Les séries temporelles d'images à haute résolution pour la modélisation des échanges de surface

English version right here.

 

Les modèles de surface simulent les échanges d’eau et d’énergie entre le sol, le couvert (végétal ou non) et l’atmosphère. Leurs  applications vont de  la prévision numérique du temps à la modélisation de l’état hydrique des sols.

 

Bilans d’eau et d’énergie du continuum sol-plante

 

Cependant, ces modèles, initialement conçus pour simuler de grandes étendues, utilisent des paramètres du couvert à basse résolution (au-delà du kilomètre) qui sont issus des observations satellites à moyenne  résolution (MODIS, VEGETATION). Ces paramètres sont principalement l’indice foliaire, le type de végétation, l’albédo de la surface. Or, les paysages agricoles d’Europe de l’Ouest sont caractérisés par un patchwork de cultures avec des parcelles bien inférieures au kilomètre carré et des cycles de végétation très différentes (cultures d’été, cultures d’hiver, …) qui ne peuvent être décrits qu’à haute résolution. De plus, les pratiques culturales (dites anthropiques car liées à une action de l’homme) comme la rotation des cultures ou l’irrigation, ne sont également généralement pas prises en compte.

 

Les produits satellite à haute résolution spatiale et temporelle issus de la mission Sentinel-2 peuvent contribuer à palier à ces lacunes puisqu’ils ont une résolution inférieure à l’échelle de la parcelle.

 

Le souci avec la haute résolution est que cela fait exploser les temps de calculs de ces modèles complexes très gourmands en CPU. Nous avons proposé comme solution de faire des simulations à l’échelle de la parcelle : plutôt qu’une grille de simulation régulière, on utilise une grille irrégulière où chaque parcelle est une maille de calcul. Ces parcelles sont déduites pour chaque année à partir d’une carte d’occupation des sols.

 

Nous avons testé cette approche avec le modèle Surfex/ISBA et la non moins célèbre série Formosat-2 à 8m de résolution qui a déjà bien servi au Cesbio pour préparer la mission Sentinel-2 !!

 

Carte d’occupation des sols issue des données Formosat-2 sur un carré de 24x24km dans le Sud-Ouest de la France

 

Cette approche est environ 900 fois plus rapide qu’une approche pixellaire à la résolution de Formosat-2. Comme les parcelles sont des entités dont la végétation peut être considérée comme relativement homogène, on peut y associer un jeu de paramètres unique sans faire de grosse erreur. La surface foliaire (ou LAI pour Leaf Area Index), est un paramètre particulièrement important. Défini comme la moitié de la surface des feuilles vertes de la plante, il sert dans le modèle Surfex à calculer la résistance stomatique des plantes, autrement dit leur capacité à restreindre leur consommation d’eau en fonction des conditions climatiques et de l’état hydrique du sol. C’est un facteur important dans l’estimation de l’évapotranspiration (ET) et par extension de tous les autres flux d’eau et d’énergie.

 

Série multi-temporelle de LAI issue des images Formosat-2

 

Nous avons ainsi réalisé deux simulations, toutes deux à l’échelle parcellaire. La première utilise les types de végétation, et les paramètres du couvert associés, issus de la base de données à résolution kilométrique ECOCLIMAP. La seconde impose le type de végétation de chaque parcelle via la carte d’occupation des sols Formosat-2, ainsi que le LAI, lui-même déduit des séries temporelles d’images Formosat-2 (Claverie, 2012).

 

La comparaison aux mesures de LAI et de flux sur les sites d’Auradé et de Lamasquère montre l’amélioration de la représentation de la phénologie (LAI) en utilisant Formosat-2, comme ici en 2006.

 

Comparaison du LAI issu de Formosat-2, d'ECOCLIMAP et observé sur les sites d’Auradé et Lamsquère en 2006.

 

En analysant l’impact sur le flux d’ET, on remarque que l’impact n’est pas très significatif sur les cultures d’hiver, type blé ou colza (Auradé), alors que la saisonnalité est fortement modifiée sur les cultures d’été type tournesol ou maïs (Lamasquère), avec un décalage du pic d’ET d’un mois, correspondant mieux aux observations.

 

Comparaison de l’ET simulée par les deux expériences avec l’ET mesurée.

 

L’analyse spatialisée montre que ce décalage du pic d’ET est visible sur l’ensemble des cultures d’été présentes sur l’emprise des images Formosat-2. En-effet, le LAI vu par Formosat-2 étant plus faible que le LAI ECOCLIMAP au printemps sur ce type de culture, les plantes transpirent moins. L’ET simulée est donc plus faible au printemps. De ce fait, la plante consomme moins rapidement les réserves d’eau du sol. Réserves qu’elle peut ensuite mobiliser plus abondamment durant l’été, augmentant ainsi à nouveau l’ET, et créant le décalage de pic d’ET.

 

Comparaison de l’humidité du sol en zone racinaire simulée par les deux expériences moyennée sur l’ensemble des parcelles de maïs en 2008.

 

On remarque cependant que sur le site de Lamasquère, lors des années en maïs, l’ET simulée reste très largement inférieure à l’ET observée, chose qui n’est pas visible sur les cultures de tournesol sur le site d’Auradé. Une analyse complémentaire montre que ceci est lié à l’irrigation, non-simulée par le modèle ISBA.

 

Notre objectif maintenant est donc d’implémenter un module d’irrigation automatique dans le modèle afin d’avoir une représentation réaliste des apports par irrigation sur ces cultures. Pour cela nous comptons aussi utiliser des données satellite (Sentinel-2, Landsat, SPOT) afin de déterminer les parcelles irriguées d’après des travaux en cours au CESBIO (article de Florian Helen).

 

Pour les curieux voulant plus de détails sur cette étude, elle est publiée ici (Etchanchu et al., 2017).

 

Posted under: Applications, CESBIO, En Français, In-situ

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2 comments

  • Olivier Hagolle on 29/11/2017 at 08:20 said:

    Bienvenue parmi les blogueurs du CESBIO ! C'est un excellent article, très bien écrit, qui, en plus, met parfaitement en valeur une grande partie des activités du CESBIO dans le domaine optique :
    - prétraitements
    - variables biophysiques
    - occupation des sols
    - modélisation
    et surtout l'acquisition sur le long terme de précieuses mesures de terrain.

    • Jordi Etchanchu on 29/11/2017 at 08:37 said:

      Merci pour ce commentaire (trop?) élogieux. Mais le mérite ne m'en revient pas entièrement, il faut aussi remercier toutes les personnes qui ont participé de près ou de loin à cette étude et à la rédaction. La liste est longue car qui dit large spectre d'activités, dit large éventail de personnes !

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