# Suivi de l'état hydrique des sols par télédétection spatiale (radar et thermographie infrarouge) et modélisation hydrologique à l'échelle du bassin versant

Anne-Laure Cognard-Plancq

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Anne-Laure Cognard-Plancq. Suivi de l'état hydrique des sols par télédétection spatiale (radar et thermographie infrarouge) et modélisation hydrologique à l'échelle du bassin versant. Sciences de l'environnement. Doctorat Sciences, Université Paris XI Orsay, 1996. Français. NNT: . tel-02575848

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Département Gestion
des milieux aquatiques

Division Hydrologie

Thèse

présentée pour obtenir le grade de
Docteur en sciences de l'université Paris XI Orsay

par

Anne-Laure COGNARD-PLANCQ

Suivi de l'état hydrique des sols par télédétection spatiale
(radar et thermographie infrarouge)
et modélisation hydrologique à l'échelle du bassin versant

Soutenue le 16 décembre 1996

devant la commission d'examen :

P. MASSON

A. MUSY

J. NOILHAN

P. BOIS

L. DEVER

J.P. LAGOUARDE

M. NORMAND

Président

Rapporteur

Rapporteur

Examinateur

Examinateur

Examinateur

Directeur de thèse
<figure><img src="image_2.png" /></figure>
Département Gestion
des milieux aquatiques

Division Hydrologie

Thèse

présentée pour obtenir le grade de
Docteur en sciences de l'université Paris XI Orsay

par

Anne-Laure COGNARD-PLANCQ

Suivi de l'état hydrique des sols par télédétection spatiale
(radar et thermographie infrarouge)
et modélisation hydrologique à l'échelle du bassin versant

Soutenue le 16 décembre 1996

devant la commission d'examen :

P. MASSON
A. MUSY
J. NOILHAN
P. BOIS
L. DEVER
J.P. LAGOUARDE
M. NORMAND
Président
Rapporteur
Rapporteur
Examinateur
Examinateur
Examinateur
Directeur de thèse
The system of classification of the living world is based on the classification of living things in the natural environment. It is based on the classification of living things in the natural environment.
<table><tr><td>RESUME</td><td>6</td></tr></table>

<table><tr><td>I. INTRODUCTION</td><td>7</td></tr></table>

<table><tr><td>II. L'ETAT HYDRIQUE DES SOLS: DE LA MESURE IN SITU A L'ESTIMATION DEPUIS L'ESPACE</td><td>11</td></tr></table>

<table><tr><td>II.1 MÉTHODES DE MESURES IN SITU DE L'ÉTAT HYDRIQUE DU SOL</td><td>11</td></tr></table>

<table><tr><td>II.1.1 LA MÉTHODE GRAVIMÉTRIQUE</td><td>11</td></tr></table>

<table><tr><td>II.1.2 LA MÉTHODE NEUTRONIQUE</td><td>12</td></tr></table>

<table><tr><td>II.1.3 LA MÉTHODE CAPACITIVE</td><td>12</td></tr></table>

<table><tr><td>II.1.4 LA MÉTHODE TDR (TIME DOMAIN REFLECTOMETRY)</td><td>13</td></tr></table>

<table><tr><td>II.2 L'ESTIMATION DE L'ÉTAT HYDRIQUE DU SOL DEPUIS L'ESPACE</td><td>14</td></tr></table>

<table><tr><td>II.2.1 LA TÉLÉDÉTECTION: RAPPELS ET GÉNÉRALITÉS</td><td>14</td></tr></table>

<table><tr><td>II.2.2 ETAT HYDRIQUE DES SOLS ET TÉLÉDÉTECTION ACTIVE EN HYPERFRÉQUENCES</td><td>19</td></tr></table>

<table><tr><td>II.2.2.1 Profondeur de la mesure radar</td><td>19</td></tr></table>

<table><tr><td>II.2.2.2 Influence de la teneur en eau du sol sur la réponse radar</td><td>19</td></tr></table>

<table><tr><td>II.2.2.3 Influence combinée de la fréquence, de l'angle d'incidence et de la rugosité</td><td>21</td></tr></table>

<table><tr><td>II.2.2.4 Influence de la végétation</td><td>22</td></tr></table>

<table><tr><td>II.2.2.5 Modélisation de la réponse radar d'une surface agricole</td><td>24</td></tr></table>

<table><tr><td>II.2.2.5.1 Approches semi-empiriques</td><td>24</td></tr></table>

<table><tr><td>II.2.2.5.2 Approches théoriques</td><td>25</td></tr></table>

<table><tr><td>II.2.3 ETAT HYDRIQUE DES SOLS ET DONNÉES OPTIQUES</td><td>25</td></tr></table>

<table><tr><td>II.3 CONCLUSIONS</td><td>29</td></tr></table>

<table><tr><td>III. ACQUISITION ET TRAITEMENT DES DONNEES</td><td>30</td></tr></table>

<table><tr><td>III.1 DONNÉES PLUIE/DÉBIT</td><td>30</td></tr></table>

<table><tr><td>III.1.1 BASSIN DE NAIZIN</td><td>30</td></tr></table>

<table><tr><td>III.1.2 DONNÉES RÉGIONALES</td><td>31</td></tr></table>

<table><tr><td>III.2 DONNÉES CLIMATIQUES</td><td>31</td></tr></table>

<table><tr><td>III.2.1 EVAPOTRANSPRATION POTENTIELLE</td><td>31</td></tr></table>

<table><tr><td>III.2.2 DONNÉES MICROMÉTÉOROLOGIQUES</td><td>31</td></tr></table>

<table><tr><td>III.3 ETAT HYDRIQUE DU SOL</td><td>35</td></tr></table>

<table><tr><td>III.3.1 ENREGISTREMENT AUTOMATIQUE À POSTE FIXE</td><td>35</td></tr></table>

<table><tr><td>III.3.2 CAMPAGNES DE MESURES PAR ÉCHANTILLONNAGE</td><td>36</td></tr></table>

<table><tr><td>III.3.3 EVOLUTION DE L'ÉTAT HYDRIQUE</td><td>36</td></tr></table>

<table><tr><td>III.4 DONNÉES SAR/ERS-1</td><td>39</td></tr></table>

<table><tr><td>III.4.1 CONFIGURATION DU SAR D'ERS-1</td><td>39</td></tr></table>

<table><tr><td>III.4.2 CALENDRIER DES ACQUISITIONS RADAR</td><td>40</td></tr></table>

<table><tr><td>III.4.3 EXPLOITATION DES IMAGES ERS-1</td><td>42</td></tr></table>

<table><tr><td>III.4.3.1 Traitements préliminaires</td><td>42</td></tr></table>

<table><tr><td>III.4.3.2 Repérage des zones d'extraction du signal radar</td><td>43</td></tr></table>

<table><tr><td>III.4.3.2.1 Bassin de Naizin</td><td>43</td></tr></table>
<table><tbody><tr><td>III.4.3.2.2 Calage à l'échelle des 38 bassins versants</td><td>45</td></tr><tr><td>III.4.3.3 Extraction du coefficient de rétrodiffusion radar</td><td>45</td></tr><tr><td>III.4.3.4 Précision des données radar</td><td>46</td></tr><tr><td>III.5 DONNÉES NOAA/AVHRR</td><td>47</td></tr><tr><td>III.5.1 DESCRIPTION</td><td>47</td></tr><tr><td>III.5.2 ALGORITHM D'ÉLIMINATION DES NUAGES</td><td>47</td></tr><tr><td>III.5.3 EXPLOITATION DES IMAGES NOAA/AVHRR EN TERME DE NDVI</td><td>49</td></tr><tr><td>III.5.4 EXPLOITATION DES IMAGES NOAA/AVHRR EN TERME DE TEMPÉRATURE DE SURFACE</td><td>50</td></tr><tr><td>III.6 DONNÉES SUR L'OCCUPATION DU SOL</td><td>52</td></tr><tr><td>III.6.1 BASSIN DE NAIZIN</td><td>52</td></tr><tr><td>III.6.2 ECHELLE RÉGIONALE</td><td>53</td></tr><tr><td>IV. ETUDE DE LA CAPACITE DU SAR D'ERS-1 A ESTIMER L'ETAT HYDRIQUE DES SURFACES AGRICOLES</td><td>57</td></tr><tr><td>IV.1 ANALYSE À L'ÉCHELLE DE LA PARCELLE</td><td>57</td></tr><tr><td>IV.1.1 EVOLUTION DU SIGNAL RADAR À L'ÉCHELLE DE LA PARCELLE</td><td>57</td></tr><tr><td>IV.1.2 DONNÉES RADAR ET HUMIDITÉ DU SOL À L'ÉCHELLE DE LA PARCELLE</td><td>61</td></tr><tr><td>IV.2 REPRÉSENTATIVITÉ DES RÉPONSES RADAR DES PARCELLES VIS À VIS DU BASSIN VERSANT</td><td>67</td></tr><tr><td>IV.3 ANALYSE À L'ÉCHELLE DU BASSIN VERSANT TÉMOIN</td><td>69</td></tr><tr><td>IV.3.1 SENSIBILITÉ DU SAR D'ERS-1 AUX VARIATIONS D'HUMIDITÉ DU SOL ENTRE JANVIER ET MARS EN 1992 ET 1994</td><td>71</td></tr><tr><td>IV.3.2 SENSIBILITÉ DU SAR D'ERS-1 AUX VARIATIONS D'HUMIDITÉ DU SOL D'AVRIL 1992 À DÉCEMBRE 1993</td><td>73</td></tr><tr><td>IV.3.3 ANALYSE SAISONNIÈRE</td><td>74</td></tr><tr><td>IV.4 CARTOGRAPHIE DE L'ÉTAT HYDRIQUE DE SURFACE DE L'ENSEMBLE DES BASSINS VERSANTS</td><td>76</td></tr><tr><td>IV.5 CONCLUSIONS</td><td>77</td></tr><tr><td>V. ESTIMATION DE L'ETAT HYDRIQUE DES SURFACES AGRICOLES PAR INFRAROUGE THERMIQUE</td><td>79</td></tr><tr><td>V.1 MÉTHODOLOGIE</td><td>79</td></tr><tr><td>V.2 DESCRIPTION DU MODÈLE SVAT</td><td>79</td></tr><tr><td>V.2.1 REPRÉSENTATION DU SOL</td><td>80</td></tr><tr><td>V.2.2 REPRÉSENTATION DE LA VÉGÉTATION</td><td>83</td></tr><tr><td>V.3 MODÉLISATION DE LA TEMPÉRATURE MOYENNE DU BASSIN VERSANT</td><td>85</td></tr><tr><td>V.4 INVERSION DE L'HUMIDITÉ DU SOL</td><td>86</td></tr><tr><td>V.5 CONCLUSIONS</td><td>90</td></tr></tbody></table>
VI. MODELISATION DES DEBITS ET DE L'ETAT HYDRIQUE
DE BASSINS VERSANTS BRETONS .................................................................................. 92

VI.1 LES MODÈLES MATHÉMATIQUES EN HYDROLOGIE .................................................................................. 92

VI.1.1 DÉFINITION D'UN MODÈLE.................................................................................................................. 92

VI.1.2 CLASSIFICATION DES MODÈLES MATHÉMATIQUES EN HYDROLOGIE .................................................. 92

VI.2 DESCRIPTION DU MODÈLE GRHUM .................................................................................................................. 94

VI.2.1 STRUCTURE GÉNÉRALE.................................................................................................................. 94

VI.2.2 LA FONCTION DE PRODUCTION .................................................................................................................. 96

VI.2.2.1 Evolution de l'humidité du sol.................................................................................................................. 96

VI.2.2.2 Fonction de drainage: modèle de Thomas.................................................................................................................. 97

VI.2.2.3 Calcul de l'évapotranspiration.................................................................................................................. 98

VI.2.2.3.1 Evolution annuelle du terme σf .................................................................................................................. 98

VI.2.2.3.2 Evaporation du sol .................................................................................................................. 100

VI.2.2.3.3 Transpiration de la végétation.................................................................................................................. 101

VI.2.3 LA FONCTION DE TRANSFERT.................................................................................................................. 102

VI.3 PERFORMANCE DU MODÈLE GRHUM SUR LES BASSINS VERSANTS BRETONS .................... 103

VI.3.1 MODÉLISATION DES DÉBITS .................................................................................................................. 103

VI.3.1.1 Critères de performance .................................................................................................................. 103

VI.3.1.2 Calage et validation du modèle.................................................................................................................. 104

VI.3.1.3 Paramétrage du modèle .................................................................................................................. 104

VI.3.1.4 Performances du modèle.................................................................................................................. 105

VI.3.2 MODÉLISATION DE L'HUMIDITÉ DU SOL .................................................................................................................. 108

VI.3.2.1 Comparaison entre humidités simulées et mesures ponctuelles.................................................. 108

VI.4 COMPARAISON ENTRE HUMIDITÉS SIMULÉES ET L'ÉTAT HYDRIQUE ESTIMÉ PAR
TÉLÉDÉTECTION.................................................................................................................................................. 110

VI.4.1 HUMIDITÉ SIMULÉE ET SIGNAL RADAR.................................................................................................................. 110

VI.4.2 HUMIDITÉ SIMULÉE ET ÉTAT HYDRIQUE DU SOL
ESTIMÉ PAR INFRAROUGE THERMIQUE .................................................................................................................. 113

VI.5 CONCLUSIONS.................................................................................................................................................. 114

VII. CONCLUSIONS ET PERSPECTIVES.................................................................................................................. 116

Références bibliographiques .................................................................................................................................................. 120

Liste des figures.................................................................................................................................................................................. 132

Liste des tableaux.................................................................................................................................................................................. 134

Annexes.................................................................................................................................................................................. 135
# AVANT-PROPOS

Ce mémoire présente les résultats de mon travail de thèse réalisé au sein de la division Hydrologie du Cemagref d'Antony dans le cadre de l'Université Paris-Sud Orsay. J'exprime toute ma reconnaissance au Professeur C.M. ZUPPI qui dirigeait le laboratoire d'Hydrologie et de Géochimie Isotopique d'Orsay et qui m'a encouragée lorsque je me suis engagée dans cette recherche. Je dédie ces quelques pages à la mémoire du Professeur FONTES.

Je tiens à remercier M. Thierry LEVIANDIER pour son accueil au sein de la division Hydrologie du Cemagref d'Antony.

J'ai trouvé auprès de Mme Cécile LOUMAGNE et M. Michel NORMAND, mon directeur de thèse, une parfaite disponibilité au cours de mon travail. L'aboutissement de cette thèse doit beaucoup à leurs compétences et à leur encadrement. En particulier, les conseils de Cécile LOUMAGNE ont été très importants pour le volet modélisation hydrologique de ce travail. L'expérience de Michel NORMAND a énormément compté dans la mise en place du protocole de mesures de l'état hydrique du sol et l'exploitation des résultats des comparaisons entre données radar et mesures d'humidité du sol. Je les remercie tous deux pour la confiance qu'ils m'ont accordée en me choisissant pour travailler sur ce sujet de recherche.

Un grand merci à Mmes Catherine OTTLE et Odile TACONET ainsi qu'à M. Daniel VIDAL-MADJAR du CETP (Centre d'Etudes des Environnements Terrestre et Planétaires) pour leur participation active à ce programme de recherche. Toute la méthodologie développée autour des données du radiomètre NOAA doit beaucoup à la disponibilité et aux compétences de Catherine OTTLE qui n'a pas compté son temps pour m'aider dans l'utilisation du modèle de transfert énergétique développé au CETP.

Odile TACONET a suivi avec intérêt les résultats obtenus tout au long de ce travail, en apportant un regard critique sur l'utilisation des données radar pour l'estimation de l'humidité des sols grâce à son expérience dans ce domaine. J'ai apprécié ses encouragements et ses conseils lors du dépouillement des données infrarouge thermique.

Daniel VIDAL-MADJAR a participé activement aux réunions d'avancement de ma thèse. Son souci de synthèse a souvent permis de bien mettre en évidence de manière positive les points les plus marquants de ce travail.

Je tiens à remercier M. Philippe MASSON, Professeur de l'Université d'Orsay, d'avoir accepté de présider au jury de cette thèse, Messieurs André MUSY, Professeur à l'EPFL (Ecole Polytechnique Férérale de Lausanne) et Joël NOILHAN, Ingénieur de recherche au CNRM (Centre National de Recherche en Météorologie) pour la lecture approfondie qu'ils ont réalisée de ce mémoire dont ils étaient les rapporteurs, Messieurs Philippe BOIS, Professeur d'hydrologie, LTHE (Laboratoire d'Etudes des Transferts en Hydrologie et Environnement), Laurent DEVER, Professeur de l'Université d'Orsay et Jean-Pierre LAGOUARDE, Directeur de Recherche à l'INRA pour leur participation au jury de cette thèse.

Je remercie tous les collègues du Cemagref de Rennes qui participent à la gestion du bassin versant expérimental de Naizin, en particulier Charles CANN. Ce travail n'aurait pas pu être réalisé sans les mesures de pluies et de débits qui ont été mises
à notre disposition, ni sans les informations sur l'occupation du sol qu'un suivi annuel détaillé nous a apportées. Un grand merci aussi à Johann ABRASSART pour les données d'occupation du sol qu'il a exploitées sur les bassins versants étudiés dans le cadre de cette étude à partir des statistiques agricoles.

M. MEROT et M. WALTER de l'INRA de Rennes ont mis à notre disposition la carte pédologique et les mesures des paramètres physiques du sol effectuées par leur unité de recherche sur le bassin versant de Naizin. Dominique COURAULT et Brahim ALOUI m'ont fait profiter du suivi climatologique de deux parcelles qu'ils ont réalisé pendant l'été 1993 sur le bassin versant de Naizin. J'ai pu aussi bénéficier de données d'occupation du sol à l'échelle régionale grâce aux travaux de Mme HUBERT-MOY du laboratoire COSTEL de l'Université Rennes 2.

Je n'oublierai pas l'ambiance très sympathique qui règne au sein de la Division Hydrologie du Cemagref d'Antony:

Un grand merci à Michel FERRY et à Jean-Louis ROSIQUE pour leur participation aux campagnes de mesures in situ sur le bassin versant breton de Naizin et à Patrick ANSART qui n'a pas compté son temps ni hésité à faire la route entre Boissy le Châtel et Naizin pour assurer l'acquisition des mesures d'humidité du sol.

Claude MICHEL n'a jamais hésité à me faire profiter de ses compétences et de son expérience dans le domaine de la modélisation hydrologique. Père du modèle GR4, il a su porter un regard critique et constructeur sur le modèle GRHUM dérivé de GR4 et utilisé dans le cadre de ces travaux.

Il m'a été très appréciable de pouvoir compter sur la disponibilité et les compétences informatiques et hydrauliques de Michel POIRSON.

Merci à Mamoutou TANGARA pour son temps consacré au fonctionnement des stations de travail et du logiciel ARCINFO.

Sylvie TONACHELLA, Elisabeth MARCHAL et Virginie DESFIEUX m'ont tour à tour aidée dans les démarches administratives, dans la mise en forme et la reproduction de cette thèse.

Un petit mot encore pour les thésards de la division hydrologie qui sont maintenant docteurs, Zoubir Maklhouf, Raoudha Gafrej, Najiba Chkir, Piter Bentura, Gabriela Mantilla, pour ceux qui travaillent à le devenir, Ahmed Zermani et Redha Kribeche, pour Virginie Faucher, ainsi que pour tous les autres stagiaires, en particulier ceux qui ont travaillé sur les mêmes thèmes que moi, Stéphanie Dossal, Christophe Emblanch, Armelle Latuillerie, Frédérique Lobligeois.

Les traitements des données radar ont été réalisés au sein de la société GEOSYS par Sami Louahala puis M.C. Imberti et au LCT par Danièle CARAUX et Philippe GINESTE. Nos collègues du LCT nous ont aussi aidés dans le traitement des données NOAA.

L'aide et l'intérêt montré par d'autres membres du CETP dans le cadre de ce travail sont à citer. Le traitement des données NOAA et l'exploitation de la base de données CORINE ont été menés rapidement grâce à l'aide efficace de Christine GUERIN. Sylvie LE HEGARAT-MASCLE a accepté de tester sur les images NOAA acquises dans le cadre de ce projet l'algorithme de classification qu'elle a développé dans le cadre de sa thèse. J'ai pu enfin bénéficier des modifications effectuées sur le modèle de bilan énergétique par Samir OUTHALA.

Enfin, je n'aurais pu faire aboutir ce travail mené dans le cadre d'un projet-pilote de l'Agence Spatiale Européenne sans le soutien financier du CNES et du Cemagref qui m'ont accordé chacun une demi bourse.
## RESUME

Une bonne connaissance de l'état hydrique du sol offre des possibilités intéressantes pour améliorer la modélisation des débits à l'exutoire de petits bassins versants agricoles. Dans cette optique, l'objectif de cette recherche était d'élaborer et de mettre en œuvre une méthodologie permettant le suivi de l'état hydrique des sols par télédétection spatiale (radar et infrarouge thermique) en vue de l'intégration de cette information dans un modèle hydrologique. L'étude menée sur la Bretagne de 1992 à 1994 a d'abord montré, en période de faible développement de la végétation, la capacité du radar à ouverture synthétique du satellite ERS1 à estimer l'état hydrique de surface du sol à l'échelle d'un bassin versant de recherche (Naizin, Morbihan). Ce résultat a été généralisé à l'échelle régionale sur une quarantaine d'autres bassins versants. Cependant, en période estivale le suivi de l'humidité du sol est perturbé par le couvert végétal qui influence fortement le signal radar rétrodiffusé. Dans un second temps, la résolution du bilan énergétique à la surface du sol a permis d'exploiter en terme d'humidité de surface du sol les données recueillies dans l'infrarouge thermique par le radiomètre AVHRR du satellite NOAA. En raison des conditions locales climatiques et d'occupation du sol, il est apparu difficile d'accéder par cette méthode à l'humidité de la couche racinaire et seul l'état hydrique de surface a pu être obtenu. Le troisième volet du travail a consisté à comparer l'état hydrique estimé par télédétection avec les simulations d'un modèle hydrologique conceptuel global. Les bons résultats obtenus ouvrent de larges perspectives d'assimilation des données de télédétection pour la modélisation des débits des rivières et la gestion des ressources en eau superficielles.

## ABSTRACT

A good knowledge of soil moisture offers interesting possibilities to improve outflow modelling at the outlet of small agricultural watersheds. In that way, the aim of the present work was to elaborate and to implement a methodology allowing to follow soil moisture evolution by space remote sensing (radar and thermal infrared) in order to integrate this information in a hydrological model. The study carried on Brittany from 1992 up to 1994 has first demonstrated during the low vegetation density period the capacity of ERS1 satellite synthetic aperture radar (SAR) to estimate surface soil moisture on a basin scale (Naizin research basin, Morbihan). This result has been generalized on a regional scale to about forty other Breton basins. Meanwhile, during summer the vegetation strongly influences the backscattering radar signal. In a second step, thermal infrared data from the NOAA satellite AVHRR radiometer have been used to estimate soil moisture by solving the energy balance at the soil surface. Because of the local climatic and land use conditions, it seems to be difficult to calculate the root zone soil moisture. Only the surface soil moisture could has been determined by this way. In the third and last part of this work, soil moisture estimated from space has been compared with simulations of a lump conceptual hydrological model. The good results obtained open a way for the use of space remote sensing data for outflow modelling and water resources management.
# I. INTRODUCTION

L'état hydrique du sol est une variable clé pour les sciences étudiant notre environnement terrestre. Variable de contrôle du développement des végétaux en agronomie, l'humidité des sols, composante de l'état hydrique des sols, représente avec la température de surface un paramètre essentiel traduisant l'équilibre énergétique entre les surfaces émergées du globe et l'atmosphère. En été et sous les latitudes moyennes, elle devient même le premier élément de forçage des phénomènes climatiques. Il a été montré que des variations spatiales et temporelles de cette grandeur peuvent induire des discontinuités thermiques et dynamiques dans l'atmosphère donnant naissance à des phénomènes météorologiques équivalents à des effets de brises de mer (Fast et al., 1991) ou même être à l'origine de tempêtes (Chang et al., 1991). L'humidité du sol influence le bilan d'énergie à l'interface sol-végétation-atmosphère en modifiant les valeurs de l'évaporation, de l'albédo et de l'émissivité de la surface, des conductivités thermiques et hydrauliques du sol. Une prise en compte correcte des processus de surface et en particulier une bonne gestion du bilan hydrique des sols est donc indispensable en climatologie (André et al., 1990) et en météorologie. Dans ce dernier domaine, l'impact de l'initialisation de l'humidité du sol dans la restitution, par les modèles, des phénomènes de circulation atmosphérique à meso-échelle a été démontré par de nombreuses études (Ookouchi et al., 1984; Benjamin et Carlson, 1986; Mahfouf et al., 1987) et une amélioration notable des simulations a pu être obtenue par assimilation de données d'humidité du sol (Bouttier et al., 1993a; 1993b). Des recherches menées par le Centre National de Recherches en Météorologie de Météo-France (Mahfouf, 1991) ont permis de développer un modèle de bilan d'énergie (Noilhan et Planton, 1989) simulant correctement l'évolution de l'état hydrique du sol et d'implanter ce module dans un modèle météorologique (Bougeault et al., 1991a; 1991b; Noilhan et al., 1991). Des travaux très récents sur la prise en compte des phénomènes de circulation de l'eau dans le sol par ce modèle de bilan d'énergie ont permis d'améliorer grandement la restitution du cycle annuel de l'évolution de l'humidité du sol au cours de l'expérience HAPEX-MOBILHY (Mahfouf et Noilhan, 1996).

En hydrologie, l'état hydrique du sol joue un rôle très important dans la genèse des écoulements, en particulier dans le partage de la pluie entre ruissellement, évaporation et infiltration. Certains modèles hydrologiques, comme ceux basés sur les indices de pluies antérieures, ne tiennent pourtant pas compte explicitement de l'évaporation dans la relation pluie-débit et ne restituent donc pas l'évolution de l'état hydrique des sols. Des indices plus sophistiqués calculent l'évaporation réelle à l'aide de modules rudimentaires de stockage de l'eau dans le sol. D'autres types de modèles, comme le modèle SHC (Capehart et Carlson, 1994), prennent en compte explicitement la circulation de l'eau dans le sol. Ce modèle, développé en vue d'un couplage avec un modèle météorologique, présente une structure proche de celle des modèles de bilan énergétique. Dans le domaine de la prévision opérationnelle des débits des cours d'eau, les modèles sont issus d'une conceptualisation plus importante des processus très complexes qui apparaissent à l'échelle d'un bassin versant. L'évolution de l'état hydrique du sol peut alors être associée à l'évolution du niveau du réservoir qui représente le sol. Des travaux récents (Loumagne et al., 1991; Chkir, 1994) ont montré que l'introduction de mesures ponctuelles de l'humidité du sol dans un modèle de ce type permet de
mieux simuler les débits à l'exutoire d'un petit bassin versant agricole, en particulier
lors de la reprise des écoulements après les périodes d'étiage.

Cette approche, déjà très prometteuse, n'utilise pourtant qu'un indice de l'état de
saturation du bassin versant ne tenant pas compte de la variabilité spatiale de l'état
hydrique du sol. L'hétérogénéité spatiale de ce paramètre rend délicate l'obtention,
par des mesures in situ, d'une valeur moyenne d'humidité représentative d'un bassin
versant et montre l'intérêt que présente la télédétection dans ce domaine. Le but des
travaux exposés dans ce mémoire est donc de démontrer la faisabilité du suivi
temporel, à partir de l'espace, de l'état hydrique moyen de petites unités
hydrologiques agricoles et d'en tester l'utilité comme variable d'entrée d'un modèle
hydrologique.

L'estimation par télédétection de l'état hydrique des sols a fait l'objet de nombreuses
recherches depuis plus d'une vingtaine d'années. Les méthodes utilisant les
informations recueillies dans le domaine optique (visible, proche infrarouge et
infrarouge thermique) ont pu être appliquées à des données acquises depuis
l'espace par les satellites opérationnels de la météorologie (NOAA, METEOSAT) ou
par des instruments à haute résolution spatiale (capteurs des satellites LANDSAT,
SPOT). Ces données permettent d'accéder, par l'intermédiaire du bilan énergétique,
à l'évaporation réelle, grandeur pilotée par l'état hydrique de la couche de sol qui
participe aux phénomènes d'évaporation. La méthode d'estimation de l'état hydrique
du sol est fondée sur l'inversion de modèles soit bio-physiques (Soer, 1980; Taconet
et al., 1986; Carlson et al., 1990; Ottlé et Vidal-Madjar, 1994), soit semi-empiriques
(Séguin et Itier, 1983; Vidal et al, 1987; Vidal et Perrier, 1989; Kustas, 1990),
décrivant le bilan énergétique à l'interface situé entre le complexe sol-végétation et
l'atmosphère.

Dans le domaine des micro-ondes à basses fréquences (inférieures à 15 Ghz)
insensibles à la présence d'une couverture nuageuse, les expériences menées à
l'aide de radars montés sur grues (Ulaby et al., 1982, 1986), puis aéroportés comme
le radar ERASME (Bernard et al., 1986; Benallegue et al., 1994; 1995), ont permis
de définir une configuration radar (fréquence, angle d'incidence, polarisation)
optimum pour estimer l'état hydrique des premiers centimètres du sol. Toutefois, les
différentes études ont montré qu'il est difficile de tenir compte, à l'échelle de la
parcelle, de tous les paramètres de surface qui influencent la réponse radar
(rugosité, couvert végétal) pour ne plus conserver que la dépendance en fonction de
l'humidité du sol. Malgré cela, il a pu être démontré à plusieurs reprises (Dobson et
al., 1982; Soarès et al., 1987; Jarry et al., 1988) qu'une bonne sensibilité à l'état
hydrique du sol réapparaît par intégration de l'information sur de grandes surfaces
(au minimum de l'ordre du kilomètre carré).

Dans ce cadre, le radar à ouverture synthétique du satellite ERS-1 fournit pour la
première fois et de manière opérationnelle des données concernant la rétrodiffusion
de la surface sur l'ensemble du globe, acquises depuis l'espace.

Le premier aspect de ce travail vise à étudier l'aptitude du radar d'ERS-1 à estimer
l'état hydrique de la surface du sol. Pour cela, les données radar sont confrontées
avec des mesures au sol effectuées sur le bassin versant de recherche de Naizin
situé en Bretagne centrale.

Le second volet de notre étude concerne l'estimation de l'état hydrique du sol à
l'aide des données fournies dans le domaine optique par le radiomètre AVHRR du
satellite américain NOAA selon une approche bio-physique des processus
d'échanges énergétiques. Les informations recueillies dans l'infrarouge thermique
permettent le calcul de la température de la surface du sol. Lorsque les conditions
hydriques du sol limitent l'évaporation du sol ou de la végétation, elles deviennent
un paramètre de contrôle du bilan énergétique à l'interface sol-végétation-
atmosphère. Comme la température de surface traduit elle aussi cet équilibre,
l'humidité du sol peut être déterminée par une méthode dite d'inversion en
comparant la température mesurée par satellite avec celle simulée, pour différentes
conditions hydriques du sol, par un modèle de bilan énergétique (Ottlé et Vidal-
Madjar, 1994; Taconet et al., 1995). Cette technique nécessite de disposer de
mesures du forçage atmosphérique et d'une description détaillée de l'occupation du
sol. Sur le bassin versant expérimental de Naizin, l'occupation du sol est très bien
connue grâce à la réalisation d'une carte annuelle des cultures. Nous aborderons le
problème de l'accès à une information détaillée de l'occupation du sol à une échelle
régionale, difficile en raison des caractéristiques du parcellaire.

Pour un pays tempéré comme la France, le nombre d'images NOAA non affectées
par la présence de nuages est très faible. La méthode d'estimation de l'état hydrique
basée sur les mesures dans l'infrarouge thermique ne peut donc pas être appliquée
avec un pas de temps compatible avec des applications hydrologiques à court
terme. Dans le cas des données radar, la fréquence des mesures varie suivant le
calendrier des passages programmé pour le satellite ERS-1. Certains épisodes sont
caractérisés par des fréquences d'acquisition très resserrées (trois jours), mais leur
durée limitée à trois mois ne permet pas un suivi temporel fin de l'état hydrique du
sol sur l'ensemble de l'année. Dans ces conditions, les mesures spatiales ne
peuvent venir qu'en appui à une modélisation hydrologique assurant le suivi en
continu de l'état hydrique du sol. Le troisième volet de notre étude est donc
consacré à la comparaison de l'humidité du sol estimée par télédétection et de l'état
hydrique simulé par le modèle hydrologique GRHUM (Chkir, 1994; Loumagne et al.,
1996) dérivé des modèles GR développés à la division Hydrologie du CEMAGREF
(Edijatno et Michel, 1989; Nascimento et Michel, 1992). Ce modèle calcule
l'évaporation réelle à l'aide de paramétrisations simples développées à partir des
observations obtenues au cours de l'expérience HAPEX MOBILHY (Ottlé et Vidal-
Madjar, 1994).

Nous commencerons ce mémoire par une présentation générale des différentes
méthodes que nous avons utilisées au cours de ce travail pour estimer l'humidité du
sol, des techniques de mesure in situ difficilement spatialisables aux estimations par
télédétection. Nous présenterons ensuite la base de données utilisée dans le cadre
de cette étude, en détaillant les techniques de traitement appliquées aux données
satellitales. La troisième partie de ce mémoire expose les résultats relatifs à
l'étalonnage du radar d'ERS-1 en terme d'humidité du sol. La comparaison entre
signal radar et mesures in situ est effectuée à l'échelle de la parcelle, puis à
l'échelle du bassin versant.

L'avant-dernière partie est consacrée à l'exploitation de la base de données de
températures du sol obtenue par le satellite NOAA en terme d'état hydrique du sol
pour évaluer la complémentarité de cette technique avec celle exposée dans le
chapitre précédent. La taille des pixels dépassant largement la taille moyenne des
parcelles, seule est possible une étude à l'échelle du bassin versant, agrégeant les
phénomènes apparaissant à l'échelle de la parcelle.

Compte tenu de la difficulté d'obtention d'une mesure de l'état hydrique du sol
représentative de tout un bassin versant, l'état hydrique du sol obtenu par les deux
7techniques de télédétection est comparé à celui simulé par un modèle hydrologique global. Le dernier chapitre de cet exposé décrit le modèle hydrologique utilisé et les résultats obtenus sur le bassin versant de Naizin ainsi que sur la quarantaine d'autres bassins versants bretons étudiés. Les performances de ce modèle sont évaluées par comparaison des débits simulés et observés sur l'ensemble des bassins versants. La simulation de l'état hydrique du sol est contrôlée uniquement sur le bassin versant de Naizin, seul bassin disposant de mesures in situ de ce paramètre. La confrontation entre les données d'état hydrique obtenues par télédétection et les humidités simulées par le modèle sera abordée dans l'optique d'étudier les perspectives d'assimilation de données de télédétection dans le modèle hydrologique, en vue d'une amélioration de la prévision des ressources en eau superficielles sur des bassins versants jaugés ou non jaugés.
## II. L'ETAT HYDRIQUE DES SOLS: DE LA MESURE IN SITU A L'ESTIMATION DEPUIS L'ESPACE

L'état hydrique du sol peut être mesuré in situ selon différentes méthodes dont les principales sont les méthodes gravimétrique, neutronique, capacitive, par réflectométrie en domaine temporel ou méthode TDR (Time Domain Reflectometry) et tensiométrique. Les quatre premières méthodes permettent la mesure de la teneur en eau du sol, alors que la tensiométrie mesure le potentiel hydrique dans le sol, variable décrivant directement la disponibilité en eau pour les végétaux. Nous ne présenterons ici que les méthodes relatives à la mesure de la teneur en eau du sol. L'installation de capteurs à fonctionnement automatique permettant un suivi de l'évolution temporelle de l'humidité du sol est possible pour toutes les méthodes citées ci-dessus, à l'exception de la méthode gravimétrique. Cependant, le caractère ponctuel de ces mesures, associé à la forte variabilité spatiale et temporelle de l'état hydrique des sols, implique la mise en place d'expérimentations très lourdes pour obtenir une valeur moyenne significative de l'humidité du sol d'une unité spatiale donnée.

Les méthodes basées sur la télédétection sont alors très utiles puisqu'elles permettent l'observation de zones spatialement étendues avec une résolution décamétrique ou kilométrique suivant les capteurs. Les relations entre la grandeur mesurée par télédétection et les variables descriptives du milieu, en l'occurrence ici l'état hydrique du sol, ne sont pas toujours faciles à expliciter et dépendent de plus de la configuration du capteur. Nous donnerons des exemples d'estimation de l'état hydrique des sols à partir de la réponse de la surface terrestre dans différents domaines de longueurs d'ondes. L'humidité du sol peut être estimée à l'aide des informations recueillies dans le visible, le proche infrarouge et l'infrarouge thermique, domaine spectral pourtant initialement plutôt utilisé à des fins météorologiques ou pour le suivi de la végétation. Dans la partie du spectre des micro-ondes insensibles à la couverture nuageuse, la réponse électromagnétique d'un sol nu est fortement liée à son état hydrique, mais nous verrons qu'elle est aussi sensible à d'autres caractéristiques de la surface comme la rugosité ou la couverture végétale. L'embarquement à bord d'engins spatiaux de radars ayant une bonne résolution spatiale a ouvert la voie à l'observation de la surface terrestre dans le domaine des hyperfréquences.

### II.1 Méthodes de mesures in situ de l'état hydrique du sol

#### II.1.1 La méthode gravimétrique

Cette méthode, bien que destructive et relativement lourde en temps et en matériel, reste une référence pour l'étalonnage des différents appareillages de mesure de l'humidité du sol.
Elle consiste à prélever des échantillons de sol qui sont passés à l'étuve (105°C) pendant au moins 24 heures. La teneur en eau pondérale est déterminée par pesée de l'échantillon avant et après étuvage.

$$W_p = \frac{P_h - P_s}{P_s} \times 100$$

avec $P_h$: masse de sol humide (avant étuvage)

$P_s$: masse de sol sec (après étuvage)

$W_p$: teneur en eau pondérale en %

La teneur en eau volumique se déduit de l'humidité pondérale par la relation $W_v(%) = W_p(%) \times D_s$, où $D_s$ est la densité sèche du sol (masse de sol sec / volume total) exprimée en g/cm³, caractéristique mesurable par la méthode des cylindres ou par sondes gamma-neutroniques. Dans le second cas, la méthode repose sur la mesure de la proportion du rayonnement émis par la sonde atteignant un capteur situé en contact avec la surface du sol. L'appareil est posé sur le sol. La présence de végétation ou le travail du sol peut rendre parfois délicate l'obtention d'une surface plane. Le volume de sol prospecté dépend de la position de la source de rayonnement gamma. Si cette dernière reste à la surface du sol, la mesure n'est représentative que des premiers centimètres de sol. La sonde peut aussi être enfouie dans le sol jusqu'à une quarantaine de centimètres. La mesure est alors intégrée sur la hauteur de sol située entre la sonde et la surface.

### II.1.2 La méthode neutronique

Le principe de la méthode neutronique est le suivant:

Une source radioactive émet des neutrons à haute énergie qui se transforment en neutrons thermiques après collision essentiellement avec les atomes d'hydrogène. L'hydrogène, dans les sols, provient surtout de l'eau. Les neutrons thermiques sont détectés et le taux de comptage de ces particules est relié à une humidité du sol par étalonnage. La présence d'une source radioactive impose des règles rigoureuses d'utilisation et de contrôle de l'appareillage, par ailleurs coûteux et complexe.

Pour effectuer des mesures en profondeur, la sonde est glissée dans un tube placé dans le sol pouvant rester en place. Cette méthode de mesure peut donc être considérée comme non destructive. Les mesures sont rapides, précises et automatisables. La courbe d'étalonnage linéaire à densité constante couvre toute la plage de valeur de l'humidité des sols, mais dépend de la nature chimique et de la densité du sol. Le volume de sol prospecté par les neutrons émis par la sonde diminue lorsque l'humidité croît. La profondeur minimale d'enfouissement de la sonde est de 15 cm en présence d'un réflecteur de surface.

### II.1.3 La méthode capacitive

Cette méthode est fondée sur les propriétés diélectriques des sols. Le sol est un système triphasique, composé d'une matrice solide présentant des pores occupés par de l'eau et de l'air. La permittivité diélectrique d'un sol dépend de celle de
chacun des constituants. Bien que l'on ne puisse pas déduire le comportement diélectrique d'un sol d'une simple connaissance des proportions de ses constituants, on constate que la permittivité diélectrique de l'eau est très élevée par rapport à celle des deux autres phases (tableau II-1). Pour cette raison, humidité et permittivité diélectrique d'un sol sont étroitement liées tant que l'eau reste en phase liquide. En cas de gel, les méthodes d'évaluation de l'humidité du sol basée sur une mesure de la permittivité diélectrique du sol deviennent inopérantes à cause de la baisse brutale de cette grandeur lorsque l'eau passe de la phase liquide à la phase solide.

<table><caption>Tableau II-1: permittivités diélectriques des constituants du sol</caption><thead><tr><td></td><td>permittivité diélectrique</td></tr></thead><tbody><tr><td>air</td><td>1</td></tr><tr><td>phase solide</td><td>2 à 10</td></tr><tr><td>particules minérales</td><td>2 à 3</td></tr><tr><td>eau en phase liquide</td><td>80</td></tr><tr><td>glace</td><td>4</td></tr></tbody></table>

Le principe de la mesure par sondes capacitives consiste à introduire deux électrodes dans le sol. Le système est alors assimilé à un condensateur électrique avec pertes (capacité parfaite avec résistance en parallèle). Les caractéristiques de ce condensateur varient en fonction de la permittivité diélectrique du sol se trouvant entre les armatures. La valeur de la capacité du condensateur est mesurée en introduisant celui-ci dans un circuit dont on relève les variations de la fréquence de résonance.

Un étalonnage individuel des capteurs doit être réalisé in situ. La stabilité temporelle de cet étalonnage est à vérifier. Un léger déplacement de la sonde peut altérer le contact électrode-sol et faire brusquement chuter la valeur de la permittivité diélectrique à cause de la présence d'une lame d'air. La corrosion des électrodes est une autre source de mesures erronées. Les mesures sont influencées par la conductivité électrique du sol (certains appareils possèdent un dispositif électronique de compensation de cet effet) et par la température. Nous rappelons de plus qu'en cas de gel, les mesures perdent toute signification. La pérennité du dispositif dépend de la fiabilité du dispositif électronique des mesures et de la résistance des électrodes aux phénomènes de corrosion.

### II.1.4 La méthode TDR (Time Domain Reflectometry)

L'appareil mesure la vitesse de propagation d'un signal micro-onde le long de guides d'ondes, de longueur connue et enfoncés dans le sol. Cette vitesse est fonction de la permittivité diélectrique du sol, elle-même liée, nous l'avons vu précédemment, à la teneur en eau dans le sol. Chaque guide d'ondes intègre la mesure sur le volume de sol prospecté (cylindrique de 5 cm environ de rayon autour de la sonde). La possibilité de visualiser la trace de la propagation de l'onde sur l'écran du processeur qui enregistre les mesures peut permettre de déceler des anomalies dans le sol (cailloux notamment).
La mesure présente l'avantage d'être peu influencée par la nature du sol. Ceci permet un affichage direct sur l'écran de l'humidité volumique par un étalonnage mis en mémoire par le constructeur. Toutefois, il est recommandé de vérifier cet étalonnage qui peut ne pas convenir pour certains sols. Cette méthode est très sensible aux variations de l'humidité. La rapidité des mesures et l'encombrement limité de l'appareillage permettent des mesures extensives de l'humidité du sol en surface par une méthode non destructive. La longueur minimale des guides d'ondes pour des mesures de surface est généralement de quinze centimètres. Certains constructeurs proposent des guides plus courts mais la précision des mesures est alors modeste. Par contre, pour suivre la teneur en eau d'un profil de sol, la mise en place des guides d'onde en profondeur en position horizontale est très destructive puisqu'elle nécessite le creusement d'une tranchée pour pouvoir mettre en place les capteurs. Pour un appareil laissé en place, l'automatisation des mesures est possible.

## II.2 L'estimation de l'état hydrique du sol depuis l'espace

### II.2.1 La télédétection: rappels et généralités

Le terme de télédétection s'applique à toute technique permettant d'obtenir à distance des informations sur un objet. Le principe consiste à étudier les interactions entre l'objet observé et un rayonnement électromagnétique qui peut être d'origine naturelle ou artificielle. Le spectre électromagnétique se divise en plusieurs domaines décrit dans le tableau II-2.

Il existe deux types de méthodes en télédétection:

- la méthode passive où les capteurs (ou radiomètres) enregistrent les ondes émises naturellement par la surface du sol.

- la méthode active où le système de mesure émet un signal vers la surface à étudier et enregistre simultanément la puissance émise $P_e$ et la puissance du signal rétrodiffusé $P_r$.

Dans les domaines du visible et de l'infrarouge, la méthode passive est la plus utilisée (capteurs AVHRR du satellite NOAA, HRV du satellite SPOT, MSS du satellite Landsat, ...). Des possibilités de télédétection active existent également avec les lasers. Dans le domaine du visible, le soleil constitue la source de rayonnement naturelle. Le capteur passif enregistre alors l'énergie solaire réfléchie par l'objet observé. Par contre, dans le domaine de l'infrarouge thermique, la Terre constitue la source du rayonnement et le capteur enregistre l'énergie émise par la surface terrestre. Dans le moyen infrarouge, le soleil et la Terre sont les deux sources de rayonnement.
<figure><img src="image_3.png" /></figure>

d'après Ch. Gollol

<caption>Tableau II-2: Le spectre électromagnétique (Guide de la télédétection spatiale, 1989)</caption>
En hyperfréquences, les deux méthodes peuvent être utilisées.

Dans le cas de la télédétection passive dans le domaine des micro-ondes de longueur d'ondes supérieures à 5 centimètres, les effets de l'atmosphère sur l'émission de la surface sont négligeables et la température de brillance $T_b$ mesurée par le radiomètre s'exprime sous la forme suivante (Schmugge, 1990; Engman et Chauhan, 1995):

$$T_b = (1 - r)T_{sol} = \varepsilon T_{sol}$$

où r et ε représentent respectivement la réflectivité et l'émissivité de la surface, $T_{sol}$ la température du sol. L'émissivité peut alors être déduite de l'équation ci-dessus si la température du sol est estimée à l'aide d'une autre source d'information (Jackson et Schmugge, 1995). L'émissivité du sol ainsi obtenue varie en fonction du couvert végétal, de l'humidité, de la rugosité et de la texture du sol. La relation entre la température de brillance et l'humidité du sol est donc généralement déterminée empiriquement à l'aide de mesures au sol (Jackson et al., 1993). E.T. Engman (Engman et Gurney, 1991) cite de nombreux exemples d'estimation de l'humidité du sol par radiomètres en hyperfréquences aéroportés. La méthode passive présente l'avantage d'être moins sensible que la méthode active à la rugosité du sol et à la couverture végétale et permet donc d'estimer plus facilement l'état hydrique des sols pour des sols nus ou des couverts partiels. Toutefois, en présence d'un couvert végétal dense, des algorithmes de correction des effets dus à la végétation doivent être développés (Wigneron et al., 1995).

Dans le second cas, le système actif qu'est le radar émet un rayonnement électromagnétique dans le domaine des hyperfréquences et enregistre le signal rétrodiffusé dans la direction de propagation du rayonnement incident. Le principe de la mesure par radar est illustré par la figure II-1.

Ce signal, par ses caractéristiques propres (fréquence, polarisation, angle d'incidence), transporte des informations acquises au moment de l'interaction des signaux incidents avec la surface du sol. La réponse est exprimée sous la forme d'un coefficient de rétrodiffusion (ou section efficace de rétrodiffusion) $\sigma^0$ proportionnel au rapport entre la puissance rétrodiffusée $P_r$ et la puissance émise $P_e$ qui se déduit de l'équation radar:

$$P_r = \alpha P_e \frac{\lambda^2 G_e G_r A}{(4\pi)^3 R^4} \sigma^0$$

où $\alpha$ représente les pertes de l'électronique en dehors des antennes, $G_e$ et $G_r$ sont les gains d'antenne respectivement à l'émission et à la réception, $\lambda$ la longueur d'onde, R la distance cible-radar et A l'aire de la cible. Compte tenu de sa forte dynamique, le coefficient de rétrodiffusion s'exprime généralement en décibels.

$$\sigma^0 (\text{dB}) = 10 \log [\sigma^0 (\text{m}^2 / \text{m}^2)]$$
<figure><img src="image_4.png" /><figcaption>Figure II-1: Schéma de principe de la mesure radar (Witono, 1988)</figcaption></figure>

Les domaines d'application de la télédétection spatiale dans le domaine de l'observation de la surface de la Terre sont très nombreux et nous n'en dresserons pas ici une liste exhaustive. Il faut toutefois noter que pour le domaine de l'optique et de l'infrarouge thermique, les premières mesures satellitales ont commencé dans les années 1970. Des méthodologies opérationnelles d'observation de la surface terrestre sont désormais couramment mises en oeuvre. Nous citerons comme premier exemple le domaine de la météorologie avec des satellites d'observation géostationnaires comme METEOSAT ou les satellites NOAA à orbite polaire qui permettent d'observer le mouvement des masses nuageuses ou les variations de température à la surface de la Terre, et comme deuxième exemple le suivi de la végétation à l'échelle de la parcelle par les satellites SPOT ou LANDSAT avec des applications dans le domaine des statistiques agricoles.

Depuis plus d'une vingtaine d'années, des recherches se poursuivent sur les possibilités d'utiliser la télédétection en hyperfréquences pour l'observation de la Terre depuis l'espace. Dans ce domaine spectral, la gamme des fréquences inférieures à 15 GHz (longueur d'onde supérieure à 2 cm) est en effet quasiment insensible à la présence d'une couverture nuageuse, ce qui présente un énorme avantage par rapport au domaine optique et infrarouge thermique pour l'observation par exemple des zones équatoriales ou tempérées.

Des radiomètres enregistrant l'émission en hyperfréquences de la surface terrestre dans ce domaine de fréquences inférieures à 15 Ghz ont été embarqués à bord des premières plates-formes spatiales. Pour ce type de capteur, la résolution spatiale se dégrade lorsque la distance cible-capteur augmente, ce qui amène à une impossibilité d'obtention d'une résolution spatiale décamétrique depuis l'espace
fréquence de 6,6 Ghz par le capteur SMMR (Scanning Multichannel Microwave Radiometer) du satellite NIMBUS est de l'ordre de 100 km (148 km x 95 km). Pour des fréquences plus faibles, la résolution spatiale serait encore moins performante. Ainsi, pour des longueurs d'ondes voisines de 20 ou 30 centimètres, domaine spectral où la réponse du radiomètre est fortement influencée par l'humidité du sol (Schmugge, 1978), la résolution spatiale serait de l'ordre de plusieurs centaines de kilomètres.

Toujours dans ce même domaine des hyperfréquences, la télédétection active a d'abord été étudiée sur des zones géographiquement restreintes, avec des diffusomètres montés sur grues ou aéroportés. Des difficultés liées à la maîtrise des liaisons émetteur/récepteur ont retardé l'acquisition de ce type de données depuis l'espace. La mission SEASAT de la NASA en 1978, destinée à l'observation des océans, n'a ainsi duré que quelques mois. Les américains ont poursuivi dans cette voie en embarquant par la suite des radars à synthèse d'ouverture (SAR: Synthetic Aperture Radar) à bord de navettes spatiales pour des missions de quelques semaines (missions SIR-A en 1981, SIR-B en 1984, SIR-C en 1994). L'agence spatiale européenne lance le satellite européen ERS-1 (Earth Remote Sensing 1) en juillet 1991, puis le satellite ERS-2 en avril 1995. Ces deux satellites, à vocation essentiellement océanique, sont équipés de plusieurs appareils de mesures dans le domaine des hyperfréquences, dont un radar à synthèse d'ouverture. Deux autres satellites fournissent actuellement des données de ce type: JERS-1 et RadarSat lancés respectivement par le Japon et le Canada en 1992 et 1995.

La génération récente des radars à ouverture synthétique embarqués à bord de satellites ou de navettes spatiales a ouvert un nouveau volet pour l'observation de la surface de notre planète grâce à une nette amélioration de la résolution spatiale par rapport à celle obtenue avec les radiomètres. La résolution spatiale du SAR d'ERS-1 est ainsi décamétrique. Même si des effets de chatoiement de l'image radar (§ III 4.3.2.1) oblige à dégrader cette résolution spatiale pour obtenir une résolution radiométrique convenable, la résolution spatiale finale reste de l'ordre de la centaine de mètres. Des surfaces très étendues spatialement peuvent donc être désormais facilement observables à différentes échelles. Pour des radars embarqués à bord de satellites, le suivi dans le temps des observations est assuré sur des périodes de plusieurs années avec la possibilité de répétitivité très resserrée des mesures.

Bien que récente, la technique d'observation de la Terre dans le domaine des hyperfréquences actives depuis l'espace a déjà abouti à des applications opérationnelles dans le domaine océanographique (vitesse et direction du vent à la surface de la mer, suivi des courants marins, du niveau des océans et de la dérive des glaces). Dans le domaine de l'observation des terres émergées, les recherches se situent à un stade moins avancé. Les interactions entre les ondes et le volume que représente le système sol-végétation sont difficiles à modéliser de part la complexité des phénomènes physiques mis en jeux, mais aussi à cause de la variabilité spatiale de l'occupation du sol. Toutefois de nombreux travaux sont menés dans le but de suivre l'humidité des sols ou la densité de la couverture végétale à partir des données SAR actuellement disponibles.

Un des buts de notre étude étant justement d'estimer la capacité du SAR d'ERS-1 à estimer l'état hydrique des sols, la partie suivante est axée sur la relation existant entre la réponse radar d'une surface agricole et l'humidité du sol.
## II.2.2 Etat hydrique des sols et télédétection active en hyperfréquences

### II.2.2.1 Profondeur de la mesure radar:

La profondeur de la mesure radar dépend de la longueur d'onde et de l'humidité volumique du sol. La profondeur de pénétration de l'onde radar dans le sol diminue avec l'augmentation de l'humidité du sol et de la fréquence du signal (figure II-2). Cela rend délicate l'évaluation a priori du volume de sol prospecté et pose des problèmes lors de la mise au point des protocoles de mesures in situ.

<figure><img src="image_5.png" /><figcaption>Figure II-2: Profondeur de pénétration d'une onde radar dans un sol en fonction de l'humidité volumique pour trois fréquences (Ulaby et al., 1982)</figcaption></figure>

### II.2.2.2 Influence de la teneur en eau du sol sur la réponse radar

Le principe de la mesure de l'état hydrique des sols par télédétection en hyperfréquence est fondé sur le contraste qui existe entre les propriétés diélectriques de l'eau et d'un sol sec. La relation entre la constante diélectrique d'un sol et son état hydrique est illustré pour différentes fréquences par la figure II-3.
<figure><img src="image_6.png" /><figcaption>Figure II-3: Relation constante diélectrique/humidité volumique pour 4 fréquences (Ulaby et al., 1986)</figcaption></figure>

Cette relation évolue suivant la structure et la texture des sols. En effet, la forte constante diélectrique de l'eau liquide est due aux propriétés dipolaires de la molécule d'eau. Si l'eau dans le sol est liée aux particules solides, les molécules ne peuvent pas s'orienter suivant le champ électromagnétique. La constante diélectrique du sol est alors plus faible que si l'eau était libre. Ce phénomène est bien illustré par la figure II-4.

Les propriétés diélectriques du sol influencent fortement les phénomènes d'interaction entre l'onde radar et la surface du sol. Ainsi, en conditions hydriques humides, le signal incident pénètre peu dans le sol et le signal rétrodiffusé est élevé. Par contre, un sol sec transmet le signal radar et la rétrodiffusion est alors plus faible. Par contre, comme la mesure radar repose, à l'instar des méthodes capacitives et TDR, sur une mesure de la permittivité diélectrique du sol, la chute de cette grandeur lorsque l'eau du sol passe de l'état liquide à l'état de glace se traduit par une baisse simultanée du signal rétrodiffusé par la surface.
<figure><img src="image_7.png" /></figure>

Figure II-4: Relation constante diélectrique/humidité volumique pour deux sols différents (Ulaby et al., 1982)

### II.2.2.3 Influence combinée de la fréquence, de l'angle d'incidence et de la rugosité

L'influence de la rugosité du sol sur le signal radar dépend de l'angle d'incidence. En effet, l'effet spéculaire est dominant pour une surface très lisse, ce qui implique un retour d'onde vers l'émetteur que si l'angle d'incidence est proche de 0° (figure II-5a). Par contre, lorsque la surface est fortement rugueuse, c'est le phénomène de diffusion qui domine et le signal rétrodiffusé est moins lié à la valeur de l'angle d'incidence. Ce phénomène est illustré par la Figure II-5b.

<figure><img src="image_8.png" /></figure>

Figure II-5: Influence de la rugosité d'une surface sur la rétrodiffusion
La figure II-6 illustre le comportement angulaire de la mesure radar pour différents états de surface et différentes humidités du sol.

Pour les surfaces lisses, la réponse radar décroît rapidement lorsque l'angle d'incidence augmente, traduisant ainsi la prédominance de l'effet spéculaire, alors que pour des surfaces fortement rugueuses, la réponse radar reste quasiment constante (effet de diffusion).

Si l'allure des courbes reste la même pour les trois fréquences étudiées ici, on constate rapidement que l'amplitude des variations du signal rétrodiffusé en fonction de l'angle d'incidence augmente lorsque la fréquence diminue. En effet, la notion de rugosité est relative. La surface dont l'écart-type des variations de la hauteur S est égale à 1,1 cm apparaît comme lisse pour la fréquence de 1,1 Ghz, puisque la longueur d'onde correspondante est de 27,3 centimètres. Par contre, elle apparaît rugueuse pour la fréquence de 4,25 Ghz puisque la longueur d'onde est descendue à 7 centimètres.

Les résultats expérimentaux obtenus par l'équipe de Ulaby, confirmés par ceux obtenus par d'autres équipes (Bernard et al., 1981; Bruckler et Witono, 1989) montrent que l'effet de la rugosité est minimisé en bande C pour des angles d'incidence faibles entre 10 et 15° et une polarisation HH. C'est donc cette configuration qui est considérée comme optimale pour le suivi de l'humidité d'un sol nu. Cependant la partie suivante, qui traite des effets de la végétation, montre qu'en bande C, le couvert végétal est un obstacle à l'observation de la surface de sol sous-jacente.

### II.2.2.4 Influence de la végétation

Dans les domaines spectraux visibles et infrarouge, l'information enregistrée par les capteurs est sensible à la résonance des molécules de la couche de surface du sol ou de la végétation, alors que la réponse dans le domaine des hyperfréquences varie en fonction des propriétés géométriques et diélectriques de la surface ou du volume observé (Ulaby, 1981). La pénétration des ondes dans le couvert augmente lorsque la fréquence diminue. T. Le Toan (1982) montre ainsi que la réponse radar d'un champ de blé pour un angle incident de 20° est principalement celle du sol sous-jacent pour les basses fréquences (1,5 GHz et 3 Ghz). En bande C (5 Ghz), la réponse du sol est prédominante, mais atténuée par la végétation. En bande X, la réponse radar est principalement celle de la végétation.

C'est donc ce dernier domaine spectral qui est communément utilisé pour étudier les couverts végétaux. Toutefois, dans son travail de thèse en 1987, M. Autret a travaillé sur la recherche, dans cette bande de fréquences et pour des angles d'incidence élevés, d'une configuration permettant d'étudier l'humidité du sol. Elle a démontré que cela était possible pour une fréquence de 9 GHz à condition d'avoir un angle d'incidence très grand (supérieur à 35°) et de combiner sous la forme d'un quotient les signaux rétrodiffusés sous deux polarisations différentes (HH et VV). Les effets dus à la rugosité ou à la végétation sont alors minimisés.

Ces conclusions ont été confirmées par les données acquises à 9,35 GHz au cours de la campagne Agriscatt'88. Une bonne corrélation a ainsi été obtenue pour des couverts de blé et de maïs entre l'humidité des premiers centimètres du sol et le rapport des signaux rétrodiffusés en polarisation HH et VV pour des angles d'incidence respectivement égaux à 20° et 40° (Benallegue, 1994).
<figure><img src="image_9.png" /><figcaption>Figure II-6: Mesures radar en fonction de l'angle d'incidence pour différentes conditions de rugosité et d'état hydrique (Ulaby et al., 1978).
S représente l'écart-type des hauteurs du sol et k le nombre d'onde ($k=2\pi/\lambda$)</figcaption></figure>
### II.2.2.5 Modélisation de la réponse radar d'une surface agricole

#### II.2.2.5.1 Approches semi-empiriques:

Pour des sols nus, les résultats des différentes expériences montrent que le signal radar $\sigma^\circ_s$ exprimé en dB est corrélaté linéairement avec l'humidité volumique du sol:

$$ \sigma^\circ_s = A + CH_v \qquad \text{Equation II-1} $$

Les coefficients A et C dépendent de la configuration du système (fréquence, polarisation et angle d'incidence de l'onde) et de la rugosité du sol.

Une synthèse de quelques relations obtenues sur sol nu entre la réponse radar et l'humidité du sol pour des configurations proches de celle du SAR d'ERS-1 montre une constance des résultats obtenus.

Pour les couverts végétaux, les modèles en nuages de gouttes d'eau (Attema et al., 1978) sont communément utilisés. Dans cette approche, la réponse radar $\sigma^\circ_{cv}$ du couvert végétal est considérée comme égale à la somme incohérente de la contribution de la végétation $\sigma^\circ_v$ et de celle du sol $\sigma^\circ_s$ atténuée par le couvert végétal.

$$ \text{Couvert végétal: } \sigma^\circ_{cv} = \sigma^\circ_v + \tau^2 \sigma^\circ_s $$

$$ \begin{gathered} \text{Végétation: } \sigma^\circ_v = b\cos(\theta) (1-\tau^2) \\ \tau^2 = e^{\frac{-2bM_v}{\cos(\theta)}} \end{gathered} $$

Les réponses radar sont exprimées en unité de puissance. $\theta$ est l'angle d'incidence de l'onde radar, $M_v$ la teneur en eau des végétaux exprimée généralement en kg d'eau par mètre carré de surface et b une constante adimensionnelle qui dépend de la configuration du radar. Les résultats d'expériences menées sur des couverts de blé en bande C (Jackson et al., 1991; Prévot et al., 1993a; Taconet et al., 1994) ont mis en évidence que le terme $\sigma^\circ_v$ est négligeable, ce qui permet dans ce cas d'exprimer la réponse du couvert en dB sous la forme:

$$ \begin{gathered} \sigma^\circ_{cv} (\text{dB}) = BM_v + \sigma^\circ_s \qquad \text{Equation II-2} \\ \text{avec } B = \frac{-20b}{\ln(10)\cos(\theta)} \end{gathered} $$

En combinant les équations 1 et 2, nous constatons que la réponse radar du couvert de blé exprimée en dB est linéairement liée à la teneur en eau des végétaux et à l'humidité volumique du sol.

Le nombre de paramètres à contrôler in situ pour mettre en oeuvre ce type de modélisation semi-empirique est limité (rugosité et humidité du sol, hauteur et teneur en eau de la végétation). Les approches semi-empiriques aboutissent donc à des modélisations simples et efficaces de la relation existant entre la réponse radar et certaines caractéristiques de la surface observée. Mais les paramétrisations de ces modèles sont liées aux jeux de données expérimentaux sur lesquels elles ont été
ajustées. Cet inconvénient, ajouté à l'absence de base théorique, rend ces
approches délicates à généraliser.

C'est pour cette raison que de nombreuses équipes de recherches ont mené,
d'ailleurs souvent en parallèle avec des approches semi-empiriques, des
modélisations plus physiques des phénomènes d'interactions électromagnétiques
apparaissant à la surface d'un sol agricole.

II.2.2.5.2 Approches théoriques:

En appliquant la théorie de la diffraction des surfaces à un sol nu, on obtient, suivant les hypothèses simplificatrices faites, différents modèles applicables dans un champ restreint de fréquences et de rugosité. Les modèles « standard » sont les modèles de Kirchhoff (optique physique et géométrique) valables dans le domaine des hautes fréquences et le modèle basé sur le formalisme des petites perturbations pour les basses fréquences (Ulaby et al., 1982).

Dans le cas des surfaces agricoles, la rugosité est caractérisée par deux échelles spatiales: la rugosité centimétrique induite par les mottes, et celle, décamétrique, induite par les structures de rang. La séparation entre la rugosité qualifiée de « petite échelle » et celle de « grande échelle » étant mince, l'approche consistant à considérer la réponse radar comme la somme incohérente des effets induits par ces deux types de rugosité (Ulaby et al., 1982) s'est rapidement avérée inadaptée pour la majorité des surfaces agricoles.

Le modèle IEM, plus récent (Fung et al., 1992) et plus complexe, est caractérisé par un domaine d'application plus large que celui des modèles cités ci-dessus et prend en compte le caractère anisotrope et complexe de la rugosité des surfaces agricoles. Il connaît actuellement un succès important dans la communauté des chercheurs travaillant sur la théorie de la diffraction des surfaces agricoles (Rakotoarivony, 1996)

Dans le cas des couverts végétaux, la modélisation théorique choisie pour le sol nu
doit être couplée avec un module « végétation ». La végétation, d'abord représentée
de manière continue (description statistique des propriétés du milieu), est
maintenant modélisée de manière discrète par répartition dans l'espace de
diffuseurs dont les caractéristiques dépendent des propriétés géométriques et
diélectriques des feuilles du couvert (Nghiem et al., 1993, Yueh et al., 1992, Saatchi
et al., 1994).

En final, les modèles obtenus sont complexes. La multiplicité des paramètres et des
variables d'entrée, souvent très délicats à mesurer in situ, rend impossible
l'application de ce type de modèles à des surfaces dont on ne contrôle que
sommairement les caractéristiques en terme de rugosité du sol et de végétation.

II.2.3 Etat hydrique des sols et données optiques

L'étude du rayonnement solaire réfléchi par une surface ne suffit pas à estimer l'état hydrique des sols. En effet, l'augmentation de l'albédo qui accompagne l'assèchement d'un sol est bruitée par d'autres paramètres comme la couleur, la texture, la rugosité, la teneur en matière organique du sol ou le couvert végétal.
Par contre, la combinaison linéaire des informations fournies dans le visible, le proche infrarouge et le thermique par les capteurs du satellite LANDSAT permet de définir un indice hydrique du sol (Kauth et al., 1976). Par cette technique, une cartographie des zones hydromorphes a pu être élaborée sur le bassin versant de Naizin en Bretagne (Hubert-Moy, 1996).

Les autres méthodes exploitent le lien qui existe entre la température de surface et l'état hydrique du sol, sachant que cette température de surface T<sub>s</sub> peut être estimée depuis l'espace par des capteurs enregistrant le flux-d'énergie radiative émis dans l'infrarouge thermique par la surface terrestre.

Dès 1975, Idso a mis en évidence la relation linéaire qui existe entre l'humidité volumique des 2 ou 4 premiers centimètres d'un sol nu et l'amplitude des variations diurne de la température de surface Cette propriété ouvre des perspectives en télédétection à condition de pouvoir disposer pour une même date d'une mesure de nuit et d'une mesure un peu après 12h TU pour accéder respectivement aux valeurs minimales et maximales de la température de la surface. Schmugge et al. (1978) a pu cartographier l'état hydrique des sols à l'aide de cette technique à partir de données acquises par un capteur aéroporté.

Nous verrons que la couverture nuageuse est un élément très limitant pour les acquisitions depuis l'espace de données de télédétection dans le domaine de l'infrarouge, rendant très peu probable la possibilité d'acquérir ces deux données pour les régions du globe fréquemment parcourues par des perturbations atmosphériques. De plus, Van de Griend a montré en 1985 que cette méthode devient inapplicable pour des surfaces couvertes de végétation.

Pour ces deux raisons, les recherches ont eu tendance à évoluer de cette méthode fondée sur l'inertie thermique du sol vers des estimations de l'humidité des sols à partir de la mesure de la valeur maximale de la température de surface obtenue vers le milieu de la journée.

Ces méthodes exploitent le lien qui existe entre la température de la surface et l'évaporation. La température de surface est en effet une variable fondamentale résultant des phénomènes d'échanges d'énergie et de masse qui apparaissent à l'interface sol-végétation-atmosphère comme le démontre la résolution synthétique du bilan énergétique présentée ci-dessous (Séguin, 1987).

Le rayonnement net R<sub>n</sub> se répartit entre un flux de chaleur dans le sol par conduction G, un flux de chaleur convectif dans l'air H et un flux de chaleur latente (évaporation) LE:

$$
R_n = G + H + LE \qquad \text{Equation II-3}
$$

Ce rayonnement net se déduit du rayonnement solaire global R<sub>g</sub> en tenant compte
des différentes formes d'échanges radiatifs:

$$
R_n = (1-a)R_g + R_a - \varepsilon\sigma T_s^4
$$

où a est l'albédo de la surface, R_a le rayonnement atmosphérique de grande longueur d'onde, ε l'émissivité de la surface, σ la constante de Stefan-Boltzmann (5,67 10⁻⁸ Wm⁻² °K⁻⁴) et T_s la température de la surface en degrés Kelvin.
Le flux de chaleur dans le sol est généralement faible devant les deux autres flux d'énergie, il est donc souvent négligé. Le flux H s'exprime en fonction de la température de la surface T<sub>s</sub> et la température de l'air T<sub>a</sub> de la manière suivante:

$$H = \rho C_p h (T_s - T_a) \qquad \text{Equation II-4}$$

où C<sub>p</sub> et ρ sont respectivement la chaleur spécifique et la densité de l'air, h le coefficient d'échange convectif fonction de la vitesse du vent, de la stabilité thermique de l'atmosphère et de la rugosité de la surface.

On aboutit donc finalement à la relation suivante:

$$R_n - G = \rho C_p h (T_s - T_a) - LE \qquad \text{Equation II-5}$$

Le lien avec l'humidité du sol se fait alors par le biais de l'évaporation dont le flux dépend du forçage atmosphérique, de la nature de la surface (stade phénologique des plantes, nature du sol) et des conditions hydriques du sol.

L'estimation du flux d'évaporation à partir de la température de surface du sol peut alors s'effectuer selon quatre types de méthodes (Eymard et Taconet, 1996):

- Des études statistiques permettent de relier les propriétés de la surface aux radiances mesurées dans le domaine optique et infrarouge thermique par satellite. Ainsi, Newmani et Running (1989) ont suivi le bilan hydrologique d'une forêt à partir de la température de surface et de l'indice de végétation déterminés par satellite. Ces méthodes sont liées au site sur lequel elles ont été développées et sont difficilement généralisables.

Les trois autres méthodes estiment le flux d'évaporation à partir de la température de surface en résolvant l'équation du bilan énergétique selon un degré de complexité croissant.

- La première méthode exploite le fait que l'essentiel de l'information sur les échanges énergétiques est contenu dans la mesure de la température de surface T<sub>s</sub> qui est faite au milieu de la journée, ce qui permet de retenir une expression empirique de l'évaporation journalière E<sub>j</sub> en fonction du rayonnement net journalier R<sub>nj</sub> et de la différence (T<sub>s</sub>-T<sub>a</sub>) où T<sub>a</sub> est une mesure de l'air synchrone avec la mesure de température (Jackson et al., 1977, Itier et Riou, 1982, Séguin et Itier, 1983).

$$E_j - R_j = A - B(T_s - T_a) \qquad \text{Equation II-6}$$

Les nombreuses recherches qui ont été menées sur l'estimation de l'évaporation par cette méthode ont mis en évidence la sensibilité des coefficients A et B aux caractéristiques de la surface et à la stabilité thermique de l'atmosphère. Cette méthode fournit une estimation correcte des flux d'évaporation lorsque l'on effectue des cumuls des flux sur des durées suffisamment longues ou à l'échelle régionale pour que les écarts de 1 à 2 mm qui apparaissent localement pour des couverts végétaux entre l'évaporation journalière estimée et celle observée se compensent. Cette méthode est donc très utile par sa simplicité pour estimer les flux d'évaporation à grande échelle dans un but climatique par exemple.

En couplant cette estimation du flux d'évaporation avec une modélisation des transferts hydriques dans le sol, on peut estimer l'humidité du sol (Bernard et al., 1986). En effet, l'évaporation réelle n'est estimée par cette technique que ponctuellement dans le temps aux dates d'acquisition de données satellitales par temps clair. L'interpolation entre ces données ponctuelles est alors réalisée à l'aide
de modèles de bilan énergétique et hydrique selon des méthodes classées dans la dernière catégorie décrite par la suite (Vidal, 1987; Lagouarde, 1991).

- La seconde catégorie de méthodes d'estimation de l'évaporation à partir de la température de surface repose sur le calcul du flux de chaleur sensible (équation II-4), exprimé en fonction de la différence ($T_s-T_a$) et d'un terme de résistance qui dépend de la vitesse du vent et de la structure de la végétation. Le flux d'évaporation est alors déduit de l'équation du bilan énergétique (équation II-3), le flux G pouvant soit être négligé, soit être relié linéairement au rayonnement net (Kustas et Daughtry, 1990). Comme pour les méthodes de la catégorie précédente, le suivi de l'état hydrique n'est possible que si l'absence de couverture nuageuse permet la mesure de la température de surface tous les jours. Pour la plupart des régions du globe, cela n'est pas réalisable.

- La dernière possibilité pour estimer l'état hydrique du sol à partir de la température de surface mesurée autour de son maximum journalier est de résoudre le bilan énergétique à l'interface sol-végétation-atmosphère à l'aide de modèles bio-physiques communément dénommés SVAT (Soil-Vegetation-Atmosphere Transfer models) qui décrivent de manière détaillée et physique les phénomènes de transferts hydriques et énergétiques. Ces modèles décrivent les fluctuations journalières des différentes composantes du bilan énergétique. Ils comprennent une paramétrisation relative au sol, une paramétrisation de la couverture végétale et une couche limite atmosphérique dans le cas des modèles météorologiques. Le fonctionnement des modèles SVAT nécessite de disposer du forçage atmosphérique (rayonnement global, température et humidité de l'air, vitesse du vent) en principe mesuré par les réseaux d'appareils au sol. Une bonne connaissance des caractéristiques de la surface (nature du sol et du couvert végétal) est aussi indispensable.

Nous avons vu que la température de surface traduit les échanges énergétiques qui apparaissent à l'interface sol-végétation-atmosphère. Connaissant la température d'une surface homogène, la résolution du bilan d'énergie par un modèle SVAT permet d'estimer la réserve hydrique de la couche de sol qui alimente l'évaporation, c'est à dire la zone racinaire en présence de végétation et les premiers centimètres de la surface du sol dans le cas des sols nus.

Cette méthode d'estimation de l'état hydrique des sols à partir de modèles SVAT et d'une mesure de la température de surface obtenue par télédétection a déjà été utilisé par différentes équipes de recherche. Le modèle PSUBAMS (Penn State Biosphere Atmosphere Model Scheme) (Carlson et Boland, 1979; Carlson et al., 1981; Lynn et Carlson, 1990) a ainsi été utilisé par Capehart (1996) pour obtenir la disponibilité en eau du sol par la technique dite de « convolution » (Gillies et Carlson, 1995). Cette méthode consiste, à partir de simulations de la température de surface obtenues sous différentes conditions hydriques et pour différents taux de couverture végétale, à définir, dans un plan défini selon un axe par la température de surface et selon l'autre axe par l'indice de végétation (NDVI), les droites d'isovaleur de la disponibilité en eau du sol. A partir des abaques ainsi obtenues, il est possible, connaissant la température et l'indice de végétation, d'estimer l'état hydrique du sol. Vidal A. (1987) a suivi la réserve hydrique de la région de la Crau sèche à partir de la température estimée par le capteur AVHRR du satellite NOAA par inversion du modèle agrométéorologique EARTH (Choisnel, 1984). Ottlé et Vidal-Madjar (1994) ont estimé l'état hydrique du sol à partir de la base de données acquise au cours de l'expérience HAPEX-MOBILHY à l'aide du modèle SVAT développé au Centre d'études des Environnements Terrestres et Planétaires
(BenMehrez et al., 1992a et 1992b). L'état hydrique est inversé sur des mailles de cinq kilomètres sur cinq en utilisant des paramètres descriptifs de la végétation et du sol moyens en fonction des caractéristiques de la surface de chaque maille.

## II.3 Conclusions:

La télédétection est le seul outil permettant d'estimer de l'état hydrique des sols sur des zones géographiquement étendues. A cause de la forte variabilité spatiale de l'humidité du sol, les mesures in situ montrent alors leur limite par leur caractère ponctuel. Il apparaît à la suite de la revue bibliographique que nous venons de développer, que l'état hydrique peut être estimé par télédétection dans le domaine des hyperfréquences et dans l'infrarouge thermique.

Dans le premier cas, la réponse de la surface est directement liée à la valeur de la constante diélectrique de cette surface, donc à son humidité volumique, mais est aussi dictée par la rugosité du sol et par la présence d'un couvert végétal. L'ensemble des expériences menées dans le domaine des hyperfréquences actives ont permis de définir une configuration radar pour laquelle les effets de ces deux derniers paramètres sont minimisés et qui est donc considérée comme optimale pour suivre l'évolution de l'état hydrique des sols. Le radar à synthèse d'ouverture du satellite ERS-1 possède une configuration proche de cette configuration optimale, ce qui nous amène à étudier sa capacité à suivre l'humidité volumique des surfaces agricoles. Dans le second cas, la télédétection dans l'infrarouge thermique permet d'estimer la température de surface du sol. Cette température est liée à l'état hydrique du sol par l'intermédiaire de l'évaporation. L'estimation de l'humidité du sol n'est donc possible que par une résolution plus ou moins explicite des échanges énergétiques qui apparaissent à l'interface sol-végétation-atmosphère et ne sera réalisable que lorsque l'état hydrique du sol est un paramètre limitant de l'évaporation.

A priori, l'estimation de l'état hydrique des sols par hyperfréquences est très attrayante par rapport à celle basée sur l'infrarouge thermique, premièrement grâce à une acquisition de données indépendante de la présence d'un couvert nuageux, deuxièmement par la liaison directe attendue avec l'humidité du sol. Toutefois, nous devons noter que la réponse de la surface sera aussi sensible à d'autres caractéristiques de la surface dont les effets, difficiles à corriger, peuvent perturber la sensibilité aux variations d'humidité du sol. De plus, la configuration optimale retenue ne permet la prospection que des premiers centimètres de sol. Il en est de même avec la télédétection dans l'infrarouge thermique lorsque la surface est composée de sols nus. Par contre, en présence d'un couvert fortement développé, l'estimation de l'état hydrique du sol est réalisable sur l'ensemble de la couche racinaire.
### III. ACQUISITION ET TRAITEMENT DES DONNEES

Le bassin expérimental versant du Coët Dan à Naizin (12 km²), communément appelé bassin versant de Naizin, situé au nord-est du département du Morbihan est suivi hydrologiquement par le CEMAGREF de Rennes depuis 1971. Grâce aux recherches qui y sont menées par le CEMAGREF et l'INRA, une base de connaissances très importante (données hydrométriques, occupation du sol, pédologie...) a été acquise sur ce petit bassin versant agricole (annexe 1). Situé de plus dans une zone géographique observée par le satellite ERS-1 lors de ses passages répétitifs à trois jours, ce bassin a été retenu comme site test dans le cadre de notre travail. La base de données relative à ce bassin versant a donc été complétée à partir de 1992 par des mesures in situ de l'état hydrique du sol pour étudier la possibilité du suivi, depuis l'espace, de cette variable par radar (SAR d'ERS-1) et par thermographie infrarouge (AVHRR/NOAA). Ce second outil de télédétection ne permet d'accéder à l'humidité du sol que par l'intermédiaire de la résolution du bilan énergétique et massique qui nécessite la connaissance du forçage atmosphérique à un pas de temps fin sur la journée (au maximum trihoraire), disponible auprès des stations de mesures de météo-France.

L'état hydrique du sol est aussi suivi en tant que variable interne d'un modèle pluie/débit fonctionnant à l'échelle du bassin versant. Le modèle hydrologique fournit une évolution temporelle d'un indicateur de l'état hydrique moyen du bassin versant qui pourra être comparé avec celui estimé ponctuellement dans le temps, pour cette même unité spatiale, par télédétection. Le fonctionnement de ce modèle nécessite de disposer d'un suivi des pluies et de l'évapotranspiration potentielle pour assurer la simulation des débits et de l'humidité du sol. Les débits à l'exutoire du bassin versant doivent être contrôlés pour juger des performances du modèle.

La méthodologie, mise au point sur le bassin versant de Naizin, doit ensuite être généralisée à l'échelle régionale à une quarantaine d'autres bassins versants bretons bénéficiant d'une couverture identique par le satellite ERS-1. Toute une base de données relative aux acquisitions par les satellites ERS-1 et NOAA et au suivi pluviométrique, débimétrique et climatique de ces bassins versants a donc été constituée et est décrite dans cette partie.

#### III.1. Données Pluie/Débit

##### III.1.1. Bassin versant de Naizin

Dans le cadre du projet pilote de l'Agence Spatiale Européenne, l'utilisation d'un modèle hydrologique global fonctionnant au pas de temps journalier a nécessité l'archivage entre 1988 et 1994, à ce même pas de temps, des pluies du poste de Penvern et des débits mesurés à l'exutoire du bassin versant. Lorsque le poste de Penvern ne fonctionne pas, nous utilisons les enregistrements du poste de Kerlann (figure III-1) en multipliant les pluies par 1,3. Ce facteur multiplicatif est issu
d'analyses statistiques des chroniques de mesures de ces deux postes
(communication personnelle de C. Cann du CEMAGREF de Rennes, 1993).

### III.1.2. Données régionales

Pour valider la méthodologie à l'échelle régionale, une quarantaine d'autres bassins versants a été sélectionnée (figure III-2). Le choix des bassins versants a été dicté de manière à disposer de mesures de débits non influencés par des ouvrages de type barrage ou canal, situés en amont ou en aval des stations de jaugeages. Cela explique la disposition des bassins versants retenus en deux groupes séparés par une ligne transversale est-ouest pour éviter l'influence du canal de Nantes à Brest. Un tableau descriptif de ces bassins versants est consultable en annexe 1.

Les débits à l'exutoire de chacun des bassins versants, à l'exception du bassin versant n°25 dont la station de jaugeage a été fermée en 1992, et les données pluviométriques ont été archivés entre 1988 et 1994 au pas de temps journalier. Les stations de jaugeages sont gérées par la DIREN (Direction Régionale de l'Environnement) de Bretagne. Les stations pluviométriques sont suivies par Météo-France.

Ces deux types d'informations sont disponibles sur des banques de données
informatisées (HYDRO pour les débits et PLUVIO pour les pluies) auxquelles la
division hydrologie du CEMAGREF d'Antony a accès. Météo-France met maintenant
à la disposition des utilisateurs de la base de données PLUVIO un logiciel (Météo
Clim) très convivial qui permet de répertorier rapidement les stations situées dans
une zone définie et d'extraire les données pluviométriques au pas de temps voulu.
Nous avons pu utiliser cet outil pour les dernières mises à jour de notre base de
données, les données plus anciennes ayant été fournies par la délégation régionale
de Météo-France à Rennes.

### III.2. Données climatiques

#### III.2.1. Evapotranspiration potentielle

Météo-France fournit des données d'évaporation potentielle décadaires datées (cumuls des flux sur dix jours), calculées à partir des mesures micrométéorologiques selon la formulation de Penman (Brochet et Gerbier, 1968; Choisnel et al., 1992). Ce type de données a été obtenu sur la période 1985-1994, pour cinq stations: Rennes, Lorient, Rostrenen, Saint-Brieuc, Dinard (figure III-2).

#### III.2.2. Données micrométéorologiques

Aux dates d'acquisition des images NOAA (tableau III-4), des données trihoraires relatives au forçage climatique (vitesse du vent à 10 mètres, température et humidité de l'air à 2 mètres, rayonnement solaire) ont été obtenues auprès de Météo France pour les stations climatiques présentées sur la figure III-3. La complexité et le coût
des mesures climatiques expliquent la différence de densité entre les réseaux climatique et pluviométrique. De plus, comme le montre le tableau III-1, le rayonnement n'est fourni au pas de temps voulu que par la station de Rennes et l'humidité de l'air n'est mesurée que par un nombre restreint de stations.

<table><thead><tr><th>Station</th><th>Rayonnement</th><th>Température de l'air<br>à 2 m</th><th>Humidité de l'air<br>à 2 m</th><th>Vitesse du vent<br>à 10 m</th></tr></thead><tbody><tr><td>Rennes</td><td>x</td><td>x</td><td>x</td><td>x</td></tr><tr><td>Ploërmel</td><td></td><td>x</td><td>x *</td><td>x</td></tr><tr><td>Bignan</td><td></td><td>x</td><td></td><td>x</td></tr><tr><td>Inzinzac-Lochrist</td><td></td><td>x</td><td>x</td><td></td></tr><tr><td>Plouray</td><td></td><td>x</td><td>x **</td><td>x</td></tr><tr><td>Trémeur</td><td></td><td>x</td><td></td><td>x</td></tr><tr><td>Quintenic</td><td></td><td>x</td><td></td><td>x</td></tr><tr><td>Plouguenast</td><td></td><td>x</td><td></td><td>x</td></tr><tr><td>Tremuson</td><td></td><td>x</td><td>x</td><td>x</td></tr><tr><td>Louargat</td><td></td><td>x</td><td></td><td>x</td></tr><tr><td>Rostrenen</td><td></td><td>x</td><td></td><td>x</td></tr><tr><td>Landivisiau</td><td></td><td>x</td><td>x</td><td>x</td></tr><tr><td>Quimperlé</td><td></td><td>x</td><td></td><td>x</td></tr></tbody></table>

* lacunes du 14/08/92 au 08/03/93

** depuis mars 1993

<figure><img src="image_10.png" /><figcaption>Figure III-1: Bassin versant de Naizin - Localisation des sites de mesure</figcaption></figure>
<figure><img src="image_11.png" /><figcaption>Figure III-2: localisation des bassins versants, des postes pluviométriques, des stations de jaugeage et des points de mesure de l'ETP (échelle: 1cm=10km)</figcaption></figure>
<figure><img src="image_12.png" /><figcaption>Figure III-3: Localisation des stations climatiques (échelle:1cm=10 km)</figcaption></figure>
### III.3. Etat hydrique du sol

L'état hydrique du sol n'est suivi in situ que sur le bassin versant de Naizin. Deux protocoles de mesures de l'humidité volumique du sol ont été retenus dans le cadre de cette étude. Premièrement, le profil hydrique du sol est suivi en continu en un point du bassin versant. L'enregistrement automatique des mesures permet de s'assurer de l'acquisition d'une mesure synchrone avec chaque passage du satellite, y compris lors des passages de nuit. Ce suivi en continu mené sur plus de deux ans sera aussi très utile pour valider les simulations de l'état hydrique du sol fournies par le modèle hydrologique.

Pour suppléer au caractère ponctuel de cette mesure, un second protocole de mesure de l'humidité du sol a été mis en oeuvre sous la forme de campagnes d'échantillonnage. Des prélèvements permettent d'estimer l'humidité de la surface du sol sur une douzaine de parcelles. Il est alors possible d'avoir accès à un indicateur plus spatialisé de l'état hydrique moyen du bassin versant.

#### III.3.1. Enregistrement automatique à poste fixe

Le site de Penvern retenu est situé au nord du bassin versant de Naizin (figure III-1). Il a l'avantage de ne pas être situé dans une zone de bas-fonds du bassin versant, ce qui limite les risques de saturation en eau du sol. A cet endroit, la couche de sol est particulièrement épaisse et permet d'implanter des appareils de mesure jusqu'à un mètre de profondeur. La présence d'un pluviomètre permet le suivi de l'événement pluvieux. Les sondes sont implantées sous une prairie naturelle.

Depuis janvier 1992, l'humidité volumique y est mesurée toutes les 6 heures (0H, 6H, 12H, 18H) entre 10 et 90 cm de profondeur par 8 sondes capacitives Nardeux-Humicap (2 sondes à 10 cm, 2 sondes à 20 cm, 1 à 30, 40, 60 et 90 cm).

Ce dispositif a été complété en novembre 1993 par l'installation de 16 sondes TDR (appareils Trase de Soil Moisture) enterrées entre 5 cm et 90 cm sous la surface du sol effectuant des mesures deux fois par jour (6H et 18H).

Comme nous l'avons exposé précédemment (chapitre II), les sondes capacitives mesurent la permittivité diélectrique du sol. La courbe d'étalonnage permettant de passer à l'humidité volumique du sol est déterminée in situ pour chaque sonde grâce à des prélèvements de terre effectués à la tarière sur 1 mètre de sol. Des profils de ce type ont été effectués régulièrement entre janvier 1992 et mars 1994. A partir d'avril 1994, l'étalonnage des sondes n'a plus été vérifié. Pour les sondes de surface (à 10 et 20 cm), il semble bien y avoir eu une dérive de la droite d'étalonnage, puisque les valeurs minimales de l'humidité déduites en 1994 des mesures capacitives semblent systématiquement plus faibles que celles enregistrées par les sondes TDR, qui n'ont, elles, pas besoin d'être étalonnées in situ.

Des défaillances de matériel ont perturbé l'acquisition des chroniques de mesures d'humidité. En particulier, suite à une panne générale du dispositif, l'ensemble des sondes a dû être remplacé en octobre 1992. Nous noterons ici les nombreux « décrochages » (baisse brutale de la permittivité diélectrique) enregistrés par les sondes. Ce phénomène s'explique sans doute par la formation d'une lame d'air
entre les électrodes et le sol lors d'une mise en flexion de la sonde sous l'effet du vent. Effectivement, ces anomalies apparaissent essentiellement pour les deux sondes les plus proches de la surface, donc les moins ancrées dans le sol. Or, dans le cadre de ce travail, le suivi de l'état hydrique de surface du sol est primordial pour l'étude de la capacité du SAR d'ERS-1 à estimer l'humidité des sols agricoles. Une sonde TDR mesurant l'humidité des quinze premiers centimètres du sol a donc été mise en place en octobre 1992 pour assurer l'acquisition d'une mesure synchrone avec les passages du satellite en cas de défaillance des sondes capacitives de surface. Grâce à cette mesure, les décrochages apparus entre octobre 1992 et septembre 1993 ont pu être corrigés.

### III.3.2. Campagnes de mesures par échantillonnage

Des mesures d'humidité en surface ont été effectuées lors de certains passages du satellite sur une douzaine de parcelles dont les surfaces sont comprises entre 1 et 6 hectares. Ces parcelles sont bien réparties spatialement (figure III-1) sur le bassin versant et représentent les principaux types de couverts végétaux rencontrés. Les parcelles 9 et 13 ont été scindées en cours d'étude pour tenir compte d'un redécoupage effectué par l'agriculteur. Les quatre parcelles résultantes sont numérotées 9a, 9b, 13a, 13b. A chaque campagne de mesures, des échantillons sont prélevés en surface entre 0 et 5 cm en différents points des parcelles (5 à 6 points par hectare). Par la méthode gravimétrique (Chapitre II), nous obtenons alors l'humidité pondérale en chaque point. A partir de l'ensemble des prélèvements effectués sur une parcelle, une humidité pondérale moyenne est calculée avec son écart-type pour chaque parcelle.

La densité apparente sèche de la couche superficielle du sol a également été déterminée sur les parcelles témoins à plusieurs dates correspondant à différents états de surface et d'occupation du sol. Ces mesures de densité ont été effectuées par une sonde gamma-neutronique de surface (sonde Campbell, modèle MC3). Elles ont permis d'obtenir des humidités volumiques moyennes à partir des teneurs en eau pondérales (Chapitre II).

#### Calendrier des campagnes vérité terrain:

<table><tr><td>1992</td><td>18-févr</td><td>21-févr</td><td>09-févr</td><td>14-oct</td><td>18-nov</td><td>-</td><td>-</td><td>-</td><td>-</td></tr><tr><td>1993</td><td>27-janv</td><td>03-mars</td><td>07-avr</td><td>12-mai</td><td>16-juin</td><td>21-juil</td><td>25-août</td><td>29-sept</td><td>03-nov</td><td>08-déc</td></tr><tr><td>1994</td><td>11-janv</td><td>26-janv</td><td>10-févr</td><td>25-févr</td><td>09-mars</td><td>31-mars</td><td>-</td><td>-</td><td>-</td><td>-</td></tr></table>

### III.3.3. Evolution de l'état hydrique

La figure III-4 présente le suivi de l'humidité moyenne des parcelles. Pour une même date, la dispersion des mesures obtenues pour les différentes parcelles met en évidence la forte variabilité de l'état hydrique de surface du sol au sein d'un bassin versant. Toutefois, nous avons décidé de considérer la moyenne de ces mesures comme un indicateur de l'état hydrique moyen du bassin versant en surface en nous basant sur la représentativité des parcelles choisies vis à vis du bassin versant tout
entier. Nous verrons par la suite que les données radar peuvent étayer cette
affirmation, tout du moins pour les périodes hivernales.

Nous noterons de plus que les écart-types associés à l'humidité moyenne de chaque parcelle sont dans l'ensemble assez élevés (annexe 2), premièrement à cause de la nature caillouteuse du sol qui dégrade la précision des mesures par prélèvement, mais aussi à cause de gradients d'humidité présents sur plusieurs parcelles par effet de pente.

<figure><img src="image_13.png" /><figcaption>Figure III-4: Humidité volumique des parcelles témoins</figcaption></figure>

Le suivi, au pas de temps journalier, de l'état hydrique du sol, effectué au cours des années 1992, 1993 et 1994 par les deux dispositifs de mesures automatiques (sondes capacitives et TDR), est présenté en annexe 2. La valeur journalière de l'humidité du sol est obtenue pour chaque sonde en effectuant la moyenne desquatrez mesures enregistrées par jour.

Nous présentons ici le suivi de l'évolution du stock hydrique de différentes
épaisseurs de sol directement déduit des mesures capacitives journalières et des
prélèvements effectués sur les parcelles témoins (figure III-5, figure III-6 et figure III-
7), en rappelant que l'évolution présentée pour les épaisseurs de sol 0-15cm et 0-
25cm est sans doute sous-estimée pendant l'été 1994 (§ III.3.1).

Les sondes capacitives de surface répondent immédiatement aux événements pluvieux significatifs. La réponse s'amortit et se décale dans le temps à mesure que la profondeur augmente. On retrouve donc les résultats classiques de l'évolution d'un front d'humidité dans le sol.
Dans le cadre de cette étude, nous ne disposons que d'un seul site de suivi du profil hydrique du sol. Bien que la taille du bassin versant de Naizin soit faible, il serait faux d'affirmer que le site choisi est représentatif de l'évolution moyenne de l'état hydrique du sol à l'échelle du bassin versant compte tenu de la forte variabilité spatiale de cette grandeur. Néanmoins, pour mieux cerner sa représentativité, nous avons comparé les mesures enregistrées aux mesures gravimétriques effectuées sur les parcelles témoins. Les prélèvements effectués en surface sur les 12 parcelles fournissent une information que nous qualifierons de « spatialisée » approchant sans doute mieux le phénomène observé à l'échelle du bassin versant. Or, si l'évolution de la moyenne de ces prélèvements est sur une grande partie de l'année en accord avec le suivi enregistré au nord du bassin par les sondes capacitives de surface, des écarts importants entre ces deux mesures peuvent apparaître, en particulier pendant les périodes de dessèchement du sol. Ces différences peuvent s'expliquer par une mesure effectuée plus en surface pour les prélèvements que pour la mesure capacitive, mais ils peuvent aussi traduire une évolution de l'état hydrique du sol à l'échelle du bassin versant différente de celle observée ponctuellement sur le site de Penvern. La forte variabilité de l'humidité volumique de l'horizon de surface a aussi été mise en évidence par le suivi de l'humidité du sol en surface effectué par le laboratoire de science du sol de l'INRA de Rennes (Mérot et al., 1994).

Nous retiendrons donc que l'évolution de l'état hydrique du sol enregistrée en continu au nord du bassin versant est un indicateur de l'évolution de l'état hydrique du bassin versant, mais que des écarts importants apparaissent entre cette mesure ponctuelle et la valeur moyenne de cette variable à l'échelle du bassin versant, en particulier pour l'horizon de surface du sol dont la variabilité de la teneur en eau dans le temps et l'espace est plus marquée que pour les horizons plus profonds.

<figure><img src="image_14.png" /><figcaption>Figure III-5: Suivi du profil hydrique du sol en 1992</figcaption></figure>
<figure><img src="image_15.png" /><figcaption>Figure III-6: Suivi du profil hydrique du sol en 1993</figcaption></figure>

<figure><img src="image_16.png" /><figcaption>Figure III-7: Suivi du profil hydrique du sol en 1994</figcaption></figure>

### III.4. Données SAR/ERS-1

#### III.4.1. Configuration du SAR d'ERS-1

Le satellite ERS-1 (European Remote Sensing Satellite 1) évolue selon une orbite quasi-polaire à une altitude de 785 km. Les caractéristiques du radar à ouverture
synthétique ou SAR (Synthetic Aperture Radar) d'ERS-1 sont les suivantes (ESA, 1989):

<table><thead><tr><td>Fréquence</td><td>Polarisation</td><td>Angle d'incidence</td><td>Résolution spatiale</td><td>Résolution radiométrique</td><td>Largeur de la trace</td></tr></thead><tbody><tr><td>5,3 GHz</td><td>V V</td><td>23° (à mi-trace)</td><td>12,5 m</td><td>2,5 dB à -18 dB</td><td>100 km</td></tr></tbody></table>

### III.4.2. Calendrier des acquisitions radar

De juillet 1991 à janvier 1992, le satellite se trouve en phase de validation instrumentale (appareils, orbite). L'acquisition des images ERS-1 a débuté de manière opérationnelle en janvier 1992.

De janvier à mars 1992, le satellite se trouve en phase B ou phase dite "glace", terme relatif au suivi par ERS-1 des icebergs dans les océans. La répétitivité de 3 jours rend cette période très intéressante sur le plan hydrologique. L'acquisition de 2 images en phase descendante à 11 heures TU (scènes 963 et 945) et de 2 images en phase ascendante à 22 heures TU (scènes 2619 et 2637) permet de couvrir les deux tiers de la Bretagne où se situent les bassins versants retenus dans le cadre de cette étude (figure III-8). Le bassin témoin de Naizin se trouve sur les scènes 963. Au cours de cette phase, les acquisitions radar ont été inexistantes ou partielles pour 4 dates (3 et 18 février, 7 et 19 mars).

#### Calendrier des acquisitions en phase B:

<table><caption>Orbites descendantes: 20 images</caption><tr><td>janv-92</td><td>28</td><td>31</td><td>-</td><td>-</td><td>-</td><td>-</td><td>-</td><td>-</td></tr><tr><td>févr-92</td><td>6</td><td>9</td><td>12</td><td>15</td><td>18</td><td>21</td><td>24</td><td>27</td><td>-</td></tr><tr><td>mars-92</td><td>1</td><td>4</td><td>7</td><td>10</td><td>13</td><td>16</td><td>19</td><td>22</td><td>25</td><td>28</td></tr></table>

<table><caption>Orbites ascendantes: 17 images</caption><tr><td>janv-92</td><td>28</td><td>31</td><td>-</td><td>-</td><td>-</td><td>-</td><td>-</td><td>-</td></tr><tr><td>févr-92</td><td>6</td><td>9</td><td>12</td><td>15</td><td>21</td><td>24</td><td>27</td><td>-</td></tr><tr><td>mars-92</td><td>1</td><td>4</td><td>10</td><td>13</td><td>16</td><td>22</td><td>25</td><td>28</td></tr></table>

D'avril 1992 à décembre 1993 se situe la phase C ou "phase multidisciplinaire" avec une répétitivité d'acquisition de 35 jours pour une scène donnée. Bien que le pas de temps la rende moins intéressante que la phase précédente pour une étude hydrologique, les données sont utilisées en complément de celles de la phase B en raison des aléas climatiques au cours d'une année. La zone géographique retenue est couverte par 4 scènes en passage ascendant et par 4 scènes en passage descendant (figure III-9). L'ensemble de ces scènes a été archivé dans le cadre de l'étude, mais seules les scènes 963 et 2637 ont été exploitées.

Le site de Naizin étant privilégié dans le cadre de notre étude, toutes les données acquises au dessus de ce bassin versant ont été exploitées. Nous disposons donc sur ce bassin versant d'une succession de données acquises respectivement en orbites descendantes et ascendantes (scènes 963-E et 2637-W). Par contre, compte tenu des temps de calcul très lourds nécessaires à l'exploitation des images radar, les autres bassins versants de l'étude ne sont observés que sur une seule série de
scènes (annexe 4), ce qui réduit donc par deux le nombre d'observations par rapport au site expérimental.

## Calendrier des images de la phase C relative au bassin de Naizin:

### Orbites descendantes:17 images

<table><tr><td>1992</td><td>22-avr</td><td>27-mai</td><td>01-juil</td><td>05-août</td><td>09-sept</td><td>14-oct</td><td>18-nov</td><td>23-déc</td><td>-</td></tr><tr><td>1993</td><td>27-janv</td><td>03-mars</td><td>07-avr</td><td>12-mai</td><td>16-juin</td><td>21-juil</td><td>25-mai</td><td>29-sept</td><td>03-nov</td></tr></table>

### Orbites ascendantes:16 images

<table><tr><td>1992</td><td>09-juin</td><td>14-juil</td><td>18-août</td><td>22-sept</td><td>27-oct</td><td>01-déc</td><td>-</td><td>-</td><td>-</td><td>-</td></tr><tr><td>1993</td><td>05-janv</td><td>09-févr</td><td>16-mars</td><td>20-avr</td><td>25-mai</td><td>29-juin</td><td>03-août</td><td>07-sept</td><td>12-oct</td><td>16-nov</td></tr></table>

De janvier à mars 1994 (phase D), le satellite ERS-1 passe à nouveau au dessus de la zone retenue avec une périodicité de 3 jours. Il s'agit de la deuxième phase « glace ». Les traces du satellite sont identiques à celle de la phase B. Cinq dates n'ont pas été programmées (5, 17 et 29 janvier, 25 février, 31 mars). Seule la série de scènes 963 a été exploitées dans le cadre de cette étude.

## Calendrier des acquisitions en phase D:

### Orbites ascendantes:25 dates

<table><tr><td>janv-94</td><td>2</td><td>8</td><td>11</td><td>14</td><td>20</td><td>23</td><td>26</td><td>-</td><td>-</td></tr><tr><td>févr-94</td><td>1</td><td>4</td><td>7</td><td>10</td><td>13</td><td>16</td><td>19</td><td>22</td><td>28</td></tr><tr><td>mars-94</td><td>3</td><td>6</td><td>9</td><td>12</td><td>15</td><td>18</td><td>21</td><td>24</td><td>27</td></tr></table>

<figure><img src="image_17.png" /><figcaption>Figure III-8: Trace du satellite ERS-1 sur la Bretagne au cours des phases B et D</figcaption></figure>
<figure><img src="image_18.png" /><figcaption>Figure III-9: Trace du satellite ERS-1 sur la Bretagne au cours de la phase C</figcaption></figure>

### III.4.3. Exploitation des images ERS-1

Les traitements des images radar ont été réalisés pour les phases B et C par l'entreprise GEOSYS à Toulouse, pour la phase D par le LCT (Laboratoire Commun de Télédétection) à Montpellier et ont fait l'objet des trois rapports transmis au CNES (CNES, 1993, 1994, 1995) et d'un rapport interne au LCT (Caraux, 1996). Nous n'en rappellerons donc ici que les grands principes.

La finalité de l'exploitation des images radar consiste à obtenir une valeur moyenne du coefficient de rétrodiffusion sur des zones géographiques bien définies:

- A l'échelle du bassin versant de Naizin, la moyenne du signal radar est calculée sur la douzaine de parcelles témoins et sur le bassin tout entier (12 km²).

- L'étude est étendue aux deux tiers de la Bretagne en extrayant la valeur moyenne du signal radar sur la quarantaine d'autres bassins versants dont les superficies varient entre 21 et 578 km².

#### III.4.3.1. Traitements préliminaires

Les images reçues de l'ESRIN (European Space Research & Innovation) sont des produits PRI (Precision Image).
Le traitement des images radar débute par le passage d'un codage 16 bits à un codage 8 bits, puis à une inversion des pixels EW-NS selon le type d'orbite (ascendante ou descendante), transformations nécessaires aux besoins de visualisation.

Ensuite, il s'agit de superposer les scènes acquises au dessus d'une même zone à différentes dates. En effet, la trace au sol du satellite subit quelques décalages entre les différents passages. Pour le satellite ERS-1, ces derniers dépassent rarement 500 mètres. Pour effectuer une superposition efficace, il suffit de repérer des points saturant l'image. Ils correspondent à des bâtiments dont les toitures sont orientées perpendiculairement à la visée du satellite et qui reflètent donc le signal vers le satellite. Ils se matérialisent sur l'image par des croix très facilement repérables.

Les points se retrouvent sur toutes les scènes superposables et servent de base pour le calcul d'un modèle de correction géométrique d'ordre 1 (Rapport CNES, 1994) pour recaler les images par rapport à une image de référence sur laquelle les bassins versants ont été localisés.

### III.4.3.2. Repérage des zones d'extraction du signal radar

#### III.4.3.2.1. Bassin versant de Naizin

Tout d'abord, une imagette contenant le bassin versant de Naizin est extraite de l'image radar. Ensuite, il faut réaliser le masque d'extraction du signal, c'est à dire venir caler le contour du bassin digitalisé à partir d'une carte IGN 1/25000ème sur l'image radar. Cette opération est effectuée avec un programme permettant de faire passer le contour du bassin versant du système de projection des cartes IGN (ici Lambert II étendu) au système de projection lié au radar.

Ensuite, le contour du bassin versant est positionné très précisément dans l'image radar pour pouvoir exploiter les résultats à l'échelle de la parcelle. Or, chaque pixel contient un nombre important de diffuseurs dont les réponses élémentaires donnent par interférence une réponse aléatoire. Cela donne un aspect de chatoiement (speckle en anglais) à l'image radar. La structure du parcellaire ou le réseau routier n'apparaissent pas clairement, ce qui rend impossible un repérage correct sur une image radar brute. Le phénomène de speckle a pu être minimisé par un filtrage temporel n'altérant pas la résolution spatiale des images. En effectuant une moyenne dans le temps de plusieurs images acquises suivant une même scène et recalées entre elles (figure III-10), les détails du parcellaire du bassin de Naizin ont pu être restitués. A partir de ces compositions colorées, la localisation du bassin versant de Naizin sur les imagettes radar est assurée de manière très précise à 1 ou 2 pixel près.
<figure><img src="image_19.png" /><figcaption>Figure III-10: Filtrage du speckle durant la phase B.</figcaption></figure>

Composition colorée du bassin versant de Naizin résumant la phase B. Les plans rouge, vert et bleu représentent chacun une moyenne de cinq images consécutives dans le temps prises dans la série disponible
### III.4.3.2.2.Calage à l'échelle des 38 bassins versants

Ici encore, un modèle de correction géométrique est utilisé pour passer du système de projection des cartes IGN au 1/100 000ème, à partir desquelles les contours des bassins versants autres que celui de Naizin ont été digitalisés, au système de projection du satellite.

Pour localiser plus précisément ces bassins versants sur l'image radar, il n'est pas possible de s'aider d'une mise en évidence du réseau parcellaire puisque ce dernier n'est pas indiqué sur les cartes IGN utilisées. Le repérage sur l'image radar est souvent rendu délicat par la rareté de zones situées au voisinage des bassins et facilement identifiables à la fois sur l'image radar et sur la carte IGN. Toutefois, certains lacs apparaissant très nettement sur les images radar nous ont permis d'évaluer l'incertitude de positionnement des bassins versants à une dizaine de pixels, ce qui représente une centaine de mètres. Nous avons aussi constaté de légères déformations internes à l'image radar sous l'effet du relief.

Dans le cadre de cette approche, où il s'agit d'extraire une moyenne du signal radar sur le bassin versant, cette incertitude de positionnement du masque d'extraction ne devrait pas introduire d'erreurs significatives. Elle est de plus tout à fait compatible avec la précision du tracé des contours déduit des lignes de niveaux des cartes IGN à l'échelle du 100 000ème. Par contre, pour des études plus fines, elle pourrait ne plus être négligeable.

### III.4.3.3.Extraction du coefficient de rétrodiffusion radar

Pour la zone d'extraction considérée, on calcule l'intensité moyenne $\langle I \rangle$ à partir des comptes numériques CN enregistrés pour chaque pixel.

$$ \langle I \rangle = \langle CN^2 \rangle = \langle CN \rangle^2 + (\text{stdev}(CN))^2 \qquad \text{Equation III-1} $$

avec $\langle CN^2 \rangle$: moyenne des carrés des comptes numérique des pixels inclus dans la zone d'extraction
$\langle CN \rangle$: moyenne des comptes numérique de ces mêmes pixels
stdev(CN): l'écart-type associé à $\langle CN \rangle$

On en déduit le coefficient de rétrodiffusion moyen par la relation :

$$ \sigma = 10 \log_{10}(\langle I \rangle) - K + \beta + \Omega + G2(\theta) \qquad \text{Equation III-2} $$

K: constante d'é talonnage(dB)

$\beta$: correction d'incidence (dB)

$\Omega$: correction de distance cible - capteur (dB)

G2: correction de gain d'antenne (dB).

La valeur de la constante K est lue dans l'entête de l'image radar et ne dépend que de la station d'acquisition des données. Les trois autres coefficients varient en fonction de la position du point visé dans la largeur de la trace du satellite. Ils sont calculés selon les directives fournies par l'ESRIN (Laur, 1992). L'ESRIN indique que les différentes corrections apportées au signal rétrodiffusé sont effectuées avec une précision de 0,5 dB.
Pour les phases B et C, des valeurs moyennes de ces coefficients, calculées au centre de chaque bassin versant, ont été retenues. Pour la phase D, les corrections ont été calculées pour chaque pixel de l'image. Pour cette même phase, le LCT a travaillé sur des images « dégradées » pour pouvoir accélérer les temps de calcul des traitements. Cette dégradation est effectuée par moyennage de l'intensité sur des groupes de 25 pixels voisins. L'influence de ce traitement sur les valeurs extraites à l'échelle des bassins versants a été analysée en détail (Caraux, 1996). La valeur moyenne des comptes numériques sur les bassins reste stable, mais l'écart-type associé à cette moyenne diminue, ce qui implique une diminution du coefficient de rétrodiffusion « dégradé » (baisse systématique de 0,5 dB par rapport au signal extrait sur l'image brute). Pour le bassin versant de Naizin, le traitement a été effectué sur une imagette extraite des images brutes et n'est donc pas concerné par ce point.

### III.4.3.4. Précision des données radar

Une autre source d'incertitude, introduite par le phénomène de « speckle », vient s'ajouter à la plage d'incertitude associée aux termes correctifs précédemment citée. A cause de ce bruitage, la mesure radar n'est pas exploitable à l'échelle du pixel. Par son caractère aléatoire, ce phénomène diminue jusqu'à disparaître lorsque l'on effectue une moyenne du signal radar sur un nombre important de pixels voisins.

Afin d'étudier l'efficacité de cette technique de filtrage spatial du « speckle », une analyse statistique a été effectuée par Philippe Olivier (CNES, 1993) sur l'image du bassin versant de Naizin acquise le 21 février 1992. L'erreur sur l'estimation de l'intensité moyenne du signal due au speckle diminue avec le nombre d'échantillons. Selon les hypothèses faites sur la nature de la distribution aléatoire de la réponse radar, il est possible d'associer à toute opération de moyenne du coefficient de rétrodiffusion une barre d'erreur due au « speckle ». Les résultats sont présentés dans le tableau ci-dessous. L'erreur devient négligeable si on calcule une moyenne du signal radar à l'échelle du bassin versant, alors qu'elle s'élève à 0,58 dB pour la parcelle la plus petite (parcelle n°10).

<table><caption>Tableau III-2: Effets du « speckle »</caption><thead><tr><td>Zone d'extraction</td><td>Surface (ha)</td><td>Nombre de pixels</td><td>Errore (dB)</td></tr></thead><tbody><tr><td>Bassin</td><td>1159,5</td><td>74208</td><td>0,02</td></tr><tr><td>Parcelle 1 (101)</td><td>2,6</td><td>166-168</td><td>0,41</td></tr><tr><td>Parcelle 2 (102)</td><td>4,5</td><td>289-290</td><td>0,32</td></tr><tr><td>Parcelle 3 (103)</td><td>2,8</td><td>180-182</td><td>0,40</td></tr><tr><td>Parcelle 4 (104)</td><td>2,2</td><td>139-140</td><td>0,45</td></tr><tr><td>Parcelle 5 (105)</td><td>1,6</td><td>103</td><td>0,52</td></tr><tr><td>Parcelle 6 (106)</td><td>2,9</td><td>187-188</td><td>0,39</td></tr><tr><td>Parcelle 7 (107)</td><td>3,1</td><td>196-198</td><td>0,38</td></tr><tr><td>Parcelle 8 (108)</td><td>2,8</td><td>176-180</td><td>0,40</td></tr><tr><td>Parcelle 9 (109)</td><td>5,2</td><td>331</td><td>0,30</td></tr><tr><td>Parcelle 10 (110)</td><td>1,3</td><td>81</td><td>0,58</td></tr><tr><td>Parcelle 11 (111)</td><td>2,5</td><td>161</td><td>0,42</td></tr><tr><td>Parcelle 12 (112)</td><td>5,8</td><td>369-370</td><td>0,28</td></tr><tr><td>Parcelle 13 (113)</td><td>6,2</td><td>392-396</td><td>0,38</td></tr></tbody></table>
### III.5. Données NOAA/AVHRR

#### III.5.1. Description

Le premier satellite de la NOAA (National Oceanographic and Atmospheric Administration) a été lancé en 1970. Depuis cette date, plusieurs générations de ces satellites à vocation météorologique se sont succédées. Nous utilisons dans le cadre de cette étude les données acquises par le satellite NOAA-11. Situé entre 833 et 870 km d'altitude sur une orbite quasi-polaire, ce satellite héliosynchrone acquiert deux données par jour (une de jour et une de nuit) au dessus d'un même point, avec une résolution de 1 km.

Le capteur optique-infrarouge thermique AVHRR (Advanced Very High Resolution Radiometer) embarqué à bord des satellites NOAA possède cinq canaux. Les bandes spectrales de chacun de ces canaux sont présentées dans le tableau III-3.

<table><caption>Tableau III-3: Canaux du radiomètre AVHRR du satellite NOAA11</caption><thead><tr><th>Canaux</th><th>1</th><th>2</th><th>3</th><th>4</th><th>5</th></tr></thead><tbody><tr><td>Bandes spectrales (µm)</td><td>0,58-0,68</td><td>0,725-1,10</td><td>3,55-3,93</td><td>10,30-11,30</td><td>11,50-12,50</td></tr><tr><td>Domaines spectraux</td><td>rouge</td><td>proche infrarouge</td><td>moyen infrarouge</td><td>infrarouge thermique</td><td>infrarouge thermique</td></tr></tbody></table>

Toutes les images NOAA non ou peu nuageuses sur la Bretagne ont été fournies par l'ESRIN pour les années 1992 et 1993 (tableau III-4). Nous n'utilisons ici que des données de jour, enregistrées sur la Bretagne vers 15:00 T.U. En fait, pour des raisons liées aux orbites, les heures d'acquisition varient un peu autour de cette valeur.

#### III.5.2. Algorithme d'élimination des nuages

L'utilisation de masques nuageux s'est avérée nécessaire vu la rareté des images parfaitement claires. Le principe d'élimination des nuages proposé par Saunders (Saunders et Kriebel, 1988) fonctionnant au dessus des océans ne s'étant pas révélé robuste pour les zones émergées étudiées ici, nous avons été amenés à construire des masques nuageux par seuillage des valeurs de la température de brillance mesurée dans le canal 4 ($T_{b11}$), de la différence des températures de brillances mesurées dans les canaux 4 et 5 ($T_{b11}-T_{b12}$) et de la réflectance dans le premier canal visible. En effet, les nuages se caractérisent par des températures froides, donc par de faibles valeurs des températures de brillance mesurées dans les canaux thermiques. La différence ($T_{b11}-T_{b12}$), sensible aux aérosols et à la teneur en vapeur d'eau, prend des valeurs élevées en présence d'un nuage. Enfin, le troisième seuil exploite une caractéristique des nuages dans le domaine du visible, avec une réflectance élevée des nuages dans le rouge par rapport aux zones émergées non nuageuses. Les valeurs des trois seuils sont ajustées pour chaque
image. Sur le même thème, nous citerons les travaux de Loudjani et al. (1994) qui élimine les nuages en zones tropicales et subtropicales lorsque la température au sol est supérieure à 10°C par seuillage des valeurs des canaux 1,2,4 et 5. Comme cet auteur, nous verrons un peu plus loin que l'évolution de la série temporelle des indices de végétation reste bruitée malgré ce traitement et nécessite d'être lissée. La méthode que nous avons utilisée ici est simple à mettre en oeuvre, mais revêt un côté subjectif. En effet, l'efficacité du masque nuageux est estimée visuellement. Les nouvelles techniques basées sur des algorithmes de classification, comme celle de Simpson et Gobat (1996), semblent plus prometteuses. Plus « objectives », elles seraient sans doute plus adaptées dans le cadre d'une utilisation à des fins opérationnelles. Mais il resterait à démonter que l'utilisation de méthodes plus complexes que celle mise en oeuvre ici améliore vraiment la qualité des traitements sans trop augmenter les temps de calcul.

<table><thead><tr><th></th><th>1991</th><th>angle de visée<br>α<sub>n</sub> [α<sub>min</sub>; α<sub>max</sub>]*</th><th>1992</th><th>angle de visée<br>α<sub>n</sub> [α<sub>min</sub>; α<sub>max</sub>]*</th><th>1993</th><th>angle de visée<br>α<sub>n</sub> [α<sub>min</sub>; α<sub>max</sub>]*</th></tr></thead><tbody><tr><td>14-déc</td><td>12° [6°;16°]</td><td>25-janv</td><td>6° [0°;10°]</td><td>18-janv</td><td>30° [26°;34°]</td></tr><tr><td>-</td><td></td><td>21-févr</td><td>30° [26°;34°]</td><td>02-févr</td><td>8° [4°;14°]</td></tr><tr><td>-</td><td></td><td>09-avr</td><td>4° [0°;10°]</td><td>08-mars</td><td>26° [22°;30°]</td></tr><tr><td>-</td><td></td><td>13-mai</td><td>6° [2°;12°]</td><td>14-mars</td><td>10° [4°;16°]</td></tr><tr><td>-</td><td></td><td>16-mai</td><td>45° [42°;49°]</td><td>26-mars</td><td>45° [40°;47°]</td></tr><tr><td>-</td><td></td><td>20-mai</td><td>16° [10°;20°]</td><td>06-juin</td><td>26° [20°;30°]</td></tr><tr><td>-</td><td></td><td>22-mai</td><td>18° [12°;22°]</td><td>21-juin</td><td>4° [0°;10°]</td></tr><tr><td>-</td><td></td><td>12-juin</td><td>42° [38°;44°]</td><td>26-juin</td><td>16° [10°;21°]</td></tr><tr><td>-</td><td></td><td>13-juin</td><td>30° [26°;34°]</td><td>07-juil</td><td>2° [0°;8°]</td></tr><tr><td>-</td><td></td><td>22-juin</td><td>20° [16°;24°]</td><td>16-août</td><td>14° [10°;20°]</td></tr><tr><td>-</td><td></td><td>17-juil</td><td>18° [14°;22°]</td><td>25-août</td><td>0° [0°;6°]</td></tr><tr><td>-</td><td></td><td>26-juil</td><td>7° [2°;12°]</td><td>02-sept</td><td>4° [0°;10°]</td></tr><tr><td>-</td><td></td><td>27-juil</td><td>10° [4°;14°]</td><td>18-sept</td><td>8° [2°;14°]</td></tr><tr><td>-</td><td></td><td>29-juil</td><td>38° [34°;40°]</td><td>-</td><td></td></tr><tr><td>-</td><td></td><td>05-aout</td><td>20° [16°;24°]</td><td>-</td><td></td></tr><tr><td>-</td><td></td><td>14-août</td><td>30° [26°;34°]</td><td>-</td><td></td></tr><tr><td>-</td><td></td><td>15-août</td><td>40° [38°;45°]</td><td>-</td><td></td></tr><tr><td>-</td><td></td><td>18-août</td><td>36° [30°;40°]</td><td>-</td><td></td></tr><tr><td>-</td><td></td><td>21-août</td><td>12° [6°;16°]</td><td>-</td><td></td></tr><tr><td>-</td><td></td><td>06-sept</td><td>2° [0°;6°]</td><td>-</td><td></td></tr><tr><td>-</td><td></td><td>12-sept</td><td>34° [30°;38°]</td><td>-</td><td></td></tr><tr><td>Nombre<br>total<br>d'images</td><td>1</td><td></td><td>21</td><td></td><td>13</td><td></td></tr></tbody></table>

<caption>Tableau III-4: Calendrier des acquisitions NOAA et angles de visée du radiomètre AVHRR en grisé: images ne comportant pas de nuages.</caption>

<footnote>* α<sub>n</sub> : angle de visée du radiomètre AVHRR pour le bassin versant de Naizin
α<sub>min</sub> et α<sub>max</sub> sont les valeurs extrêmes de l'angle de visée sur l'ensemble des bassins versants</footnote>
### III.5.3. Exploitation des images NOAA/AVHRR en terme d'indice de végétation

Les propriétés spectrales des feuilles des végétaux, en particulier liées à celle de la chlorophylle, se traduisent par une réflectance faible dans le visible et une réflectance élevée dans le proche infrarouge. Pour suivre le développement de la végétation, la réponse de la surface observée dans canaux 1 et 2 de l'AVHRR du satellite NOAA est donc classiquement exploitée en terme d'un indice spectral de végétation, le NDVI (Normalized Difference Vegetation Index), selon la relation suivante:

$$ \text{NDVI} = \frac{R_2 - R_1}{R_2 + R_1} \qquad \text{Equation III-3} $$

avec $R_i$: réflectance enregistrée dans le canal i

Cependant, il faut tenir compte du fait que les radiations solaires réfléchies par la surface interagissent fortement avec les constituants de l'atmosphère avant d'atteindre le satellite. Les effets dominants sont l'absorption, principalement par l'ozone et par la vapeur d'eau, et les phénomènes de diffusion par les molécules des gaz atmosphériques et par les aérosols.

Le modèle 5S (Tanré et al, 1990) permet de calculer le signal enregistré par un capteur satellitaire dans le domaine visible en fonction des caractéristiques de l'atmosphère, des configurations de vue du satellite et d'illumination par le soleil.

Dans un article consacré aux corrections atmosphériques des produits NOAA-AVHRR par ce modèle (Tanré, 1992), l'auteur montre que l'absorption par la vapeur d'eau peut réduire de 10 à 30 % le réflectance dans le proche infrarouge, celle due à l'ozone réduit de 5 à 15% la réflectance du canal 1. La diffusion moléculaire augmente le reflectance du canal 1 de 0,02 à 0,07. Pour les aérosols, l'effet sur le canal 1 peut être de la même amplitude dans le cas d'une brume modérée, mais peut aller jusqu'à masquer complètement les propriétés de la surface dans le cas de brumes denses.

Les effets différentiels entre les canaux rouge et proche infrarouge induisent donc un biais entre l'indice de végétation NDVI réel et celui mesuré par le satellite. L'absorption par la vapeur d'eau et la diffusion par divers constituants atmosphériques tendent à diminuer l'indice de végétation, alors que l'absorption par l'ozone conduit à un effet inverse. Dans le cadre de notre étude, nous avons utilisé une version simplifiée de ce modèle (Ottlé et François, 1994) qui corrige les effets de diffusion moléculaire et d'absorption par l'ozone et par la vapeur d'eau en utilisant pour ces deux gaz des teneurs dans l'atmosphère issues d'atlas climatiques (London et al., 1976, Tuller, 1968). Par contre, l'influence probable d'aérosols de type marins dont la présence n'est pas décelable ne peut pas être corrigée.

La comparaison sur le bassin de Naizin de l'indice de végétation avant et après corrections atmosphériques est présentée en figure III-11. L'algorithme utilisé ici modifie l'indice de végétation de manière systématique. L'évolution de la courbe reste donc bruitée et nécessite un lissage final.
<figure><img src="image_20.png" /><figcaption>Figure III-11 : Comparaison des indices de végétation « bruts », « corrigés » et « lissés »</figcaption></figure>

### III.5.4. Exploitation des images NOAA/AVHRR en terme de température de surface

Les radiances mesurées dans les canaux thermiques 4 et 5 de l'AVHRR sont liées à la température de la surface terrestre par l'intermédiaire de l'équation du bilan radiatif:

$$B_{\lambda}(\theta, T_b) = \varepsilon_s(\theta)\tau_s(\theta)B_{\lambda}(T_s) + \int_{\tau_s}^{1} B_{\lambda}(T_{\text{atm}})d\tau + (1 - \varepsilon_s(\theta))\tau_s(\theta)\int_{1}^{\tau_s} B_{\lambda}(T_{\text{atm}})d\tau$$

où $B_{\lambda}(\theta, T_b)$ est la fonction de Planck prise à la valeur centrale de la longueur d'onde $\lambda$, $T_b$ est la température de brillance mesurée dans ce même canal, $\theta$ l'angle d'observation, $\tau_s$ la transmittance totale de l'atmosphère, $\varepsilon_s$ l'émissivité de la surface, $T_s$ la température de la surface et $T_{\text{atm}}$ la température de l'atmosphère.

Bien que ces deux canaux se situent dans deux « fenêtres » atmosphériques du point de vue de l'absorption moléculaire, les perturbations dues entre autre à la présence de vapeur d'eau restent importantes et doivent être corrigées.

L'utilisateur doit aussi fixer la valeur de l'émissivité de la surface observée. Pour les surfaces émergées, ce paramètre est proche de l'unité pour des couverts végétaux denses. Mais sa valeur diminue lorsque le couvert devient moins important pour atteindre sa valeur minimale pour un sol nu (0,96 environ pour un sol limoneux). Or, pour l'instant, ce paramètre n'est pas encore facilement mesurable par télédétection, même si différentes méthodes sont en voie de développement pour les produits AVHRR. Nous citerons ici celle de Li et Becker (1993) basée sur les mesures effectuées de jour et de nuit dans les canaux 3 et 4.

La valeur de ce paramètre est donc fixée dans la plage de valeurs réalistes en fonction du type de surface observée avec une incertitude évaluée à 1%. Nous
verrons par la suite que cela entraîne une perte de précision importante sur la détermination de la température de surface (François et Ottlé, 1996).

La correction des effets atmosphériques peut s'effectuer en utilisant des modèles de transferts radiatifs comme Lowtran7 (Kneizys et al., 1989) ou le modèle Modtran (Prata et al, 1995) qui modélisent les différents comportements d'absorption et de diffusion dans un profil d'atmosphère donné. L'étude de la précision des corrections atmosphériques du modèle Lowtran 7 menée par Ottlé et François (1994) montre que si l'atmosphère est décrite par des radiosondages coïncidant dans le temps et l'espace, la précision des corrections atmosphériques sur la détermination de la température de surface est de l'ordre de 1 degré. Par contre, si le profil d'atmosphère est approché par un profil type en fonction de la saison et de la latitude, des écarts de 5 degrés peuvent apparaître. Il est donc indispensable, pour appliquer ce type d'algorithmme, de disposer de radiosondages pour une station de mesure proche de la zone observée par satellite.

Une autre technique de correction des effets atmosphériques permettant de déduire la température de surface en combinant de manière linéaire les mesures faites dans deux canaux thermiques proches, dite méthode Split-Window, a été initiée par Anding et Kaugh (1970), puis développée pour mesurer la température de surface des océans par Prabhakara et al. (1974), Mc Millin et al. (1975) et Deschamps et Phulpin (1980). Price (1984) a ensuite généralisé cette technique pour des terres émergées. La température T<sub>s</sub> de la surface observée s'exprime en fonction des températures de brillance obtenues par satellite vers 11 et 12 µm (T<sub>b11</sub> et T<sub>b12</sub>) de la manière suivante:

$$T_s = \alpha T_{b11} + \beta T_{b12} + \chi$$

Un travail de synthèse (Prata, 1993) montre la multiplicité, à travers les publications sur ce sujet, des couples de valeurs pour ces coefficients (α,β,χ), avec une influence certaine des conditions atmosphériques (entre autre α augmente avec la teneur en vapeur d'eau dans l'atmosphère). C'est pourquoi des algorithmes plus sophistiqués ont été développés. Les nouvelles générations de Split-Window possèdent soit des coefficients dépendant des conditions atmosphériques (teneur en vapeur d'eau intégrée par exemple), soit des termes quadratiques ajoutés.

A partir de 1761 radiosondages localisés en différents points du globe et couvrant des situations atmosphériques diverses (base de données TIGR), François et Ottlé (1996a) ont ainsi développé une méthode Split-Window quadratique globale (QUAD), initiée par Coll et al. (1994), où la température de surface s'exprime alors par une relation du type:

$$T_s = T_{b11} + A(T_{b11} - T_{b12}) + B(T_{b11} - T_{b12})^2 + C$$

Les coefficients (A,B,C) deviennent quasi indépendants de la teneur en vapeur d'eau de l'atmosphère, mais restent liés à la valeur de l'émissivité de la surface.

Dans le cadre de notre étude, nous avons décidé d'utiliser cette méthode pour calculer la température de surface à partir des canaux 11 et 12 du radiomètre AVHRR du satellite NOAA en fixant l'émissivité à 0,98, valeur réaliste pour des surfaces terrestres couvertes par des cultures. Mais, en cours d'année, l'évolution de la couverture végétale et de l'état hydrique des sols implique forcément une plage de variation pour ce paramètre que nous fixerons ici à [0,96-1] pour tenir compte d'une part variable de sol nu visible faisant baisser l'émissivité par rapport à un couvert végétal dense. L'influence de la valeur de l'émissivité sur la méthode conduit à une erreur sur la température de surface variable suivant la valeur de
(T<sub>b11</sub>-T<sub>b12</sub>). Pour les valeurs relativement faibles de cette différence que nous observons sur nos images, l'erreur est d'environ 0,6 degré Kelvin pour 2% d'émissivité.

D'autre part, il faut tenir compte de plusieurs autres sources d'erreur sur la température de surface obtenue. Premièrement, l'erreur théorique du modèle de Split-Window utilisé ici est de 0,2 degré Kelvin (François et Ottlé, 1996a). Viennent ensuite les erreurs instrumentales liées au radiomètre AVHRR. L'étalonnage absolu des canaux thermiques de ce radiomètre est effectué avec une précision de 0,44 degré K (Brown et al., 1993). Cette source d'erreur est en partie corrigée par la méthode Split-Window. Le bruit instrumental est de 0,1 K. Enfin, une perte supplémentaire de précision de la mesure des températures radiatives apparaît à cause de la superposition des bandes spectrales sur un tiers du pixel et de la diminution du contraste de l'image. Ces deux dernières sources d'imprécision jouent principalement lorsque deux pixels voisins ont des températures très différentes et sont donc atténuées lorsque l'on effectue des moyennes sur plusieurs pixels. L'ensemble de ces sources d'erreur amène généralement à associer à la mesure de la température de surface d'un pixel une précision de plus ou moins 2 degrés K. Travaillant à l'échelle du bassin versant, nous avons considéré que la température de surface est déterminée avec une précision d'environ 1 degré.

<table><caption>Tableau III-5: Coefficients de la Split-Window (émissivité=0,98).</caption><thead><tr><th>Angle zénithal solaire θ</th><th>A</th><th>B</th><th>C</th></tr></thead><tbody><tr><td>θ ≤ 40°</td><td>1,4630</td><td>0,8000</td><td>0,8046</td></tr><tr><td>θ > 40°</td><td>1,1436</td><td>1,0371</td><td>0,7398</td></tr></tbody></table>

### III.6. Données sur l'occupation du sol

#### III.6.1. Bassin versant de Naizin

L'occupation du sol en terme de culture est suivie annuellement par le CEMAGREF de Rennes. Les résultats des relevés effectués entre 1986 et 1994 sont présentés ci dessous. A partir de 1988, une part importante des prairies a été cultivée. On trouve actuellement sur ce bassin versant à part à peu près égale prairies, céréales d'hiver et maïs. Mais 10 à 15% de la surface agricole utile est consacrée à des cultures de légumineuses ou d'oléagineux.

<table><thead><tr><th></th><th>Maïs</th><th>Céréales d'hiver</th><th>Prairies</th><th>Légumes *</th><th>Autres **</th></tr></thead><tbody><tr><td>1986</td><td>30,7</td><td>10,7</td><td>47,3</td><td>3,6</td><td>7,7</td></tr><tr><td>1987</td><td>26,3</td><td>18,4</td><td>36,0</td><td>10,0</td><td>9,3</td></tr><tr><td>1988</td><td>22,0</td><td>25,0</td><td>25,0</td><td>18,0</td><td>10,0</td></tr><tr><td>1990</td><td>29,0</td><td>25,0</td><td>23,0</td><td>17,0</td><td>6,0</td></tr><tr><td>1991</td><td>29,0</td><td>26,7</td><td>24,2</td><td>16,3</td><td>2,8</td></tr><tr><td>1992</td><td>30,4</td><td>27,6</td><td>27,1</td><td>12,7</td><td>2,2</td></tr><tr><td>1993</td><td>36,8</td><td>28,8</td><td>24,0</td><td>4,2</td><td>6,2</td></tr><tr><td>1994</td><td>30,8</td><td>31,5</td><td>25,3</td><td>8,3</td><td>4,1</td></tr></tbody></table>

\*: haricots, pois, oignons

\*: pommes de terre, betteraves, choux fourragers

<caption>Tableau III-6: Répartition des cultures sur le bassin versant de Naizin (pourcentage de surface agricole utile)</caption>
### III.6.2. Echelle régionale

Bien qu'étant entré dans le domaine des applications opérationnelles, le suivi de la végétation par télédétection avec les satellites SPOT ou LANDSAT reste onéreux et lourd à mettre en oeuvre à l'échelle régionale. Sachant de plus que la base CORINE de l'Union Européenne, gérée et développée pour la France par l'Institut Français de l'Environnement, devrait dans un avenir très proche fournir une information très détaillée sur la couverture végétale issue justement de classifications faites à partir de ces outils, une telle étude n'a pas été menée dans le cadre de ce travail.

En collaboration avec la division Déchets du CEMAGREF de Rennes, nous utilisons les données du recensement agricole de 1988 et les données collectées sur 1994 par les DDAF pour le calcul des aides apportées aux agriculteurs dans le cadre de la Politique Agricole Commune. Les données communales sont agrégées sur chaque bassin versant à l'aide du logiciel Arcinfo. Dans cette méthode, un biais peut apparaître du fait que les terres agricoles sont affectées non pas à la commune sur laquelle elles se trouvent, mais à la commune où se situe l'exploitation dont elles dépendent. Les agriculteurs exploitant rarement des terres très dispersées, ce biais doit normalement rapidement diminuer avec l'augmentation de la taille du bassin versant. Les pourcentages des différents couverts ainsi calculés pour chaque bassin versant sont présentés en annexe 1.

Nous obtenons ainsi une information détaillée sur les différentes cultures présentes sur les bassins versants. Par contre, une incertitude subsiste sur la proportion et la nature des terres non agricoles. Or, en Bretagne, des zones de cultures intensives peuvent faire place à des landes ou des zones boisées. La base CORINE devrait fournir dans ce cadre une source d'information très intéressante. Cette base de données est organisée en deux parties, une première partie fournie par l'INRA et consacrée à la description des sols, une seconde décrivant l'occupation du sol. Malheureusement, cette base, bien que déjà opérationnelle sur une certain nombre de régions françaises, n'est pas actuellement disponible dans sa globalité sur la Bretagne. Seule la composante relative aux sols est consultable. Cette base de données contient une information très succincte sur l'occupation du sol, indicatrice d'éventuelles unités paysagères dictées par la nature des sols (annexe 1, figure A1-5). Elle ne doit pas être prise comme une référence absolue. De grandes forêts, comme celle de Paimpont, n'apparaissent par exemple pas sur cette carte. A contrario, les zones classées dans la catégorie « forêt » n'apparaissent pas comme telles sur les cartes IGN. Ces zones correspondent plutôt à des paysages où le bocage se densifie jusqu'à former de nombreux bosquets d'arbres.

Comme nous l'avons vu précédemment, les informations reçues dans les différents canaux de l'AVHRR du satellite NOAA sont sensibles à l'occupation du sol. Par exemple, la figure III-12 est une composition colorée des canaux 1 (en rouge), 2 (en vert) et 4 (en bleu) de l'image acquise le 5 août 1992 sur la Bretagne. On distingue une légère traînée nuageuse sur la pointe Nord du Finistère. Les zones les plus foncées correspondent bien aux forêts recensées sur les cartes IGN. Les zones moins contrastées au Nord-Ouest correspondent sans doute à des régions justement boisées de manière moins dense. Ces zones sont d'ailleurs recensées comme « forêts » sur la base de l'INRA.
<figure><img src="image_21.png" /><figcaption>Figure III-12: image NOAA du 5 août 1992</figcaption></figure>

L'algorithme de classification développé au CETP par S. Le Hégarat-Mascle (1997a) a été appliqué sur une série de cinq images NOAA (13/05/1992, 05/08/1992, 07/07/1993, 16/08/1993 et 02/09/1993) très peu nuageuses et bien contrastées.

Une première classification est obtenue en combinant l'information recueillie dans le canal infrarouge 4 pour les 5 dates (figure III-13a), une seconde en utilisant celle obtenue dans les canaux 1 et 2 combinés en terme d'indice de végétation NDVI (figure III-13b). Un masque déduit des résultats d'une première classification d'un des canaux optiques a permis d'éliminer les zones de mer. Le nombre de classes a été fixé respectivement à 5 et 6. Ce paramètre doit être fixé par l'utilisateur car aucun algorithme ne permet d'en optimiser la valeur. Dans notre cas, lorsque l'on augmente le nombre de classes au dessus des valeurs retenues ici, aucune information supplémentaire n'apparaît sur l'intérieur des terres. Seul le bord de mer se subdivise.

Sur la figure III-13a (classification multitemporelle infrarouge thermique), on reconnaît bien les zones forestières (en blanc). La classe bleue représente le bord de côte et un nuage présent sur l'image du 29/07/1992. Les trois classes restantes (jaune, rouge et vert), difficilement justifiables en terme d'occupation du sol, paraissent s'ordonner selon des lignes sud-ouest/nord-est et traduisent plutôt une tendance climatique régionale. La température infrarouge est liée à la température de la surface observée, paramètre qui dépend, comme nous l'avons expliqué dans
le chapitre II, de l'occupation du sol, mais aussi des paramètres climatiques et de l'état hydrique des sols.

Sur la figure III-13b, outre le bord de côte représenté par deux classes (vert et blanc), et les villes (jaune), trois principales classes sont représentées. La classe rouge semble correspondre à la verte de la figure III-13a, à ceci près qu'elle se retrouve également (en faible part) au centre de la Bretagne. La présence de caractéristiques différentes au milieu de la Bretagne est confirmée par la classe bleu foncé, qui apparaît comme une classe frontière de la bleu claire.

Cette classification effectuée sur l'indice de végétation NDVI doit normalement mettre en évidence des unités homogènes en terme d'occupation du sol. Mais on constate rapidement que les forêts denses apparaissent dans la classe bleue claire, classe qui s'applique aussi à une grande partie de l'ouest de la zone. Pour affiner la classification, nous avons procédé à une fusion de données (Le Hégarat-Mascle et al, 1997b) entre les canaux (multitemporels) infrarouge thermique et l'indice de végétation NDVI, dont les résultats sont présentés sur la figure III-13c. Les classes ayant des intersections non vides avec les bassins étudiés sont au nombre de six. Les forêts recensées sur les cartes IGN apparaissent en vert vif. Toute une zone située au nord ouest de la zone d'étude est aussi affectée à cette classe et correspond donc à une zone où le bocage se densifie. On distingue alors quatre grandes classes de bassins ayant des propriétés de réflectivité différentes : ceux du Nord-Ouest appartiennent soit à la classe vert foncé soit à celle vert clair, ceux du sud-ouest en jaune, ceux du nord-est en marron, et ceux du sud-est en bleu. Toujours d'après la base de l'INRA, la classe jaune correspondrait plutôt à des landes, et les classes marron et bleu à des terres arables, la classe vert foncé à des régions boisées.

La classification effectuée à partir des images NOAA nous permet donc de regrouper les bassins versants par unités paysagères, même si les caractéristiques de chaque unité mise en évidence sont difficiles à cerner faute d'informations de terrain précise. Elle met en évidence la représentativité spatiale limitée du bassin versant de Naizin, sa classe d'affectation se généralisant à un nombre très faible d'autres bassins. Ces regroupements sont sans doute plus réalistes que ceux que nous pourrions envisager à partir des pourcentages des différentes cultures présentes sur les bassins versants extraits des statistiques agricoles, puisque cette seconde source d'information ne tient pas compte de la nature des terres non agricoles. Toutefois, cette classification ne nous permet bien sûr pas l'accès à une détermination détaillée du couvert végétal, comme celle dont nous aurons besoin pour mettre en oeuvre la méthodologie d'estimation de l'humidité du sol par thermographie infrarouge, ce qui est normal étant donné la taille du pixel (1kmx1km), bien supérieure à celle du parcellaire. Ce type d'information ne peut être obtenu qu'à partir des capteurs à résolution spatiale fine comme ceux embarqués à bord des satellites SPOT ou LANDSAT.
(a) canal 4, c=5

<figure><img src="image_22.png" /></figure>

(b) ndvi, c=6

<figure><img src="image_23.png" /></figure>

(c) fusion, c=14

<figure><img src="image_24.png" /><figcaption>Figure III-13: classification effectuées sur 5 images NOAA
(Le Hégarat-Mascle, 1996)</figcaption></figure>
# IV. ETUDE DE LA CAPACITE DU SAR D'ERS-1 A ESTIMER L'ETAT HYDRIQUE DES SURFACES AGRICOLES

Le radar à ouverture synthétique du satellite ERS-1 fournit pour la première fois et de manière opérationnelle des données concernant la rétrodiffusion de la surface sur l'ensemble du globe, acquises depuis l'espace. Les études menées avec d'autres capteurs pour des configurations radar proches de celle du SAR d'ERS-1 ouvrent des perspectives d'utilisation de ces données en hydrologie grâce à la sensibilité attendue du signal radar aux variations d'état hydrique des sols. Toutefois, d'autres facteurs influencent la réponse radar des surfaces émergées (rugosité du sol, couvert végétal). Nous allons donc étudier la capacité du SAR d'ERS-1 à estimer l'état hydrique du sol à l'échelle de la parcelle, puis à l'échelle du bassin versant, grâce à un contrôle en situ des conditions hydriques du sol effectué sur le bassin versant de recherche de Naizin. Nous rappelons que deux types de mesures de l'humidité de surface du sol sont réalisées in situ:

- des mesures effectuées en continu en un point amont du bassin versant par 2 sondes capacitives situées à 10 cm sous la surface du sol.

- des mesures par prélèvements (0-5 cm) sur 12 parcelles lors des campagnes de mesures extensives, permettant l'estimation de l'état hydrique des surfaces agricoles du bassin versant.

Dans un premier temps, nous analyserons le comportement du signal radar à l'échelle de la parcelle, en tenant compte du type du couvert végétal. La seconde partie de ce chapitre porte sur l'étude menée cette fois à l'échelle du bassin versant, en utilisant comme indicateur des variations de l'état hydrique du bassin la mesure ponctuelle par méthode capacitive.

Nous conclurons par une étude des variations de l'état hydrique de la surface du sol à l'échelle régionale en analysant le signal radar enregistré en phase hivernale sur la quarantaine d'autres bassins versants suivis dans le cadre de ce projet.

## IV.1. Analyse à l'échelle de la parcelle

### IV.1.1. Evolution du signal radar à l'échelle de la parcelle:

Le suivi du signal radar des différentes parcelles témoins sur l'ensemble de la période d'étude est présenté en annexe 3, en parallèle avec les mesures d'humidité de surface. Pour certaines parcelles, il existe en phase C (avril 1992-mai 1993) un décalage systématique, de l'ordre de 3 à 5 dB, entre les passages ascendants et descendants du satellite. A titre d'exemple, nous présentons ici le cas des parcelles 7 (prairie) et 12 (céréales d'hiver) (figures IV-1 et IV-2).

Plusieurs hypothèses sont avancées pour expliquer ce phénomène. Premièrement, bien que les pentes rencontrées sur le bassin restent modestes (généralement inférieures à 5%), l'image pourrait subir des déformations radiométriques à cause du relief. Ces déformations sont dues à une modification de l'angle d'incidence de
l'onde radar et de l'aire de rétrodiffusion de chaque pixel suivant l'orientation de la parcelle dans le plan de visée du radar (figure IV-3) et peuvent donc être très différentes entre les deux phases orbitales d'acquisition puisque le plan de visée change.

<figure><img src="image_25.png" /><figcaption>Figure IV-1: Signature radar de la parcelle 7 (prairie)</figcaption></figure>

<figure><img src="image_26.png" /><figcaption>Figure IV-2: Signature radar de la parcelle 12 (céréales d'hiver)</figcaption></figure>
Des études menées au LCT (Beaudoin et al., 1994; Trouffleau et al., 1994) ont abouti à des algorithmes de correction de ces déformations radiométriques dans les zones de fort relief (régions montagneuses). Ces algorithmes sont inopérants pour l'instant pour des régions à faible relief, la superposition du modèle numérique de terrain avec l'image radar n'étant alors pas réalisable avec une précision suffisante.

<figure><img src="image_27.png" /><figcaption>Figure IV-3: Principe de la déformation radiométrique sous l'effet du relief (i,i': angle d'incidence locaux, A et A': aires de rétrodiffusion)</figcaption></figure>

En second lieu, l'hypothèse d'un problème d'étalonnage des données radar entre les deux phases peut être émise, mais apparaît peu probable car le décalage n'est pas observé pour toutes les parcelles et n'existe pas à l'échelle du bassin versant. Enfin, il est aussi possible que le masque d'extraction du signal radar ne soit pas assez resserré sur certaines parcelles et englobe un élément limitrophe, tel une haie d'arbres ou un bâtiment, perturbant le signal rétrodiffusé de manière radicalement différente d'une visée du satellite à l'autre. A l'échelle de la parcelle, il est donc important de travailler sur une série d'image radar appartenant à une même scène d'acquisition pour que la liaison entre la réponse radar et les paramètres physiques de la surface ne soit pas bruitée par des variations du signal radar exogènes comme celles que nous avons observées sur certaines parcelles témoins.

En comparant l'évolution du signal radar en phase ascendante sur les différentes parcelles (figures en annexe3), on constate que la courbe obtenue est caractéristique du type de culture. Le signal radar varie par exemple beaucoup en cours d'année pour les parcelles couvertes par des céréales d'hiver alors qu'il évolue peu sur les prairies, pourtant soumises aux mêmes précipitations. En effectuant une moyenne du signal radar sur l'ensemble des parcelles caractérisées par un même type de culture, on met en évidence une signature radar caractéristique de chacun des 4 principaux types d'occupation du sol rencontrés sur les parcelles du bassin versant de Naizin (maïs, céréales d'hiver, légumineuses, prairies) (figures IV-4 et IV-5).

Les cultures de céréales d'hiver présentent une signature radar contrastée, avec une baisse du signal radar en juin, comportement d'ailleurs aussi observé en bande X (Bouman et Van Kasteren, 1990) et explicable par l'atténuation de l'onde radar par
un couvert végétal alors très développé. Les maïs, au contraire, présentent entre fin-
mai et début-juin une remontée du signal radar au moment où ce dernier est
minimum pour les céréales d'hiver. Pour cette période, les maïs sont encore peu
développés, la remontée du signal radar peut donc traduire une augmentation de
l'état hydrique du sol à la suite d'événements pluvieux enregistrés pendant ces
périodes de l'année. Elle peut aussi être due à des effets de rugosité pour des sols
récemment travaillés ou aux structures de rang très marquée pour ce type de
culture.

Les différences de comportement radar de ces deux types de couvert végétal s'expliquent d'une part par des phénomènes d'interaction avec l'onde radar très différents dans un cas et dans l'autre comme nous le verrons dans la partie suivante, d'autre part, par un décalage dans le temps des cycles végétatifs. Les céréales d'hiver, semées à l'automne, couvrent faiblement le sol en hiver, puis accélèrent leur développement au cours du printemps pour atteindre leur hauteur maximale autour du jour 150 (chapitre V). A cette période de l'année, les couverts de maïs ne sont qu'au stade de l'émergence (semence en avril). Les couverts de type légumineuse, semés eux aussi au printemps, présentent une signature radar voisine de celle des couverts de maïs. Pour les prairies, la signature radar reste relativement stable et se caractérise par des valeurs faibles du coefficient de rétrodiffusion (-8 à -14 dB). Ce phénomène a aussi été observé par d'autres équipes de recherche (Blyth, 1995; Dabrowska et al., 1994).

L'évolution radar caractéristique d'un type de couvert peut être liée à des
interactions entre l'onde radar et la surface fortement dépendantes du type de
couverture végétale. Elle peut aussi traduire un régime d'humidité de la surface du
sol lié à la nature du couvert végétal. Le taux de couverture du sol est en effet un
facteur important dans les phénomènes d'évaporation et d'interception des pluies.
Pour tenter de conclure sur ce point, les données radar ont été comparées aux
mesures d'humidité du sol effectuées sur les parcelles parallèlement à certains
passages du satellite.

<figure><img src="image_28.png" /><figcaption>Figure IV-4: Signature radar des 4 principaux types d'occupation du sol rencontrés sur les terres agricoles du bassin versant de Naizin: année 1992</figcaption></figure>
<figure><img src="image_29.png" /><figcaption>Figure IV-5: Signature radar des 4 types d'occupation du sol rencontrés sur les terres agricoles du bassin de Naizin: année 1993</figcaption></figure>

#### IV.1.2. Données radar et humidité du sol à l'échelle de la parcelle:

Le coefficient de rétrodiffusion extrait sur les parcelles est maintenant comparé aux résultats des mesures d'humidité du sol effectuées sur ces mêmes parcelles par prélèvements. Avant de présenter les résultats obtenus à partir de notre base de données, nous rappelons ici que, en conditions contrôlées (rugosité du sol modérée et constante) la configuration du SAR d'ERS-1 doit permettre d'estimer l'humidité de surface d'un sol nu rugueux avec une sensibilité d'environ 0,3 dB par pourcent d'humidité volumique (Chanzy, 1991; Le Toan, 1982). Cependant, le signal radar est aussi pour cette configuration sensible à la rugosité du sol (Benallegue et al., 1995; Le Toan et al., 1994) et à la présence d'un couvert végétal qui provoque une atténuation observée expérimentalement pour des blés (Taconet et al., 1994) et modélisée théoriquement pour des cultures de soja (Nghiem et al., 1993).

A partir de notre base de données, nous avons dans un premier temps étudié sur chaque parcelle la corrélation entre le signal radar et l'humidité volumique. Aucune corrélation n'est apparue entre ces deux variables. Sur les parcelles cultivées, ce phénomène s'explique par l'évolution, au cours de l'année, de l'humidité du sol mais aussi des deux autres paramètres qui influencent la réponse radar (rugosité du sol et couvert végétal). Dans le cadre de notre étude, nous ne disposons pas d'information précise sur la rugosité du sol, mais le type de couvert a été relevé sur chaque parcelle pour chaque campagne de prélèvements (annexe 3).

Nous avons donc étudié la relation signal radar/humidité du sol en regroupant les données acquises sur l'ensemble des parcelles suivant 6 types d'occupation du sol:

- Sol nu

- Chaumes (blé ou maïs)

- Prairies

- Maïs

- Légumes (oignons, haricots et pois)

- Céréales d'hiver (du semis au couvert mature avant récolte)
Les résultats obtenus à partir des données acquises sur 1992 et 1993 ont fait l'objet d'une publication (Cognard et al., 1995). Nous présentons ici les corrélations issues de cette base de données enrichie des mesures effectuées de janvier à mars 1994 dont l'analyse confirme les conclusions publiées.

Au premier abord, il paraît surprenant de constater que le signal radar n'apparaît pas sensible à l'humidité du sol pour des **sols nus** (figure IV-6), la corrélation entre ces deux variables se traduisant par un coefficient de corrélation de 0,30 et une pente proche de 0 (0,08 dB par % d'humidité volumique). Mais nous savons, bien que la rugosité n'ait pas été contrôlée in situ, que nous avons regroupé dans cette catégorie d'occupation du sol des parcelles caractérisées par des états de surface très divers. Nous confirmons donc ici la forte sensibilité de la réponse du radar d'ERS-1 aux paramètres de rugosité, l'angle d'incidence de cet instrument (23°) étant bien supérieur à celui de 10° pour lequel ces effets sont minimisés (Chapitre II). Pour accéder à l'état hydrique d'un sol nu agricole à l'échelle de la parcelle par radar, il est donc indispensable d'estimer les effets dus à la rugosité du sol. Si ce dernier paramètre est contrôlé in situ, des modèles théoriques permettent l'estimation de l'humidité du sol à partir des données radar en calculant les influences respectives de la rugosité du sol et de l'état hydrique du sol. Si l'on veut aboutir à des méthodes opérationnelles, il faut ne plus avoir besoin de mesures in situ délicates à réaliser et toujours ponctuelles dans le temps et l'espace. C'est pour cette raison que les recherches s'orientent vers l'utilisation de données multiconfiguration pour tenter de différencier, à partir des seules données de télédétection, les effets dus d'une part à l'humidité du sol et d'autre part aux paramètres de rugosité. Nous verrons par la suite que si les applications recherchées ne nécessitent pas de données à des échelles spatiales trop fines, un autre moyen existe pour minimiser les effets dus à la rugosité. Il suffit de travailler à une échelle spatiale moyennant la réponse d'un nombre assez important de parcelles. La rugosité de l'unité spatiale étudiée peut être alors considérée comme constante même si celle des parcelles la composant change au cours du temps (§ IV-3).

Pour des couverts de **chaumes** (figure IV-7), la sensibilité du radar aux variations d'humidité du sol est faible (0,1 dB par % d'humidité volumique) par rapport à celle que nous observerons par exemple pour des couverts de blé, ou celle attendue pour un sol nu de rugosité constante (0,3 dB par % d'humidité volumique). Pourtant, même si aucune observation précise n'est disponible, une certaine homogénéité de l'état de surface, et donc de la rugosité, des différentes parcelles peut être avancée.

L'analyse des signatures temporelles des **prairies** effectuée dans la partie précédente montre que leur réponse radar évolue peu au cours de l'année. Comme les prairies suivies dans le cadre de notre étude sont de type temporaire, servant de pâturage, elles ne sont pas soumises à un cycle végétatif marqué. La hauteur du couvert reste modéré (10 à 20 cm). L'effet d'atténuation sur le signal radar peut donc être considéré comme quasiment constant sur l'année. La figure IV-8, avec un coefficient de corrélation (0,40) et une pente (0,08 dB par % d'humidité volumique) faibles, montre que le SAR d'ERS-1 est insensible aux variations de l'humidité du sol pour ce type de couvert, ce qui a déjà été observé par d'autres équipes (Dabrowska et al., 1994; Wooding et al., 1992). Il semble donc que les prairies, que nous considérerons comme un couvert partiel vis à vis des échanges d'énergie et de masse (Chapitre V) se comportent comme un couvert très dense vis à vis du radar puisque l'atténuation du couvert masque les variations du signal qui devraient être
induites par les changements d'état hydrique du sol. L'étude de ce type de couvert reste à poursuivre tant du point de vue expérimental que théorique car des résultats différents ont été obtenus par un chercheur de l'Institut d'Hydrologie de Wallingford qui, comme nous, n'a obtenu aucune corrélation entre la réponse radar et l'humidité du sol pour des prairies sur sols limoneux, mais qui en a obtenu une très correcte pour une prairie sur sol sableux (Blyth, 1995).

La figure IV-9 montre que le signal radar n'est pas non plus sensible aux variations d'humidité du sol pour les cultures de maïs et reste voisin de -6 dB au cours du cycle végétatif, valeur sensiblement plus élevée que celle obtenue pour une prairie. Des résultats analogues ont été obtenus lors de la campagne Agriscatt'88 (Benallegue et al., 1994) avec le diffusomètre aéroporté ERASME pour une configuration proche de celle du SAR d'ERS-1. Ici encore, des études continuent à être menées pour mieux comprendre les phénomènes qui régissent l'interaction onde radar-couvert végétal-sol pour ce type de culture. Toutefois, l'absence de lien entre la réponse radar et l'humidité du sol pour ce type de culture peut être expliquée, comme nous en avons déjà parlé, par des effets prédominants de rugosité lorsque le maïs n'est pas trop développé, relayés par la suite par des interactions de l'onde radar avec le couvert végétal devenu plus dense.

Les cultures de type légumes présentent a priori un comportement proche de celui des maïs (figure IV-10), mais le faible nombre de points et les divers types de couverts rassemblés dans cette catégorie ne permettent pas de conclure avec certitude.

Seul le signal radar rétrodiffusé par les cultures de céréales d'hiver (figure IV-11) montre une sensibilité aux variations d'état hydrique du sol avec une droite de pente égale à 0,32 dB par pourcent d'humidité volumique, même si les points restent dispersés (coefficient de corrélation de 0,65). La figure IV-12 montre que nos résultats s'intègrent tout à fait à ceux obtenus avec le diffusomètre héliporté ERASME au cours des expériences menées sur le bassin versant de l'Orgeval en 1988 (campagne Agriscatt'88), 1989 (campagne Orgeval 89) et 1994 (campagnes effectuées en parallèle avec des passages du radar SIR.C embarqué à bord de la navette américaine).

L'effet d'atténuation du signal radar par les couverts de céréales d'hiver commence à être bien connu et des méthodes opérationnelles de correction de cet effet par des modèles de type « nuage en goutte d'eau » sont apparus (§ II-2.2.5.1). Pour une fréquence de l'onde radar identique à celle du SAR d'ERS-1, la réponse radar d'un couvert de blé exprimée en décibel peut s'écrire sous la forme suivante:

$$ \sigma^{\circ} = - \frac{20BM_{v}}{((\ln 10) \cos \theta)} + AW_{s} + C \qquad \text{Equation IV-1} $$

où $M_v$ est la teneur en eau des végétaux en kg/m²

$\theta$ est l'angle d'incidence de l'onde radar

$W_s$ l'humidité volumique de surface du sol en %

A, B, C sont des constantes qui dépendent de la configuration radar et doivent être déterminées expérimentalement.

$$ \text{soit:} \qquad \sigma^{\circ} = -B'M_{v} + AW_{s} + C \qquad \text{Equation IV-2} $$

Ce modèle a pu être calé à partir des mesures effectuées pour des couverts de blé au cours de la campagne Orgeval 89 (Prévot et al., 1993a, Taconet et al., 1994).
Pour les données acquises avec un diffusomètre configuré comme le SAR d'ERS-1, le paramètre B a été ajusté à la valeur 0,101. Pour un angle d'incidence de 23°, l'atténuation du signal radar par la végétation est donc égale à 0,95 dB par kg d'eau au m² (valeur de B').

Dans un article récent (Taconet et al., 1996), une méthode de correction de l'atténuation des couverts de blé fondée sur la valeur obtenue pour le paramètre B' a permis d'améliorer sensiblement la relation entre le signal radar et l'humidité de surface du sol à partir des données rassemblées sur le bassin de l'Orgeval dans la Brie avec le radar aéroporté ERASME. On calcule simplement un signal rétrodiffusé $\sigma_c^\circ$ corrigé des effets dus à la végétation à partir du signal rétrodiffusé par la surface $\sigma^\circ$, par la relation suivante:

$$ \sigma_c^\circ = \sigma^\circ + B'M_v \qquad \text{Equation IV-3} $$

Au lieu de calculer le terme de correction $B'M_v$ de manière exacte, ce qui nécessite de disposer d'une mesure précise de la teneur en eau des végétaux, une valeur est affectée à ce terme selon le tableau ci-dessous qui définit des classes de biomasse suivant la teneur en eau des végétaux:

<table><caption>Tableau IV-1: Correction à appliquer au signal radar pour des couverts de blé</caption><thead><tr><th>M<sub>v</sub> (kg/m<sup>2</sup>)</th><th>[0-1]</th><th>[1-2]</th><th>[2-3]</th><th>> 3, végétation verte</th></tr></thead><tbody><tr><td>correction (dB)</td><td>0</td><td>2</td><td>3</td><td>4</td></tr></tbody></table>

Lors des campagnes de terrain effectuées sur le bassin versant de Naizin, la teneur en eau des végétaux n'a pas été mesurée, mais cette variable peut être affectée à une des classes d'appartenance du tableau IV-1 en fonction de la date de la campagne de mesure et des informations recueillies sur la hauteur du couvert. En corrigeant ensuite le signal radar suivant la méthode exposée ci-dessus, la dispersion des points est moins grande (coefficient de corrélation de 0,72 au lieu de 0,65 avant la correction) pour une sensibilité à l'état hydrique de surface équivalente, et ceci malgré une correction de l'atténuation de la végétation approximative compte tenu du type d'information disponible sur la variable $M_v$ (figure IV-13).

En regroupant l'ensemble des points corrigés des effets de végétation obtenus au cours des campagnes ERASME et ERS-1, nous obtenons le nuage de points de la figure IV-14. La corrélation entre le signal radar et l'humidité de surface (R=0,84) est améliorée par rapport à celle obtenue sur la figure IV-12 avant correction de l'atténuation de la végétation (R=0,78), avec une sensibilité du radar à l'humidité du sol toujours voisine de 0,3 dB par pourcent d'humidité volumique.
Sensibilité du signal radar à l'humidité du sol pour les différents types
d'occupation du sol

<figure><img src="image_30.png" /><figcaption>Figure IV-6: sol nu</figcaption></figure>

<figure><img src="image_31.png" /><figcaption>Figure IV-7: chaumes</figcaption></figure>

<figure><img src="image_32.png" /><figcaption>Figure IV-8: prairies</figcaption></figure>

<figure><img src="image_33.png" /><figcaption>Figure IV-9: maïs</figcaption></figure>
<figure><img src="image_34.png" /><figcaption>Figure IV-10: légumes</figcaption></figure>

<figure><img src="image_35.png" /><figcaption>Figure IV-11: céréales d'hiver
points ERS-1</figcaption></figure>

<figure><img src="image_36.png" /><figcaption>Figure IV-12: céréales d'hiver
ERS-1 + ERASME</figcaption></figure>
<figure><img src="image_37.png" /><figcaption>Figure IV-13: céréales d'hiver ERS-1
correction des effets de végétation</figcaption></figure>

<figure><img src="image_38.png" /><figcaption>Figure IV-14: céréales d'hiver
ERS-1 + ERASME
correction des effets de végétation</figcaption></figure>

Nous pouvons par cette méthode corriger les effets d'atténuation dus aux couverts de céréales d'hiver. Malheureusement, pour des couverts tels que le maïs, nous avons vu que le signal radar perd toute sensibilité à l'humidité du sol, même pour un couvert peu développé. Il en est de même pour les prairies.

Nous allons maintenant, avant de présenter les résultats obtenus non plus à l'échelle de la parcelle mais à l'échelle du bassin versant, examiner la représentativité en terme de signal radar des parcelles témoins vis à vis du bassin versant.

## IV.2. Représentativité des réponses radar des parcelles vis à vis du bassin versant

La figure IV-15 présente l'évolution, sur l'ensemble de la période, du signal radar mesuré à l'échelle du bassin versant en parallèle avec la moyenne des signaux enregistrés sur les parcelles témoins. Les valeurs élevées de l'écart-type associé à cette moyenne concrétisent la forte variabilité des mesures effectuées à l'échelle de la parcelle déjà démontrée dans la partie précédente. Malgré cette caractéristique, la mesure radar intégrée sur les parcelles est bien en accord avec la réponse radar du bassin versant comme le montrent les corrélations (coefficients de régression de 0,97; 0,85 et 0,95) effectuées entre ces deux variables par phases d'acquisition (figures IV-16, IV-17 et IV-18).

Toutefois, on constate que les cultures de type maïs et légumes sont sous-représentées, en particulier en 1993, sur l'ensemble des parcelles témoins par rapport à leur fréquence d'apparition sur le bassin versant. Or, de mi-mai à mi-juin, ces types de couverts présentent des signaux rétrodiffusés élevés, alors que les blés se caractérisent a contrario par une rétrodiffusion faible. Cela explique
pourquoi, sur cette période de l'année, la réponse moyenne des parcelles est
systématiquement plus basse que celle du bassin.

Le signal radar enregistré à l'échelle du bassin versant semble donc bien synthétiser
les quatre principaux types de comportements observés à l'échelle de la parcelle.
Nous allons analyser dans la partie suivante ce que cela implique sur la sensibilité
du radar aux variations d'état hydrique du sol lorsque les phénomènes sont
observés de manière globale (échelle du bassin versant).

<figure><img src="image_39.png" /><figcaption>Figure IV-15: Suivi de la réponse radar du bassin versant et de la moyenne des signaux enregistrés à l'échelle de la parcelle</figcaption></figure>

<figure><img src="image_40.png" /><figcaption>Figure IV-16: Représentativité des 12 parcelles de janvier à mars 1992 (PHASE B)</figcaption></figure>
<figure><img src="image_41.png" /><figcaption>Figure IV-17: Représentativité des 12 parcelles d'avr. 1992 à déc. 1993 (PHASE C)</figcaption></figure>

<figure><img src="image_42.png" /><figcaption>Figure IV-18: Représentativité des 12 parcelles de janvier à mars 1994 (PHASE D)</figcaption></figure>

### IV.3. Analyse à l'échelle du bassin versant témoin

La figure IV-19 présente, sur la période de 26 mois au cours de laquelle les données radar ont été exploitées, le suivi du coefficient de rétrodiffusion calculé à l'échelle du bassin versant de Naizin en parallèle avec l'humidité volumique mesurée avec les sondes ou par prélèvements sur les parcelles témoins.

Pour étudier le comportement hydrologique d'un bassin versant de petite taille tel que celui de Naizin (12 km²), il est judicieux de choisir un pas de temps compatible avec le temps de réponse du bassin versant. Nous allons donc tout d'abord porter notre attention sur les périodes où le satellite ERS-1 est passé au dessus du bassin versant avec une répétitivité de 3 jours, c'est à dire sur les périodes de janvier à mars en 1992 et 1994 (respectivement phases B et D).

Les acquisitions des données du SAR d'ERS-1 sont, comme nous l'avons vu, quasiment insensibles à la couverture nuageuse. Ce caractère "tout temps" de la
<figure><img src="image_43.png" /><figcaption>Figure IV-19: Suivi du signal radar du bassin versant expérimental de Naizin en parallèle avec les événements pluvieux et les mesures in situ de l'état hydrique du sol</figcaption></figure>
mesure permet donc de suivre, comme nous allons le voir, les changements d'état hydrique du sol pendant ces deux périodes avec un pas de temps effectif de 3 jours. Cette caractéristique est très intéressante lorsque l'on étudie les zones tempérées puisque, à l'opposé, sur ces deux périodes de 3 mois, il n'a été possible d'acquérir qu'une seule image NOAA parfaitement claire.

### IV.3.1. Sensibilité du SAR d'ERS-1 aux variations d'humidité du sol entre janvier et mars en 1992 et 1994

Au cours des deux périodes hivernales de trois mois pendant lesquelles le satellite ERS-1 a survolé notre site d'étude avec une fréquence de trois jours, l'évolution du signal radar mesuré à l'échelle du bassin versant est comparable à celle du suivi de l'état hydrique du sol effectué par la station de mesure automatique de Penvern (figures IV-20 et IV-21). Cela se traduit par une très bonne corrélation (coefficient de corrélation de 0,84 en phase B et de 0,92 en phase D) entre ces deux types de données (figures IV-22 et IV-23).

Toutefois, trois passages du satellite ont coïncidé en 1992 avec des épisodes de gel (28 janvier, 6 et 21 février). Les résultats montrent une baisse du signal rétrodiffusé due à la chute de la permittivité diélectrique de l'eau lors du passage de la phase liquide à la phase solide. Ces trois dates ont été exclues des corrélations présentées ici. Par contre, la pente des deux droites de corrélation (0,51 et 0,44 dB par pourcent d'humidité volumique) traduit une sensibilité très forte du radar aux variations d'état hydrique du sol.

En observant en détail la figure IV-20, nous constatons que les deux événements pluvieux qui ont eu lieu entre les 9 et 14 février, puis les 23 et 26 mars, s'accompagnent d'une augmentation simultanée de l'humidité du sol et du signal rétrodiffusé. Entre ces deux périodes, le signal radar présente une baisse marquée, traduisant ainsi le ressuyage en surface du bassin versant justifié par l'absence de pluie et par une augmentation progressive de la demande évaporative (l'évaporation potentielle de Penman enregistrée par la station de Rostrenen passe de 0,5 mm/jour à la mi-février à 2 mm/jour fin mars). Cette baisse de l'état hydrique du sol n'est pas enregistrée de manière aussi significative par les sondes de mesures automatiques.

Au cours de la seconde phase de passages du satellite avec une répétitivité de trois jours (janvier-mars 1994), le même phénomène est observé. Cette période, plus riche que la précédente en campagnes de mesures extensives, permet le suivi de l'évolution de l'humidité des cinq premiers centimètres de sol sur l'ensemble des parcelles témoins. Cette mesure est plus adaptée que la mesure effectuée en continu à une comparaison avec le signal radar moyen du bassin versant, d'une part par son caractère extensif et d'autre part par le volume de sol prospecté plus proche de la surface. Pour des teneurs en eau volumiques du sol de l'ordre de 40%, la profondeur de pénétration dans le sol des ondes hyperfréquences du SAR d'ERS-1 ne serait en effet que de l'ordre de 1 cm (chapitre II). Or, nous constatons justement que l'évolution de l'humidité moyenne des 5 premiers centimètres du sol au cours des périodes d'assèchement du sol est plus marquée que celle des mesures capacitives (figure IV-21). La corrélation entre cette mesure de l'état hydrique du sol et la réponse radar du bassin versant (figure IV-23) conduit à une sensibilité du SAR de 0,33 dB par % d'humidité volumique, plus proche des valeurs attendues, trouvées dans la littérature (Chanzy, 1991; Le Toan, 1982). L'étude de ces deux
périodes de trois mois démontre la capacité du SAR d'ERS-1 à suivre, avec un pas de temps fin, les changements de l'état hydrique de la surface du sol d'un bassin versant observés en réponse à des événements pluvieux ou à des périodes de ressuyage, alors que ces modifications de l'humidité du sol sont difficiles à contrôler in situ compte tenu de la taille de l'unité spatiale étudiée.

<figure><img src="image_44.png" /><figcaption>Figure IV-20: suivi du signal radar du bassin versant de Naizin - PHASE B</figcaption></figure>

<figure><img src="image_45.png" /><figcaption>Figure IV-21: suivi du signal radar du bassin versant de Naizin - PHASE D</figcaption></figure>
<figure><img src="image_46.png" /><figcaption>Figure IV-22: sensibilité du radar aux variations d'état hydrique du sol Phase B</figcaption></figure>

<figure><img src="image_47.png" /><figcaption>Figure IV-23: sensibilité du radar aux variations d'état hydrique du sol Phase D</figcaption></figure>

### IV.3.2. Sensibilité du SAR d'ERS-1 aux variations d'humidité du sol d'avril 1992 à décembre 1993

Nous allons maintenant analyser la sensibilité du radar d'ERS-1 sur le reste de la période de l'étude, c'est à dire d'avril 1992 à décembre 1993. Nous nous trouvons alors dans la phase d'acquisition des données radar dite « phase C » au cours de laquelle la répétitivité des passages du satellite est de 35 jours. Comme le bassin versant de Naizin se situe sur deux scènes (chapitre III), nous disposons en fait de deux données radar tous les 35 jours. Malgré cela, le pas de temps des mesures radar reste inadapté pour observer les phénomènes d'humidification et de ressuyage consécutifs à des événements pluvieux comme nous avons pu le faire au cours des deux phases précédemment étudiées.

Par contre, nous pouvons étudier l'aptitude du radar à retranscrire correctement les variations globales de l'état hydrique des sols au cours de l'année, en particulier pendant la période estivale où les sols se dessèchent. Mais en observant la figure IV-19, nous constatons que le signal enregistré à l'échelle du bassin versant conserve des valeurs élevées du même ordre de grandeur que celles enregistrées au cours des phases B et D, y compris pendant les périodes où le minimum de l'état hydrique du sol est atteint.

Cela se traduit sur l'ensemble de cette phase C par une corrélation médiocre (coefficient de corrélation de 0,62) entre les mesures radar et l'enregistrement automatique de l'humidité du sol et une sensibilité du signal rétrodiffusé aux variations d'état hydrique très faible avec une valeur de la pente de la droite de 0,09 dB par pourcent d'humidité volumique (figure IV-24).
<figure><img src="image_48.png" /><figcaption>Figure IV-24: Sensibilité du radar aux variations d'état hydrique du sol PHASE C</figcaption></figure>

#### IV.3.3. Analyse saisonnière

En fait, il est judicieux de répartir les points de la phase C en deux groupes en fonction de la date de la mesure. En effet, la figure IV-25 montre que les points de la phase C correspondant à la période de novembre à avril, concrétisés sur la figure par des losanges noirs, s'intègrent aux points des phases B et D, alors que ce phénomène n'est pas observé avec les autres points de la phase C acquis pendant la période complémentaire, représentés par des ronds sur cette même figure.

Cela nous amène non plus à considérer une partition des données radar entre phases d'acquisition, mais plutôt à analyser l'aptitude du SAR à estimer l'état hydrique des sols de façon saisonnière. L'ensemble de tous les points de mesure est partagé en deux sous-ensembles. Le premier regroupe les points acquis entre novembre à avril, et comprend donc les points des phases B et D complétés par une partie seulement des points de la phase C. Cette première période correspond à un taux de couverture végétale faible à l'échelle du bassin versant, puisque les parcelles cultivées sont principalement représentées par des sols nus. Le second sous-ensemble est composé des points de mesures acquis pendant la période complémentaire allant de mai à septembre correspondant à la période de développement des cultures, et ne regroupe que des points de la phase C.

Pour la première période de l'année ainsi définie, notée période 1 sur la figure IV-25, les mesures radar sont étroitement corrélées avec les mesures automatiques de l'humidité du sol faites à 10 cm sous la surface du sol. Le coefficient de corrélation de 0,76 est un peu moins élevé que celui obtenu lors des seules phase B et D, mais l'équation de la droite de corrélation reste sensiblement la même avec une pente de 0,44 dB par pourcent d'humidité volumique (figure IV-25).

Pour la seconde période, la sensibilité du signal radar aux variations d'état hydrique du sol se dégrade avec un coefficient de régression qui chute à 0,27 et une pente de
la droite de corrélation très faible de 0,04 dB par pourcent d'humidité volumique (figure IV-25).

La partition de l'étalonnage en deux périodes de l'année étroitement liées au développement du couvert végétal laisse supposer que la végétation est le paramètre principal expliquant cette évolution saisonnière du comportement radar du bassin versant.

Si nous faisons le lien avec les phénomènes observés à l'échelle de la parcelle, nous constatons effectivement que la seconde période englobe les phases végétatives des cultures de type maïs ou légumes, pour lesquelles nous avons vu qu'aucune corrélation n'existe entre la réponse radar et l'humidité du sol. Les taux important de rétrodiffusion qui caractérisent ces deux types de couverts expliqueraient les valeurs élevées du signal radar à l'échelle du bassin versant au cours de cette seconde période.

Par contre, de novembre à avril, le bassin présente deux types d'occupation du sol: des prairies et des sols nus ou partiellement couverts par des cultures peu développées. Pour les prairies, nous avons vu que le radar n'est pas sensible aux variations d'état hydrique du sol. Pour des sols nus, cette sensibilité n'apparaît pas à l'échelle de la parcelle à cause de l'effet de la rugosité locale sur la réponse radar de la surface. La rugosité d'une parcelle est en effet variable dans le temps et l'espace (travail du sol, lissage par les pluies). Par contre, à l'échelle du bassin, les changements de rugosité observés d'une parcelle à l'autre se compensent pour aboutir à une rugosité moyenne peu variable au cours du temps. Nous obtenons donc, en passant de l'échelle de la parcelle à celle du bassin versant une bonne sensibilité au dernier paramètre qu'est l'humidité du sol grâce à la réponse de l'ensemble des parcelles de sol nu.

<figure><img src="image_49.png" /><figcaption>Figure IV-25: sensibilité saisonnière du radar aux variations d'état hydrique du sol</figcaption></figure>
#### IV.4. Cartographie de l'état hydrique de surface de l'ensemble des bassins versants

Comme nous venons de l'expliquer dans le paragraphe précédent, l'étalonnage du radar en terme d'humidité est obtenu par comparaison entre des mesures au sol réalisées sur le bassin versant représentatif expérimental de Naizin et le signal rétrodiffusé sur l'ensemble de ce bassin versant. Les mesures de référence sont effectuées en un point du bassin par deux sondes capacitives situées à dix centimètres de profondeur.

Après la procédure d'extraction du signal radar appliquée aux images SAR d'ERS-1 (chapitre III), nous disposons, pour chaque passage du satellite de janvier à mars 1992, d'une valeur moyenne du coefficient de rétrodiffusion pour 34 bassins versants sur les 38 sélectionnés en plus de celui de Naizin. Quatre bassins versants se situent en effet en limite d'image et ne sont pas visualisés dans leur globalité. Cette base de données radar est obtenue en combinant les images appartenant à deux phases orbitales différentes (chapitre III) enregistrées avec douze heures de décalage. Ainsi pour les dix bassins les plus à l'est de la zone, les mesures radar sont réalisées à 11 heures en temps universel, alors que le satellite visualise les autres bassins à 22 heures, toujours en temps universel.

Nous passons de la mesure radar à une humidité volumique moyenne par la relation d'étalonnage établie sur le Naizin sur cette période de trois mois (§ IV.3.1). La relation d'étalonnage du radar en terme d'humidité élaborée sur le bassin versant de Naizin de 12 km² est donc généralisée à une zone d'environ 120 sur 160 kilomètres. Nous faisons donc l'hypothèse d'une invariance du comportement du signal radar vis à vis de l'humidité de surface sur toute la zone étudiée.

L'utilisation d'un SIG (Système d'Information Géographique) représente un outil particulièrement adapté à l'étude de ces variations tant temporelles que spatiales de l'état hydrique de surface. La cartographie de l'état hydrique a donc été réalisée à l'aide du logiciel de traitement et de gestion de données géographiques ARC/INFO.

Le résultat obtenu pour 4 dates de la phase B caractérisées par des états hydriques de surface contrastés est présenté sur la figure IV-26. L'ensemble complet des cartes sur la phase B est présenté en annexe 4. Sur la période étudiée, la réponse radar de certains bassins semble systématiquement plus basse ou plus élevée par rapport à la moyenne des autres bassins versants. Il faudrait en rechercher les explications à partir d'autres caractéristiques des bassins versants pouvant influer sur le signal radar (présence de forêts ou d'agglomérations importantes, type d'occupation du sol, relief...). Pour ne pas tenir compte des particularités de certains bassins versants, nous avons réalisé une cartographie des variations du signal radar par rapport à une date de référence en complément de celle réalisée sur les valeurs absolues du signal radar (annexe 4). Ce sont en effet plus les variations relatives en fonction du temps que la valeur absolue du coefficient de rétrodiffusion qui sont intéressantes pour étudier les variations de l'état hydrique du sol.

La baisse du signal radar qui accompagne les épisodes de gel, constatée sur le bassin versant de Naizin (§ IV.3.1) est observée aussi à l'échelle régionale comme le montre les cartes effectuées les 28 janvier, 6 et 21 février 1992 (annexe 4). On remarquera que cet effet est marqué pour la plupart des bassins versants situés sur la même phase orbitale que le bassin versant de Naizin, alors qu'il n'apparaît pas pour les bassins versants situés sur l'autre phase orbitale. Lors de la campagne de
mesure in situ du 21 février 1992, il a été observé un effet de dégel de la couche de surface du sol au cours de la journée, ce qui expliquerait que le sol apparaît gelé uniquement lors des acquisitions de nuit.

Certaines dates, comme celle du 9 février, sont marquées par des épisodes humides consécutifs à un épisode pluvieux régional. Globalement, la cartographie de l'état hydrique de l'ensemble des bassins versants montre que l'évolution du signal radar observée sur le bassin versant de Naizin est généralisée à toute la zone géographique étudiée. Les données radar acquises depuis l'espace par le SAR d'ERS-1 permettent donc le suivi à l'échelle régionale des variations d'état hydrique du sol induites par des événements hydrologiques (événements pluvieux et périodes de ressuyage) pendant les périodes hivernales.

## IV.5. conclusion

La répétitivité élevée des mesures radar (trois jours), obtenue pendant deux durées hivernales de trois mois, a permis de démontrer la capacité du SAR d'ERS-1 à enregistrer les variations d'état hydrique à l'échelle du bassin versant pendant les périodes de faible couvert végétal. A cette échelle, les effets dus à une rugosité variable d'une parcelle à l'autre se compensent. L'évolution de l'humidité du sol suite à un événement pluvieux et l'impact spatial des épisodes de gel ont ainsi pu être étudiés à l'échelle régionale en généralisant les observations réalisées sur le bassin versant de recherche de Naizin à une quarantaine d'autres bassins versants répartis sur les deux tiers de la Bretagne et situés sous la trace du satellite.

Toujours à l'échelle du bassin versant, la sensibilité du radar aux conditions hydriques du sol diminue fortement en période estivale. L'étude effectuée à l'échelle de la parcelle explique ce phénomène en mettant en évidence l'absence de sensibilité du radar à l'humidité du sol pour les couverts de type maïs ou légumineuses, dont les périodes de développement coïncident justement avec la dégradation de la sensibilité du radar à l'état hydrique du sol. Par contre, cette sensibilité subsiste pour les céréales d'hiver et peut même être améliorée en corrigeant pour ce type de couvert végétal l'effet d'atténuation des végétaux sur le signal radar par un modèle de type « nuage en goutte d'eau ». Pour exploiter le signal radar en terme d'humidité du sol pendant les périodes estivales, il conviendrait donc de réaliser une extraction supervisée du signal radar à l'échelle du bassin versant en effectuant une moyenne de ce signal uniquement sur les parcelles de céréales d'hiver. La localisation des ces parcelles serait réalisable en effectuant préalablement une classification des images radar, classification qui serait validée sur le bassin versant de recherche grâce à la carte d'occupation des sols réalisée chaque année.
CARTOGRAPHIE DE L'ETAT HYDRIQUE DES 34 BASSINS VERSANTS BRETONS

<figure><img src="image_50.png" /><figcaption>Figure IV-26: Cartographie de l'état hydrique des sols à l'échelle régionale</figcaption></figure>
# V. ESTIMATION DE L'ETAT HYDRIQUE DES SURFACES AGRICOLES PAR THERMOGRAPHIE INFRAROUGE

## V.1. Méthodologie

Les mesures effectuées par télédétection dans l'infrarouge thermique permettent d'estimer la température de surface de la Terre. Comme nous en avons parlé dans le chapitre II, cette température est liée à l'humidité du sol par l'intermédiaire de l'évaporation. La méthodologie pour déterminer l'humidité du sol à partir de la température de surface mise en oeuvre dans le cadre de cette étude repose sur la résolution du bilan énergétique à l'interface sol-végétation-atmosphère.

Pour chaque date où une image NOAA non nuageuse a pu être acquise, la température de surface a été estimée à partir des mesures effectuées par le radiomètre AVHRR dans les deux canaux thermiques par la méthode Split-Window (Chapitre III). Connaissant les caractéristiques de la surface du sol (nature du sol, couvert végétal), l'évolution journalière des flux de surface, de l'humidité et de la température de surface est réalisée, à partir de la mesure des conditions climatiques par le réseau d'appareils au sol de Météo-France, grâce au modèle de bilan énergétique développé au Centre d'étude des Environnements Terrestre et Planétaires. Ce type de modèle est communément dénommé SVAT (chapitre II). Lorsque l'état hydrique du sol est une variable de contrôle des phénomènes d'évaporation, la température de surface simulée par le modèle est sensible à la valeur de l'humidité du sol. Cette dernière peut alors être inversée par comparaison de la température simulée avec la température mesurée par le satellite NOAA.

La structure du modèle SVAT utilisé dans le cadre de cette étude ne sera pas détaillée ici, ce modèle étant décrit dans différents articles (Taconet et al., 1986, Soarès et al., 1988, Sucksdorff et al., 1990, Ben Mehrez et al., 1992a, 1992b). Seuls en seront rappelés les points se rapportant directement à des paramétrisations qui doivent être adaptées au site étudié, soit en fonction de la nature du sol, soit en fonction des caractéristiques des couverts végétaux.

## V.2. Description du modèle SVAT (Soil-Vegetation-Atmosphere Transfer model)

Le modèle d'interface sol-végétation-atmosphère que nous utilisons réduit la végétation à une couche unique de feuillage et résout simultanément deux bilans d'énergie à un pas de temps fin (3 minutes dans le cadre de notre étude), l'un au-dessus du couvert, l'autre à la surface du sol, en paramétrant de façon réaliste la partition des flux d'énergie et de moment entre le sol et la végétation.
### V.2.1. Représentation du sol

Le sol est représenté selon le formalisme de Deardorff (1978) par un système à deux couches. La première concerne les 10 premiers centimètres du sol, sa teneur en eau sera notée par la suite $W_s$ (s comme couche de surface). La seconde englobe la première et représente l'ensemble de la couche racinaire. Sa hauteur a été fixée dans le cadre de notre étude à 1 mètre. Sa teneur en eau sera notée $W_g$ (g comme couche globale).

Sur sol nu, Soarès et al. (1988) ont montré que les paramètres de sol les plus importants sont l'inertie thermique, la diffusivité hydrique et l'évaporation limite du sol ou résistance du sol à l'évaporation.

- L'inertie thermique P qui intervient dans le calcul de la température du sol par l'intermédiaire du contrôle du flux de chaleur sensible dans le sol est définie par:

$$P = \sqrt{\rho c \lambda_{th}} \qquad \text{Equation V-1}$$

où $\rho c$ et $\lambda_{th}$ représentent respectivement la capacité calorifique et la conductivité thermique du sol. La capacité calorifique varie peu suivant le type de sol. Nous avons donc retenu une expression unique définie par De Vries (1975):

$$\rho c = (0,3 + W_s) \cdot 4,18 \cdot 10^6 \text{ J}\text{°C}^{-1}\text{m}^{-3} \qquad \text{Equation V-2}$$

où $W_s$ est l'humidité volumique du sol exprimée en $cm^3/cm^3$.

La conductivité thermique est exprimée sous la forme:

$$\lambda_{th} = a + b\sqrt{W_s} \qquad \text{Equation V-3}$$

où a et b dépendent du type de sol. Ben Mehrez et al. (1992a) ont déterminé la valeur de ces deux constantes à partir de la base de données météorologiques de l'expérience HAPEX-MOBILHY pour des sols sableux et limoneux sableux:

$$\lambda_{th} = 0,06 + 0,5\sqrt{W_s} \qquad \text{Equation V-4}$$

$W_s$ étant toujours exprimé en $cm^3/cm^3$ et $\lambda_{th}$ en $Wm^{-1}K^{-1}$. Ces valeurs des constantes a et b ont permis de simuler un flux de chaleur dans le sol en accord avec les observations, mais elles sont assez éloignées de celles obtenue par De Vries (1975)

(pour le sable: $\lambda_{th} = \frac{\lambda_{Devries}}{6}$, pour le limon: $\lambda_{th} = \frac{\lambda_{Devries}}{4}$).

Les sols rencontrés en Bretagne pour les bassins versants retenus dans le cadre de ce travail sont principalement des limons à tendance argileuse et sont donc de nature différente de ceux à tendance sableuse rencontrés sur le site des Landes de l'expérience HAPEX-MOBILHY. Nous avons donc décidé de revenir à l'expression de la conductivité thermique donnée par De Vries (1975) pour un limon:

$$\lambda_{th} = 0,24 + 1,84\sqrt{W_s} \qquad \text{Equation V-5}$$

- La diffusivité hydraulique $D_w$, qui intervient dans la gestion des transferts d'eau en phase liquide dans le sol, s'exprime en fonction de la conductivité hydraulique $K_w$, du potentiel hydrique $\psi$ et de l'humidité volumique $W_s$:
$$D_w = K_w \frac{\partial \psi}{\partial W_s} \qquad \text{Equation V-6}$$

Ben Mehrez et al. (1992a) note que, pour un limon, l'ensemble des paramétrisations de la diffusivité hydraulique rencontrées dans la littérature (Clapp et Hornberger, 1978; Cosby et al., 1984; Abramapoulos et al., 1988) aboutissent à des estimations équivalentes de la diffusivité hydraulique. Nous avons retenu ici les formulations de $K_w$ et de $\psi$ utilisées par Abramapoulos et al. (1988):

$$K_w = \exp(a_1 W_s^{-1} + a_0 + a_1 W_s + a_2 W_s^2) \qquad \text{Equation V-7}$$

$$\psi = \exp(b_1 W_s^{-1} + b_0 + b_1 W_s + b_2 W_s^2) \qquad \text{Equation V-8}$$

Les coefficients $a_1$, $a_0$, $a_1$, $a_2$, $b_1$, $b_0$, $b_1$, $b_2$ dépendent du type de sol. Les valeurs utilisées ici sont celles correspondant à un sol limoneux.

Des mesures de la conductivité hydraulique du sol à saturation ont été réalisées par le Laboratoire de Science du Sol de l'INRA de Rennes sur le bassin versant de Naizin pour l'ensemble des horizons pédologiques rencontrés (P. Mérot, communication personnelle, 1995). Cette grandeur est fortement variable. Elle vaut en moyenne $5,5 \times 10^{-6} \text{ ms}^{-1}$ mais varie entre $7.10^{-5} \text{ ms}^{-1}$ et $3.10^{-7} \text{ ms}^{-1}$ suivant le degré d'hydromorphie des sols. La formule d'Abramapoulos conduit à une valeur de $K_w$ à saturation d'environ $10^{-6}$ en accord avec ces observations, ce qui permet de confirmer, tout du moins à saturation, l'adéquation de la formulation retenue avec notre site d'étude.

### - L'évaporation limite:

La résistance à l'évaporation est modélisée selon le concept d'évaporation limite (Bernard et al., 1986; Wetzel et Chang, 1987), en calculant, en fonction des conditions hydriques du sol, la quantité maximale d'eau liquide qui peut diffuser du sol vers l'atmosphère:

$$e_{\text{sol}} = \min(e_{\text{lim}}, \text{etp}) \qquad \text{Equation V-9}$$

$$e_{\text{lim}} = a \exp(b W_s^2) \frac{W_{s \max}}{W_{s \max} - W_s} \qquad \text{Equation V-10}$$

Des valeurs ont pu être affectées aux paramètres a, b, et $W_{s \max}$ pour plusieurs types de sols à l'occasion de campagnes de mesures des flux d'évaporation provenant de sols nus, effectuées sur différents sites. Une synthèse de ces résultats est présentée ci-dessous.

<table><caption>Tableau V-1: Paramétrisations empiriques de l'évaporation limite d'un sol nu</caption><thead><tr><th>Type de sol</th><th>Limon de Beauce</th><th>Sable</th><th>Limon sableux</th><th>Limon argileux</th></tr></thead><tbody><tr><th scope="row">W<sub>smax</sub> (cm<sup>3</sup>/cm<sup>3</sup>)</th><td>0,35</td><td>0,35</td><td>0,42</td><td>0,4</td></tr><tr><th scope="row">a</th><td>8</td><td>30</td><td>26</td><td>70</td></tr><tr><th scope="row">b</th><td>44</td><td>37</td><td>49</td><td>8</td></tr><tr><th scope="row">Référence</th><td>Soarès et al., 1988</td><td>Ben Mehrez et al., 1992a</td><td>Taconet et al., 1995</td><td></td></tr></tbody></table>
<figure><img src="image_51.png" /><figcaption>Figure V-1: Comparaison des différentes formulations de l'évaporation limite</figcaption></figure>

En l'absence de mesures d'évaporation sur le bassin versant expérimental de Naizin, nous avons fixé les valeurs des paramètres a et b respectivement à 26 et 35 en fonction du type de sol rencontré sur les bassins versants (sols limoneux). Sachant, d'après le suivi de l'humidité effectué sur le site de Penvern, que la valeur maximale de l'humidité en surface est d'environ 0,50 cm³/cm³, ce couple de valeurs conduit à une expression de l'évaporation limite intermédiaire entre celles obtenues sur les sols de nature argileuse et celles obtenues pour des sols sableux (figure V-1).

Nous avons pu tester notre paramétrisation sur un jeu de mesures micro-météorologiques (vitesse du vent, température et pression de vapeur de l'air, rayonnement global) effectuées sur un sol de nature proche de celui rencontré sur le bassin versant de Naizin (Passerat et al., 1989), données mises à notre disposition par le Centre National de Recherche en Météorologie (communication personnelle J.Noilhan, 1996). Cette expérience, d'une durée d'une semaine (19-26 juin 1984), a été réalisée dans le sud-est de la France sur le site de Montfavet pour étudier le dessèchement d'un sol nu après un épisode d'irrigation.

Nous noterons toutefois que, à la différence des simulations obtenues avec les différentes paramétrisations de l'évaporation d'un sol nu testées par Mahfouf et Noilhan (1991) sur cette base de données, le modèle utilisé dans le cadre de cette étude ne retranscrit pas de phénomènes d'oscillations journalières dans les variations de l'humidité du sol. Dès le troisième jour de simulation, l'évaporation du sol calculée par notre modèle atteint sa valeur limite $e_{lim}$. Ainsi des écarts importants apparaissent sur l'évaporation que nous calculons par rapport aux simulations des autres modèles testés par Mahfouf et Noilhan (1991), pour lesquelles les taux d'évaporation maximaux atteints dans la journée sont plus forts. Notre modèle donne par contre plus d'importance aux phénomènes d'évaporation qui ont lieu la nuit sous l'effet d'un vent fort. La base de données ne permet pas de conclure sur le réalisme des différentes paramétrisations de l'évaporation, puisque le taux d'évaporation instantané n'a pas pu être mesuré de manière fiable. Les différentes méthodes de calcul du taux d'évaporation à partir des données micro-météorologiques aboutissent en effet à des résultats très différents (Passerat et al., 1989). Ce flux
d'énergie n'est estimé que par l'intermédiaire de l'évaporation journalière, déduite
des variations d'humidité du sol contrôlées une fois par jour.

Le dessèchement de la couche de surface du sol est bien simulé comme le montre
la figure V-2, et l'évaporation du sol calculée par le modèle de bilan du CETP,
cumulée sur les 8 jours, est en accord avec les observations terrain. Cela nous a
permis de valider notre choix de paramétrisation de l'évaporation d'un sol nu, même
si, en l'absence de mesures des taux d'évaporation instantanés ou de la
température de surface, il est difficile de conclure catégoriquement.

<figure><img src="image_52.png" /><figcaption>Figure V-2: Evolution de l'humidité de surface simulée et mesurée sur le site de Montfavet entre le 19 et le 26 juin 1984</figcaption></figure>

V.2.2. Représentation de la végétation

La végétation est représentée dans le modèle de bilan énergétique du CETP comme
une couche unique de capacité calorifique négligeable et semi-transparente au
rayonnement. L'aspect dynamique à l'intérieur du couvert est pris en compte. La
partition sol nu-végétation est introduite au moyen de deux facteurs, un facteur
d'écran σ<sub>f</sub> qui défini le pourcentage de rayonnement intercepté par la végétation et
un facteur σ<sub>α</sub> qui représente la fraction de flux de quantité de mouvement à l'intérieur
du couvert. Ces deux facteurs dépendent de la morphologie du couvert et de sa
densité foliaire (Ben Mehrez et al., 1992b). La description de la végétation
nécessaire au fonctionnement du modèle est restreinte. Il faut connaître la hauteur
du couvert et son indice foliaire. La résistance stomatique est le troisième paramètre
très important qui conditionne les phénomènes de transpiration des plantes. Elle
dépend du stade phénologique des plantes, ainsi que des conditions climatiques, en
particulier de l'ensoleillement, et de l'état hydrique du sol. Elle est paramétrée dans
le modèle de la manière suivante. La résistance réelle des feuilles (RST<sub>f</sub>) est
calculée selon le formalisme de Deardorff (1978) de manière identique pour les
diverses cultures: