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Malgré l’intérêt croissant pour la cartographie des fonds marins, seul un quart d’entre eux a pu être levé fidèlement à une résolution de l’ordre du km (30 arc-secondes). Ceci s’explique par les lourds coûts engendrés par les campagnes par bateau (sonar) et/ou par avion (lidar). Ainsi, la bathymétrie dérivée de satellite connaît un essor considérable depuis deux décennies. En fer de lance, l’imagerie multispectrale à très haute résolution spatiale de Pléiades Neo dispose de 6 bandes (4 visibles, 1 red edge, et 1 infrarouge) pourvues d’une résolution spatiale de 1,2 m, surclassant ainsi l’imagerie multispectrale de Pléiades-1 dotée de 4 bandes (3 visibles et 1 infrarouge) à 2 m. En s’appuyant sur un jeu de données Pléiades Neo 4 acquis au-dessus des eaux modérément turbides de la baie de Saint-Malo, ce travail a permis de quantifier les contributions des bandes deep blue et red edge à la prédiction de la bathymétrie lidar en regard de la nature de la modélisation, et de l’architecture du réseau neuronal. Premièrement, la modélisation semi-analytique (transfert radiatif) basée sur les transformées de ratio, testées individuellement et linéairement: le remplacement de la bande bleu par la bande deep blue a diminué la régression linéaire standard (bleu-vert-rouge-infrarouge, R2=0,36) de 11,1%, mais le remplacement de la bande rouge par red edge, a produit le même score. Deuxièmement, la modélisation semi-analytique basée sur la transformée de ratio Pléiades-1 versus la combinaison des 15 transformées Pléiades Neo : augmentations respectives de 52,8% de la régression linéaire (R2Pléiades-1=0,36, et R2Pléiades Neo=0,55), et de 36,2% de la régression non-linéaire par réseau de neurones à deux couches cachées à trois neurones (R2Pléiades-1=0,58, et R2Pléiades Neo=0,79). Finalement, la modélisation empirique basée sur la bonification spectrale de la simulation de Pléiades-1 par deep blue et red edge a généré un gain maximal de 6% pour la régression linéaire (R2Pléiades-1=0,50, et R2Pléiades Neo=0,53) et de 1,4% pour la régression non-linéaire par réseau de neurones à deux couches cachées à trois neurones (R2Pléiades-1=0,73, et R2Pléiades Neo=0,74).

Abstract Background Coral reefs are rapidly changing in response to local and global stressors. Research to better understand and inform the management of these stressors is burgeoning. However, in situ studies of coral reef ecology are constrained by complex logistics and limited resources. Many reef studies are also hampered by the scale-dependent nature of ecological patterns, and inferences made on causal relationships within coral reef systems are limited by the scales of observation. This is because most socio-ecological studies are conducted at scales relevant to the phenomenon of interest. However, management often occurs across a significantly broader, often geopolitical, range of scales. While there is a critical need for incisive coral reef management actions at relevant spatial and temporal scales, it remains unclear to what extent the scales of empirical study overlap with the scales at which management inferences and recommendations are made. This systematic map protocol will evaluate this potential scale mismatch with the goal of raising awareness about the significance of effectively addressing and reporting the scales at which researchers collect data and make assumptions. Methods We will use the Collaboration for Environmental Evidence (CEE) systematic mapping guidelines to identify relevant studies using a framework-based synthesis to summarise the spatial and temporal scales of coral reef fish ecology research and the scales at which management inferences or recommendations are made. Using tested predefined terms, we will search for relevant published academic and grey literature, including bibliographic databases, web-based search engines, and organisational websites. Inclusion criteria for the evidence map are empirical studies that focus on coral reef fish ecological organisation and processes, those informing management interventions and policy decisions, and management documents that cite coral reef research for management decision-making. Study results will be displayed graphically using data matrices and heat maps. This is the first attempt to systematically assess and compare the scales of socio-ecological research conducted on coral reef systems with their management.