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4. CONCLUSION 
Nous avons présenté une première validation d'une 
procédure d'analyse des variations spatio-temporelles 
des épaisseurs optiques des aérosols au-dessus du 
continent à partir des luminances apparentes mesurées 
dans les canaux 1 et 2 du capteur AVHRR. 
L'hypothèse du modèle repose sur la considération 
d'une réflectance stable dans le temps et l'espace de la 
végétation dense à forte biomasse dans le canal 1. La 
discrimination de ces sites est effectuée par un seuillage 
automatique de l'indice de végétation brute. Les 
premiers résultats ont montré une corrélation faible entre 
les réflectances apparentes des sites végétalisés et les 
épaisseurs optiques des aérosols mesurées au sol. Il 
apparaît donc nécessaire d'approfondir l'étude à partir 
d'une banque de données spatiales et temporelles plus 
larges, et d'analyser les facteurs de variabilité évoqués: 
méthode d'échantillonnage (écarts entre données images 
et sols), effets de géométrie et d'hétérogénéité des sites 
(modèle de réflectance bidirectionnelle). 
5. REMERCIEMENTS 
Nous tenons à remercier mesdames Véronique Soufflet, 
LOA, Lille, Lyne Chartier, CARTEL et monsieur John 
Lewis, du SEA pour le prétraitement des données 
NOAA. Ce projet est subventionné par le Service 
de l'environnement atmosphérique (SEA), Ministère de 
l'environnement Canada et par le CRSNG (A 8643 et A 
1765). 
6. RÉFÉRENCES BIBLIOGRAPHIQUES 
1. Chartier, L. , O'Neill, N.T. et A. Royer (1989). 
Analyse des aérosols à partir des images AVHRR- 
NOAA 9 et 10. Application à la cartographie des 
sulfates. IGARSS'89 / 12ème Symposium canadien 
de télédétection, Vancouver, Canada, pp.869-872. 
2. Côté, P. (1990). Caractérisation des aérosols par 
photométrie solaire. Thèse de M.Sc., Université de 
Sherbrooke, à paraître. 
3. Holben, B.N., Kaufman, Y.T. et J.D. Kendall 
(1990). NOAA 11 AVHRR visible and near IR 
inflight calibration, Int. J. Remote Sensing, accepted 
for publication. 
4. Kaufman, Y.J. et C. Sendra (1988). Algorithm for 
automatic atmospheric corrections to visible and near 
IR satellite imagery, Int. J. Remote Sensing, 9, pp. 
1357-1387 
5. O'Brien, D.M. et R.M. Mitchell (1988). Retrieval 
of surface wind speed and aerosol optical depth over 
the ocean from AVHRR images of sun light, J. of 
Applied Meteor., vol. 27, pp. 1395-1403. 
6. Rao, C.R.N., Stowe, L.L. et E.P. McClain 
(1989). Remote sensing of aerosol over the oceans 
using AVHRR data. Theory, practice and 
applications. Int. J. Remote Sensing, vol. 10, pp. 
734-749. 
7. Royer, A., Chartier, L. et P. Côté (1988). Analyse 
de la contribution de l'atmosphère à la réflectance de 
l'eau dans les deux premiers canaux AVHRR des 
satellite NOAA, 4ème Colloque sur les signatures 
spectrales d'objets en télédétection, ESA SP-287, 
Aussois, France, pp. 151-156. 
8. S.E.A. (1990). Mesures du réseau de photométrie 
solairt.Service de l'environnement atmosphérique. 
Environnement Canada, Downsview, Ontario, 
Canda. 
9. S.R.A. (1983). Report of the experts meeting on 
aerosols and their climatic effects, WMO - WCR, 
WCP-55, 107 p. 
10. Takayama, Y. et T. Takashima (1986). Aerosol 
optical thickness of yellow sand over the yellow sea 
derived from NOAA satellite data. Atmos. Enviro., 
vol. 20, pp. 631-638. 
ll.lanré, D. et al., (1986). Simulation du signal 
satellitaires dans le spectre solaire. Logiciel et 
documentation. LOA, Lille, France, 148 p. 
12. Teillet, P.M., P.N. Slater et al. (1988). Absolute 
radiometric calibration of the NOAA AVHRR 
sensors, SPIE Conf, Orlando, Florida, # 924-23, 
12 p. 
13. Voilier, M. (1980). Télédétection des 
concentrations de seston et pigments chlorophylliens 
contenus dans l'Océan, Thèse de Doctorat d'Etat, no 
503, Lille, France. 
DONNÉES IMAGES MESURES AU SOL 
ANNÉES 
NOAA 
DATE 
NB JOURS 
ORBITES 
H. D'ACQUI 
TOR. 
PETER. 
MANI. 
SHER. 
1987 
10 
06/8 
218 
4590 
1227 
X 
9 
10/8 
222 
13703 
1955 
X 
x 
. 
. 
10 
11/8 
223 
4661 
1218 
X 
X 
- 
- 
10 
13/8 
225 
4690 
1315 
X 
. 
. 
- 
9 
18/8 
230 
13816 
2012 
X 
X 
. 
- 
9 
20/8 
232 
13844 
1951 
X 
X 
- 
- 
1989 
11 
12/6 
163 
3685 
1750 
. 
X 
X 
. 
11 
13/7 
194 
4122 
1732 
- 
X 
X 
- 
11 
20/7 
201 
4221 
1800 
- 
- 
X 
- 
11 
22/7 
203 
4249 
1739 
- 
X 
X 
- 
11 
23/7 
204 
4263 
1729 
- 
X 
X 
- 
11 
29/7 
210 
4348 
1808 
- 
X 
- 
- 
11 
30/7 
211 
4362 
1757 
- 
X 
X 
- 
11 
31/7 
212 
4376 
1747 
- 
X 
X 
- 
11 
02/8 
214 
4405 
1907 
- 
- 
- 
X 
11 
03/8 
215 
4418 
1716 
- 
X 
X 
X 
11 
05/8 
217 
4447 
1836 
- 
. 
X 
- 
11 
09/8 
221 
4503 
1754 
- 
X 
X 
X 
11 
10/8 
222 
4517 
1744 
- 
X 
X 
X 
11 
17/8 
229 
4616 
1812 
- 
X 
. 
- 
11 
18/8 
230 
4630 
1801 
- 
X 
X 
X 
11 
25/8 
237 
4729 
1829 
- 
. 
X 
X 
11 
31/8 
243 
4813 
1727 
- 
- 
X 
X 
Tableau 1. 
Liste des images analysées et des mesures au sol effectuées les journées correspondantes dans les 
stations de Toronto (TOR.) (Côté, 1990), Peterborough (PETER.) (SEA, 1990), Maniwaki (MANI.) 
(SEA, 1990) et Sherbrooke (SHER.) (Royer et O'Neill, non publié). 
Table I. 
List of images analysed and corresponding ground measurements. Key: Toronto (TOR.) (Côté, 
1990), Peterborough (PETER.) (SEA, 1990), Maniwaki (MANI.) (SEA, 1990) and Sherbrooke 
(SHER.) (Royer et O'Neill, unpublished data). 
Figure 1. 
Principe du modèle d'inversion des images brutes AVHRR (CN: compte numérique) en terme 
d'épaisseur optique des aérosols pour le canal 1 (BND 1) au-dessus de l'eau et la forêt boréale, et 
pour le canal 2 (BND 2) au-dessus de l'eau. L'indice de végétation (NDVI) est utilisé pour 
discriminer les surfaces végétales de l'eau et du reste (sols nus ou mixtes et nuages) 
Figure 1. 
Inversion model schematic for the extraction of aerosol optical depths from AVHRR data (numerical 
counts), for channel 1 (BND 1) over water and boreal forest, and for chattel 2 (BND 2) over water 
only. The NDVI vegetation index is used to discriminate vegetation cover from the water bodies and 
other types (bare soils, mixed pixels and clouds).