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Les algorithmes de télédétection pour la récupération de la salinité de surface de la mer (SSS) ont généralement été développés pour les eaux océaniques profondes, tandis que les applications pratiques de la SSS sont souvent impliquées dans les eaux côtières (particulièrement près du rivage). Pour combler cette lacune, cet article présente un nouvel algorithme SSS, appelé Algorithme SSS Côtier, développé en utilisant la boîte à outils des réseaux neuronaux artificiels dans le programme MATLAB et 7 années de données MODIS Aqua sans nuages de résolution modérée, ainsi que des données in situ collectées à partir des stations du United States Geological Survey (USGS) le long de la côte nord du Golfe du Mexique. Les variables d'entrée indépendantes impliquées dans le nouvel algorithme comprennent la réflectance sortante de l'eau à 412 nm, 443 nm, 488 nm, 555 nm, 678 nm et 645 nm du capteur MODIS Aqua. Les résultats de l'analyse de sensibilité indiquent que la SSS dans les eaux côtières est la plus sensible à la réflectance à 412 nm et 488 nm, suivie par la réflectance à 555 nm et 645 nm. Bien que la réflectance à 678 nm soit également importante, la réflectance à 443 nm est la moins importante pour la SSS dans les eaux côtières, fournissant de nouvelles perspectives sur la SSS dans les eaux côtières. Des données MODIS collectées de janvier 2012 à septembre 2014 ont été utilisées pour la validation de l'algorithme SSS côtier. Le coefficient de corrélation linéaire de cet algorithme pour la côte de la Louisiane était de 0,7256 et de 0,6985 pour le développement et la validation, respectivement. Une caractéristique unique de cet article est que, bien que le nouvel algorithme soit particulièrement utile pour la récupération de la SSS dans les eaux côtières, il est également étendu aux eaux plus au large, fournissant des données SSS fiables pour diverses applications de gestion de l'environnement côtier et des ressources, en particulier le long de la côte nord du Golfe du Mexique.
Wang et al. (Mar,) ont étudié cette question.