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The intensive use of pesticides is associated with significant risks to the quality of groundwater and surface water bodies. Using numerical models can be a relevant approach to identify such risks and to implement adapted mitigating strategies. The PESHMELBA model was recently developed to simulate water and pesticide transfers on small agricultural catchments. It focuses on representing different landscape structures (grass strips, ditches, hedges, etc.) and their impact on pesticide transfers. The long-term objective is, among other things, to make PESHMELBA an operational tool for watershed managers to identify an optimal landscape configuration with respect to pesticide transfer mitigation. This thesis aims to prepare such an operational use of PESHMELBA by quantifying and reducing the uncertainties associated with the variables simulated by the model.To this end, an uncertainty analysis and a sensitivity analysis are first carried out on several integrated variables and several time series produced by PESHMELBA. Given the complexity of the model, several methods of sensitivity analysis are explored in order to identify the approach best suited to the large size of the input parameter space, the very high computational cost of a simulation and the spatialised nature of the variables. Sobol indices calculated by polynomial chaos decomposition, HSIC measures and importance measures from Random Forest are thus compared. The results provide knowledge on the functioning of the model by making the link between influential parameters and the physical processes involved. These results also make it possible to identify the input parameters for which it will be most relevant to reduce the uncertainty.In a second step, a methodology for uncertainty reduction targeting the input parameters identified as the most influential as well as several output variables (surface and subsurface moisture, concentration at the outlet) is developed. For this purpose, several ensemble data assimilation methods derived from the Kalman filter (EnKF, iEnKS and ES-MDA) are applied to the PESHMELBA model. First, satellite images of surface moisture are assimilated. The results show that in the considered scenario, such data allow an efficient correction of surface saturation moisture and water content, but that this correction does not propagate to subsurface variables and parameters. In this configuration, the influence of the ensemble size, frequency and error associated with observations is also explored to best assess the performance of the different approaches. Then, the joint assimilation of several types of observations with contrasting spatial and temporal resolutions (surface moisture images, point moisture profiles and weekly mean concentration at the outlet) is explored and the results obtained allow to establish an assimilation strategy adapted to the targeted variables and parameters.; L'utilisation intensive de pesticides est associée à des risques importants pour la qualité des masses d'eau souterraines et de surface. L'utilisation de modèles numériques peut être une approche pertinente pour identifier de tels risques et participer à la mise en place de stratégies de protection adaptées. Le modèle PESHMELBA a récemment été développé dans cette optique en mettant l'accent sur la représentation des différentes structures paysagères (bandes enherbées, fossés, haies, etc.) et de leur impact sur les transferts de pesticides. L'objectif à terme est, entre autre, de faire de PESHMELBA un outil opérationnel à destination des gestionnaires de bassins versants permettant d'identifier une configuration de paysage optimale vis-à-vis de l'atténuation des transferts de pesticides. Ce travail de thèse vise à préparer une telle utilisation opérationnelle de PESHMELBA en quantifiant puis réduisant les incertitudes associées aux variables simulées par le modèle.Pour cela, une analyse d'incertitude et une analyse de sensibilité sont réalisées dans un premier temps sur plusieurs variables intégrées et plusieurs séries temporelles produites par PESHMELBA. Compte tenu de la complexité du modèle, plusieurs méthodes d'analyse de sensibilité sont explorées afin d'identifer l'approche la plus adaptée à la grande dimension de l'espace des paramètres d'entrée, au coût de calcul très élevé d'une simulation et au caractère spatialisé des variables. On compare ainsi les indices de Sobol calculés par décomposition en polynômes du chaos, les indices HSIC et les mesures d'importance provenant d'un métamodèle par forêt aléatoire. Les résultats permettent d'une part de gagner en connaissance sur le fonctionnement du modèle en faisant le lien entre paramètres influents et processus physiques impliqués. D'autre part, ces résultats permettent d'identifer les paramètres d'entrée dont il sera le plus pertinent de réduire l'incertitude.Dans un second temps, un méthodologie de réduction de l'incertitude ciblant les paramètres d'entrée identifiés comme les plus influents ainsi que plusieurs variables de sortie (humidité de surface et de subsurface, concentration à l'exutoire) est développée. Pour cela, plusieurs méthodes ensemblistes d'assimilation de données issues du filtre de Kalman (EnKF, iEnKS et ES-MDA) sont appliquées au modèle PESHMELBA. Dans un premier temps, des images satellites d'humiditié de surface sont assimilées. Les résultats montrent que dans le scénario considéré, de telles données permettent de corriger efficacement l'humidité et les teneurs en eau à saturation de surface mais que cette correction ne se propage pas aux variables et paramètres de subsurface. Dans cette configuration, l'influence de la taille de l'ensemble, de la fréquence et de l'erreur associée aux observations est également explorée pour évaluer au mieux les performances des différentes approches. Ensuite, l'assimilation conjointe de plusieurs types d'observation aux résolutions spatiales et temporelles contrastée (images de surface d'humidité, profils d'humidité ponctuels et concentration moyenne hebdomadaire à l'exutoire) est explorée et les résultats obtenus permettent d'établir une stratégie d'assimilation adaptée aux variables et paramètres ciblés.

Established in some thirty cities in France, the tramway is today a popular means of transport that is part of a real urban planning due to its revegetation. The grassing of tramway platforms requires regular watering to meet aesthetic aspect, technical, political, and social constraints, which raises the issue of water consumption. This paper attempts to answer this issue. For this, the line A of the Angers’ tramway system was used as an example. First, an analysis of the line itself to understand its problems and constraints, and an inventory of all the way influencing its water consumption were made. Then, three major levers of action were identified and studied: watering management, political and social aspects. The installation of moisture and temperature sensors made it possible to know the characteristics of the soil in order to carry out watering that seemed more precise and less water consuming. Syringe was also tested, and results were different from those expected. Concerning the political and social aspects, questionnaires were set up showing a gap between political and societal expectations. For all these levers, further studies are needed to obtain more representative results.; Présent dans une trentaine de villes en France, le tramway est aujourd’hui un mode de transport populaire s’inscrivant dans un réel aménagement urbain du fait de sa végétalisation. L’engazonnement des plateformes de tramway nécessite un arrosage régulier pour répondre à des contraintes d’aspects esthétiques, techniques, politiques et sociaux soulevant alors la question de la consommation en eau, ce à quoi ce mémoire tente de répondre. Pour cela, la ligne A du tramway d’Angers a servi d’exemple. Une analyse de la ligne pour en comprendre ses problématiques et contraintes, puis un inventaire de tous les moyens permettant d’influencer sa consommation en eau ont d’abord été effectués. Ensuite, trois leviers d’action majeurs ont été identifiés et étudiés : la conduite de l’arrosage, les aspects politiques et les aspects sociaux. La mise en place de sondes d’humidité et de température ont permis de connaitre les caractéristiques du sol pour effectuer un arrosage qui semble plus précis et moins consommateur en eau. La technique du syringe a également pu être testée et a montré des résultats différents de ceux attendus. Concernant les aspects politiques et sociaux, des questionnaires ont été renseignés mettant en avant un écart entre les attentes politiques et sociétales. Pour tous ces leviers, des études plus approfondies sont nécessaires pour obtenir des résultats plus représentatifs.

Airborne gamma-ray spectrometry is an efficient technique to carry out the radiological assessment of a site of large spatial extent. Its application to environmental monitoring requires temporal repeatability of radionuclide concentration measurements in the soil. The innovative approach of this study is based on the coupled acquisition of gamma spectra from a simulated airborne hover at 50 meters and measurements of environmental factors over a continuous 14 month time-series, between April 2019 and June 2020, which allows the characterization of environmental factors affecting gamma-ray spectrometry. The study site (P2OA-CRA at Lannemezan) was selected for the presence of a 60 meter-tall meteorological mast capable of hosting a NaI(Tl) spectrometer, RSX-5, of the same kind as the one used during CEA gamma-ray surveys. The main objective of the thesis is characterize and correct the different measurement biases to isolate the gamma signal emitted from the ground. To this purpose, temporal chronicles were used to observe and quantify the environmental effects associated with the variation of soil moisture, atmospheric pressure, cosmic rays, precipitation, and atmospheric radon-222. Each parameter was the subject of a dedicated study, which led to the implementation of a correction on the measured gamma signal. Theoretical fit curves of the radionuclides, coupled with Geant-4 simulations, validated the removal of soil moisture effects. These fits are used to express the radionuclide concentration on a per dry soil mass basis and are therefore no longer a function of soil moisture at the time of the gamma-ray survey, an important source of variability. This corrective procedure was first validated for 40K, 232Th, and 137Cs, and then for 238U after the influence of atmospheric 222Rn was removed from the signal. This correction is also applicable using soil moisture acquired by remote sensing, in particular using SMAP L4 products. A complementary study on the monitoring of soil moisture profile by gamma radiation of the same radionuclide at different energies has opened up prospects for applications in precision agriculture. The characterization of an energy window centered on cosmic rays has made it possible to eliminate their influence on the measured gamma signal. If the effect of the semi-diurnal cycle of atmospheric pressure on the gamma-ray signal was evidenced for all radionuclides, its limited influence was not subject to a dedicated correction. The 238U-centric precipitation effect was studied on single rain event profiles of variable intensities. The increase in the 238U count rate associated with these events shows a linear relationship with the intensity of rainy episodes. The coupled 222Rn and 238U time-series were used to characterize and quantify the influence of atmospheric radon on the uranium gamma signal. A spectral component of atmospheric radon was extracted to that purpose. Following this new quantification of the influence of atmospheric 222Rn on the signal of 238U, a novel method for estimating the atmospheric 222Rn volume activity from airborne gamma spectrometry was developed. The 222Rn estimated this way can both be used in the correction protocol for the 238U signal and be the subject if dedicated studies. Maps of its temporal evolution from gamma spectrometry thus can thus be obtained. A global correction procedure was then implemented, CRADON, and applied to the spectra acquired during the airborne gamma-ray spectrometry campaign carried out on the study site. Maps produced with this protocol show a very good diurnal and semi-diurnal repeatability, which is not the case of the uncorrected maps. This validates the protocol developed in this study.[...]; La spectrométrie gamma aéroportée est une technique de mesure efficace pour établir un bilan radiologique ponctuel d'un site de grande étendue. Son application à la surveillance environnementale nécessite une répétabilité temporelle des mesures de concentration des radionucléides dans le sol. Le caractère innovant de cette étude repose sur l'acquisition couplée de spectres gamma issus d'un vol stationnaire simulé à 50 mètres et de mesures de facteurs environnementaux sur une chronique temporelle continue de 14 mois, entre Avril 2019 et Juin 2020, qui permet de caractériser les facteurs d'influence. Le site d'application, le P2OA-CRA de Lannemezan, a été choisi pour la présence d'un mât météorologique de 60 mètres permettant d'installer un spectromètre NaI(Tl), de type RSX-5 de même composition que celui utilisé lors des campagnes de mesures du CEA. L'objectif principal de cette thèse est de s'affranchir des différents biais de mesures pour isoler le signal gamma émis depuis le sol. Ainsi, les chroniques temporelles ont permis d'observer et de quantifier les effets environnementaux associés à la variation de l'humidité du sol, de la pression atmosphérique, des rayonnements cosmiques, des précipitations et du radon-222 atmosphérique. Chaque paramètre a fait l'objet d'une étude dédiée qui a débouché sur la mise en place d'une correction de cet effet sur le signal gamma mesuré. La loi d'ajustement théorique des radionucléides, couplées à des simulations Geant-4, ont validé la correction des effets de l'humidité du sol. Elles permettent d'exprimer les concentrations des radionucléides en sol sec et ne sont donc plus fonction de l'humidité du sol à l'instant de la mesure, qui représente une importante source de variabilité. Cette procédure a d'abord été validée pour le 40K, le 232Th ainsi que le 137Cs, puis pour le 238U, une fois l'influence du 222Rn atmosphérique soustraite du signal. Cette correction est également applicable en utilisant les humidités du sol acquises par télédétection satellitaire, notamment les produits L4 de SMAP. Une étude complémentaire sur le suivi du profil de l'humidité du sol par des rayonnements gamma d'un même radionucléide à différentes énergies ouvre des perspectives d'application en agriculture de précision. La caractérisation d'une fenêtre d'énergie centrée sur les rayonnements cosmiques a permis d'éliminer leur influence sur le signal gamma mesuré. Si l'effet du cycle semi-diurne de la pression atmosphérique sur les taux de comptage a pu être mis en évidence pour tous les radionucléides, son influence limitée n'a pas fait l'objet d'une correction dédiée. L'effet des précipitations centré uniquement sur le 238U a pu être étudié sur des profils d'événements de pluie uniques d'intensité variable. L'augmentation du taux de comptage de 238U associée à ces événements de pluie, présente une relation linéaire avec l'intensité des épisodes pluvieux. L'étude couplée des chroniques temporelles du 222Rn et du 238U a permis de quantifier l'influence du radon atmosphérique sur le signal gamma de l'uranium. Une composante spectrale associée au radon atmosphérique a été établie en ce sens. Suite à cette nouvelle quantification de l'influence du 222Rn atmosphérique sur le signal du 238U, une méthode pionnière d'estimation de l'activité volumique de 222Rn à partir de la spectrométrie gamma aéroportée a été développée. [...]

This work analyzes the contribution of time series of earth observations for agricultural water management. The actors involved in agricultural water management are multiple, the scales of actions are various. Improving the efficiency of water use by agriculture and predicting the impacts on the different reservoirs requires the development of integrated approaches at the scales of decision-making: (1) the plot for the farmer who plans his irrigation, (2) the catchment area for the manager who plans the development and (3) the national territory for the state who defines public policies. The issue of decision making at different spatial and temporal scales is the main thread of the thesis. i- At the scale of the agricultural plot, the irrigation decision is made and carried out within a few days. The water balance at the plot level must thus take into account the previous water turns in order to be correctly calculated and predict the next water needs. An approach comparing the direction of variation of a model that does not simulate irrigation to that of a soil moisture product from microwave satellite observations is being developed and tested in southwestern France. This first version of irrigation detection obtains satisfactory results when irrigations are above 10mm. ii- Agronomic drought is studied at regional and seasonal scales. The aim of the study is to show that spatial remote sensing data (vegetation, soil moisture, surface temperature) allow on the one hand to characterize the intensity and extent and on the other hand to anticipate drought. For this purpose, an original two-dimensional drought classification method is proposed, and an analogous approach allows to consider the future trajectory. The approach is applied to north-Africa (Morocco, Algeria, Tunisia) iii- At the watershed scale and over the long term, we have studied a method to develop anthropogenic scenarios taking into account the interseasonal variations of the climate and thus also climate change. The approach is developed and tested on the Tensift watershed in Morocco.; Ce travail analyse l'apport des séries temporelles d'observations issues de la télédétection spatiale pour la gestion de l'eau agricole. Les acteurs impliqués dans la gestion de l'eau agricole sont multiples. Les échelles d'actions sont donc aussi très diverses. Améliorer l'efficience de l'utilisation de l'eau par l'agriculture et prévoir les impacts sur les différents réservoirs nécessite le développement d'approches intégrées aux échelles de la prise de décision : (1) la parcelle pour l'agriculteur qui planifie ses irrigations, (2) le bassin versant pour le gestionnaire qui planifie l'aménagement et (3) le territoire national pour l'état qui définit les politiques publiques. La question de la prise de décision à différentes échelles spatiales et temporelles est le fil conducteur de la thèse. i- A l'échelle de la parcelle agricole, la décision d'irrigation est prise et effectuée dans un délai de quelques jours. Le bilan hydrique à la parcelle doit ainsi prendre en compte les tours d'eau précédents pour être calculé correctement et prédire les prochains besoins en eau. Une approche comparant le sens de variation d'un modèle ne simulant pas l'irrigation à celui d'un produit d'humidité du sol provenant d'observations satellitaires micro-onde est développée et testée dans le Sud-Ouest de la France. Cette première version de la détection des irrigations obtient des résultats satisfaisants lorsque les irrigations sont supérieures à 10mm. ii- La sécheresse agronomique est étudiée à l'échelle régionale et saisonnière. Le but de l'étude est de montrer que les données de télédétection spatiale (végétation humidité du sol, température de surface) permettent d'une part de caractériser l'intensité et l'étendue et d'autre part d'anticiper la sécheresse. Pour cela, une méthode originale de classification bidimensionnelle de la sécheresse est proposée, et une approche par analogue permet d'envisager la trajectoire future. L'approche est appliquée sur la région Maghreb (Maroc, Algérie, Tunisie) iii- A l'échelle du bassin versant et sur le long terme, nous avons étudié une méthode pour élaborer des scénarios anthropiques prenants en compte les variations inter saisonnières du climat et donc également les changements climatiques. L'approche est développée et testée sur le bassin versant du Tensift au Maroc.

Agriculture is considered as one of the most important sectors in Tunisia on which the country's economy is predominately based. It is also important because of its contribution to food security. In the context of natural resource management, the characterization and monitoring of surface states is essential, particularly in semi-arid regions where several constraints hamper agricultural development (period of drought, conflicts over water sharing, lack of resources, overpumping of groundwater, etc.). In Tunisia, nearly 80% of available water resources are used by agriculture with limited efficiency. Here, with very limited water resources, the estimation of the surface water state is necessary to establish the appropriate decisions for a better sustainable management. In this context, remote sensing provides a fundamental database for surface observation. It is a major tool for remote sensing data acquisition.The work carried out during this thesis contributes to evaluate the potential of the new Sentinel-1 (S-1) and Sentinel-2 (S-2) satellite for the characterization of surface states, specifically soil moisture in a context of sustainable management of water and soil resources. Indeed, these new systems offer operational products with a high temporal repeatability and metric spatial resolutions allowing regular monitoring. In our context, radar data is particularly sensitive to surface conditions, specifically soil moisture, surface roughness and vegetation cover. They are unveiled as the most promising tools for accurate monitoring at the field or regional scale. This work includes two main parts that directly relate soil moisture (key variable for different processes) to irrigation first, and then to soil texture. The approach adopted combines experimental measurements with the use of different remote sensing data in synergy, modeling and mapping. The thesis is structured in three parts. The first part of this work evaluates the potential of C-band radar data for a large database. The results showed through behavioral and modeling studies that the radar signal could retrieve temporal and spatial dynamics of soil moisture on cereal plots. The second component consists of evaluating the combined use of optical and radar data in order to predict surface water conditions over vegetative cover. With a precision of about 6 vol. %, soil moisture mapping is then proposed at high spatial resolution, by inverting the Water Cloud Model (WCM), a backscattering model for vegetation cover.[...]; L'agriculture en Tunisie fait partie des secteurs importants sur lesquels reposent l'économie du pays. Elle revêt également son importance par sa contribution à la sécurité alimentaire. Dans un contexte de gestion des ressources naturelles, la caractérisation et le suivi des états de surface est indispensable, particulièrement dans les régions semi-arides où plusieurs contraintes freinent le développement agricole (période de sécheresse, conflits sur le partage des eaux, manque de ressources, surexploitations des nappes, etc.). En Tunisie, près de 80 % des ressources en eau disponibles sont utilisées par l'agriculture avec une efficacité limitée. Là, où les ressources en eau sont très limitées, l'estimation de l'état hydrique de surface est particulièrement nécessaire pour établir les décisions adéquates pour une meilleure gestion de cette ressource. Dans ce contexte, la télédétection fournit une base fondamentale de données pour l'observation de la surface et constitue un outil majeur pour l'acquisition d'informations à distance. Les travaux réalisés au cours de cette thèse sur la plaine de Kairouan, au Centre de la Tunisie et caractérisée par un climat semi aride, contribuent à l'évaluation du potentiel des nouveaux capteurs satellitaires Sentinel-1 (S-1) et Sentinel-2 (S-2) pour la caractérisation des états de surface, spécifiquement l'humidité du sol dans un contexte de gestion durable des ressources en eau et en sol. En effet, ces nouveaux systèmes offrent aujourd'hui des produits opérationnels avec une forte répétitivité temporelle et des résolutions spatiales métriques permettant un suivi régulier. Dans notre contexte, les données radars sont particulièrement sensibles aux conditions de surface, précisément à l'humidité du sol, à la rugosité de surface et à la végétation. Ils se dévoilent comme les outils les plus prometteurs pour un suivi précis à l'échelle de la parcelle ou régionale. Ce travail comprend deux principales parties qui relient directement l'humidité du sol (variable clé pour différents processus) à l'irrigation dans un premier temps, puis à la texture du sol. L'approche adoptée combine les mesures expérimentales à l'utilisation de données de la télédétection multi-capteurs en synergie, ainsi à la modélisation et à la cartographie. La thèse se structure en trois volets. Le premier volet de ce travail évalue le potentiel des données radars en bande C pour une large base de données. Les résultats ont montré à travers des études du comportement et de modélisation que le signal radar permet de suivre la dynamique temporelle et spatiale de l'humidité du sol sur des parcelles de céréales. Le second volet, consiste à évaluer l'utilisation conjointe de données optiques et radars afin de pouvoir prédire l'état hydrique de surface sur une couverture végétale.[...]

Agriculture is considered as one of the most important sectors in Tunisia on which the country's economy is predominately based. It is also important because of its contribution to food security. In the context of natural resource management, the characterization and monitoring of surface states is essential, particularly in semi-arid regions where several constraints hamper agricultural development (period of drought, conflicts over water sharing, lack of resources, overpumping of groundwater, etc.). In Tunisia, nearly 80% of available water resources are used by agriculture with limited efficiency. Here, with very limited water resources, the estimation of the surface water state is necessary to establish the appropriate decisions for a better sustainable management. In this context, remote sensing provides a fundamental database for surface observation. It is a major tool for remote sensing data acquisition.The work carried out during this thesis contributes to evaluate the potential of the new Sentinel-1 (S-1) and Sentinel-2 (S-2) satellite for the characterization of surface states, specifically soil moisture in a context of sustainable management of water and soil resources. Indeed, these new systems offer operational products with a high temporal repeatability and metric spatial resolutions allowing regular monitoring. In our context, radar data is particularly sensitive to surface conditions, specifically soil moisture, surface roughness and vegetation cover. They are unveiled as the most promising tools for accurate monitoring at the field or regional scale. This work includes two main parts that directly relate soil moisture (key variable for different processes) to irrigation first, and then to soil texture. The approach adopted combines experimental measurements with the use of different remote sensing data in synergy, modeling and mapping. The thesis is structured in three parts. The first part of this work evaluates the potential of C-band radar data for a large database. The results showed through behavioral and modeling studies that the radar signal could retrieve temporal and spatial dynamics of soil moisture on cereal plots. The second component consists of evaluating the combined use of optical and radar data in order to predict surface water conditions over vegetative cover. With a precision of about 6 vol. %, soil moisture mapping is then proposed at high spatial resolution, by inverting the Water Cloud Model (WCM), a backscattering model for vegetation cover.[...]; L'agriculture en Tunisie fait partie des secteurs importants sur lesquels reposent l'économie du pays. Elle revêt également son importance par sa contribution à la sécurité alimentaire. Dans un contexte de gestion des ressources naturelles, la caractérisation et le suivi des états de surface est indispensable, particulièrement dans les régions semi-arides où plusieurs contraintes freinent le développement agricole (période de sécheresse, conflits sur le partage des eaux, manque de ressources, surexploitations des nappes, etc.). En Tunisie, près de 80 % des ressources en eau disponibles sont utilisées par l'agriculture avec une efficacité limitée. Là, où les ressources en eau sont très limitées, l'estimation de l'état hydrique de surface est particulièrement nécessaire pour établir les décisions adéquates pour une meilleure gestion de cette ressource. Dans ce contexte, la télédétection fournit une base fondamentale de données pour l'observation de la surface et constitue un outil majeur pour l'acquisition d'informations à distance. Les travaux réalisés au cours de cette thèse sur la plaine de Kairouan, au Centre de la Tunisie et caractérisée par un climat semi aride, contribuent à l'évaluation du potentiel des nouveaux capteurs satellitaires Sentinel-1 (S-1) et Sentinel-2 (S-2) pour la caractérisation des états de surface, spécifiquement l'humidité du sol dans un contexte de gestion durable des ressources en eau et en sol. En effet, ces nouveaux systèmes offrent aujourd'hui des produits opérationnels avec une forte répétitivité temporelle et des résolutions spatiales métriques permettant un suivi régulier. Dans notre contexte, les données radars sont particulièrement sensibles aux conditions de surface, précisément à l'humidité du sol, à la rugosité de surface et à la végétation. Ils se dévoilent comme les outils les plus prometteurs pour un suivi précis à l'échelle de la parcelle ou régionale. Ce travail comprend deux principales parties qui relient directement l'humidité du sol (variable clé pour différents processus) à l'irrigation dans un premier temps, puis à la texture du sol. L'approche adoptée combine les mesures expérimentales à l'utilisation de données de la télédétection multi-capteurs en synergie, ainsi à la modélisation et à la cartographie. La thèse se structure en trois volets. Le premier volet de ce travail évalue le potentiel des données radars en bande C pour une large base de données. Les résultats ont montré à travers des études du comportement et de modélisation que le signal radar permet de suivre la dynamique temporelle et spatiale de l'humidité du sol sur des parcelles de céréales. Le second volet, consiste à évaluer l'utilisation conjointe de données optiques et radars afin de pouvoir prédire l'état hydrique de surface sur une couverture végétale.[...]

Severe heat waves and droughts that episodically hit temperate regions have detrimental consequences on health, economy and society. The design and deployment of efficient preparedness strategies foster high expectations for the prediction of such events a few weeks or months ahead. Their likely increased frequency throughout the 21st century, as envisaged by climate projections, further emphasizes these expectations. Nevertheless, the summer season is the most difficult to predict over mid-latitudes. Well-known sources of predictability are weaker than in winter and current climate prediction systems struggle to adequately represent associated teleconnection mechanisms. An increasing number of studies have shown a statistical link over some regions between spring soil moisture and subsequent summer temperature and precipitation. This link has been partly confirmed in climate numerical models, but many questions remain.The purpose of this PhD thesis is to better understand the role played by soil moisture on the characteristics and predictability of the summer climate in temperate regions. By means of the CNRM-CM coupled general circulation model, we have designed a range of numerical simulations which help us evaluate the persistence level of spring soil moisture anomalies. Indeed, a long persistence is a necessary condition for these anomalies to influence the climate at the seasonal scale, through the process of evapotranspiration. By imposing in our model idealized initial and boundary soil moisture conditions, we have highlighted areas of the globe for which the average state and the variability of temperatures and precipitation in summer is particularly sensitive to these conditions. This is the case in particular for Europe and North America, including over high latitudes. Soil moisture is therefore a promising source of potential seasonal climate predictability for these regions, although the persistence of soil moisture anomalies remains locally very uncertain.An effective predictability coordinated experiment, bringing together several prediction systems, shows that a realistic soil moisture initialization improves the forecast skill of summer temperatures mainly over southeast Europe. In other regions, such as Northern Europe, the disagreement between models comes from uncertainty about the persistence of soil moisture anomalies. On the other hand, over the American Great Plains, even the forecasts with improved soil moisture initialization remain unsuccessful. Yet, the literature as well as our assessment of climate sensitivity to soil moisture have identified this region as a "hotspot" of soil moisture - atmosphere coupling. We assume that the failure of these predictions relates to the strong hot and dry bias present in all models over this region in summer, which leads to excessive soil drying. To verify this assumption, we developed a method that corrects these biases during the forecast integration based on the CNRM-CM6 model. The resulting forecasts are significantly improved over the Great Plains. Understanding the origin of continental biases in the summer and reducing them in future generations of climate models are essential steps to making the most of soil moisture as a source of seasonal predictability in temperate regions.; Les épisodes de sécheresse et de canicule qui frappent épisodiquement les régions tempérées ont des conséquences préjudiciables sur les plans sanitaire, économique, social et écologique. Afin de pouvoir enclencher des stratégies de préparation et de prévention avec quelques semaines ou mois d'anticipation, les attentes sociétales en matière de prévision sont élevées, et ce d'autant plus que les projections climatiques font craindre la multiplication de ces épisodes au cours du 21ème siècle. Néanmoins, la saison d'été est la plus difficile à prévoir aux moyennes latitudes. Les sources connues de prévisibilité sont plus ténues qu'en hiver et les systèmes de prévision climatique actuels peinent à représenter correctement les mécanismes de téléconnexion associés. Un nombre croissant d'études a mis en évidence un lien statistique dans certaines régions entre l'humidité du sol au printemps et les températures et précipitations de l'été qui suit. Ce lien a été partiellement confirmé dans des modèles numériques de climat mais de nombreuses interrogations subsistent.L'objectif de cette thèse est donc de mieux comprendre le rôle joué par l'humidité du sol sur les caractéristiques et la prévisibilité du climat de l'été dans les régions tempérées. Grâce notamment au modèle couplé de circulation générale CNRM-CM, nous avons mis en oeuvre des ensembles de simulations numériques qui nous ont permis d'évaluer le degré de persistance des anomalies d'humidité du sol printanière. En effet, une longue persistance est une condition nécessaire pour que ces anomalies influencent le climat à l'échelle de la saison, via le processus d'évapotranspiration de la surface. En imposant dans notre modèle des conditions initiales et aux limites idéalisées d'humidité du sol, nous avons mis en évidence des régions du globe pour lesquelles l'état moyen et la variabilité des températures et des précipitations en été sont particulièrement sensibles à ces conditions. C'est notamment le cas sur une grande partie de l'Europe et de l'Amérique du nord, y compris à des latitudes élevées. Pour toutes ces régions, l'humidité du sol est une source prometteuse de prévisibilité potentielle du climat à l'horizon saisonnier, bien que de fortes incertitudes demeurent localement sur le degré de persistance de ses anomalies.Une expérience de prévisibilité effective coordonnée avec plusieurs systèmes de prévision montre qu'une initialisation réaliste de l'humidité du sol améliore la prévision de températures estivales principalement dans le sud-est de l'Europe. Dans d'autres régions, comme l'Europe du Nord, le désaccord des modèles provient de l'incertitude sur la persistance des anomalies d'humidité du sol. En revanche, sur les Grandes Plaines américaines, aucun modèle n'améliore ses prévisions qui restent donc très médiocres. La littérature ainsi que nos évaluations de sensibilité du climat à l'humidité du sol ont pourtant identifié cette région comme un "hotspot" du couplage entre l'humidité du sol et l'atmosphère. Nous supposons que l'échec de ces prévisions est une conséquence des forts biais chauds et secs présents dans tous les modèles sur cette région en été, qui conduisent à un dessèchement excessif des sols. Pour le vérifier, nous avons développé une méthode qui corrige ces biais au cours de l'intégration des prévisions avec CNRM-CM6. Les prévisions qui en résultent sont nettement améliorées sur les Grandes Plaines. La compréhension de l'origine des biais continentaux en été et leur réduction dans les prochaines générations de modèles de climat sont des étapes essentielles pour tirer le meilleur parti de l'humidité du sol comme source de prévisibilité saisonnière dans les régions tempérées.

Hydrologists need to know soil moisture antecedent conditions before rainfall events to improve floodforecasting in torrential catchments. Soil moisture mapping, whose variations are mainly influenced bytopography, vegetation cover, and heterogeneity of soil properties, is therefore a valuable tool to studyhydrological processes. This work adresses the issue of the spatio-temporal variations of soil water statusspatialization using geostatistical and hydrological modeling applied to the Laval marly experimental catchment(0.86 km², ORE Draix-Bléone, France). In situ monitoring of rainfall events from May 2015 to November 2016revealed a significant relationship between soil water content, topography and land cover in the badlands. Italso led to better assess soil water content spatio-temporal dynamics at the hillslope scale and the seasonaland event time scales. It confirmed the major contribution of bare areas to stream flows. Eventually, thehydrological modeling associated to the chemical and isotopic water tracing made it possible to better understand the spatial organization of the catchment hydrological response at the event scale., Pour améliorer la prévision des crues dans les bassins versants torrentiels, les hydrologues doivent connaître les conditions initiales de l'état hydrique des sols précédant les événements pluvieux. La cartographie de l'humidité des sols, dont les variations sont principalement influencées par la topographie, la couverture végétale et l'hétérogénéité des propriétés des sols, constitue alors un outil précieux pour étudier les processus de formation des écoulements. Ce travail aborde la problématique de la spatialisation des variations spatio-temporelles de l'état hydrique des sols en utilisant la modélisation géostatistique et hydrologique appliquées au bassin versant expérimental marneux du Laval (0.86 km², ORE Draix-Bléone, France). Le suivi in situ des épisodes pluvieux de mai 2015 à novembre 2016 a permis de mettre en évidence une relation significative entre la teneur en eau des sols, la topographie et l'occupation de surface dans les badlands. Il a également permis de mieux appréhender la dynamique spatio-temporelle des variations de teneur en eau des versants à l'échelle saisonnière et événementielle, et de confirmer la majeure contribution aux écoulements de crue des horizons superficiels dénudés. Enfin, la modélisation hydrologique associée au traçage chimique et isotopique des eaux du bassin a apporté une amélioration de la compréhension de l'organisation spatiale de la réponse hydrologique du bassin à l'échelle événementielle.

Soil moisture was declared Essential Climate Variable (ECV) in 2010 by the European Space Agency (ESA) in support of the work of the Intergovernmental Panel on Climate Change (IPCC). In vulnerable areas such as West Africa (poorly irrigated and subsistence agriculture, extreme temperatures and high variability of rainfall), the added value of informations on soil moisture is important, especially in a changing climate. The first part of this thesis concerns the representation of root-zone soil moisture on a large scale using the triptych in-situ measurements / remote sensing / modeling. These 3 methods each have limitations: (i) the low density of in-situ networks (3 measurement sites throughout West Africa), (ii) SMOS estimates only at the surface (0-5 cm) and (iii) the uncertainties of the real-time precipitation forcing used in surface models. In order to reduce these limitations, an assimilation method (particle filter) of SMOS data has been implemented in an empirical surface model (API) and compared to AMMA-CATCH in-situ measurements. The results show an improvement of the humidities modeled after assimilation. The second part concerns the impact of soil moisture variations on millet yields. A statistical relationship was first determined from yield data measured in 10 villages around Niamey. The results show that the 20-day soil moisture anomalies at the beginning of July and the end of August - mid September (reproductive period and grain filling period), at a depth of about 30 cm, explain the variations in yield measured at R2=0.77. This relationship was then applied to the Nigerien scale from FAO yield data and in-depth moisture maps developed in the first part of the thesis. The results show a correlation at R2=0.62 over the years 1998-2015. Then, the method was apply to 3 other sahelian countries, showing a agreement of 0.77. The last part of this work concerns the exploitation of the residuals of the assimilation scheme in order to reduce the uncertainties on the precipitations. The satellite precipitation products CMORPH, TRMM and PERSIANN, in their real-time version, were compared to rain gauges before and after assimilation. The result of this study shows a marked improvement in the estimated precipitations intensities. The method was then applied to a precipitation product used at the AGRHYMET regional center for agricultural monitoring, the TAMSAT product.This thesis work has led to further research into the potential of satellite moisture data for agronomic applications. The perspectives of this work mainly concern: (i) the use of other sensors (SMAP, ASCAT, AMSR) to increase the frequency of the observations of humidity in the assimilation, (ii) on methods of disaggregation of the coefficients for the correction of precipitation at higher spatial resolution and (iii) the use of multispectral data (vegetation indices, soil temperature, ...) for a better monitoring of yields., L’humidité du sol à été déclarée Essential Climate Variable (ECV) en 2010 par l’European Space Agency (ESA) en support du travail du Groupe d'experts Intergouvernemental sur l'Évolution du Climat (GIEC). Dans des zones vulnérables comme l’Afrique de l’Ouest (agriculture faiblement irriguée et de subsistance, températures extrêmes et forte variabilité des précipitations), la valeur ajoutée d’informations concernant l’humidité du sol est importante, surtout dans un contexte de changement climatique. La première partie de ces travaux de thèse concerne la représentation de l'humidité en profondeur à grande échelle en utilisant le triptyque mesures in-situ/télédétection/modélisation. Ces 3 méthodes présentent chacune des limites: (i) la faible densité des réseaux in-situ (3 sites de mesures sur toute l'Afrique de l'Ouest), (ii) les estimations de SMOS uniquement en surface (0-5 cm) et (iii) les incertitudes des forçages de précipitation temps-réel utilisés dans les modèles de surface. Afin de réduire ces limitations, une méthode d'assimilation (filtre particulaire) des données SMOS à été implémentée dans un modèle de surface empirique (API) et comparées aux mesures in-situ AMMA-CATCH. Les résultats montrent une amélioration des humidités modélisée après assimilation. La seconde partie concerne l'impact des variations d'humidité du sol sur les rendements de mil. Une relation statistique a tout d'abord été déterminée à partir de données de rendements mesurés sur 10 villages autour de Niamey. Les résultats montrent que les anomalies d'humidité du sol sur 20 jours début Juillet et fin Août - mi Septembre (période reproductive et période de remplissage du grain), à une profondeur d'environ 30 cm, expliquent les variations de rendement mesuré à R2=0.77 sur l'ensemble de 9 villages. Cette relation à ensuite été appliquée à l'échelle du Niger à partir de données de rendement issues de la FAO et de cartes d'humidité en profondeur développées dans la première partie de la thèse. Les résultats montrent une corrélation à R2=0.62 sur les années 1998-2014. Puis la méthode a été appliquée à 3 autres pays du Sahel, montrant une corrélation de 0.77. La dernière partie de ces travaux concerne l'exploitation des résidus du schéma d'assimilation afin de réduire les incertitudes sur les précipitations. Les produits de précipitations satellites CMORPH, TRMM et PERSIANN, dans leur version temps-réel ont été comparées à des pluviomètres avant et après assimilation. Le résultat de cette étude montre une nette amélioration des intensités estimées. La méthode a ensuite été appliquée à un produit de précipitation utilisé au centre régional AGRHYMET pour le suivi agricole, le produit TAMSAT.Ces travaux de thèse ont permis d'approfondir les recherches concernant le potentiel des données d'humidité par satellite pour des applications agronomiques. Les perspectives de ces travaux portent principalement sur : (i) l'utilisation d'autres capteurs (SMAP, ASCAT, AMSR) pour augmenter la fréquence des observations d'humidité dans l'assimilation, (ii) sur des méthodes de désagrégation des coefficients pour la correction des précipitations à plus haute résolution spatiale et (iii) sur l'utilisation de données multispectrales (indices de végétation, température du sol, ...) pour un meilleur suivi des rendements.

This thesis was submitted for the award of Doctor of Philosophy and was awarded by Brunel University London Projected increasing temperatures and reduced summer precipitation in the UK raises questions about the sustainability of aspects of the agriculture industry and food security. This study investigates the potential impact of precipitation changes on sugar beet yield in Eastern England. Observations of precipitation was examined for the period 1971-2000 and the expected changes in precipitation were investigated using seven CMIP5 climate models for the historical phase (1971-2000) and RCP45 and RCP85 future scenarios (2021-2050). Three out of the seven models were found to show good agreement with observations but the MOHC ensemble mean was the closest to the observed means and was used for further precipitation analyses. Statistical analysis of the future precipitation changes were performed using the Met Office Hadley Centre (MOHC) model focused on changes between the historical phase and RCP45 and RCP85. Results showed a consistent and significant reduction in annual May-October precipitation under future scenarios. The study then investigated the impact of reduced future precipitation changes on sugar beet yield by applying controlled watering regimes informed by the CMIP5 projections to sugar beet plants in a greenhouse experiment over two seasons – the use of CMIP5 projections in this way is a first. In the first experiment carried out in 2014, a climatological watering regime (i.e. where the total seasonal rainfall for the different scenarios was applied in equal and regular watering events) was applied to the plants, which meant a 16% reduction in precipitation in the “future” category relative to a “control” category. Analysis of the yields indicated a statistically significant reduction in mean tuber wet mass: mean of 360g for the control and 319g for the future (p-value 0.03). This implies a potential yield reduction of 11% by 2050. In the second experiment carried out in 2015, a “realistic distribution” watering regime (i.e. where the total seasonal rainfall is applied in a series of watering events that reflect the analysed sizes and distribution of rainfall events in the different categories), this meant a reduction in precipitation in the months of June (-15.6%), July (-7.7%) and August (-3.7%). This resulted in statistically significant reduction in mean tuber wet mass between control (153g) and RCP85 (113g) with a p-value of 0.01. This implies a reduction of 26% in future yields under RCP85 by 2050. Results in this thesis further show how changes and variation in precipitation are intertwined with changes in soil moisture and yield of sugar beet plants. The findings will enable UK sugar beet farmers to identify potential areas of challenges in order to adapt their management practices to ensure maximum crop yield in future growing seasons. Moreover, from a global perspective, the findings here are also broadly applicable to a variety of agricultural crops in different parts of the world, where changes in yield may have important consequences to food security and food prices.

Soil moisture is an essential climate variable that is globally monitored with the help of satellite borne microwave instruments. The accuracy of satellite soil moisture estimations is assessed by direct comparison to in situ measurements. While satellite estimates have a resolution ranging between 30 and 100 km, in situ sensors typically measure over an area of a few centimetres (point resolution). This spatial scale mismatch between satellite and in situ soil moisture estimates impairs the validation process and the respective summary statistics to an extent that is not currently known. This thesis aims at improving the knowledge of the spatial scale mismatch, as well as providing methods for its assessment applicable to any validation area. To this end, the connection between the SM spatial and time scales was investigated. Modelled and measured soil moisture series at different regions of the globe were decomposed into time scales ranging from 0.5 to 128 days, using wavelet transforms. The spatial representativeness of the point measurements was then assessed, on a per time scale basis, with 4 different approaches: temporal stability analysis, triple collocation, the percentage of correlated areas (CArea) and a new approach that uses wavelet- based correlations (WCor). Moreover, one of the components of the mismatch, the sampling uncertainty, has been assessed separately with bootstrap and Monte Carlo simulations of point-support series. It was found that the average of the spatial representativeness values tends to increase with the time scales but so does their dispersion. This implies that some stations had large representativeness areas at seasonal scales, while others do not. At sub-weekly scales, all stations exhibited very small representativeness areas. Finally, the sampling uncertainty has been observed to have a considerable impact on satellite validation statistics.; L'humidité du sol est une variable climatique essentielle dont le suivi à l'échelle globale est possible grâce à des instruments micro-ondes à bord des satellites. La précision de ces estimations est validée par comparaison directe aux mesures au sol. Tandis que les estimations satellitaires ont des résolutions allant de 30 à 100 km, les capteurs in situ sont généralement représentatifs d'une zone de quelques centimètres (résolution ponctuelle). Cette différence entre l'échelle spatiale des estimations satellitaires et in situ impacte le processus de validation et les statistiques obtenues à un niveau qui n'est pas connu actuellement. Cette thèse vise à améliorer la connaissance de l'impact du changement d'échelle spatiale, ainsi qu'à fournir des méthodes d'évaluation de celle-ci applicables à toute zone de validation. Pour ce faire, la relation entre les échelles spatiales et temporelles a été étudiée. Des séries modélisées et mesurées sur des régions différentes du globe ont été décomposées en échelles de temps allant de 0,5 et 128 jours, en utilisant des transformées en ondelettes. La représentativité spatiale des mesures à résolution ponctuelle a ensuite été évaluée, par échelle de temps, avec 4 approches différentes : l'analyse de la stabilité temporelle, la triple colocation, le pourcentage de zones corrélées (CArea) et une nouvelle approche utilisant des corrélations basées sur des ondelettes (WCor). De plus, l'incertitude d'échantillonnage a été évaluée séparément avec des approches bootstrap et des simulations de Monte Carlo de séries à résolution ponctuelle. À l'issue de ces expériences, il y a été constaté que la moyenne des valeurs de représentativité spatiale obtenues tend à augmenter avec l'échelle de temps, mais aussi leur dispersion. Cela implique que certaines stations ont de vastes zones de représentativité à des échelles saisonnières, tandis que d'autres ne l'ont pas. Aux échelles sous-hebdomadaires, toutes les stations présentaient de très petites zones de représentativité. Enfin, l'impact de l'incertitude d'échantillonnage s'est avéré assez important dans les métriques de validation satellitaire.

Owing to the development of the smart farming, some new studies need to be lead on a distributed instrumentation to measure soil moisture to control the irrigation.In the project IRRIS context, we realize a smart soil moisture sensor. First, we have to realize the sensing element of this sensor. We choose a capacitive detection to get a reactive sensor despite low cost. The body is a cylinder to be easily buried in the soil. The electrodes are made by electrochemical deposition on the plastic tube. Then, we design the measurement electronic. We compare two solutions, one with discrete components and the other software on embedded microcontroller. We submit those electronics at thermic variations to observe their comportment to create the law of compensation. Next we assemble the sensor according to two ways. The first, the multi sensor, forces the depths of sensing but reduces the costs by pooling the measurement electronic. The second, the mono sensor, frees the choice of depth but multiplies the number of sensors. We create at this step the sensor network thanks a wireless communication placed on 868MHz, an ISM band that we characterize in terms of range depending on the flow rate to optimize this communication. Finally, we observe the results of three measurement campaigns to validate the operating for different soil and cultures.This study ends in the realization of a sensor to measure soil moisture with a reduced cost relative to the industrial sensor on the market. Experiments prove its ease of use as well as its proper functioning.; A cause du développement du smart farming, des études sont à mener sur la distribution de l’instrumentation pour mesurer l’état hydrique du sol en vue de contrôler l’irrigation. Dans le cadre du projet IRRIS, nous réalisons un capteur d’humidité du sol intelligent. Nous allons tout d’abord réaliser le corps d’épreuve de ce capteur. Nous choisissons une mesure capacitive pour obtenir un capteur réactif malgré un coût de réalisation faible. Le corps est cylindrique pour pouvoir être inséré facilement dans le sol. Les électrodes sont réalisées par dépôt électrochimique de cuivre sur ce cylindre plastique. Nous concevons ensuite l’électronique de mesure associée à ce corps. Pour cela, nous comparons deux solutions, l’une analogique et l’autre logicielle. Puis nous assemblons notre capteur suivant deux modes, le multi capteur ou le mono capteur. Nous réalisons à cette étape la création du réseau de capteurs à l’aide de communication sans fil située dans la bande ISM 868MHz et nous la caractérisons. Enfin, nous observons les résultats de trois campagnes de mesures dans des champs cultivés pour valider le fonctionnement sur différents types de sols et de cultures. Ces travaux aboutissent donc à la création d’un capteur permettant la mesure de l’humidité du sol avec un coût réduit par rapport aux capteurs industriel déjà existant. Les expérimentations sur site montrent sa facilité d’insertion ainsi que son bon fonctionnement.

This thesis aims to improve the spatio-temporal resolution of surface water fluxes at the land surface-atmosphere interface based on appropriate models that rely on readily available multi-sensor remote sensing data. This work has been set up to further develop (disaggregation, assimilation, energy balance modeling) approaches related to soil moisture monitoring in order to optimize water management over semi-arid areas. Currently, the near surface soil moisture data sets available at global scale have a spatial resolution that is too coarse for hydrological applications. Especially, the near surface soil moisture retrieved from passive microwave observations such as AMSR-E (Advanced Microwave Scanning Radiometer-EOS) and SMOS (Soil Moisture and Ocean Salinity) data have a spatial resolution of about 60 km and 40 km, respectively. In this context, the downscaling algorithm "DISaggregation based on Physical And Theoretical scale Change" (or DisPATCh) has been developed. The near surface soil moisture variability is estimate within a low resolution pixel at the targeted 1 km resolution based on an evapotranspiration model using LST (Land surface temperature) and NDVI (vegetation index) derived from MODIS (MODerate resolution Imaging Spectroradiometer) data. Within a first step, DisPATCh is applied to SMOS and AMSR-E soil moisture products over the Murrumbidgee river catchment in Southeastern Australia and is evaluated during a one-year period. It is found that the downscaling efficiency is lower in winter than during the hotter months when DisPATCh performance is optimal. However, the temporal resolution of DisPATCh data is limited by the gaps in MODIS images due to cloud cover, and by the temporal resolution of passive microwave observations (global coverage every 3 days for SMOS). The second step proposes an approach to overcome these limitations by assimilating the 1 km resolution DisPATCh data into a simple dynamic soil model forced by reanalysis meteorological data including precipitation. The original approach combines a variational scheme for root-zone soil moisture analysis and a sequential approach for the update of surface soil moisture. The performance is assessed using ground measurements of soil moisture in the Tensift-Haouz region in Morocco and the Yanco area in Australia during 2014. It is found that the downscaling/assimilation scheme is an efficient approach to estimate the dynamics of the 1 km resolution surface soil moisture at daily time scale, even when coarse scale and inaccurate meteorological data including rainfall are used. The third step presents a physically-based method to correct LST data for topographic effects in order to offer the opportunity for applying DisPATCh over mountainous areas. The approach is tested using ASTER (Advanced Spaceborne Thermal Emission Reflection Radiometer) and Landsat data over a 6 km by 6 km steep-sided area in the Moroccan Atlas. It is found that the strong correlations between LST and illumination over rugged terrain before correction are greatly reduced at ~100 m resolution after the topographic correction. Such a correction method could potentially be used as a proxy of the surface water status over mountainous terrain. This thesis opens the path for developing new remote sensing-based methods in order to retrieve water inputs -including both precipitation and irrigation- at high spatial resolution for water management.; Ces travaux ont pour objectif général d'améliorer la représentation spatio-temporelle des processus hydrologiques de surface à partir de modèles dont la complexité est adaptée aux informations disponibles par la télédétection multi-capteur/multi-résolution. Nous avons poursuivi des développements méthodologiques (désagrégation, assimilation, modélisation du bilan d'énergie) autour de l'estimation de l'humidité du sol dans le contexte de la gestion des ressources en eau dans les régions semi-arides. Récemment, des missions spatiales permettent d'observer l'humidité des sols en surface; notamment avec le capteur AMSR-E (Advanced Microwave Scanning Radiometer-EOS) et la mission SMOS (Soil Moisture Ocean Salinity). Toutefois la résolution spatiale de ces capteurs est trop large (> 40 km) pour des applications hydrologiques. Afin de résoudre le problème d'échelle, l'algorithme de désagrégation DisPATCh (Disaggregation based on Physical and Theoretical Scale Change) a été développé en se basant sur un modèle d'évapotranspiration. Dans la première partie de thèse, l'algorithme est appliqué et validé sur le bassin du Murrumbidgee (sud-est de l'Australie) avec une résolution spatiale cible de 1 km à partir des données de LST (Température de surface) et NDVI (indice de végétation) issues de MODIS (MODerate resolution Imaging Spectroradiometer) et de deux produits d'humidité du sol basse résolution : SMOS et AMSR-E. Les résultats montrent que la désagrégation est plus efficace en été, où la performance du modèle d'évapotranspiration est optimale. L'étude précédente a notamment mis en évidence que la résolution temporelle des données DisPATCh est limitée par la couverture nuageuse visible sur les images MODIS et la résolution temporelle des radiomètres micro-ondes (3 jours pour SMOS). Dans la deuxième partie, une nouvelle approche est donc développée pour assurer la continuité temporelle des données d'humidité de surface en assimilant les données DisPATCh dans un modèle dynamique de type force-restore, forcé par des données météorologiques issus de ré-analyses, dont les précipitations. La méthode combine de manière originale un système variationnel (2D-VAR) pour estimer l'humidité du sol en zone racinaire et une approche séquentielle (filtre de Kalman simplifié) pour analyser l'humidité du sol en surface. La performance de l'approche est évaluée sur deux zones: la région Tensift-Haouz au Maroc et la région de Yanco en Australie. Les résultats montrent que le couplage désagrégation/assimilation de l'humidité du sol est un outil performant pour estimer l'humidité en surface à l'échelle journalière, même lorsque les données météorologiques sont incertaines. Dans la troisième partie, une méthode de correction des effets topographiques sur la LST est développée dans le but d'étendre l'applicabilité de DisPATCh aux zones vallonnées ou montagneuses qui jouent souvent le rôle de château d'eau sur les régions semi-arides. Cette approche, basée sur un modèle de bilan d'énergie à base physique, est testée avec les données ASTER (Advanced Spaceborne Thermal Emission Reflection Radiometer) et Landsat sur la vallée d'Imlil dans le Haut Atlas Marocain. Les résultats indiquent que les effets topographiques ont été fortement réduits sur les images de LST à ~100 m de résolution et que la LST corrigée pourrait être utilisée comme une signature de l'état hydrique en montagne. Les perspectives ouvertes par ces travaux concernent la correction/désagrégation des données de précipitations et l'estimation des apports par l'irrigation pour une gestion optimisée de l'eau.

This thesis aims to improve the spatio-temporal resolution of surface water fluxes at the land surface-atmosphere interface based on appropriate models that rely on readily available multi-sensor remote sensing data. This work has been set up to further develop (disaggregation, assimilation, energy balance modeling) approaches related to soil moisture monitoring in order to optimize water management over semi-arid areas. Currently, the near surface soil moisture data sets available at global scale have a spatial resolution that is too coarse for hydrological applications. Especially, the near surface soil moisture retrieved from passive microwave observations such as AMSR-E (Advanced Microwave Scanning Radiometer-EOS) and SMOS (Soil Moisture and Ocean Salinity) data have a spatial resolution of about 60 km and 40 km, respectively. In this context, the downscaling algorithm "DISaggregation based on Physical And Theoretical scale Change" (or DisPATCh) has been developed. The near surface soil moisture variability is estimate within a low resolution pixel at the targeted 1 km resolution based on an evapotranspiration model using LST (Land surface temperature) and NDVI (vegetation index) derived from MODIS (MODerate resolution Imaging Spectroradiometer) data. Within a first step, DisPATCh is applied to SMOS and AMSR-E soil moisture products over the Murrumbidgee river catchment in Southeastern Australia and is evaluated during a one-year period. It is found that the downscaling efficiency is lower in winter than during the hotter months when DisPATCh performance is optimal. However, the temporal resolution of DisPATCh data is limited by the gaps in MODIS images due to cloud cover, and by the temporal resolution of passive microwave observations (global coverage every 3 days for SMOS). The second step proposes an approach to overcome these limitations by assimilating the 1 km resolution DisPATCh data into a simple dynamic soil model forced by reanalysis meteorological data including precipitation. The original approach combines a variational scheme for root-zone soil moisture analysis and a sequential approach for the update of surface soil moisture. The performance is assessed using ground measurements of soil moisture in the Tensift-Haouz region in Morocco and the Yanco area in Australia during 2014. It is found that the downscaling/assimilation scheme is an efficient approach to estimate the dynamics of the 1 km resolution surface soil moisture at daily time scale, even when coarse scale and inaccurate meteorological data including rainfall are used. The third step presents a physically-based method to correct LST data for topographic effects in order to offer the opportunity for applying DisPATCh over mountainous areas. The approach is tested using ASTER (Advanced Spaceborne Thermal Emission Reflection Radiometer) and Landsat data over a 6 km by 6 km steep-sided area in the Moroccan Atlas. It is found that the strong correlations between LST and illumination over rugged terrain before correction are greatly reduced at ~100 m resolution after the topographic correction. Such a correction method could potentially be used as a proxy of the surface water status over mountainous terrain. This thesis opens the path for developing new remote sensing-based methods in order to retrieve water inputs -including both precipitation and irrigation- at high spatial resolution for water management.; Ces travaux ont pour objectif général d'améliorer la représentation spatio-temporelle des processus hydrologiques de surface à partir de modèles dont la complexité est adaptée aux informations disponibles par la télédétection multi-capteur/multi-résolution. Nous avons poursuivi des développements méthodologiques (désagrégation, assimilation, modélisation du bilan d'énergie) autour de l'estimation de l'humidité du sol dans le contexte de la gestion des ressources en eau dans les régions semi-arides. Récemment, des missions spatiales permettent d'observer l'humidité des sols en surface; notamment avec le capteur AMSR-E (Advanced Microwave Scanning Radiometer-EOS) et la mission SMOS (Soil Moisture Ocean Salinity). Toutefois la résolution spatiale de ces capteurs est trop large (> 40 km) pour des applications hydrologiques. Afin de résoudre le problème d'échelle, l'algorithme de désagrégation DisPATCh (Disaggregation based on Physical and Theoretical Scale Change) a été développé en se basant sur un modèle d'évapotranspiration. Dans la première partie de thèse, l'algorithme est appliqué et validé sur le bassin du Murrumbidgee (sud-est de l'Australie) avec une résolution spatiale cible de 1 km à partir des données de LST (Température de surface) et NDVI (indice de végétation) issues de MODIS (MODerate resolution Imaging Spectroradiometer) et de deux produits d'humidité du sol basse résolution : SMOS et AMSR-E. Les résultats montrent que la désagrégation est plus efficace en été, où la performance du modèle d'évapotranspiration est optimale. L'étude précédente a notamment mis en évidence que la résolution temporelle des données DisPATCh est limitée par la couverture nuageuse visible sur les images MODIS et la résolution temporelle des radiomètres micro-ondes (3 jours pour SMOS). Dans la deuxième partie, une nouvelle approche est donc développée pour assurer la continuité temporelle des données d'humidité de surface en assimilant les données DisPATCh dans un modèle dynamique de type force-restore, forcé par des données météorologiques issus de ré-analyses, dont les précipitations. La méthode combine de manière originale un système variationnel (2D-VAR) pour estimer l'humidité du sol en zone racinaire et une approche séquentielle (filtre de Kalman simplifié) pour analyser l'humidité du sol en surface. La performance de l'approche est évaluée sur deux zones: la région Tensift-Haouz au Maroc et la région de Yanco en Australie. Les résultats montrent que le couplage désagrégation/assimilation de l'humidité du sol est un outil performant pour estimer l'humidité en surface à l'échelle journalière, même lorsque les données météorologiques sont incertaines. Dans la troisième partie, une méthode de correction des effets topographiques sur la LST est développée dans le but d'étendre l'applicabilité de DisPATCh aux zones vallonnées ou montagneuses qui jouent souvent le rôle de château d'eau sur les régions semi-arides. Cette approche, basée sur un modèle de bilan d'énergie à base physique, est testée avec les données ASTER (Advanced Spaceborne Thermal Emission Reflection Radiometer) et Landsat sur la vallée d'Imlil dans le Haut Atlas Marocain. Les résultats indiquent que les effets topographiques ont été fortement réduits sur les images de LST à ~100 m de résolution et que la LST corrigée pourrait être utilisée comme une signature de l'état hydrique en montagne. Les perspectives ouvertes par ces travaux concernent la correction/désagrégation des données de précipitations et l'estimation des apports par l'irrigation pour une gestion optimisée de l'eau.

Ce mémoire visait à déterminer les pratiques et les facteurs favorables au succès des réintroductions du carex faux-lupulina (Carex lupuliformis), une espèce vivace menacée poussant dans divers types de milieux humides ouverts du nord-est de l’Amérique du Nord. Pour répondre à cet objectif, des expériences de germination en serres ont été réalisées, et la survie, la vigueur et le microhabitat de chaque plant de carex faux-lupulina connu au Québec (sauvage ou réintroduit) ont été mesurés. Nos résultats montrent que le carex faux-lupulina est une espèce facile à propager ex situ. Une stratification froide (4°C) des semences dans du sable humide pendant un mois induit des taux de germination élevés. Nos résultats montrent également que des pucerons exotiques, ainsi qu’une transplantation dans des habitats inadaptés aux besoins de l’espèce en termes d’humidité du sol et de lumière disponible, ont causé la mort prématurée d’un grand nombre de transplants. Notre programme de réintroduction a permis d’établir une nouvelle population de l’espèce au Québec, et a potentiellement permis de sextupler la taille des populations de la province. Globalement, cette étude a permis de mieux comprendre l’écologie du carex faux-lupulina, et ainsi de faciliter la restauration de ses populations., This study aimed to determine the practices and factors influencing the success of the reintroductions of false hop sedge, an endangered perennial species growing in North American open wetlands. To do so, germination experiments were performed, and the survival, vigour and microhabitat of each false hop sedge plant known in Québec (wild or reintroduced) were measured. Our results show that false hop sedge is easy to propagate ex situ. A cold stratification (4°C) of seeds in wet sand for one month induced higher germination rates. Our results also show that exotic aphids, as well as a transplantation in habitats that did not meet the false hop sedge requirements in terms of soil moisture and available light, caused the premature death of many transplants. Our reintroduction program allowed the establishment of at least one new false hop sedge population in Québec, and potentially contributed to sextupling the size of the provincial population. Overall, this study allowed us to better understand the ecology of false hop sedge, and thus facilitate the restoration of its populations.

Certaines variables extraites par télédétection sont potentiellement très utiles en hydrologie. C'est le cas de l'humidité du sol en surface qui contrôle la partition des précipitations en évaporation du sol, infiltration et ruissellement de surface. C'est aussi le cas de la température de surface qui lorsque l’énergie n’est pas limitante est une signature de l’évapotranspiration. Pourtant la résolution spatiale à laquelle ces données sont disponibles depuis l’espace n'est pas toujours compatible avec les échelles d'application. Dans ce contexte, la désagrégation de données apparaît comme un moyen d'améliorer la résolution spatiale des observations disponibles et de spatialiser les processus hydrologiques à des échelles multiples à l’aide de modèles descendants, c’est-à-dire basés sur les données spatiales. Au cours de cet exposé, je présenterai 1) des méthodes de désagrégation des données d’humidité du sol et de température de surface, 2) des modèles descendants de l’évaporation du sol et de l’évapotranspiration des surfaces et 3) une généralisation de ces approches permettant à long terme une spatialisation d’autres données spatiales et des processus hydrologiques associés.

GNSS reflectometry (or GNSS-R) is an original and opportunistic remote sensing technique based on the analysis of the electromagnetic waves continuously emitted by GNSS positioning systems satellites (GPS, GLONASS, etc.) that are captured by an antenna after reflection on the Earth's surface. These signals interact with the reflective surface and hence contain information about its properties. When they reach the antenna, the reflected waves interfere with those coming directly from the satellites. This interference is particularly visible in the signal-to-noise ratio (SNR) parameter recorded by conventional GNSS stations. It is thus possible to reverse the SNR time series to estimate the reflective surface characteristics. If the feasibility and usefulness of thismethod are well established, the implementation of this technique poses a number of issues. Namely the spatio-temporal accuracies and resolutions that can be achieved and thus what geophysical observables are accessible.The aim of my PhD research work is to provide some answers on this point, focusing on the methodological development and geophysical exploitation of the SNR measurements performed by conventional GNSS stations. I focused on the estimation of variations in the antenna height relative to the reflecting surface (altimetry) and on the soil moisture in continental areas. The SNR data inversion method that I propose has been successfully applied to determine local variations of : (1) the sea level near the Cordouan lighthouse (not far from Bordeaux, France) from March 3 to May 31, 2013, where the main tidal periods and waves have been clearly identified ; and (2) the soil moisture in an agricultural plot near Toulouse, France, from February 5 to March 15, 2014. My method eliminates some restrictions imposed in earlier work, where the velocity of the vertical variation of the reflective surface was assumed to be negligible. Furthermore, I developed a simulator that allowed me to assess the influence of several parameters (troposphere, satellite elevation angle, antenna height, local relief, etc.) on the path of the reflected waves and hence on the position of the reflection points. My work shows that GNSS-R is a powerful alternative and a significant complement to the current measurement techniques, establishing a link between the different temporal and spatial resolutions currently achieved by conventional tools (sensors, radar, scatterometer, etc.). This technique offers the major advantage of being based on already-developed and sustainable satellites networks, and can be applied to any GNSS geodetic station, including permanent networks (e.g., the French RGP). Therefore, by installing a processing chain of these SNR acquisitions, data from hundreds of pre-existing stations could be used to make local altimetry measurements in coastal areas or to estimate soil moisture for inland antennas.; La réflectométrie GNSS (ou GNSS-R) est une technique de télédétection originale et pportuniste qui consiste à analyser les ondes électromagnétiques émises en continu par la soixantaine de satellites des systèmes de positionnement GNSS (GPS, GLONASS, etc.), qui sont captées par une antenne après réflexion sur la surface terrestre. Ces signaux interagissent avec la surface réfléchissante et contiennent donc des informations sur ses propriétés. Au niveau de l'antenne, les ondes réfléchies interfèrent avec celles arrivant directement des satellites. Ces interférences sont particulièrement visibles dans le rapport signal-sur-bruit (SNR, i.e., Signal-to-Noise Ratio), paramètre enregistré par une station GNSS classique. Il est ainsi possible d'inverser les séries temporelles du SNR pour estimer des caractéristiques du milieu réfléchissant. Si la faisabilité et l'intérêt de cette méthode ne sont plus à démontrer, la mise en oeuvre de cette technique pose un certain nombre de problèmes, à savoir quelles précisions et résolutions spatio-temporelles peuvent être atteintes, et par conséquent, quels sont les observables géophysiques accessibles. Mon travail de thèse a pour objectif d'apporter des éléments de réponse sur ce point, et est axé sur le développement méthodologique et l'exploitation géophysique des mesures de SNR réalisées par des stations GNSS classiques. Je me suis focalisé sur l'estimation des variations de hauteur de l'antenne par rapport à la surface réfléchissante (altimétrie) et de l'humidité du sol en domaine continental. La méthode d'inversion des mesures SNR que je propose a été appliquée avec succès pour déterminer les variations locales de : (1) la hauteur de la mer au voisinage du phare de Cordouan du 3 mars au 31 mai 2013 où les ondes de marées et la houle ont pu être parfaitement identifiées ; et (2) l'humidité du sol dans un champ agricole à proximité de Toulouse, du 5 février au 15 mars 2014. Ma méthode permet de s'affranchir de certaines restrictions imposées jusqu'à présent dans les travaux antérieurs, où la vitesse de variation verticale de la surface de réflexion était supposée négligeable. De plus, j'ai développé un simulateur qui m'a permis de tester l'influence de nombreux paramètres (troposphère, angle d'élévation du satellite, hauteur d'antenne, relief local, etc.) sur la trajectoire des ondes réfléchies et donc sur la position des points de réflexion. Mon travail de thèse montre que le GNSS-R est une alternative performante et un complément non négligeable aux techniques de mesure actuelles, en faisant le lien entre les différentes résolutions temporelles et spatiales actuellement atteintes par les outils classiques (sondes, radar, diffusiomètres, etc.). Cette technique offre l'avantage majeur d'être basé sur un réseau de satellites déjà en place et pérenne, et est applicable à n'importe quelle station GNSS géodésique, notamment celles des réseaux permanents (e.g., le RGP français). Ainsi, en installant une chaîne de traitement de ces acquisitions de SNR en domaine côtier, il serait possible d'utiliser les mesures continues des centaines de stations pré-existantes, et d'envisager de réaliser des mesures altimétriques à l'échelle locale, ou de mesurer l'humidité du sol pour les antennes situées à l'intérieur des terres.

The radar altimetry interferometry satellite SWOT, which is to be launched in 2020, should provide for the first time a global coverage of a close-to-nadir radar altimeter in a few days using the Ka-band. Yet, the use of such a frequency band for continental hydrology is still poorly documented. In particular, the contrast of the backscattering coefficient over soils and over water bodies for nadir and close-to-nadir angles is a major issue. This is the reason for this work. First, the study of the backscattering coefficients from C- and Ku- band altimeters and scatterometers over West Africa has shown that there is a link between the surface soil moistureand the backscattering coefficient. In semi-arid regions, this link is seen through a rise of the backscattering coefficients during the rainy season compared to the dry season. The analysis with ancillary data such as the surface soil moisture and the precipitation estimations has also shown that nadir-looking radars detect more precisely the changes in surface soil moisture compared to side-looking radars. Still with the purpose to better understand the Ka-band surface scattering, poorly documented, two measurement campaigns were led, on the one hand over water surface with controlled roughness, on the other hand over bare soils with monitored roughness and surface soil moisture. In parallel, an altimetry backscattering simulation program has been developed to analyze the effect of a low number of variables on realistic grounds, with the aim of simulating the backscattering coefficient variations. These measurements and simulations were then compared with time series from the satellite altimeter AltiKa, which has been launched in 2013 and works at Ka-band, over different sites representaing the bioclimatic areas of West Africa. It led to a high sensitivity of the Ka-band to changes in the surface soil moisture. It has also been shown that backscattering coefficients at nadir-looking angle from AltiKa over grounds and over water bodies can be similar.; Le satellite altimétrique interférométrique SWOT, dont le lancement est prévu pour 2020, devrait pour la première fois permettre une couverture globale en quelques jours d'un radar proche-nadir en utilisant la bande de fréquence Ka. Or, l'utilisation d'une telle bande de fréquence est encore mal documentée pour l'hydrologie continentale. En particulier, le contraste du coefficient de rétrodiffusion sur les sols et sur les surfaces en eau pour des angles de visée nadir et proche nadir est une problématique majeure. C'est ce qui fait l'objet de ces travaux de thèse. Dans un premier temps, l'étude de la variation des coefficients de rétrodiffusion en provenance d'altimètres en bandes C et Ku et de diffusiomètres utilisant les mêmes bandes de fréquence sur l'Afrique de l'Ouest a montré qu'il existe un lien quantifiable entre l'humidité du sol et le coefficient de rétrodiffusion. En région semi-aride ce lien se manifeste via une hausse des coefficients de rétrodiffusions durant la saison humide par rapport à la saison sèche. L'analyse avec des données annexes d'humidité du sol et de précipitations a pu également montrer que le radar nadir détecte plus précisément les changements d'humidité du sol par rapport à la diffusiométrie radar à visée latérale. Dans le but de mieux comprendre la rétrodiffusion en bande Ka, très peu documentée, deux campagnes de mesures radar ont été réalisées, l'une sur des surfaces en eau à rugosité contrôlée, l'autre sur un terrain contrôlé en rugosité et humidité du sol. En parallèle, un programme de simulation de la rétrodiffusion altimétrique a été développé pour pouvoir analyser les effets d'un faible nombre de variables sur des sols réalistes, dans le but de simuler les variations du coefficient de rétrodiffusion. Ces mesures et ces simulations ont ensuite pu être comparées aux séries temporelles issues du satellite altimétrique AltiKa, fonctionnant en bande Ka et lancé en février 2013, sur différents sites représentatifs des régions bio-climatiques d'Afrique de l'Ouest. Il en ressort que la bande Ka présente une forte sensibilité aux changements d'humidité du sol. Il est également montré que les coefficients de rétrodiffusion en provenance d'AltiKa sur les sols et sur l'eau peuvent être similaires au nadir.

Since its appearance in the 1990’s, Global Navigation Satellite System and more precisely the American system GPS (Global Positioning System) have known huge expansions. Nowadays, such developments enable this technology to provide new applications going for beyond positioning. GPS measurements realized on a field in the south of France (near Tarascon) with a dedicated station has shown a significant correlation between soil moisture and reflected GPS signals. During their propagation, GNSS waves are affected in a number of ways. Catching GPS signal at low elevations promotes multipath effect on the soil near the antenna. Signal-to-Noise-Ratio (SNR) modeling at low elevations with a sinusoid wave form allows to determine two parameters: amplitude A and phase offset ψ. The analysis of these two parameters during a period of two months show a correlation between soil moisture and GPS signals. With this method, we can easily detect rain events and we find a good correlation with soil moisture variations.; Depuis son apparition dans les années 1990, la navigation guidée par satellite et notamment le système américain GPS (Global Positionning System) a connu de nombreuses évolutions qui ouvrent aujourd’hui la porte à des utilisations nouvelles de cette technique allant bien au-delà du principe de positionnement. Des mesures GPS réalisées avec une station dédiée sur un champ cultivé près de Tarascon (13) ont permis de mettre en avant une corrélation entre humidité du sol et signaux GPS. Lors de leur propagation, les ondes GNSS sons soumis à de nombreux phénomènes perturbateurs et notamment à la réflexion sur le sol à proximité de l’antenne réceptrice. Ce phénomène est d’autant plus important lorsque l’élévation du satellite est faible. La modélisation du rapport signal sur bruit (SNR) des signaux GPS captés aux basses élévations par une sinusoïde permet de sortir deux paramètres : l’amplitude A et le décalage de phase ψ. L’analyse de l’évolution de ces paramètres sur une période de deux mois révèle une corrélation entre humidité du sol et signaux GPS. Cette technique permet une nette détection des événements pluvieux et révèle une bonne corrélation avec la variation d’humidité du sol au cours du temps.

The coastal environment is particularly subject to the effects of the climate change.It is thus necessary to survey frequent its evolution to preserve it. In this context, the Airborne Laser Scanning (ALS) is a powerful tool that offers the possibility to survey very large areas with repeatable and regular acquisitions with a high spatial resolution. Along with the discrete topography measurements, the ALS backscattered intensity by the coastal surfaces is also acquired. This data, not fully yet studied in the litterature, provides new information characterizing the scanned surfaces. However, they are very much influenced by the variable incidence angle of the laser shots from the plane. The behavior of the intensity reflected by the surface flown according to the incidence angle is analyzed using the microfacets distribution model. The results showed that, in coastal environments, three surface types have distinct behaviors: (i) the water surfaces reflecting specularly the incident beam, (ii) highly diffuse sandy surfaces, (iii) and higly water-saturated sandy areas combining specular and diffuse mechanisms. For the unsaturated sandy surfaces, studies demonstrated that (i) the granulometry, for the fine to very coarse sand, does not influence the backscattered intensity and (ii) a empirically law allows to link the moisture factor to the intensity.; L'environnement littoral est un milieu particulièrement soumis aux conséquences du changement climatique. Il est donc nécessaire de surveiller son évolution régulièrement afin de le préserver. Dans cette optique, le LiDAR aéroporté est un outil performant qui présente l'intérêt de réaliser des acquisitions répétées de grande précision sur de vastes étendues. En complément des informations délivrées sur la topographie, le LiDAR permet aussi d'enregistrer l'intensité rétrodiffusée par les surfaces variées de la zone littorale. Cette information, encore peu exploitée dans la littérature, permet d'obtenir de nouvelles données caractérisant les surfaces scannées. Toutefois, elles sont fortement influencées par l'angle d'incidence variable des tirs laser depuis l'avion. Le comportement de l'intensité rétrodiffusée par les surfaces survolées en fonction de ce paramètre est étudié grâce au modèle des distributions de microfacette. Les résultats ont montré, qu'en zone littorale, trois types de surface ont des comportements distincts : (i) les zones en eau réfléchissant de manière spéculaire le faisceau incident, (ii) les surfaces sableuses fortement diffuses, (iii) les zones sableuses fortement saturées en eau combinant les mécanismes spéculaire et diffus. Concernant les surfaces sableuses non saturées, les études ont montré que (i) la granulométrie, pour des sables fins à très grossiers, n'influence pas l'intensité rétrodiffusée et (ii) qu'une loi, obtenue empiriquement, a permis de relier le facteur d'humidité à l'intensité.

Dans le cadre du programme MEDALUS de l’Union européenne, des recherches ont été effectuées sur l’aridification et ses conséquences dans le Bassin Carpathique. Les données climatiques observées sur les derniers 110 ans montrent en effet une tendance à la hausse des températures et à la baisse des précipitations, celle-ci étant le fait majeur, surtout depuis 1980. Les conséquences sont graves dans les régions collinaires (érosion des sols) et surtout sur les interfluves sableux (baisse importante des nappes souterraines, salinisation des sols). Ces données se répercutent sur la végétation et imposent la définition de nouvelles pratiques culturales. Research has been carried out into aridification and its consequences in the Carpathian Basin, within the MEDALUS programme of the European Union. Climatic data from the last 110 years shows a trend towards rising temperatures and falling precipitation, the latter being the most important, especially since 1980. The consequences are serious in hilly regions (soil erosion) and especially on sandy interluves (considerable lowering of water tables, salinisation of soils). These changes induce implications for vegetation and require new cultural practices. Im Rahmen des MEDALUS-Programms der Europäischen Union wurden Untersuchungen über die Aridifizierung und ihre Folgen im Karpatenbecken durchgeführt. Die klimatischen Gegebenheiten der letzten 110 Jahre zeigen tatsächlich eine Tendenz zur Temperatur-zunahme und zur Nieder-schlagsabnahme, vornehmlich zu letzterer seit 1980. Die Folgen sind erheblich in den Hügelregionen (Bodenerosion) und vor allem in den sandigen Regionen zwischen den Flüssen (starke Grund-wasserabsenkung, Bodenversalzung). Diese Gegebenheiten wirken sich auf die Vegetation aus und erfordern die Bestimmung neuer Anbaupraktiken.

[Departement_IRSTEA]Eaux [TR1_IRSTEA]ARCEAU; National audience; L'objectif de ce travail a été d'évaluer les potentialités de la chaîne Safran-Isba-Modcou forcée par des prévisions saisonnières atmosphériques pour la prévision des humidités du sol et des débits à l'échelle saisonnière pour les périodes du printemps et de l'été. Dans un premier temps, des expériences académiques de prévisibilité ont été menées, permettant d'identifier les sources de prévisibilité liées à la surface et aux nappes. La valeur ajoutée d'une prévision saisonnière météorologique a également été quantifiée pour la saison du printemps. Enfin, une étude détaillée concernant la saison estivale a été menée. En particulier, l'impact du délai d'anticipation sur la qualité des résultats a été étudiée.

The coastal environment is particularly subject to the effects of the climate change.It is thus necessary to survey frequent its evolution to preserve it. In this context, the Airborne Laser Scanning (ALS) is a powerful tool that offers the possibility to survey very large areas with repeatable and regular acquisitions with a high spatial resolution. Along with the discrete topography measurements, the ALS backscattered intensity by the coastal surfaces is also acquired. This data, not fully yet studied in the litterature, provides new information characterizing the scanned surfaces. However, they are very much influenced by the variable incidence angle of the laser shots from the plane. The behavior of the intensity reflected by the surface flown according to the incidence angle is analyzed using the microfacets distribution model. The results showed that, in coastal environments, three surface types have distinct behaviors: (i) the water surfaces reflecting specularly the incident beam, (ii) highly diffuse sandy surfaces, (iii) and higly water-saturated sandy areas combining specular and diffuse mechanisms. For the unsaturated sandy surfaces, studies demonstrated that (i) the granulometry, for the fine to very coarse sand, does not influence the backscattered intensity and (ii) a empirically law allows to link the moisture factor to the intensity., L'environnement littoral est un milieu particulièrement soumis aux conséquences du changement climatique. Il est donc nécessaire de surveiller son évolution régulièrement afin de le préserver. Dans cette optique, le LiDAR aéroporté est un outil performant qui présente l'intérêt de réaliser des acquisitions répétées de grande précision sur de vastes étendues. En complément des informations délivrées sur la topographie, le LiDAR permet aussi d'enregistrer l'intensité rétrodiffusée par les surfaces variées de la zone littorale. Cette information, encore peu exploitée dans la littérature, permet d'obtenir de nouvelles données caractérisant les surfaces scannées. Toutefois, elles sont fortement influencées par l'angle d'incidence variable des tirs laser depuis l'avion. Le comportement de l'intensité rétrodiffusée par les surfaces survolées en fonction de ce paramètre est étudié grâce au modèle des distributions de microfacette. Les résultats ont montré, qu'en zone littorale, trois types de surface ont des comportements distincts : (i) les zones en eau réfléchissant de manière spéculaire le faisceau incident, (ii) les surfaces sableuses fortement diffuses, (iii) les zones sableuses fortement saturées en eau combinant les mécanismes spéculaire et diffus. Concernant les surfaces sableuses non saturées, les études ont montré que (i) la granulométrie, pour des sables fins à très grossiers, n'influence pas l'intensité rétrodiffusée et (ii) qu'une loi, obtenue empiriquement, a permis de relier le facteur d'humidité à l'intensité.