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Toute publication utilisant ce jeu de données SAREDA doit mentionner la provenance des données selon ce qui suit :

" Le jeu de données SAREDA a été fourni par le Centre de données et de services AERIS/ICARE. DOI : https://doi.org/10.12770/8fe1cdcb-f4ea-4c81-8543-50f0b39b4eca ". Faire référence aux articles suivants :

- Descloitres, J., Minghelli, A., Steinmetz, F., Chevalier, C., Chami, M., et Berline, L. (2021). Revisited Estimation of Moderate Resolution Sargassum Fractional Coverage Using Decametric Satellite Data (S2-MSI) (Estimation révisée de la couverture fractionnelle des sargasses à résolution modérée à l'aide de données satellitaires décamétriques). Remote Sens. 2021, 13, 5106. https://doi.org/10.3390/rs13245106

- Podlejski, W., Descloitres, J., Chevalier, C., Minghelli, A., Lett, C., et Berline, L. (2022). Filtering out false Sargassum detections using context features. Front. Mar. Sci. 9:960939. https://doi.org/10.3389/fmars.2022.960939

L'algorithme SAREDA (SArgassum Evolving Distribution in the Atlantic) effectue une détection contextuelle des sargasses en utilisant l'indice alternatif d'algues flottantes (AFAI) (Wang et Hu, 2016). L'écart de l'indice AFAI par rapport au fond est utilisé pour récupérer la couverture de la zone en Sargasses, c'est-à-dire la fraction des pixels MODIS couverts par les Sargasses. Les composites quotidiens sur des grilles de 1 km et 5 km sont dérivés des acquisitions instantanées de MODIS-Terra et MODIS-Aqua.

Dans le cadre du projet SAREDA, supporté par le TOSCA-CNES et l’IRD, le MIO s’est associé au pôle AERIS et son centre de données et de services ICARE spécialisé dans l’exploitation massive des données spatiales d’observation de la Terre, pour le traitement de ces données. GeoID-OCEAN a contribué à la mise en place du prototype de la chaîne de traitement.

Références bibliographiques

- Descloitres, J.; Minghelli, A.; Steinmetz, F.; Chevalier, C.; Chami, M.; Berline, L. Revisited Estimation of Moderate Resolution Sargassum Fractional Coverage Using Decametric Satellite Data (S2-MSI). Remote Sens. 2021, 13, 5106. https://doi.org/10.3390/rs13245106

- Podlejski, W. et al. (2022) Filtering out false Sargassum detections using context features. Frontiers in Marine Science. 9:960939. https://doi.org/10.3389/fmars.2022.960939