Coupling SAR C-band and optical data for soil moisture and leaf area index retrieval over irrigated grasslands

International audienceThe objective of this study was to develop an approach for estimating soil moisture and vegetation parameters in irrigated grasslands by coupling C-band polarimetric Synthetic Aperture Radar (SAR) and optical data. A huge dataset of satellite images acquired from RADARSAT-2 and LANDSAT-7/8, and in situ measurements were used to assess the relevance of several inversion configurations. A neural network (NN) inversion technique was used. The approach for this study was to use RADARSAT-2 and LANDSAT-7/8 images to investigate the potential for the combined use of new data from the new SAR sensor SENTINEL-1 and the new optical sensors LANDSAT-8 and SENTINEL-2. First, the impact of SAR polarization (mono-, dual- and full-polarizations configurations) and the Normalized Difference Vegetation Index (NDVI) calculated from optical data for the estimation error of soil moisture and vegetation parameters was studied. Next, the effect of some polarimetric parameters (Shannon entropy and Pauli components) on the inversion technique was also analyzed. Finally, configurations using in situ measurements of the fraction of absorbed photosynthetically active radiation (FAPAR) and the fraction of green vegetation cover (FCover) were also tested.The results showed that HH polarization is the SAR polarization most relevant to soil moisture estimates. An RMSE for soil moisture estimates of approximately 6 vol.% was obtained even for dense grassland cover. The use of in situ FAPAR and FCover only improved the estimate of the leaf area index (LAI) with an RMSE of approximately 0.37 m²/m². The use of polarimetric parameters did not improve the estimate of soil moisture and vegetation parameters. Good results were obtained for the biomass (BIO) and vegetation water content (VWC) estimates for BIO and VWC values lower than 2 and 1.5 kg/m², respectively (RMSE is of 0.38 kg/m² for BIO and 0.32 kg/m² for VWC). In addition, a high under-estimate was observed for BIO and VWC higher than 2 and 1.5 kg/m², respectively (a bias of -0.65 kg/m² on BIO estimates and -0.49 kg/m² on VWC estimates). Finally, the estimation of vegetation height (VEH) was carried out with an RMSE of 13.45 cm

Combinaison de données optique et radar pour l’estimation de l’humidité du sol en milieu agricole

L'humidité du sol est essentielle pour les surfaces agricoles. Des variations importantes d’'humidité du sol peuvent affecter grandement le rendement agricole. L'état hydrique du sol devient donc un facteur important pour la croissance des cultures. Les changements climatiques affectent la disponibilité de l'eau dans les couches du sol. Pour une meilleure gestion du stress hydrique ou de l'asphyxie des plantes, dus respectivement à un manque ou à un excès d'humidité du sol, la mise en œuvre de méthodes de surveillance de l'humidité du sol est nécessaire. Or, l'humidité du sol est très variable dans le temps et l'espace en raison de sa dépendance à plusieurs paramètres dont la texture du sol, les précipitations et la topographie. Par conséquent, la connaissance de la teneur en eau de surface du sol à une échelle spatiale et temporelle élevée présente un grand défi. Ainsi, l’objectif de cette étude est de contribuer à l’amélioration de l’estimation de l’humidité du sol sur les zones agricoles, et ce, en combinant les données satellites radar et optiques à l’aide d’une méthode de détection des changements. L'étude repose sur la complémentarité des données optiques et radar et porte sur l'application d’un algorithme existant sur un site présentant une variabilité suffisante en termes de types de cultures et de texture du sol. L’humidité du sol est estimée à deux niveaux d’échelle : à l’échelle du champ et à l’échelle du pixel (30 m). En outre, une étude est menée pour analyser les limites de l'algorithme. La zone d'étude est le site de l'expérience terrain Soil Moisture Active and Passive (SMAP) tenue au Manitoba en 2016 (SMAPVEX16-MB) en vue de supporter les activités de validation des produits du satellite SMAP. Au cours de cette campagne, les caractéristiques du sol (humidité du sol et rugosité) et les données de végétation (biomasse, LAI, etc.) ont été collectées dans 50 champs, d'environ 800 m x 800 m, chaque. De plus, l’étude bénéficie de données in situ issues de stations permanentes de mesures d’humidité du sol du réseau Realtime In-situ Soil Monitoring for Agriculture (RISMA) et de stations temporaires. La base de données satellitaires est constituée de données radar (Radarsat-2 et Sentinel-1) et de données optiques multi-sources (Sentinel-2, Landsat-8, Rapideye et, Planetscope) afin de garantir une fréquence temporelle élevée (environ sept jours). Les images radar ont été normalisées à un angle d'incidence de 33° pour réduire la dépendance angulaire des coefficients de rétrodiffusion, suivi d'une réduction du chatoiement. Les données optiques fournissent des informations sur la végétation dont la prise en compte facilite l'estimation de l'humidité du sol à partir des données radar. Le coefficient de rétrodiffusion est extrait à l'échelle du champ et du pixel en utilisant les images radar préalablement prétraitées. Ensuite, la différence des coefficients de rétrodiffusion est calculée entre deux acquisitions consécutives, pour une cellule donnée (i, j). L'indice de végétation par différence normalisée (NDVI) calculé à partir des images optiques multi capteurs a été harmonisé pour réduire l'effet des différents paramètres des capteurs, aux deux niveaux d'échelle. Cet indice est également moyenné entre deux acquisitions consécutives pour une cellule donnée (i, j). Pour la méthode de détection des changements adoptée dans cette étude, nous avons représenté, pour chaque niveau d'échelle, la différence des coefficients de rétrodiffusion en fonction du NDVI moyenné entre deux acquisitions consécutives. Enfin, la relation obtenue à partir de cette représentation est utilisée dans une approche itérative pour déterminer l'humidité du sol, à l’échelle du champ et à l’échelle du pixel, pour la prochaine date d'acquisition. Pour effectuer l'itération, l’algorithme considère une valeur d'entrée d'humidité initiale du sol connue. À l'échelle du champ, pour l’ensemble des données, nous avons obtenu un RMSE = 0,07 m^3.m^(-3) et un coefficient de corrélation significatif R = 0,7 (p-value 0,6). Cependant, pour des conditions de faible végétation (NDVI < 0,6), les résultats sont meilleurs avec RMSE = 0,05 m3.m-3 et R = 0,83. À l'échelle du pixel, les résultats sont mauvais, avec un RMSE de 0,13 m3/m3, un coefficient de corrélation faible et non significatif de 0,14 (valeur p < 0,38) pour les NDVI inférieurs à 0,6; et un RMSE de 0,14 m3/m3, un coefficient de corrélation très faible et non significatif de 0,069 (valeur p < 0,48) pour les NDVI supérieurs à 0,6.Abstract : Soil moisture is critical to agricultural land. Variations in soil moisture (low or high) can greatly affect crop yields. Soil moisture status becomes a limiting factor for crop growth. Climate change affects the availability of water in the soil layers. For a better management of water stress or plant asphyxia, due respectively to a lack or an excess of soil moisture, the implementation of soil moisture monitoring methods is necessary. Soil moisture is highly variable in time and space due to its dependence on several parameters including soil texture, precipitation and topography. Therefore, knowledge of soil surface water content at a high spatial and temporal scale presents a great challenge. Thus, the objective of this study is to contribute to the improvement of soil moisture estimation over agricultural areas by combining radar and optical satellite data using a change detection method. The study is based on the complementarity of optical and radar data and focuses on the application of an existing algorithm on a site with sufficient variability in terms of crop types and soil texture. Soil moisture is estimated at two scales: field scale and pixel scale (30 m). In addition, a study is conducted to analyze the limitations of the algorithm. The study area is the site from the 2016 Soil Moisture Active and Passive (SMAP) mission soil moisture validation experiment conducted in Manitoba, Canada (SMAPVEX16-MB). During this campaign, soil characteristics (soil moisture and roughness) and vegetation data (biomass, LAI, etc.) were collected from 50 fields, of approximately 800 m x 800 m, each. In addition, the study benefits from in-situ data from permanent soil moisture stations of the Realtime In-situ Soil Monitoring for Agriculture (RISMA) network and from temporary stations. The satellite database is composed of radar data (Radarsat-2 and Sentinel-1) and multi-source optical data (Sentinel-2, Landsat-8, Rapideye, and Planetscope) in order to ensure a high temporal frequency (about seven days). Radar images were normalized to an incidence angle of 33° to reduce the angular dependence of the backscatter coefficients, followed by speckle reduction. The optical data provide vegetation information that facilitates the estimation of soil moisture from the radar data. The backscatter coefficient is extracted at the field and pixel scales using the pre-processed radar images. Then, the difference in backscatter coefficients is calculated between two consecutive acquisitions, for a given cell (i, j). The normalized difference vegetation index (NDVI) calculated from the multi-sensor optical images was harmonized to reduce the effect of different sensor parameters, at both scale levels. This index is also averaged between two consecutive acquisitions for a given cell (i, j). For the change detection method adopted in this study, we plotted, for each scale level, the difference in backscatter coefficients as a function of NDVI averaged between two consecutive acquisitions. Finally, the relationship obtained from this representation is used in an iterative approach to determine the soil moisture, both at the field and pixel scales, for the next acquisition date. To perform the iteration, the algorithm considers a known initial soil moisture input value. At the field scale, for the entire data set, we obtained an RMSE = 0.07 m3.m−3 and a significant correlation coefficient R = 0.7 (p-value 0.6). However, for low vegetation conditions (NDVI < 0.6), the results are better with RMSE = 0.05 m3.m−3and R = 0.83. At the pixel scale, very poor results are obtained with an RMSE of 0.13 m3/m3, a low and insignificant correlation coefficient of 0.14 (p-value < 0.38) for NDVI below 0.6; and an RMSE of 0.14 m3/m3, a very low and insignificant correlation coefficient of 0.069 (p-value < 0.48) for NDVI above 0.6

A Synergistic Methodology for Soil Moisture Estimation in an Alpine Prairie Using Radar and Optical Satellite Data

This paper presents a microwave/optical synergistic methodology to retrieve soil moisture in an alpine prairie. The methodology adequately represents the scattering behavior of the vegetation-covered area by defining the scattering of the vegetation and the soil below. The Integral Equation Method (IEM) was employed to determine the backscattering of the underlying soil. The modified Water Cloud Model (WCM) was used to reduce the effect of vegetation. Vegetation coverage, which can be easily derived from optical data, was incorporated in this method to account for the vegetation gap information. Then, an inversion scheme of soil moisture was developed that made use of the dual polarizations (HH and VV) available from the quad polarization Radarsat-2 data. The method developed in this study was assessed by comparing the reproduction of the backscattering, which was calculated from an area with full vegetation cover to that with relatively sparse cover. The accuracy and sources of error in this soil moisture retrieval method were evaluated. The results showed a good correlation between the measured and estimated soil moisture (R2 = 0.71, RMSE = 3.32 vol.%, p &lt; 0.01). Therefore, this method has operational potential for estimating soil moisture under the vegetated area of an alpine prairie

Application Of Polarimetric SAR For Surface Parameter Inversion And Land Cover Mapping Over Agricultural Areas

In this thesis, novel methodology is developed to extract surface parameters under vegetation cover and to map crop types, from the polarimetric Synthetic Aperture Radar (PolSAR) images over agricultural areas. The extracted surface parameters provide crucial information for monitoring crop growth, nutrient release efficiency, water capacity, and crop production. To estimate surface parameters, it is essential to remove the volume scattering caused by the crop canopy, which makes developing an efficient volume scattering model very critical. In this thesis, a simplified adaptive volume scattering model (SAVSM) is developed to describe the vegetation scattering as crop changes over time through considering the probability density function of the crop orientation. The SAVSM achieved the best performance in fields of wheat, soybean and corn at various growth stages being in convert with the crop phenological development compared with current models that are mostly suitable for forest canopy. To remove the volume scattering component, in this thesis, an adaptive two-component model-based decomposition (ATCD) was developed, in which the surface scattering is a X-Bragg scattering, whereas the volume scattering is the SAVSM. The volumetric soil moisture derived from the ATCD is more consistent with the verifiable ground conditions compared with other model-based decomposition methods with its RMSE improved significantly decreasing from 19 [vol.%] to 7 [vol.%]. However, the estimation by the ATCD is biased when the measured soil moisture is greater than 30 [vol.%]. To overcome this issue, in this thesis, an integrated surface parameter inversion scheme (ISPIS) is proposed, in which a calibrated Integral Equation Model together with the SAVSM is employed. The derived soil moisture and surface roughness are more consistent with verifiable observations with the overall RMSE of 6.12 [vol.%] and 0.48, respectively

Étude des interférences sur les mesures micro-ondes passives en bande L à l’aide de radiomètres au sol et aéroportés

Certaines données satellitaires ne sont pas utilisées à cause des acquisitions bruitées qui ne reflètent pas les distributions des grandeurs géophysiques du sol, telle que l’humidité du sol. La cause primordiale dans les micro-ondes passives vient des interférences radio fréquence (RFI). Ainsi, les températures apparentes mesurées par un satellite comme SMOS par exemple atteignent souvent des valeurs qui conduisent à des échecs d’inversion de l’humidité du sol. L’objectif de notre projet est d’étudier le phénomène des RFI à petite échelle, son impact sur les micro-ondes passives en bande L à partir des mesures au sol réalisées à l’aide de radiomètres. Une fois l’impact caractérisé de manière rigoureuse, une méthode de filtrage adaptatif a été développée pour corriger les effets. Le projet est composé de trois parties principales. La mise en place d’une expérimentation est réalisée afin de faire des mesures au sol à l’aide de deux radiomètres en bande L. Les mesures sont faites dans des conditions variables et plusieurs scénarios ont été considérés. Ensuite, les données sont collectées et analysées. Cette phase a abouti au développement d’un filtre qui permet d’atténuer l’effet des RFI sur les températures de brillance bruitées. Enfin, le filtre proposé dans le projet a été appliqué sur des données aéroportées en bande L prises sur le site Boreal Ecosystem Research and Monitoring Sites (BERMS) en Saskatchewan. L’expérimentation s’est déroulée à la station SIRENE de l’Université de Sherbrooke. Les instruments ont été mis en place et les radiomètres ont été calibrés en premier lieu pour s’assurer de la fiabilité des mesures. L’émetteur a servi comme une source d’interférence pour les radiomètres. Il était placé à des positions différentes vis-à-vis de ces derniers, et émettait à des puissances variables. Les différents scénarios considérés étaient utiles pour étudier l’effet de la position de la source RFI, ainsi que l’effet de la puissance émise par celle-là sur les températures mesurées par les radiomètres. Pour les mesures, nous avons utilisé un radiomètre multi-bandes qui nous a permis d’étudier l’impact de la bande passante sur les RFI. L’analyse et le traitement des données prises ont conduit au développement d’un filtre coupe-bande permettant de corriger les températures bruitées lorsque les caractéristiques du bruit sont connues. Ce filtre a été appliqué sur des données aéroportées bruitées. Le bruit a pu être atténué pour les températures en polarisation V. Les résultats de l’application du filtre sont satisfaisants dans l’ensemble malgré le volume important de données bruitées sur la zone d’étude. En ce qui concerne les données de la polarisation H, elles n’ont pu être corrigées, car elles étaient presque entièrement bruitées. Le mémoire porte sur une expérimentation originale, car les expériences du genre sont très rares dans la littérature. L’étude s’appuie sur deux radiomètres en bande L, ce qui est très particulier, compte tenu de la rareté de ces instruments

Estimation of water resources on continental surfaces by multi-sensor microwave remote sensing

L'estimació dels recursos hídrics de les superfícies continentals a escala regional i global és fonamental per a una bona gestió dels recursos hídrics. Aquesta estimació cobreix una àmplia gamma de temes i camps, incloent-hi la caracterització dels sòls i dels recursos hídrics a l’escala de la conca, la modelització hidrològica i la predicció i la cartografia d'inundacions. En aquest context, la caracterització dels estats de la superfície continental, per a obtenir millors paràmetres d’entrada als models hidrològics, és essencial per millorar la precisió en la simulació de cabals, sequeres i inundacions. L’estimació del contingut d’aigua en el sistema, incloses les diferents masses d’aigua i l’aigua lliure en el sòl, és especialment necessària per a una descripció precisa dels processos hidrològics i, en general, del cicle de l’aigua a les superfícies continentals. Per caracteritzar millor els processos hidrològics, les intervencions antropogèniques no es poden negligir. L'home influeix en el cicle de l'aigua, principalment mitjançant el reg i la construcció de preses, fet que s’ha de quantificar correctament. L’objectiu de la tesi és la millora de l’estimació remota dels recursos hídrics, incloent-hi la quantificació dels factors antròpics, mitjançant l’ús de diversos sensors llançats recentment, aprofitant recents desenvolupaments en la tecnologia de teledetecció. Amb l'arribada de les constel·lacions Sentinel (Sentinel-1, 2, 3), disposem de millors eines per estimar els recursos hídrics, incloent-hi els impactes humans, amb una major precisió i cobertura. Aquest treball de tesi consta principalment de dues línies de recerca on s’estimen les intervencions humanes en el cicle hidrològic: la cartografia del reg (com a aplicació en humitat del sòl), i el forçament d’embassaments en simulacions hidrològiques (com a aplicació de l’altimetria). En la primera linia s’estima la humitat del sòl a partir de l’anàlisi estadística de les dades SAR de Sentinel-1. Es desenvolupen dues metodologies per obtenir la humitat del sòl amb una resolució espacial de 100 m basant-se en la interpretació de les dades de Sentinel-1 obtingudes amb la polarització VV (vertical-vertical), que es combina amb dades òptiques Sentinel-2 per a l'anàlisi dels efectes de la vegetació. Com aplicació de la humitat del sòl, es cartografia el reg en diverses condicions meteorològiques, i amb una alta resolució espacial i temporal. Es proposa una metodologia per a la cartografia del reg mitjançant dades SAR obtingudes en polaritzacions VV (vertical-vertical) i VH (vertical-horitzontal). A partir de la sèrie temporal Sentinel-1, s’analitzen diferents estadístiques i mètriques, incloent-hi el valor mitjà, la variància del senyal, la longitud de la correlació i la dimensió fractal, a partir dels quals es classifiquen els arbres irrigats, els cultius irrigats i els cultius no irrigats. En la segona línia, s’estima el nivell dels embassaments a partir de les dades d’altimetria de Sentinel-3, amb l’altímetre SAR (SRAL), basant-se en diferents algorismes per millorar la precisió. Aquest estudi presenta tres algorismes especialitzats o retrackers destinats a obtenir el nivell de la superfície dels cossos d’aigua estudiats, minimitzant la contaminació de les formes d’ona degut al sòl que els envolta. Es compara el rendiment del mètode proposat de selecció de la porció d’ona amb tres retrackers, és a dir, un retracker de llindar, el retracker del centre de gravetat (OCOG) i un retracker de base física de dos passos. S’obtenen sèries temporals del nivell de la làmina d’aigua d’embassaments situats a la conca del riu Ebre (Espanya). Com aplicació, les sèries de nivell dels embassaments obtingudes s’utilitzen per a forçar els embassaments en simulacions hidrològiques.La estimación de los recursos hídricos de las superficies continentales a escala regional y global es fundamental para una buena gestión de los recursos hídricos. Esta estimación cubre una amplia gama de temas y campos, incluyendo la caracterización de los suelos y de los recursos hídricos a escala de cuenca, la modelización hidrológica y la predicción y la cartografía de inundaciones. En este contexto, la caracterización de los estados de la superficie continental, para obtener mejores parámetros de entrada para los modelos hidrológicos, es esencial para mejorar la precisión en la simulación de caudales, sequías e inundaciones. La estimación del contenido de agua en el sistema, incluidas las diferentes masas de agua y el agua libre en el suelo, es especialmente necesaria para una descripción precisa de los procesos hidrológicos y, en general, del ciclo del agua en las superficies continentales. Una caracterización precisa de los procesos hidrológicos requiere no descuidar las intervenciones humanas. El hombre influye en el ciclo del agua, principalmente mediante el riego y la construcción de embalses, lo que se debe cuantificar correctamente. El objetivo de la tesis es la mejora de la estimación remota de los recursos hídricos, incluyendo la cuantificación de los factores humanos, mediante el uso de varios sensores lanzados recientemente, aprovechando recientes desarrollos en la tecnología de teledetección. Con la llegada de las constelaciones Sentinel (Sentinel-1, 2, 3), disponemos de mejores herramientas para estimar los recursos hídricos, incluyendo los impactos humanos, con una mayor precisión y cobertura. Este trabajo de tesis consta principalmente en dos ejes de investigación donde se estiman las intervenciones humanas en el ciclo hidrológico: la cartografía del riego (como aplicación en humedad del suelo), y el forzamiento de embalses en simulaciones hidrológicas (como aplicación de la altimetría). En relación al primer eje, se estima la humedad del suelo a partir del análisis estadístico de los datos SAR de Sentinel-1. Se desarrollan dos metodologías para obtener la humedad del suelo con una resolución espacial de 100 m basándose en la interpretación de los datos de Sentinel-1 obtenidas con la polarización VV (vertical-vertical), que se combina con datos ópticas Sentinel-2 para el análisis de los efectos de la vegetación. Como aplicación de la humedad del suelo, se cartografía el riego en diversas condiciones meteorológicas, y con una alta resolución espacial y temporal. Se propone una metodología para la cartografía del riego mediante datos SAR obtenidos en polarizaciones VV (vertical-vertical) y VH (vertical-horizontal). A partir de la serie temporal Sentinel-1, se analizan diferentes estadísticas y métricas, incluyendo el valor medio, la varianza de la señal, la longitud de la correlación y la dimensión fractal, a partir de los cuales se clasifican los árboles irrigados, los cultivos irrigados y los cultivos no irrigados. En el segundo eje, se estima el nivel de los embalses a partir de los datos de altimetría de Sentinel-3, con el altímetro SAR (SRAL), basándose en diferentes algoritmos para mejorar la precisión. Este estudio presenta tres algoritmos especializados o retrackers destinados a obtener el nivel de la superficie de los cuerpos de agua estudiados, minimizando la contaminación de las formas de onda debido al suelo que los rodea. Se compara el rendimiento del método propuesto de selección de la porción de onda con tres retrackers, es decir, un retracker de umbral, el retracker del centro de gravedad (OCOG) y un retracker de base física de dos pasos. Se obtienen series temporales del nivel de la lámina de agua de embalses situados en la cuenca del río Ebro (España). Como aplicación, las series de nivel de los embalses obtenidas se utilizan para forzar los embalses en simulaciones hidrológicas.The estimation of the water resources of the continental surfaces at a regional and global scale is fundamental for good water resources management. This estimation covers a wide range of topics and fields, including the characterisation of soils and water resources at the basin scale, hydrological modelling and flood prediction and mapping. In this context, the characterisation of the states of the continental surface, to obtain better input parameters for hydrological models, is essential to improve the precision in the simulation of flows, droughts, and floods. The estimation of the water content in the system, including the different water bodies and the free water in the soil, is especially necessary for a precise description of the hydrological processes and, in general, of the water cycle on the continental surfaces. To better characterise hydrological processes, human interventions cannot be neglected. Humans influence the water cycle, mainly through irrigation and the construction of reservoirs, which must be correctly quantified. The objective of the thesis is the improvement of the remote estimation of water resources, including the quantification of human factors, using several sensors recently launched, taking advantage of recent developments in remote sensing technology. With the arrival of the Sentinel constellations (Sentinel-1, 2, 3), we have better tools to estimate water resources, including human impacts, with greater precision and coverage. This thesis consists mainly of two parts where human interventions in the water cycle are considered: irrigation cartography (as an application of soil moisture), and the forcing of reservoirs in hydrological simulations (as an application of altimetry). Firstly, soil moisture is estimated from the statistical analysis of Sentinel-1 SAR data. Two methodologies are developed to obtain soil moisture with a spatial resolution of 100 m based on the interpretation of Sentinel-1 data collected with the VV polarization (vertical-vertical), which is combined with optical data of Sentinel-2 for the analysis of the effects of vegetation. Secondly, irrigation is mapped under various meteorological conditions, including high spatial and temporal resolution. A methodology for irrigation mapping is proposed using SAR data obtained in VV (vertical-vertical) and VH (vertical-horizontal) polarizations. With Sentinel-1 time series, different statistics and metrics are analysed, including the mean value, the variance of the signal, the correlation length and the fractal dimension, based on which the classification of irrigated trees, irrigated crops, and non-irrigated crops are derived. Finally, the level of the reservoirs is estimated from the Sentinel-3 altimetry data, with the SAR altimeter (SRAL), based on different algorithms to improve the accuracy. This study presents three specialised algorithms or retrackers designed to obtain the level of the surface of the studied inland bodies of water, minimising the contamination of the waveforms due to the surrounding soil. The performance of the selection method of the proposed wave portion is compared with three retrackers, that is, the centre of gravity retracker (OCOG) and the two-step physical-based retracker. Temporal series of the water level of reservoirs located in the basin of the Ebro River (Spain) are obtained. As an application, the level series of the reservoirs obtained are used to force the reservoirs in hydrological simulations.L'estimation et le suivi des ressources en eau des surfaces continentales aux niveaux régional et global est essentielle pour la gestion du bilan hydrique, particulièrement dans le contexte des changements climatiques et anthropiques. Ils couvrent un large éventail de thèmes et de domaines, incluant la caractérisation des ressources en eau à l'échelle du bassin, la modélisation hydrologique ainsi que la prévision et la cartographie des inondations. Dans ce contexte, la caractérisation des états de surface, en tant que paramètres d’entrée dans les modèles hydrologiques, est essentielle pour obtenir une meilleure précision de la simulation, qui est liée à la précision prévisionnelle des débits des cours d’eau et le suivi des sécheresses et des inondations. L'estimation de la teneur en eau des surfaces continentales, incluant l’état hydrique du sol et les niveaux des surfaces couvertes d’eau, est particulièrement nécessaire pour une description précise des processus hydrologiques et plus généralement du cycle de l'eau sur les surfaces continentales. Afin de mieux comprendre les processus hydrologiques, l'influence humaine (l’effet anthropique) sur le cycle de l'eau nécessite une évaluation fine. Elle est particulièrement liée à la gestion de l’irrigation et la construction de barrages. L'objectif de la thèse était d'améliorer l'estimation des ressources en eau et une meilleure caractérisation des interventions anthropiques à travers l'utilisation de nouveaux capteurs satellitaires multi-configurations du programme européen Copernicus. Avec le développement de la technologie de télédétection spatiale, et plus particulièrement avec l’arrivée des constellations Sentinel (Sentinel-1, 2, 3) à haute résolution spatiale et temporelle, il existe un meilleur outil pour estimer les états des surfaces continentales. Ce travail de thèse comprend principalement deux priorités liées à des interventions humaines dans le cycle hydrologique:la cartographie de l'irrigation en tant que action humaine liée directement à l'humidité du sol et le forçage des barrages dans un modèle de simulation de rivière en tant qu'application liée à l’estimation du niveau de l'eau libre. Un premier axe de recherche a été basé sur une analyse statistique des données SAR Sentinel-1 pour caractériser l’état hydrique du sol. Deux méthodes ont été développées pour estimer ce paramètre avec une résolution spatiale de 100 m. Elles sont basées sur des approches de détection de changement à partir des données Sentinel-1 acquises en polarisation VV (verticale-verticale), combinées aux données optiques Sentinel-2 pour corriger les effets de la végétation. L’application consistait à cartographier l'irrigation, avec des résolutions spatiale et temporelle élevées. Une méthodologie de cartographie de l'irrigation utilisant des données SAR Sentinel-1 a été proposée. Elle estbasée sur les acquisitions en polarisations VV (vertical-vertical) et VH (vertical-horizontal). A partir de la série temporelle des mesures Sentinel-1, des paramètres statistiques tel que la valeur moyenne, la variance du signal, la longueur de corrélation temporelle et la dimension fractale, sont analysées, en fonction du type de culture; cultures annuelles irriguées, arbres irrigués et cultures pluviales. Des classifications supervisées utilisant les approches Random Forest et SVM sont testées. En deuxième axe, l'estimation de la hauteur de la surface de l'eau à partir des données altimétriques de Sentinel-3 avec l’altimètre SAR (SRAL) a été réalisée à l'aide de différents algorithmes afin d'améliorer la précision sur des petites surfaces. Cette étude présente trois algorithmes spécialisés (ou retrackers) dédiées à la minimisation de la contamination des sols par les formes d’ondes permettant de récupérer les niveaux d’eau à partir de données altimétriques SAR sur des masses d’eaux intérieures. Les performances de la méthode de sélection de portion de forme d'onde proposée avec trois retrackers, à savoir, le retracker à seuil, le retracker à centre de gravité décalé (OCOG) et le retracker à base physique à 2 étapes, sont comparées. Des séries chronologiques de niveaux d'eau sont extraites pour les masses d'eau du bassin de l'Èbre (Espagne). Une application des produits altimétriques est proposée. Le produit de niveau d’eau a été utilisé comme paramètre d’entrée pour analyser l’effet tampon des barrages dans les simulations de débits fluviaux

Apports des données radar à haute répétitivité et à haute résolution du capteur Sentinel-1 pour la caractérisation de l'état hydrique des surfaces agricoles dans les régions sud-méditerranéennes

Le suivi de l'irrigation est un enjeu important pour l'optimisation de l'irrigation. L'humidité superficielle (SSM) est une variable clé pour la gestion de l'irrigation. De plus, la détection précoce du stress hydrique peut contribuer à une utilisation optimale de l'eau agricole. Les données radar en bande C ont montré un grand potentiel pour le suivi des conditions hydriques du sol et de la végétation. Dans ce contexte, cette thèse a pour objectif général d'évaluer les potentialités des données radar bande C pour suivre le fonctionnement hydrique des céréales irriguées. Nos objectifs spécifiques sont : (1) développer une nouvelle approche pour l'inversion de la SSM en utilisant uniquement les données radar ; (2) proposer une méthodologie pour l'estimation des quantités et des dates d'irrigation à l'échelle de la parcelle sur la base de ces nouveaux produits de SSM ; (3) étudier les potentialités de la réponse radar bande C pour le suivi du fonctionnement physiologique et, in fine, la détection du stress hydrique. En préliminaire à l'inversion, les séries temporelles de données Sentinel-1, notamment le coefficient de rétrodiffusion (sigma^0), le rapport de polarisation (PR) et la cohérence interférométrique (rho) sont interprétées à l'aide de données expérimentales collectées sur des parcelles de blé irriguées au Maroc. Les résultats montrent que rho et PR sont fortement liés au développement de la végétation alors que la dynamique de sigma^0 suit les variations de SSM pendant les premiers stades de croissance du blé. En outre, les changements drastiques de la géométrie du couvert associés à la phase d'épiaison ont un fort impact sur sigma^0. Les résultats montrent que le modèle Water Cloud (WCM) est capable de reproduire le cycle saisonnier de Sentinel-1. Grâce à une configuration multicouche du modèle Karam, le 2ème cycle est attribué à la diffusion de volume au sein de la couche des épis. Dans un 2ème temps, une nouvelle approche basée sur l'inversion du WCM pour estimer la SSM a été proposée en utilisant uniquement les données radar Sentinel-1. Dans ce but, les descripteurs de la végétation : la biomasse aérienne (AGB) et le contenu en eau de la végétation ont été estimés à partir de rho et PR. Les meilleurs résultats d'inversion de SSM sont obtenus en utilisant la relation entre rho_VV et l'AGB (R = 0.82 et RMSE = 0.05 m3/m3). Les produits SSM sont assimilés dans la FAO-56 par une technique de filtrage particulaire pour estimer les dates et les quantités d'irrigation. Premièrement, des expériences jumelles sont conçues pour évaluer l'impact de certains paramètres de l'approche. La méthode est ensuite évaluée en utilisant des mesures in situ de SSM avec 3 temps de revisite différents (3, 6 et 12 jours). Enfin, les produits de SSM Sentinel-1 dérivés par l'approche rho_VV-AGB sont utilisés. L'utilisation de données in situ permet d'obtenir de bons résultats. Avec une observation tous les 6 jours, les quantités saisonnières sont inversés avec R > 0.98 et RMSE 0.98 and RMSE < 32 mm. Similarly, over the flood-irrigated fields, more than 70% of the events are correctly detected. Using the SSM products derived from Sentinel-1, the statistics are still acceptable. For the drip-irrigated fields, the 15-day cumulative amounts are estimated with R = 0.64 and RMSE = 28.7 mm; metrics close to those obtained using in situ data (R = 0.74 and RMSE = 24.8 mm). Finally, the last part is devoted to the preliminary analysis of in situ radar acquisition by the C-band antennas installed on a wheat field in Morocco. The analysis of the fully polarimetric acquisitions (sigma^0 and rho) with a time step of 15 min reveals the existence of a diurnal cycle of rho whose amplitude evolves with the development of the canopy. The drop in rho at dawn is concomitant with the increase in evapotranspiration. In contrast, the lowest coherence values at the end of the afternoon are rather related to wind peaks