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Estimation du débit des fleuves à partir de mesures satellitaires des variables de surface sans mesures in situ / Estimating river discharge from earth observation measurement of river surface hydraulic variables

La question de l'eau constitue à l'heure actuelle un enjeu majeur pour nos sociétés. Bien qu'il s'agisse d'une ressource renouvelable, son cycle naturel est soumis à de fortes pressions issues tant de l'activité humaine que des modifications climatiques.Le débit des fleuves constitue une des variables clefs du cycle de l'eau. Sa quantification implique des mesures in situ lourdes. De ce fait, son suivi à l'échelle globale reste problématique, et les techniques de télédétection peuvent représenter un atout majeur. Les techniques satellitaires optiques et radar ne peuvent actuellement que mesurer les variables de surface et n'accèdent pas aux paramètres de fond des cours d'eau. Ce travail propose une méthode d'estimation de ces paramètres hydrauliques de fond à partir des seules mesures des variables de surface, en vue de l'estimation du débit. Cette méthode a été validée sur des données simulées exactes et une étude de sensibilité au bruit de mesure a été menée sur des données simulées bruitées et sur des données réelles.Le second volet de ce travail porte sur le potentiel de l'interférométrie radar temporelle à mesurer la variable de vitesse de surface des fleuves. Une campagne de mesure aéroportée a été réalisée sur le Rhône (ONERA-Cemagref) et a montré des résultats concordants avec les mesures de vitesses réalisées in situ par ADCP. En revanche, le modèle de rétrodiffusion M4S, testé dans le cadre de cette thèse, est apparu peu adapté aux scènes fluviales : il s'avère extrêmement sensible aux conditions de vent, ce qui peut s'expliquer par une faiblesse dans la modélisation des caractéristiques des surfaces de fleuves. Dans le cadre du programme SWOT (NASA-CNES), nous avons développé une méthode de mesure in situ de la rugosité des surfaces fluviales. Validée lors de mesures en laboratoire, cette méthode a été mise en œuvre sur le Rhône, et a ainsi permis de caractériser la surface et l'influence de l'intensité du vent sur les paramètres de rugosité. / The water issue is currently a major challenge for our societies. Even if water is a renewable resource, its natural cycle supports great stresses, both human activity and climate change.River discharge is a key variable of the water cycle, whose quantification requires heavy field measurements. Therefore the global monitoring of river discharge remains problematic and satellite remote sensing techniques could be a major asset. Earth Observation radar techniques are currently limited to the measurement of surface variables and cannot measure river bottom hydraulic parameters. The current study proposes a method to estimate these parameters from surface variables, in order to estimate the river discharge. This method has been validated on exact simulated data and its robustness to measurement noise has been studied on noisy simulated data and on real data.The second part of this work explores the abilities of radar along-track interferometry to measure river surface velocity. Velocity measurements carried out on the Rhône river during an airborne campaign (ONERA-Cemagref) show a strong consistency with ADCP field measurements. M4S backscattering model, tested in the framework of this study, is poorly adapted to river scenes : it appears to be extremely sensitive to wind intensity which could be explained by a poor modeling of surface roughness. As part of the SWOT mission program (NASA-CNES) a method allowing in situ characterization of river surface roughness has been developed. It was validated under laboratory controlled conditions. It was implemented on the Rhône river to characterize water surface and quantify the influence of wind intensity on the water surface roughness parameters.

Identiferoai:union.ndltd.org:theses.fr/2011MON20239
Date14 December 2011
CreatorsNégrel, Jean
ContributorsMontpellier 2, Strauss, Olivier, Kosuth, Pascal
Source SetsDépôt national des thèses électroniques françaises
LanguageFrench
Detected LanguageFrench
TypeElectronic Thesis or Dissertation, Text

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