CE04 - Innovations scientifiques et technologiques pour accompagner la transition écologique 2021

Modélisation des propriétés optiques des algues pour une application grande échelle – MAPS

Résumé de soumission

La télédétection est un outil exceptionnel pour cartographier les paysages, mais elle nécessite des connaissances empiriques et théoriques pour extraire les variables biophysiques. Le projet MAPS s'inscrit dans ce processus et propose un modèle générique d'estimation des propriétés biophysiques des algues à l'aide de la télédétection. Les algues constituent un patrimoine important et il existe un besoin croissant de surveillance des algues à grande échelle. Le projet MAPS explore la valeur ajoutée de la polarimétrie à l'imagerie hyperspectrale pour la cartographie des algues, et développe un nouveau modèle de propriétés optiques d'algues fondé sur la physique.

La méthodologie comprend quatre étapes :
(1) créer une base de données de mesures optiques, chimiques et anatomiques des algues
(2) développer le modèle optique des algues
(3) appliquer le modèle à des images hyperspectrales réelles et des images hyperspectrales-polarimétriques simulées
(4) améliorer le modèle pour une espèce d'intérêt à partir d'une anatomie plus réaliste et de transfert radiatif 3D

Les retombées envisagées concernent la communauté scientifique, les acteurs économiques et le grand public. Des entreprises pourraient bénéficier des outils développés dans MAPS pour avoir une meilleure connaissance de la distribution spatiale des espèces de macroalgues sur plusieurs sites bretons. Un hackathon entre la France et la Tunisie sera organisé afin de diffuser les résultats auprès de la population étudiante et de générer des idées de startups ou projets. Enfin, nous participerons à un évènement de vulgarisation scientifique, par exemple la Nuit Européenne des Chercheurs.

Coordination du projet

Josselin Aval (Yncréa Ouest - ISEN / LSL (Light Scatter Learning))

L'auteur de ce résumé est le coordinateur du projet, qui est responsable du contenu de ce résumé. L'ANR décline par conséquent toute responsabilité quant à son contenu.

Partenariat

ODE-DYNECO Dynamique de l'Environnement Côtier
CRNS / Remote Sensing for Smart Agriculture
Yncréa Ouest - ISEN / LSL (Light Scatter Learning)

Aide de l'ANR 193 994 euros
Début et durée du projet scientifique : octobre 2021 - 36 Mois

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