@prefix rdf: . @prefix ns1: . @prefix rdac: . ns1:id rdf:type rdac:C10001 . @prefix frbr: . ns1:id rdf:type frbr:Work . @prefix marcrel: . @prefix ns5: . ns1:id marcrel:ths ns5:id . @prefix ns6: . ns1:id marcrel:ths ns6:id . @prefix ns7: . ns1:id marcrel:ths ns7:id . @prefix ns8: . ns1:id marcrel:ths ns8:id . @prefix ns9: . ns1:id marcrel:aut ns9:id . @prefix skos: . ns1:id skos:altLabel "Hyperspectral remote sensing and sedimentary facies mapping of an intertidal zone, application to Bourgneuf Bay" . @prefix dc: . ns1:id dc:subject "T\u00E9l\u00E9d\u00E9tection" , "Faci\u00E8s (g\u00E9ologie)" , "Bourgneuf-en-Retz (Loire-Atlantique)" , "Th\u00E8ses et \u00E9crits acad\u00E9miques" , "Conchyliculture" , "Zone intertidale" ; skos:prefLabel "T\u00E9l\u00E9d\u00E9tection hyperspectrale et cartographie des faci\u00E8s s\u00E9dimentaires en zone intertidale, application \u00E0 la baie de Bourgneuf" . @prefix dcterms: . @prefix ns13: . ns1:id dcterms:language ns13:fra . @prefix ns14: . ns1:id dcterms:subject ns14:id . @prefix ns15: . ns1:id dcterms:subject ns15:id . @prefix ns16: . ns1:id dcterms:subject ns16:id . @prefix ns17: . ns1:id dcterms:subject ns17:id . @prefix ns18: . ns1:id dcterms:subject ns18:id . @prefix ns19: . ns1:id dcterms:subject ns19:id ; dc:title "T\u00E9l\u00E9d\u00E9tection hyperspectrale et cartographie des faci\u00E8s s\u00E9dimentaires en zone intertidale, application \u00E0 la baie de Bourgneuf" . @prefix ns20: . ns1:id marcrel:dgg ns20:id ; skos:note "Le domaine intertidal de la Baie de Bourgneuf (SO France) repr\u00E9sente un environnement important tant sur le plan \u00E9cologique que physique. La mobilit\u00E9 des s\u00E9diments s\u2019av\u00E8re une probl\u00E9matique importante pour la dynamique c\u00F4ti\u00E8re (zone d\u2019engraissement, zone d\u2019\u00E9rosion) et le d\u00E9veloppement de la production conchylicole ou biologique en g\u00E9n\u00E9ral. Elle est contr\u00F4l\u00E9e \u00E0 la fois par des processus hydrodynamiques, des processus \u00E9oliens et par le comportement coh\u00E9sif des s\u00E9diments. Le ph\u00E9nom\u00E8ne de coh\u00E9sion est lui-m\u00EAme gouvern\u00E9 par les propri\u00E9t\u00E9s physiques intrins\u00E8ques aux s\u00E9diments. La t\u00E9l\u00E9d\u00E9tection hyperspectrale a\u00E9roport\u00E9e est utilis\u00E9e pour fournir des cartes synoptiques pr\u00E9cises de la distribution et de la nature des s\u00E9diments de la zone littorale. L\u2019objectif principal de cette th\u00E8se est d\u2019obtenir une cartographie des param\u00E8tres s\u00E9dimentaires \u00E0 partir des images hyperspectrales DAIS et ROSIS. Cela n\u00E9cessite de caract\u00E9riser pr\u00E9cis\u00E9ment les comportements et les \u00E9volutions spectrales en liaison avec les propri\u00E9t\u00E9s inh\u00E9rentes des faci\u00E8s s\u00E9dimentaires (granulom\u00E9trie, contenu en eau, composition). Dans cette perspective, l\u2019utilisation du Mod\u00E8le Gaussien Modifi\u00E9 [MGM] semble \u00EAtre un outil adapt\u00E9 \u00E0 l\u2019extraction des propri\u00E9t\u00E9s biog\u00E9ophysiques. A l\u2019instar de nombreux algorithmes capables de reconna\u00EEtre les formes spectrales, le MGM permet de d\u00E9convoluer un spectre de r\u00E9flectance en une somme de gaussiennes et d\u2019un \u2018continuum\u2019, permettant ainsi une estimation respective des effets d\u2019absorption (e.g. Chl-a ; H2O) et de diffusion (e.g. taille des particules). Le travail a n\u00E9cessit\u00E9 la mise en \u0153uvre de nouvelles m\u00E9thodologies en t\u00E9l\u00E9d\u00E9tection hyperspectrale visant \u00E0 automatiser le MGM. Ce document contient en outre les mesures radiom\u00E9triques (ASD Fieldspec3) et les analyses s\u00E9dimentologiques (Granulom\u00E9trie Laser, calcim\u00E9trie, DRX, MEB) ayant servi \u00E0 \u00E9laborer les relations entre les absorptions, le continuum et les propri\u00E9t\u00E9s physiques des s\u00E9diments. Il contient \u00E9galement une description d\u00E9taill\u00E9e du comportement spectral des s\u00E9diments en r\u00E9ponse \u00E0 la d\u00E9shydratation. Les analyses ont \u00E9galement permis de montrer que le continuum MGM pouvait \u00EAtre utilis\u00E9 comme proxy du contenu en eau et de la granulom\u00E9trie. Par la suite, nous avons appliqu\u00E9 cette m\u00E9thode d\u2019extraction automatique [MGMA] des param\u00E8tres spectraux aux donn\u00E9es hyperspectrales DAIS et ROSIS. Des cartes de fractions granulom\u00E9triques, du contenu en eau et de la biomasse ont \u00E9t\u00E9 obtenues avec une grande pr\u00E9cision" , "The intertidal mudflat of the Bourgneuf Bay (SW France) is an important physical and ecological environment. Generally, sediment mobility is an important problem for both coastal dynamics (nourishment areas, erosion areas) and the development of shellfish or biological production. It is controlled by hydrodynamics, eolian processes as well as the cohesive sedimentary behaviour. The cohesive phenomenon is itself controlled by the physical properties of sediments. Hyperspectral imaging is an effective tool for sustainable management of complex coastal systems from regional to global scales. Airborne remote sensing images have the potential to provide synoptic maps of the intertidal sediments\u2019 distributions. The main objective of this thesis is to map parameters relevant to the understanding of the sediments\u2019 dynamics from hyperspectral remote sensing data DAIS and ROSIS. These parameters include sediment grain size, moisture content and mineralogy, as well as the presence or absence of biofilm, all having an influence on the sediment cohesiveness/erodability. With this purpose in mind, we performed the Modified Gaussian Model [MGM] to extract bio-geophysical properties from reflectance spectra from each pixel of the image mudflat. The MGM algorithm is a powerful tool to deconvolve spectra into two components, firstly Gaussian curves for the absorptions bands (Chl-a, H2O), and secondly a straight line in wavenumber range for the continuum (scattering, grain size). New methodologies in hyperspectral remote sensing have been developed and implemented during this study, such as the Automated MGM approach [AMGM]. This work also contains the analysis of laboratory spectra (ASD Fieldspec3) and sedimentological analysis (laser grain size analysis, XRD, SEM, calcimetry, etc.) that allowed us to find the relationship between the specific absorptions (e.g. chlorophyll-a; H2O), the components of the continuum (e.g. grain size) and the physical properties. It also contains a detailed description of the sediments spectral behaviour with respect to dehydration. Laboratory analyses enabled us to test whether the MGM continuum is a good proxy for water content and grain size estimation. Finally, we applied the AMGM method to DAIS and ROSIS images. We obtained very precise maps of grain size, water content and biomass parameters" ; dc:type "Text" . @prefix ns21: . @prefix ns22: . ns1:id ns21:P1001 ns22:T1009 . @prefix rdaw: . ns1:id rdaw:P10219 "2009" . @prefix rdau: . ns1:id rdau:P60049 .