (Murray et al., 2019), l’expansion vers les hautes latitudes de l’huître du Pacifique est une menace pour les écosystèmes côtiers (i.e. récifs d’hermelles, Bajjouk et al., 2020). Ces habitats remplissent des fonctions écologiques reconnues : protection contre l’érosion côtière, atténuation des effets de l’eutrophisation pour les plantes marines, consommation du CO2 atmosphérique, hotspots de biodiversité abritant une flore et une faune spécifique. Les zones intertidales sont néanmoins difficiles d’accès comme les zones de vasières et les échantillonnages traditionnels de terrain demanderaient trop de temps et d’effort pour couvrir les surfaces considérées. Cependant, la demande réglementaire de suivi du bon état écologique des habitats marins côtiers nécessitent des cartographies régulières. C’est le cas de la Directive Cadre sur l’Eau (DCE) ou de la Directive Cadre Stratégie pour le Milieu Marin (DCSMM) qui utilisent la diversité des habitats marins comme bioindicateurs de la qualité des eaux côtières ou estuariennes (Zoffoli et al. 2021). La télédétection spatiale est un outil novateur pour étudier les variables essentielles pour la biodiversité de ces habitats (Peirera et al. 2013), mais les missions satellite passées et présentes n’ont pas les caractéristiques techniques optimales (résolution spatiale, spectrale et temporelle) pour être pleinement opérationnelles (Muller-Karger et al., 2018). L’objectif du stage est d’évaluer le potentiel des missions actuelles et futures pour l’étude de la biodiversité par télédétection à haute résolution spatiale (< 30 m). Pour certains habitats, une résolution multispectrale peut suffire sous certaines conditions (Zoffoli et al. 2020), mais des risques de confusion demeurent. Pour d’autres, une résolution plus importante, ou la présence de quelques bandes spectrales, est indispensable pour permettre de distinguer des classes d’organismes distincts du point de vue taxonomique (Fyfe et al., 2003 ; Launeau et al. 2018).

Objectifs
Le 1er objectif du stage est de construire une librairie hyperspectrale d’habitats benthiques typiques des zones intertidales: biofilms de microphytobenthos (Navicula ramossissima, Entomoneis paludosa, Cylindrotheca closterium, etc.), herbiers de zostère (Zostera noltei et Zostera marina), récifs d'hermelle (Sabellaria alveolata) et d'huîtres sauvages (Crassostrea gigas), et diverses espèces de macroalgues (Ascophyllum nodosum, Chondrus crispus, Enteromorpha sp., Fucus serratus, Fucus vesiculosus, Himanthalia elongata, Laminaria digitata, Laminaria saccharina, Sargassum muticum, Ulva lactuca, etc.). La librairie spectrale sera compilée à partir de données disponibles dans la littérature et acquises sur le terrain. Des mesures de réflectance hyperspectrale seront réalisées au printemps 2022 lors des grandes marées dans un site intertidal bien documenté de la façade Atlantique Européenne : la Baie de Bourgneuf. La librairie spectrale sera complétée par les données de la littérature afin d’augmenter le nombre d’espèces recensées ainsi que la variabilité temporelle et géographique. Les données seront traitées dans un premier temps par des analyses statistiques multivariées d’ordination basées sur les dérivées premières et secondes des spectres de réflectance (Jesus et al. 2014). Les analyses seront utilisées pour déterminer quels sont les organismes qui peuvent être distingués spectralement. La librairie sera ensuite utilisée afin d’évaluer le potentiel des missions multispectrales (Sentinel2) et hyperspectrales (EnMAP, PRISMA) pour observer les communautés benthiques et identifier quelles espèces pourraient être discriminées à partir de la réflectance en utilisant des méthodes de classification supervisée du type machine-learning (Oiry & Barillé, 2021). Les méthodes seront appliquées à des images Sentinel2 et validées à partir de données de terrain précédemment acquises par l’Université de Nantes.

Profil de candidature
Etudiant passionné par l’écologie côtière et la biologie marine, avec des compétences en statistiques et traitement numérique de données (R, Python, ou équivalent). Un bon niveau d’anglais (le stage s’inscrit dans le cadre d’un projet européen) et de rédaction scientifique est requis. L’étudiant participera à l’acquisition de données de terrain dans des sites difficiles d’accès (vasières intertidales) ; une bonne condition physique est nécessaire. En dehors des sorties terrain (ponctuelles), une grande partie du travail sera de traiter les données et réaliser des analyses numériques (diverses méthodes statistique de classification seront testées). Une première expérience en télédétection et/ou spectro-radiométrie serait un plus.

Calendrier
Février 2022: début du stage. Compilation des données de réflectance hyperspectrale disponibles dans la littérature pour les principales communautés benthiques en zone intertidale.
Mars / Avril: mesures radiométriques de terrain lors des grandes marées afin de compléter la base de données.
Avril / Mai / Juin: analyses statistiques et application aux images Sentinel2.
Juin / Juillet 2022: Rédaction du rapport et fin du stage.

Encadrement
L’encadrement est composé de deux enseignant-chercheurs de l’équipe Remote Sensing and Benthic Ecology (RSBE) de l’Université de Nantes : Pierre Gernez (MC) et Laurent Barillé (Pr). L’équipe RSBE étudie depuis une vingtaine d’année les zones intertidales à l’aide de la télédétection multi- et hyperspectrale. L’équipe a publié des travaux sur la plupart des habitats concernés, en particulier le microphytobenthos, les herbiers de zostères, les récifs d’huîtres sauvages et cinq thèses ont été soutenues sur ces sujets. Plus récemment, nous nous sommes intéressés aux méthodes de type machine-learning dans le but de cartographier les habitats à une échelle nationale et européenne.

Références bibliographiques (en gras les travaux de l’équipe)
Bajjouk et al. 2020. Hyperspectral and Lidar: complementary tools to identify benthic features and assess the ecological status of Sabellaria alveolata reefs. Front. Mar. Sci. 7, 804
Jesus et al. 2014 Spectral-radiometric analysis of taxonomically mixed microphytobenthic biofilms. Remote Sens. Environ. 140, 196–205.
McKenzie et al. 2020. The global distribution of seagrass meadows. Environ. Res. Lett. 15, 074041
Fyfe 2003. Spatial and temporal variation in spectral reflectance: Are seagrass species spectrally distinct? Limnology and Oceanography, 48, 464–479.
Launeau et al. 2018. Microphytobenthos Biomass and Diversity Mapping at Different Spatial Scales with a Hyperspectral Optical Model. Remote Sens. 10, 716.
Méléder et al. 2003. Spectrometric constraint in analysis of benthic diatom biomass using monospecific cultures. Remote Sens. Environ. 88, 386–400.
Muller‐Karger et al. 2018. Satellite sensor requirements for monitoring essential biodiversity variables of coastal ecosystems. Ecological Applications, 28(3), 749–760. https://doi.org/10.1002/eap.1682
Murray et al. 2019. The global distribution and trajectory of tidal flats. Nature 565, 222–225.
Oiry & Barillé 2021. Using sentinel-2 satellite imagery to develop microphytobenthos-based water quality indices in estuaries. Ecol. Ind. 121, 107184.
Pereira et al. 2013. Essential Biodiversity Variables. Science, 339, 277–278.
Chao Rodríguez et al. 2017. Comparison of spectral macroalgae taxa separability methods using an extensive spectral library. Algal Res. 26, 463-473
Thorhaug et al. 2007. Spectral reflectance of the seagrasses:Thalassia testudinum, Halodule wrightii, Syringodium filiforme and five marine algae, Int. J. Remote Sens. 28, 1487–1501.
Zoffoli et al. 2020. Sentinel-2 remote sensing of Zostera noltei-dominated intertidal seagrass meadows. Remote Sens. Environ. 251, 112020
Zoffoli et al. 2021. Decadal increase in the ecological status of a North-Atlantic intertidal seagrass meadow observed with multi-mission satellite time-series. Ecol. Ind. 130, 108033

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