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Estimation spatialisée de l'évapotranspiration réelle et des volumes d'irrigation à l'aide de modèles de bilans hydrique et énergétique forcés par des données de la télédétection optique (VIS/PIR/IRT) / Spatial estimation of actual evapotranspiration and irrigation volumes using water and energy balance models forced by optical remote sensing data (VIS/NIR/TIR)

La gestion efficace de l'eau dans les régions arides et semi-arides est un problème majeur, principalement dans les zones irriguées. La conception d'outils fournissant des estimations régionales des composantes du bilan hydrique peut aider à la gestion durable de la ressource en eau dans ces régions. La télédétection multi-capteurs a démontré un très fort potentiel pour le suivi des ressources hydriques agricoles à différentes échelles. Cette thèse vise à développer des techniques et des méthodes efficaces pour estimer les variables hydrologiques (évapotranspiration et les volumes d'irrigation) afin d'évaluer, dans l'espace (résolutions "métrique" et "kilométrique"), les besoins en eau des cultures du couvert végétal de la plaine de Kairouan (Tunisie centrale) ainsi que les volumes d'irrigation extraits de son aquifère surexploité. L'approche adoptée combine l'expérimentation, la modélisation et l'utilisation de données de télédétection multi-capteurs / multi-résolutions. Les deux types d'outils utilisés sont le modèle de bilan hydrique SAMIR et le modèle de bilan d'énergie SPARSE. Les variables estimées par SAMIR et SPARSE sont évaluées à l'aide des mesures terrain (mesures d'un scintillomètre XLAS) et des enquêtes de terrain (volumes d'irrigation observés). Les volumes d'irrigation saisonniers estimés par SAMIR sont acceptables, même si les résultats à des échelles de temps plus fines (mensuelles) doivent être améliorés. Ainsi, les paramètres de SAMIR, en particulier les paramètres non calibrés, sont revisités afin d'améliorer les performances de simulation de l'ET et des volumes d'irrigation. Les estimations des flux de chaleur sensible et latente par SPARSE sont en étroit accord avec celles obtenues à partir du XLAS. Cependant, l'extrapolation de l'évapotranspiration instantanée au pas de temps journalier est moins évidente. / In arid and semi-arid regions, efficient agricultural water management is a major issue, mainly in irrigated areas. The design of tools that provide an estimate of water balance components at the regional scale may help sustainable management of limited water resources in the water scarce regions. Remotely sensed Earth observation has become a major research field for agricultural water resources management. The main objective of this thesis is to develop and test efficient techniques and methods to estimate hydrological variables (Evapotranspiration (ET) and irrigation volumes) in order to assess, at "metric" and "kilometric" resolution , the crop water requirements and the extracted irrigation volumes in the Kairouan plain (central Tunisia). The adopted approach combines field experimentation, modeling and the use of multi-sensor / multi-resolution remote sensing data. Two modeling tools are used: the soil water balance model SAMIR and the energy balance model, SPARSE. SAMIR and SPARSE estimates are assessed using field measurements (Scintillometer XLAS measurements) and field surveys (observed irrigation volumes). The seasonal irrigation volumes estimated by the SAMIR model are acceptable, even though results at finer timescales (monthly and below) needed to be improved. Hence, the SAMIR model parameters, especially the uncalibrated ones are revisited in order to improve the results. SPARSE estimates of sensible and latent heat ?uxes are in close agreement with those obtained from the XLAS. However, the extrapolation from instantaneous to daily ET is less obvious.

Identiferoai:union.ndltd.org:theses.fr/2018TOU30008
Date16 February 2018
CreatorsSaadi, Sameh
ContributorsToulouse 3, Université de Carthage (Tunisie), Boulet, Gilles, Chabaane, Zohra Lili
Source SetsDépôt national des thèses électroniques françaises
LanguageEnglish
Detected LanguageFrench
TypeElectronic Thesis or Dissertation, Text

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