Fusion of images from different satellite sensors for monitoring water quality in coastal areas

Le suivi des zones côtières nécessite à la fois une bonne résolution spatiale, une bonne résolution spectraleassociée à un bon rapport signal sur bruit et enfin une bonne résolution temporelle pour visualiser deschangements rapides de couleur de l’eau.Les capteurs disponibles actuellement, et même ceux prévus prochainement, n’apportent pas à la fois unebonne résolution spatiale, spectrale ET temporelle. Dans cette étude, nous nous intéressons à la fusion de 2futurs capteurs qui s’inscrivent tous deux dans le programme Copernicus de l’agence spatiale européenne:MSI sur Sentinel-2 et OLCI sur Sentinel-3.Comme les capteurs MSI et OLCI ne fournissent pas encore d’images, il a fallu les simuler. Pour cela nousavons eu recours aux images hyperspectrales du capteur HICO. Nous avons alors proposé 3 méthodes : uneadaptation de la méthode ARSIS à la fusion d’images multispectrales (ARSIS), une méthode de fusion baséesur la factorisation de tenseurs non-négatifs (Tenseur) et une méthode de fusion basée sur l’inversion dematrices (Inversion)Ces 3 méthodes ont tout d’abord été évaluées à l’aide de paramètres statistiques entre les images obtenuespar fusion et l’image « parfaite » ainsi que sur les résultats d’estimation de paramètres biophysiques obtenuspar minimisation du modèle de transfert radiatif dans l’eau.Monitoring coastal areas requires both a good spatial resolution, good spectral resolution associated with agood signal to noise ratio and finally a good temporal resolution to visualize rapid changes in water color.Available now, and even those planed soon, sensors do not provide both a good spatial, spectral ANDtemporal resolution. In this study, we are interested in the image fusion of two future sensors which are bothpart of the Copernicus program of the European Space Agency: MSI on Sentinel-2 and OLCI on Sentinel-3.Such as MSI and OLCI do not provide image yet, it was necessary to simulate them. We then used thehyperspectral imager HICO and we then proposed three methods: an adaptation of the method ARSIS fusionof multispectral images (ARSIS), a fusion method based on the non-negative factorization tensors (Tensor)and a fusion method based on the inversion de matrices (Inversion).These three methods were first evaluated using statistical parameters between images obtained by fusionand the "perfect" image as well as the estimation results of biophysical parameters obtained by minimizingthe radiative transfer model in water