L'objectif principal de cette thèse est d'étudier la dynamique des flux hydrosédimentaires dans le bas cours de l'Orénoque à partir de la mise en œuvre de diverses techniques qui combinent directement la mesure des données in situ et la modélisation par séries chronologiques d'images satellites. Cette thèse aborde pour la première fois trois méthodologies complémentaires pour analyser les flux hydrosédimentaires dans les grands fleuves : (i) un algorithme d'inversion robuste pour l'estimation de MES à l'aide de données Landsat-8(OLI)permet de suivre de façon systématique et fiable les variations spatio-temporelles des flux hydro-sédimentaires de surface, (ii) de même, il a été montré qu'il existe une forte relation entre le coefficient de rétrodiffusion du radar (images Sentinel-1) et les segments fluviaux d'écoulement turbulent. Cette nouvelle utilisation du radar en complément des approches classiques en géomorphologie et hydro-sédimentologie permet d'identifier des sections du fleuve où les MES sont homogénéisées, ce qui est fondamental pour le calcul des flux hydro-sédimentaires en suspension, enfin, (iii) une troisième méthodologie a été mise en œuvre pour mesurer durant le cycle hydrologique, les modifications géomorphologiques d'une île semi-submergée au centre du chenal principal. Grace à des séries topo-bathymétriques fines, associées à une modélisation 3D, l'on peut dorénavant quantifier le charriage de fond. Ces trois approches combinées permettent une évaluation plus précise du bilan hydro-sédimentaire en tenant compte des matières en suspension comme du charriage de fond. Ces études pourront servir aux gestionnaires du fleuve, confrontés à de complexes, lourdes et couteuses opérations de dragage périodiques pour maintenir sa navigabilité, ce qui est d'extrême importance pour les projets de développement socio-économiques de la frange pétrolière du bas cours de l'Orénoque. / The main objective of this thesis is to study the dynamics of hydro-sedimentary flows in the lower Orinoco from the implementation of various techniques that directly combine the measurement of in situ data and the modelling of time series of satellite images. This thesis addresses for the first time three complementary methodologies for the analysis of hydro-sedimentary flows in large rivers: i) a robust inversion algorithm for estimating suspended sediment concentration (SSC) using Landsat-8 (OLI) satellite data allows a systematic and reliable monitoring of spatial and temporal variations of surface hydro-sedimentary flows, (ii) it was shown that there is a strong relationship between the radar backscatter coefficient (Sentinel-1 images) and the turbulent flow segments in the river. This new use of radar, in addition to traditional geomorphological and hydro- sedimentological approaches, allows the identification of river sections in which suspended sediments are homogenized, which is fundamental for the calculation of suspended hydro-sedimentary flows, and finally (iii) a third methodology has been implemented to measure during the hydrological regime the geomorphological modifications of a semi-submerged island in the center of the mainstream. Thanks to a high spatial resolution topo-bathymetric series, combined with 3D modeling, it is now possible to quantify and to gain better understanding of river bed transport. These three combined approaches allow a more accurate evaluation of the hydro-sedimentary equilibrium taking into account suspended solids as well as bedload. These studies can be used by those responsible for river management, who face complex, heavy and costly periodic dredging operations to maintain their navigability, which is of extreme importance for socio-economic development projects in the Orinoco oil belt in the lower Orinoco.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:theses.fr/2018TOU30167 |
| Date | 18 June 2018 |
| Creators | Yépez Figueroa, Santiago Paul |
| Contributors | Toulouse 3, Laraque, Alain, Martinez, Jean-Michel, Christophoul, Frédéric |
| Source Sets | Dépôt national des thèses électroniques françaises |
| Language | French |
| Detected Language | French |
| Type | Electronic Thesis or Dissertation, Text |
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