Alors que les caméras classiques acquièrent des images en trois couleurs (Rouge, Vert, Bleu) – couleurs qui sont combinées pour former des images en « couleur naturelle » sur nos écrans  – de nombreux satellites fournissent des images proposant jusqu’à une centaine de « couleurs » appelées longueurs d’onde. Cette information supplémentaire, dite spectrale, permet alors de mieux caractériser les matériaux observés, notamment car ces imageurs satellitaires peuvent acquérir de l’information qui n’est pas visible par l’œil humain. Cependant, la physique implique qu’un capteur avec un nombre important de longueurs d’ondes observées aura une mauvaise résolution spatiale et, au contraire, qu’un capteur avec une bonne résolution spatiale fournira un nombre réduit de longueurs d’ondes. Fort heureusement, notre planète est observée par une multitude de satellites aux propriétés diverses.

En observation marine, les satellites Sentinel-2 fournissent des images à haute résolution spatiale (10 à 60 m) mais avec une faible résolution spectrale (13 bandes spectrales) alors que les satellites Sentinel-3 fournissent des images à plus haute résolution spectrale (21 bandes) mais à faible résolution spatiale (300 m). Or, quand on s’intéresse aux phénomènes marins côtiers, il devient nécessaire d’avoir une bonne résolution spatiale (pour analyser des phénomènes locaux complexes) mais aussi spectraux (pour mieux caractériser le milieu marin). Dans cet article, nous avons étudié l’apport de méthodes de « fusion de données satellitaires » pour générer de nouvelles images qui combinent le meilleur de ces satellites, à savoir 10 à 60 m de résolution spatiale et 21 bandes spectrales. Ces méthodes avaient été développées pour d’autres satellites qui n’ont pas les mêmes caractéristiques que Sentinel-2 et Sentinel-3. Notre article, qui est une étude préliminaire, montre que certaines de ces méthodes semblent relativement bien adaptées aux données Sentinel-2 et 3 mais que toutes les méthodes testées génèrent des artefacts à corriger.