Le changement de l'occupation des sols (LUC) a une influence importante sur le climat de par les modifications des propriétés physiques de la surface. Le niveau de connaissance de ces impacts biogéophysiques est cependant insuffisant, en raison notamment des nombreux processus impliqués. Via l'intercomparaison de modèles de climat et d'autres outils développés, cette thèse vise à identifier les signaux climatiques robustes liés au LUC, ainsi qu'à évaluer les incertitudes associées. Depuis l'époque préindustrielle, le LUC a résulté en une déforestation extensive dans les régions tempérées de l'hémisphère Nord, où l'augmentation de l'albédo de surface a sûrement induit un refroidissement durant l'hiver et le printemps. L'amplitude de cet impact ainsi que le rôle des effets non radiatifs en été reste pourtant très incertain parmi les modèles. Ces incertitudes répondent (1) à la façon dont le LUC est représenté dans les modèles de surface et (2) aux sensibilités intrinsèques des modèles de climat au LUC. Le deuxième point explique plus de 50% de la dispersion inter-modèle dans des variables clés au climat de surface comme l'évapotranspiration. Suite à cette incertitude, les impacts du LUC dans albédo de surface et l'évapotranspiration ont été estimés à partir d'observations contemporaines et les cartes de végétation prescrites dans les modèles de surface ici évalués. L'ensemble de ces analyses montre que les incertitudes actuelles des effets sur le climat du LUC sont en grande partie liées aux paramétrisations des modèles de surface, et peuvent donc être réduites par une évaluation plus rigoureuse de ceux-ci.

Cette thèse vise à identifier et évaluer les impacts biogéophysiques des changements d'usage des sols depuis les 150 dernières années jusqu'à la fin du XXIe siècle sur le climat en Afrique de l’Ouest à partir des modèles LUCID et des scénarios CMIP5 utilisés dans le contexte LUCID-CMIP5. Les analyses menées dans cette thèse se sont d'abord basées dans le Sahel et dans le Golfe de Guinée où les changements passés de la couverture terrestre sont supérieurs à 5%. Les simulations LUCID ont été d'abord évaluées dans cette thèse en comparant les précipitations et la température de l'air simulées par les modèles aux données d'observation. Les analyses ont montré que la moyenne et la variabilité inter-annuelle observées des précipitations et de la température sont respectivement sous-estimées et surestimées par la plupart des modèles de climat LUCID même si la température semble mieux simulée que les précipitations. Dans cette étude, les deux simulations actuelles forcées respectivement par une distribution actuelle et pré-industrielle de la couverture terrestre ont été comparées. Les résultats montrent qu'il n'y a pas de différence évidente entre ces deux simulations par rapport aux valeurs moyennes climatiques des précipitations et de la température dans les modèles comme si les changements de la couverture terrestre n'ont pas vraiment d'importance sur la représentation de ces variables. Dans le Golfe de Guinée, les analyses montrent que l'expansion des surfaces cultivées et des pâturages s'est effectuée au détriment d'une déforestation entraînant une diminution du LAI, une augmentation d'albédo et une diminution de la rugosité de surface. Les analyses montrent que les impacts historiques des changements d'occupation des sols sur le climat dans ces régions restent très petits par rapport aux changements induits par l'augmentation des gaz à effet de serre dans l’atmosphère. Le LAI simulé par les modèles de surface LUCID et leur relation avec le climat en Afrique de l'Ouest ont été évalués, les résultats montrent que les précipitations sont fortement et positivement corrélées à la densité de feuillage avec des valeurs supérieures ou égales à 0.8 dans les deux régions. La plupart des modèles de climat montrent que la corrélation entre le LAI et la température de l'air est positive dans le Sahel et négative dans le Golfe de Guinée et suggèrent que plus de LAI dans le golfe de Guinée conduit plus d'évapotranspiration et donc une surface plus froide, alors que dans le Sahel l'effet d'albédo de l'augmentation du LAI peut dominer et augmenter la température de surface.Dans un second temps, l'impact biophysique des changements futurs de la couverture terrestre sur le climat de surface du XXIe siècle a été évalué à l'aide des simulations spécifiques similaires aux scénarios RCP8.5 mais avec une végétation fixe en 2006. Les analyses révèlent qu'à l’échelle régionale, les impacts biophysiques des changements d'occupation des sols dans les scénarios ont été globalement faibles mais statistiquement significatifs au Sahel et en Afrique centrale où la déforestation est prescrite dans le futur (>10%), mais avec une large dispersion sur la réponse du climat résultant aux différentes paramétrisations de la surface terrestre dans les modèles de climat. / By climate models developed in the LUCID project and CMIP5 models used in the LUCID-CMIP5 projet, this thesis aims to identify and evaluate biogeophysical impacts of LULCC of the past 150 years and the end of XXIst century on surface climate in West Africa. Focusing analysis in two contrasted regions of West Africa: Sahel and Guinea where land cover change is above 5% since pre-industrial times, results reveal expansion of crops and pasture and deforestation in Guinea in all LUCID models. In this work, simulations of present-day rainfall and surface air temperature have been compared with observed datasets. Results show that the observed mean and inter-annual variability of rainfall are respectively underestimated and overestimated by most of the seven climate models. Overall surface air temperature is better simulated than precipitation.Two simulations of rainfall and surface air temperature, forced respectively with present-day and pre-industrial land cover distribution are also compared. Results show that there is no obvious/visible difference between the two simulations with respect to mean climatic values of both rainfall and temperature as if the changes in land cover did not really matter for the good representation of those variables. Finally, this thesis evaluates leaf area index (LAI) in the LUCID models and its relationships with surface climate. Observations reveal that precipitation is highly and positively correlated to foliage density with values larger or equal to 0.8 in both the Sahel and Guinea. Five out of seven models show positive correlations, but not as large as in the observations. However none of the models is able to capture a larger correlation between precipitation and LAI in Guinea than in the Sahel. Most of climate models show that correlation between LAI and surface air temperature is positive in the Sahel and negative in Guinea. It suggests that more LAI in Guinea will lead to more evapotranspiration and therefore cooler surface, while in the Sahel the albedo effect of increased LAI may dominate and increase surface temperature. Finally, analysis reveals that historical effects of land-use changes are not regionally significant among the seven climate models due to a small land-cover change prescribed in these regions compared to the changes induced by large scale forcing such as sea surface temperatures changes and CO2 concentration increase.Furthermore, biogeophysical impact of land-use change in the XXIst Century climate were evaluated using specific simulations similar to RCP8.5 scenarios but with a prescribed fixed land cover map on 2006. The analysis reveals, that in contrast of last 150 years, deforestation continues in the coming years in tropical region in scenarios resulting from the extension of the cultivated area reaching 15 million km2 in 2100 over tropical Africa. Regionally, the biogeophysical impacts of projected changes in land cover in RCP8.5 scenarios were generally small but statistically significant in the Sahel and Central Africa regions where deforestation is more than 10% with a wide dispersion of climate response due to differents parameterizations of land surface in climate models.

Les missions spatiales d'observation de la Terre de nouvelle génération telles que Sentinel-2 (préparé par l'Agence Spatiale Européenne ESA dans le cadre du programme Copernicus, auparavant appelé Global Monitoring for Environment and Security ou GMES) ou Venµs, conjointement développé par l'Agence Spatiale Française (Centre National d 'Études Spatiales CNES) et l'Agence Spatiale Israélienne (ISA), vont révolutionner la surveillance de l'environnement d' aujourd'hui avec le rendement de volumes inédits de données en termes de richesse spectrale, de revisite temporelle et de résolution spatiale. Venµs livrera des images dans 12 bandes spectrales de 412 à 910 nm, une répétitivité de 2 jours et une résolution spatiale de 10 m; les satellites jumeaux Sentinel-2 assureront une couverture dans 13 bandes spectrales de 443 à 2200 nm, avec une répétitivité de 5 jours, et des résolutions spatiales de 10 à 60m. La production efficace de cartes d'occupation des sols basée sur l'exploitation de tels volumes d'information pour grandes surfaces est un défi à la fois en termes de coûts de traitement mais aussi de variabilité des données. En général, les méthodes classiques font soit usage des approches surveillées (trop coûteux en termes de travaux manuels pour les grandes surfaces), ou soit ciblent des modèles locaux spécialisés pour des problématiques précises (ne s'appliquent pas à autres terrains ou applications), ou comprennent des modèles physiques complexes avec coûts de traitement rédhibitoires. Ces approches existantes actuelles sont donc inefficaces pour l'exploitation du nouveau type de données que les nouvelles missions fourniront, et un besoin se fait sentir pour la mise en œuvre de méthodes précises, rapides et peu supervisées qui permettent la généralisation à l'échelle de grandes zones avec des résolutions élevées. Afin de permettre l'exploitation des volumes de données précédemment décrits, l'objectif de ce travail est la conception et validation d'une approche entièrement automatique qui permet l'estimation de la couverture terrestre de grandes surfaces avec imagerie d'observation de la Terre de haute résolution spatiale, spectrale et temporelle, généralisable à des paysages différents, et offrant un temps de calcul opérationnel avec ensembles de données satellitaires simulés, en préparation des prochaines missions. Cette approche est basée sur l'intégration d'algorithmes de traitement de données, tels que les techniques d'apprentissage de modèles et de classification, et des connaissances liées à l'occupation des sols sur des questions écologiques et agricoles, telles que les variables avec un impact sur la croissance de la végétation ou les pratiques de production. Par exemple, la nouvelle introduction de température comme axe temporel pour un apprentissage des modèles ultérieurs intègre un facteur établi de la croissance de la végétation à des techniques d'apprentissage automatiques pour la caractérisation des paysages. Une attention particulière est accordée au traitement de différentes questions, telles que l'automatisation, les informations manquantes (déterminées par des passages satellitaires, des effets de réflexion des nuages, des ombres ou encore la présence de neige), l'apprentissage et les données de validation limitées, les échantillonnages temporels irréguliers (différent nombre d'images disponible pour chaque période et région, données inégalement réparties dans le temps), la variabilité des données, et enfin la possibilité de travailler avec différents ensembles de données et nomenclatures. / The new generation Earth observation missions such as Sentinel-2 (a twin-satellite initiative prepared by the European Space Agency, ESA, in the frame of the Copernicus programme, previously known as Global Monitoring for Environment and Security or GMES) and Venµs, jointly developed by the French Space Agency (Centre National d'Études Spatiales, CNES) and the Israeli Space Agency (ISA), will revolutionize present-day environmental monitoring with the yielding of unseen volumes of data in terms of spectral richness, temporal revisit and spatial resolution. Venµs will deliver images in 12 spectral bands from 412 to 910 nm, a repetitivity of 2 days, and a spatial resolution of 10 m; the twin Sentinel-2 satellites will provide coverage in 13 spectral bands from 443 to 2200 nm, with a repetitivity of 5 days, and spatial resolutions of 10 to 60m. The efficient production of land cover maps based on the exploitation of such volumes of information for large areas is challenging both in terms of processing costs and data variability. In general, conventional methods either make use of supervised approaches (too costly in terms of manual work for large areas), target specialised local models for precise problem areas (not applicable to other terrains or applications), or include complex physical models with inhibitory processing costs. These existent present-day approaches are thus inefficient for the exploitation of the new type of data that the new missions will provide, and a need arises for the implementation of accurate, fast and minimally supervised methods that allow for generalisation to large scale areas with high resolutions. In order to allow for the exploitation of the previously described volumes of data, the objective of this thesis is the conception, design, and validation of a fully automatic approach that allows the estimation of large-area land cover with high spatial, spectral and temporal resolution Earth observation imagery, being generalisable to different landscapes, and offering operational computation times with simulated satellite data sets, in preparation of the coming missions.

Les forêts boréales stockent de grandes quantités de carbone organique et jouent un rôle important dans le climat planètaire. Le climat est étroitement associé à la surface terrestre à travers les flux de gaz à effet de serre, d’énergie et de vapeur d’eau. Dans la zone de pergélisol sporadique nord-américaine, l’affaissement du sol attribuable au dégel provoque l’expansion de milieux humides sans pergélisol remplaçant des forêts avec pergélisol. Cependant, l’étendue spatiale de ces changements et leurs conséquences sur le climat sont inconnues. Dans cette étude, j’analyse les flux turbulents d’un paysage comprenant des forêts boréales et des milieux humides dans la partie sud de la Taïga des plaines, T.N.-O., Canada. J’associe ces flux avec la modélisation d’empreintes de flux, des données satellite, des données paléoécologiques, et des projections climatiques afin de caractériser l’impact des changements de la couverture terrestre sur les interactions entre la terre et l’atmosphère. Dans la Taïga des plaines, la perte de forêt boréale attribuable au dégel est d’une importance égale à celle due aux feux de forêt. La perte de forêt modifie les flux turbulents d’énergie à travers des changements dans les propriétés aérodynamiques et écophysiologiques de la surface terrestre. L’accroissement de l’albédo cause de petites réductions dans la somme des flux turbulents de chaleur sensible (H) et de chaleur latente (LE)). La diminution de la rugosité et l’augmentation de l’humidité de la surface augmentent toutefois LE tout en réduisant H, ce qui mènerait à une baisse des températures estivales et à une augmentation de l’humidité de l’air, d’après des simulations réalisées à l’aide d’un modèle de la couche limite planétaire. Contrairement à l’effet biophysique de refroidissement du climat régional dû à la perte de couvert forestier, l’expansion des milieux humides et l’augmentation des émissions de méthane (CH4) provoque un réchauffement du climat. L’expansion des milieux humides dans la partie sud de la Taïga des plaines entraîne une augmentation des émissions de 0.034 g CH4 m-2 a-1. Les taux d’absorption de CO2 caractéristiques de ces paysages sont trop faibles pour neutraliser le réchauffement du climat dû aux émissions de CH4 d’ici la fin du 21ème siècle. Tout en dégelant rapidement, ces paysages boréaux restent des puits de CO2, absorbant 74 g CO2 m-2 a-1. L’expansion des milieux humides n’affecte pas les émissions nettes de CO2, les changements de la productivité primaire brute (PPB) et de la respiration de l’écosystème (RE) étant d’une magnitude similaire. Les répercussions négligeables sur les flux nets de CO2 sont largement compensées par les répercussions climatiques directes d’un réchauffement de la température de l’air. Un scénario de réchauffement élevé mène à un accroissement de RE dépassant significativement l’accroissement de PPB. Dans la Taïga des plaines, le dégel du pergélisol a donc des répercussions climatiques qui s’opposent aux plans biophysiques et biogéochimiques. Dans un climat plus chaud, le dégel modifie la façon dont les paysages interagissent avec le climat, ce qui souligne la nécessité d’intégrer les changements dans la couverture terrestre attribuable au dégel dans les modèles du système Terre. / Boreal forests store large amounts of organic carbon and are an important component of the regional and global climate systems. Climate and land surface are closely coupled through the land-atmosphere exchange of greenhouse gases, such as CO2 and CH4, and of energy and water vapor. In lowlands of the North American sporadic permafrost region, thaw-induced surface subsidence leads to expansion of permafrost-free wetlands at the expense of boreal forests underlain by permafrost. However, the spatial extent of these land cover changes and their implications for land-atmosphere interactions are unknown. In this study, I analyze eddy covariance flux measurements from an organic-rich boreal forest-wetland landscape in the southern Taiga Plains, NT, Canada. I combine these measurements with flux footprint modeling, satellite remote sensing data, paleoecological records, and downscaled climate projections to characterize how thaw-induced land cover change affects land-atmosphere interactions and climate. In the Taiga Plains ecozone, thaw-induced boreal forest loss currently transforms the composition and structure of the boreal zone in North America and is of equal importance for tree cover dynamics as wildfire disturbance. Forest loss modifies landatmosphere energy fluxes through changes in aerodynamic and ecophysiological land surface properties. On the one hand, increasing albedo decreases total turbulent energy fluxes (i.e., sensible (H) and latent heat (LE) flux), and on the other hand decreasing surface roughness and increasing wetness enhances LE at the expense of H. The resulting maximum summer air temperatures and humidity would be substantially colder (1-2 C) and wetter (2 mmol mol-1) in a hypothetical permafrost-free wetland landscape, as indicated by planetary boundary layer model simulations. In contrast to the regional biophysical climate cooling impact of thaw-induced land cover change, wetland expansion and related increases in landscape CH4 emissions induce a net global biogeochemical climate warming impact. At the current rate of wetland expansion in the southern Taiga Plains of 0.26 % yr-1, landscape CH4 emissions increase by 0.034 g CH4 m-2 yr-1. Typical rates of long-term net CO2 uptake in these landscapes are too small to neutralize the associated climate warming effect until the end of the 21st century. The rapidly thawing boreal forest-wetland landscape still acts as a net CO2 sink taking up 74 g CO2 m-2 yr-1. Wetland expansion does not affect landscape-level net CO2 uptake as changes in gross primary productivity (GPP) and ecosystem respiration (ER) are of similar magnitude. The negligible thaw-induced effects on net CO2 fluxes are contrasted by larger direct climate change impacts of warming air temperatures and reduced incoming shortwave radiation. For a high warming scenario (RCP8.5), increases in modeled ER outpace the increasing GPP significantly. For a moderate warming scenario (RCP4.5), ER and GPP increase are of similar magnitude. Thaw-induced land cover change in the Taiga Plains causes thus biophysical and biogeochemical climate impacts of opposite sign and at contrasting scales of impacts (regional vs. global). In an increasingly warmer climate, thawing permafrost alters how boreal landscapes interact with climate highlighting the need to incorporate thaw-induced land cover changes into global Earth system models.