Structures spatiales en hydrographie continentale

La compréhension de l'effet des hétérogénéités spatio-temporelles de surface sur la réponse hydrologique et l'adaptation par l'homme de ces hétérogénéités représentent un des enjeux majeurs de l'hydrologie tout en dépassant le cadre de la seule recherche académique. Les recherches en géographie quantitative que j'ai réalisées au cours de ces dix dernières années au sein de l'ENGREF puis d'AgroParisTech s'inscrivent dans cette problématique générale et se sont focalisées sur les hétérogénéités spatiales des supports de transfert des flux hydriques de surface concentrés : les réseaux hydrographiques au sens large (cours-d'eau, plans d'eau, ravines, etc). Les approches développées relèvent de modèles de représentation d'hétérogénéités spatiales sur réseau qui combinent des approches métrologiques (télédétection) et de modélisation spatiale stochastique (géostatistique), pour combler les données manquantes et estimer les incertitudes de représentation. Ainsi, comme je tenterai de l'illustrer, ces modèles de représentation spatiale stochastiques contribuent soit à mesurer l'effet de la précision de la représentation des réseaux sur la réponse hydrologique (finalité méthodologique) soit à explorer numériquement l'effet des hétérogénéités spatiales de réseaux sur la réponse hydrologique ainsi que leurs lois d'échelle (finalités cognitives et prédictives). Parce que les capacités d’adaptation des hétérogénéités spatio-temporelles de ces réseaux dans les paysages cultivés sont un enjeu fort agro-environnemental, j'envisage pour mon projet d'étendre ces modèles à la dynamique des propriétés des réseaux hydrographiques des agrosystèmes

Canopy height estimation in French Guiana using LiDAR ICESat/GLAS data

International audienceEstimating forest canopy height from large-footprint satellite LiDAR waveforms is very challenging given the complex interaction between the LiDAR waveforms, the terrain, and the vegetation especially in dense tropical and equatorial forests. From the launch of GLAS (Geoscience Laser Altimeter System) onboard ICESat (Ice, Cloud, and land Elevation Satellite), numerous studies developed statistical models to estimate canopy heights from GLAS waveforms using metrics extracted from these waveforms as well as additional data extracted from Digital Elevation Models (DEM). In this study, several multiple linear regression models were first performed between the canopy height and different GLAS and SRTM metrics over French Guiana. Next, Random Forest technique was used using the same GLAS and SRTM (Shuttle Radar Topography Mission) DEM metrics. Finally, a regression model after principal component analysis of GLAS waveforms was evaluated and compared to other tested models