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Assimilation variationnelle de données de télédétection dans des modèles de fonctionnement des couverts végétaux et du paysage agricole / Variational data assimilation of remote sensing data into operational models of plant canopies and the agricultural landscapeKpemlie, Emmanuel Kwashi 18 December 2009 (has links)
La connaissance du microclimat et de l’évapotranspiration ou flux de chaleur latente qui représente la consommation réelle en eau de la culture à l’échelle des parcelles agricoles est une donnée importante pour comprendre le développement des cultures. La plupart des modèles permettant d’estimer l’évapotranspiration sont utilisés sur des surfaces homogènes sans tenir compte des interactions surface - atmosphère et de la variabilité spatiale du domaine agricole. Nous avons utilisé un modèle de couche limite atmosphérique afin de prendre en compte ces interactions. Une approche dite « patchée » permet d’introduire la variabilité spatiale des surfaces dans le modèle à partir des diverses proportions et des caractéristiques des principaux couverts végétaux qui composent le paysage. Une méthode d’assimilation variationnelle a été implémentée afin d’estimer certains paramètres du modèle difficile à connaître précisément. La méthode est basée sur le calcul de l’adjoint du modèle et utilise une température de surface observée par télédétection. L’approche développée est comparée à des approches plus simples considérant chaque type de surface indépendamment, mettant en évidence le rôle de la prise en compte de la variabilité spatiale de la surface sur la simulation du microclimat et des flux de surface / Knowledge of climate at regional scale and evapotranspiration (or latent heat flux which represents the actual water consumption of culture) is a key to understand the development of crops. Most of the methods aiming at estimating evapotranspiration assume homogeneous or decoupled atmospheric variables over the modelling domain without accounting for the feedback between surface and atmosphere. In order to analyse such dependencies and to predict microclimate and land surface fluxes we have developed a coupled atmospheric boundary layer - land surface model which accounts for the landscape heterogeneity using a tiled approach. We have implemented appropriate procedures (variational data assimilation) for assimilating remote sensing data into the model allowing to retrieve some input parameters difficult to estimate spatially (soil moisture and aerodynamic roughness). The developed method is compared to classical approaches considering each type of surface independently. Results are discussed in this paper
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Assimilation variationnelle de données de télédétection dans des modèles de fonctionnement des couverts végétaux et du paysage agricoleKpemlie, Emmanuel Kwashi 18 December 2009 (has links) (PDF)
La connaissance du microclimat et de l'évapotranspiration ou flux de chaleur latente qui représente la consommation réelle en eau de la culture à l'échelle des parcelles agricoles est une donnée importante pour comprendre le développement des cultures. La plupart des modèles permettant d'estimer l'évapotranspiration sont utilisés sur des surfaces homogènes sans tenir compte des interactions surface - atmosphère et de la variabilité spatiale du domaine agricole. Nous avons utilisé un modèle de couche limite atmosphérique afin de prendre en compte ces interactions. Une approche dite " patchée " permet d'introduire la variabilité spatiale des surfaces dans le modèle à partir des diverses proportions et des caractéristiques des principaux couverts végétaux qui composent le paysage. Une méthode d'assimilation variationnelle a été implémentée afin d'estimer certains paramètres du modèle difficile à connaître précisément. La méthode est basée sur le calcul de l'adjoint du modèle et utilise une température de surface observée par télédétection. L'approche développée est comparée à des approches plus simples considérant chaque type de surface indépendamment, mettant en évidence le rôle de la prise en compte de la variabilité spatiale de la surface sur la simulation du microclimat et des flux de surface
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Développement et application du modèle SiSPAT-RS à l'échelle de la parcelle et dans le cadre de l'expérience alpilles ReSeDADemarty, Jérôme 17 December 2001 (has links) (PDF)
Le fonctionnement de la végétation peut être étudié à l'aide de l'utilisation combinée de modèles numériques et de données de télédétection. Les premiers décrivent les principaux Transferts d'énergie et de masse qui interagissent à l'interface Sol-Végétation-Atmosphère (modèles TSVA). Le télédétection fournit quant à elle certaines caractéristiques des couverts végétaux qui sont utiles au fonctionnement des modèles TSVA. L'objectif de ce travail est de déterminer l'apport de la télédétection multispectrale pour le fonctionnement d'un modèle TSVA. Il est basé sur le couplage du modèle TSVA SiSPAT avec deux modèles de transfert radiatif fonctionnant respectivement dans le visible-infrarouge et l'infrarouge thermique. La nouvelle version développée (SiSPAT-RS) est ainsi capable de simuler les principaux processus de surface et plusieurs variables de télédétection. Elle a été utilisée sur la base données acquises lors de la campagne expérimentale Alpilles-ReSeDA, plus particulièrement sur deux parcelles agricoles de blé. Dans un premier temps, une analyse de sensibilité a été mise en œuvre sur les 60 paramètres et variables d'initialisation du modèle couplé. Elle a reposé sur un échantillonnage de type Monte Carlo et une analyse multicritère par rangement de Pareto. Les résultats ont permis de déterminer les paramètres les plus influents sur la simulation simultanée de plusieurs variables d'état du modèle et les conditions dans lesquelles ils interviennent, et de réduire de manière efficace les gammes d'incertitude des paramètres sensibles. Dans un second temps, l'étalonnage du modèle a été réalisé sous différents contextes d'étude, liés notamment à la connaissance expérimentale des propriétés du sol et de diverses variables de surface. Ceci a finalement permis de valider le modèle et de quantifier, dans un contexte d'assimilation de données de télédétection, l'erreur du modèle liée à l'incertitude des paramètres.
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