Suivi des ressources en eau par une approche combinant la télédétection multi-capteur et la modélisation phénoménologique

Ces travaux ont pour objectif general d'ameliorer la representation spatio-temporelle des processus hydrologiques de surface a partir de modeles dont la complexite est adaptee aux informations disponibles par la teledetection multi-capteur/multi-resolution. Nous avons poursuivi des developpements methodologiques (desagregation, assimilation, modelisation du bilan d'energie) autour de l'estimation de l'humidite du sol dans le contexte de la gestion des ressources en eau dans les regions semi-arides. Recemment, des missions spatiales permettent d'observer l'humidite 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 resolution spatiale de ces capteurs est trop large (> 40 km) pour des applications hydrologiques. Afin de resoudre le probleme d'echelle, l'algorithme de desagregation DisPATCh (Disaggregation based on Physical and Theoretical Scale Change) a ete developpe en se basant sur un modele d'evapotranspiration. Dans la premiere partie de these, l'algorithme est applique et valide sur le bassin du Murrumbidgee (sud-est de l'Australie) avec une resolution spatiale cible de 1 km a partir des donnees de LST (Temperature de surface) et NDVI (indice de vegetation) issues de MODIS (MODerate resolution Imaging Spectroradiometer) et de deux produits d'humidite du sol basse resolution : SMOS et AMSR-E. Les resultats montrent que la desagregation est plus efficace en ete, ou la performance du modele d'evapotranspiration est optimale. L'etude precedente a notamment mis en evidence que la resolution temporelle des donnees DisPATCh est limitee par la couverture nuageuse visible sur les images MODIS et la resolution temporelle des radiometres micro-ondes (3 jours pour SMOS). Dans la deuxieme partie, une nouvelle approche est donc developpee pour assurer la continuite temporelle des donnees d'humidite de surface en assimilant les donnees DisPATCh dans un modele dynamique de type force-restore, force par des donnees meteorologiques issus de re-analyses, dont les precipitations. La methode combine de maniere originale un systeme variationnel (2D-VAR) pour estimer l'humidite du sol en zone racinaire et une approche sequentielle (filtre de Kalman simplifie) pour analyser l'humidite du sol en surface. La performance de l'approche est evaluee sur deux zones: la region Tensift-Haouz au Maroc et la region de Yanco en Australie. Les resultats montrent que le couplage desagregation/assimilation de l'humidite du sol est un outil performant pour estimer l'humidite en surface a l'echelle journaliere, meme lorsque les donnees meteorologiques sont incertaines. Dans la troisieme partie, une methode de correction des effets topographiques sur la LST est developpee dans le but d'etendre l'applicabilite de DisPATCh aux zones vallonnees ou montagneuses qui jouent souvent le role de château d'eau sur les regions semi-arides. Cette approche, basee sur un modele de bilan d'energie a base physique, est testee avec les donnees ASTER (Advanced Spaceborne Thermal Emission Reflection Radiometer) et Landsat sur la vallee d'Imlil dans le Haut Atlas Marocain. Les resultats indiquent que les effets topographiques ont ete fortement reduits sur les images de LST a ~100 m de resolution et que la LST corrigee pourrait etre utilisee comme une signature de l'etat hydrique en montagne. Les perspectives ouvertes par ces travaux concernent la correction/desagregation des donnees de precipitations et l'estimation des apports par l'irrigation pour une gestion optimisee de l'eau.