Assimilation de données satellitales dans un modèle de croissance de la végétation et de bilan d'énergie (application à des zones semi-arides)

L'objectif de notre étude est de développer des méthodologies permettant d'intégrer un modèle de processus de surface et des mesures satellitales pour reproduire l'évolution de la croissance de la végétation et les bilans d'eau et d'énergie en zone semi-aride. L'approche de cette étude est basée sur le couplage entre un modèle de flux de surface incluant un fonctionnement dynamique de la végétation et des observations satelittales dans les domaines visible et thermique à moyenne résolution spatiale et à haute répétitivité temporelle. Le couplage avec les observations satelittales est réalisé en appliquant deux méthodes d'assimilation. Une première méthode dite de calibration consiste à appliquer une minimisation de la différence entre les variables simulées et observées sur une simulation globale par ajustement des paramètres d'entrée du modèle couplé. Une seconde méthode est une méthode d'assimilation séquentielle qui consiste à actualiser les variables de sortie du modèle en tenant compte des erreurs associées au modèle et aux observations, à chaque fois qu'une observation est disponible. La succession des phases de calibration et d'assimilation séquentielle dans le domaine visible permet d'obtenir de bonnes estimations des variabilités spatiales et interannuelles d'indice foliaire et des bilans d'eau et d'énergie aux échelles locales. Dans le domaine thermique des mesures au sol de température radiative ont aussi servi à l'étalonnage du modèle couplé. Au niveau spatial, l'utilisation de la température de surface issue du capteur AVHRR demande des études approfondies pour éliminer certains problèmes comme l'hétérogénéité saptiale. Les développements de techniques d'assimilation d'observations satelittales dans les modèles de processus de surface sont des outils nouveaux et intéressants pour un meilleur contrôle des trajectoires des modèles aux échelles régionales.TOULOUSE-ENSEEIHT (315552331) / SudocMEUDON-Observatoire (920482302) / SudocSudocFranceF

Assimilation techniques of remote sensing measurements into vegetation models : overview, limits and promises

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Controlling vegetation growth models with satellite measurements

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Calibration of a coupled canopy functioning and SVAT model in the ReSeDA experiment. Towards the assimilation of SPOT/HRV observations into the model

In the framework of the Alpilles-ReSeDA experiment [12], a coupled canopy functioning and SVAT model was used to simulate wheat crops. Each sub-model was first initialized and calibrated separately, using literature and ground measurements. The model was then run in coupled mode and gave reasonable results in terms of vegetation model outputs. The results were less satisfactory for the SVAT outputs. As a conclusion we pointed out that the SPOT/HRV measurements could be used through a calibration procedure to retrieve some of the growth model key parameters.Calage d'un modèle couplé de fonctionnement du couvert et de SVAT dans l'expérience ReSeDA. Vers l'intégration des observations SPOT/HRV dans le modèle. Dans le cadre de l'expérimentation Alpilles-ReSeDA, un modèle couplé de fonctionnement du couvert et de SVAT a été utilisé pour simuler les cultures de blé. Chaque sous-modèle a été tout d'abord initialisé et calé séparément en utilisant les données de la littérature et les mesures au sol. Le modèle a ensuite été utilisé en mode couplé et a donné des résultats raisonnables en terme de sortie de modèle de végétation. Les résultats ont été moins satisfaisants pour les sorties du modèle SVAT. En conclusion, nous avons mis en évidence que les mesures SPOT/HRV peuvent être utilisées à travers une procédure de calage pour fournir un certain nombre de paramètres-clés des modèles de croissance

Calibrating a coupled SVAT - vegetation growth model with remotely sensed reflectance and surface temperature : a case study for the HAPEX - Sahel grassland sites

International audienceModels simulating the seasonal growth of vegetation have been recently coupled to soil-vegetation-atmosphere transfer schemes (SVATS). Such coupled vegetation-SVATS models (V-S) account for changes of the vegetation leaf area index (LAI) over time. One problem faced by V-S models is the high number of parameters that are required to simulate different sites or large areas. Therefore, efficient calibration procedures are needed. This study describes an attempt to calibrate a V-S model with satellite [Advanced Very High Resolution Radiometer (AVHRR)] data in the shortwave and longwave domains. A V-S model is described using ground data collected over three semiarid grassland sites during the Hydrological Atmospheric Pilot Experiment (HAPEX)-Sahel experiment. The effect of calibrating model parameters with time series of normalized difference vegetation index (NDVI) and thermal infrared (TIR) data is assessed by examining the simulated latent heat flux (LE) and LAI for a suite of calibration experiments. A sensitivity analysis showed that the parameters related to plant growth vigor and to soil evaporative resistance were the best candidates for calibration. The NDVI and TIR time series were used to calibrate these parameters, both independently and simultaneously, to assess their synergy. Ground-based, airborne, and satellite sensor (AVHRR) data were successively investigated. Both airborne and AVHRR NDVI data could be used to constrain the vegetation growth vigor. These calibrations significantly improved the simulation of the LAI and LE (rmse decreased by 21% for LE), and the site-to-site variability was greatly enhanced. The soil resistance could also be calibrated with ground-based TIR data, but the effect on the simulated variables was small. Although both NDVI and ground-based TIR data were suitable to constrain the V-S model, the synergy between the two wavelengths was not clearly established. Last, satellite TIR data from the AVHRR proved unsuitable for model calibration. Indeed, the AVHRR surface temperature values were systematically lower than both ground-based data and model outputs. The authors conclude that the calibration of a vegetation-SVAT model with shortwave AVHRR time series can be used to scale the energy and water fluxes up to the regional scale

Assimilation of short and long wavelength satellite observations in a natural vegetation growth model coupled with a soil-vegetation-atmosphee transfer scheme

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Assimilation de température IRT dans un modèle couplé végétation/SVAT: Application à l'évolution saisonnière d'une jachère (Hapex-Sahel)

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Using a coupled canopy functioning and SVAT model in the ReSeDA experiment: Assimilation of SPOT/HRV observations into the model

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Suivi de la végétation en zone sèche par des produits d‘information dérivés de l‘imagerie spatiale

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