Study of the complementarity and the fusion of the images that will be provided by the future satellite sensors OLCI/Sentinel-3 and FCI/Meteosat Third Generation

L’objectif de cette thèse était de proposer, valider et comparer des méthodes de fusion d’images provenant d’un capteur héliosynchrone multispectral et d’un capteur géostationnaire multispectral, pour produire des cartes de composition de l’eau détaillées spatialement et les mieux rafraîchies possibles. Notre méthodologie a été appliquée au capteur héliosynchrone OLCI sur Sentinel-3 et au capteur géostationnaire FCI sur Météosat Troisième Génération. Dans un premier temps, la sensibilité des deux capteurs à la couleur de l’eau a été analysée. Les images des capteurs OLCI et FCI n’étant pas encore disponibles, ont donc été simulées sur le Golfe du Lion, grâce à des cartes d’hydrosols (chlorophylle, matières en suspension et matières organiques dissoutes) et à des modèles de transfert radiatifs (Hydrolight et Modtran). Deux méthodes de fusion ont ensuite été adaptées puis testées à partir des images simulées : la méthode SSTF (Spatial, Spectral, Temporal Fusion) inspirée de la fusion de (Vanhellemont et al., 2014) et la méthode STARFM (Spatial Temporal Adaptative Reflectance Fusion Model) de (Gao et al., 2006). Les résultats de fusion ont alors été validés avec des images de référence simulées et les cartes d’hydrosols estimées à partir de ces images ont été comparées aux cartes utilisées en entrée des simulations. Pour améliorer le SNR des images FCI, un filtrage temporel a été proposé. Enfin, comme le but est d’obtenir des indicateurs de qualité de l’eau, nous avons testé les méthodes de fusion sur les cartes d’hydrosols estimées à partir des images FCI et OLCI simulées.The objective of this thesis was to propose, validate and compare fusion methods of images provided by a Low Earth Orbit multispectral sensor and a geostationary multispectral sensor in order to obtain water composition maps with spatial details and high temporal resolution. Our methodology was applied to OLCI Low Earth Orbit sensor on Sentinel-3 and FCI Geostationary Earth Orbit (GEO) sensor on Meteosat Third Generation. Firstly, the sensor sensivity, regarding the water color, was analyzed. As the images from both sensors were not available, they were simulated on the Golf of Lion, thanks to hydrosol maps (chl, SPM and CDOM) and radiative transfer models (Hydrolight and Modtran). Two fusion methods were then adapted and tested with the simulated images: the SSTF (Spatial, Spectral, Temporal Fusion) method inspired from the method developed by (Vanhellemont et al., 2014)) and the STARFM (Spatial Temporal Adaptative Reflectance Fusion Model) method from (Gao et al., 2006)). The fusion results were then validated with the simulated reference images and by estimating the hydrosol maps from the fusion images and comparing them with the input maps of the simulation process. To improve FCI SNR, a temporal filtering was proposed. Finally, as the aim is to obtain a water quality indicator, the fusion methods were adapted and tested on the hydrosol maps estimated with the FCI and OLCI simulated images