cartographie de l'humidité du sol en afrique de …• bonne résolution spatiale (3-5 km) •...
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UMR 5564-INPG-UJF/CNRS/IRD
Cartographie de l'humidité du sol en Afrique de l'Ouest par télédétection spatiale
Présenté par
TRAN Xuan Truong
Sous la direction de
Thierry PELLARIN et Jean-Paul LAURENT
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Plan Plan
I. Contexte I. Contexte - Pourquoi mesurer l’humidité du sol ?- Quels capteurs et à quelle résolution ?
II. II. ObjectifObjectif
III. Estimation de l'humiditIII. Estimation de l'humidit éé du sol du sol àà partir de la temppartir de la temp éérature du solrature du sol- Mesures de terrain- Mesures du satellite géostationnaire Meteosat (MSG )
IV. Assimilation dans un schIV. Assimilation dans un sch ééma de surfacema de surface- Schéma de surface ISBA- Assimilation MSG- Assimilation AMSR-E
V. Conclusion et perspectivesV. Conclusion et perspectives
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Contexte Contexte
Pourquoi mesurer l’humidité d u sol ?
Pour mieux comprendre le couplage entre la surface et l’atmosphère
Koster et al., Science, 2004
…avec des observations
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Quels capteurs et à quelle résolution ?
Mesures satellites micro-onde (1-10 GHz)
Avantages: • émission du sol fortement reliée à l’humidité du sol• sa sensibilité aux phénomènes atmosphériques est min imale
Inconvénients: • faible résolution spatiale (30-55 km)• résolution temporelle (1 à 2 jours)• effet important de la végétation
AquaAqua 16 july to 31 july 2004
Vegetation attenuationEcart-type des mesures de AMSR-E durant 15 jours
Contexte Contexte
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Quels capteurs et à quelle résolution ?
Mesures satellites infra-rouge thermique (4-14 µm)
Avantages :
• émission du sol faiblement reliée à l’humidité du sol• pas de données en situation nuageuse• effet important de la végétation
Inconvénients :
• bonne résolution spatiale (3-5 km)• très bonne résolution temporelle (15 minutes)
MeteosatMeteosat
Contexte Contexte
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ObjectifObjectif
Humidité du sol
en Afrique de l’Ouest
algorithmes de désagération de la
résolution
3
Mesures satellites
AMSR-E
Mesures satellites
AMSR-EParamètres de la surface
et forçage atmosphérique
Paramètres de la surface
et forçage atmosphérique
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Assimilation modèle ISBA
Mesures satellites
MSG
Mesures satellites
MSGMesures
Terrain
Mesures
Terrain
3 algorithmes
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Plan Plan
I. Contexte I. Contexte - Pourquoi mesurer l’humidité du sol ?- Quels capteurs et à quelle résolution ?
II. ObjectifsII. Objectifs
III. Estimation de l'humiditIII. Estimation de l'humidit éé du sol du sol àà partir de la temppartir de la temp éérature du solrature du sol- Mesures de terrain- Mesures du satellite géostationnaire Meteosat (MSG )
IV. Assimilation dans un schIV. Assimilation dans un sch ééma de surfacema de surface- Schéma de surface ISBA- Assimilation MSG- Assimilation AMSR-E
V. Conclusion et perspectivesV. Conclusion et perspectives
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Zone d'étude à l'échelle locale Stations in-situ au Niger
Niger
Estimation de l'humiditEstimation de l'humidit éé du sol du sol àà partir de la temppartir de la temp éérature du sol rature du sol
Mesure de terrainMesure de terrain
A l’échelle locale
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Estimation de l'humiditEstimation de l'humidit éé du sol du sol àà partir de la temppartir de la temp éérature du sol rature du sol
Mesure de terrainMesure de terrain
Septembre 2006
Evolution de l'humidité du sol à Banizoumbou au Niger
Evolution de la température du sol à Banizoumbou au Niger
A l’échelle locale
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mst*= ao + a1.Tst1. Methode statistique:
Septembre 2006
Evolution de température du sol et humidité du sol à Banizoumbou au Niger
Estimation de l'humiditEstimation de l'humidit éé du sol du sol àà partir de la temppartir de la temp éérature du sol rature du sol
Mesure de terrainMesure de terrain
ms* =64.525 – 1.985 Ts
A l’échelle locale
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2. Methode de gradient de la température:
“Méthode de Geoff Pegram à l'université de Durban en Afrique du Sud”
Gradient de température de surface du sol de 8h à 10 h pour chaque jour
8h00 8h30 9h00 9h30 10h008h00 8h30 9h00 9h30 10h008h00 8h30 9h00 9h30 10h008h00 8h30 9h00 9h30 10h00 8h00 8h30 9h00 9h30 10h008h00 8h30 9h00 9h30 10h008h00 8h30 9h00 9h30 10h008h00 8h30 9h00 9h30 10h00
Tst = a.t + b
Estimation de l'humiditEstimation de l'humidit éé du sol du sol àà partir de la temppartir de la temp éérature du sol rature du sol
Mesure de terrainMesure de terrain
A l’échelle locale
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Anomalies de température de surface du sol
“Méthode de Chris Taylor et Phil Harris (CEH) à l'un iversité de Wallingford en Angleterre”
3. Methode des anomalies de la température ∑+
+ −=10
10
1
10
i
i
iiilstlstlsta
Anomalie de T°
Estimation de l'humiditEstimation de l'humidit éé du sol du sol àà partir de la temppartir de la temp éérature du sol rature du sol
Mesure de terrainMesure de terrain
Septembre 2006
A l’échelle locale
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4. Résultats des 3 méthodes
Estimation de l'humiditEstimation de l'humidit éé du sol du sol àà partir de la temppartir de la temp éérature du sol rature du sol
Mesure de terrainMesure de terrain
Methode de gradient de la températureMethode statistique Methode des anomalies de la température
A l’échelle locale
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Zone d'étude à l'échelle régionale
13°,541N
20°N
10°N18°W 2°,665E 20°E
Niger
Estimation de l'humiditEstimation de l'humidit éé du sol du sol àà partir de la temppartir de la temp éérature du sol rature du sol
Mesure du satellite gMesure du satellite g ééostationnaire Mostationnaire M ééttééosat (MSG)osat (MSG)
0,025°
Niger
2°,665E 2°,675E2°,625 E
13°,525 N
13°,541 N
13°,575 N
Zone d'étude de l'échelle locale Pixel choisi (MSG)
A l’échelle locale A l’échelle régionale
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Séries temporelles de LST dérivée des mesures MSG e t des mesures In-situ
Relation LST_MSG / LST_In-situ
Estimation de l'humiditEstimation de l'humidit éé du sol du sol àà partir de la temppartir de la temp éérature du sol rature du sol
Mesure du satellite gMesure du satellite g ééostationnaire Mostationnaire M ééttééosat (MSG)osat (MSG)
A l’échelle locale
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Estimation de l'humiditEstimation de l'humidit éé du sol du sol àà partir de la temppartir de la temp éérature du sol rature du sol
Mesure du satellite gMesure du satellite g ééostationnaire Mostationnaire M ééttééosat (MSG)osat (MSG)
A l'échelle régionale1. Méthode statistique
2. Méthode gradient
3. Méthode Anomalie
A l'échelle localeRésultats des 3 méthodes
Humidité du sol AMSR-E
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Plan Plan
I. Contexte I. Contexte - Pourquoi mesurer l’humidité du sol ?- Quels capteurs et à quelle résolution ?
II. ObjectifsII. Objectifs
III. Estimation de l'humiditIII. Estimation de l'humidit éé du sol du sol àà partir de la temppartir de la temp éérature du solrature du sol- Mesures de terrain- Mesures du satellite géostationnaire Meteosat (MSG )
IV. Assimilation dans un schIV. Assimilation dans un sch ééma de surfacema de surface- Schéma de surface ISBA- Assimilation MSG- Assimilation AMSR-E
V. Conclusion et perspectivesV. Conclusion et perspectives
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Sol nu
Végétation basse
Forêts
ISBA (SVAT de Météo-France)3 couches de sol :
• 1 cm• couche racinaire• couche profonde
3 patchs :• sol nu• forêts • végétation basse
Rn = H + E + G
Pg = E + Qr + D
Noilhan et Planton (1989)
ModMod èèle ISBAle ISBA(Interaction entre la Surface, la Biosphère et l'Atmo sphère)
Schéma de surface ISBA
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ModMod èèlele ISBAISBASimulations de l’humidité de surface
Simulation ISBA de l'humidité du sol avec pluie sol
ObservationSimulation
Precipitation
Pluies sol
Simulation ISBA de l'humidité du sol avec pluie sate llite (EPSAT-SG)
ObservationSimulation
Precipitation
Pluies EPSAT-SG
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ObservationPrecipitation
SimulationObservation
Pluie x 0
Evolution de Ts _MSG du 01/7 au 04/7/2006 au Niger
Pluie x 0.5
Precipitation
SimulationObservation
Pluie x 1
Precipitation
SimulationObservation
Pluie x 1.5
Precipitation
SimulationObservation
ModMod èèlele ISBAISBATechnique d’assimilation MSG
A l’échelle locale
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Humidité du sol sans assimilation des T°du sol MSG
ObservationAvant assimilation
Precipitation
Avant assimilation
ModMod èèle ISBAle ISBAAssimilation MSG
Résultat à l’échelle locale
Humidité du sol avec assimilation des T°du sol MSG
ObservationApres assimilation
Precipitation
Après assimilation
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ModMod èèle ISBA _Cle ISBA _C --MEBMEB
Assimilation AMSR-E
Pluie x 0
ObservationSimulation
A l’échelle localeAmsrAmsr--ee
TBComparaison
Sol nu
Végétation basse
Forêts
ISBA
TB TB TB TB
TBC-MEB
C-MEB (modèle d’émission microonde)
Inputs :- humidité superficielle- contenu en eau de végétation- température du sol- rugosité, paramètres atmosph.
Outputs :- TB pour chaque patch
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ModMod èèlele ISBA _CISBA _C --MEBMEB
Technique d’assimilation AMSR-E
Pluie x 0
ObservationSimulation
Evolution de Tb-AMSR-E et TB simulée par C-MEB et t echnique de la modification de pluie (pluie x1, x1. 5) du 24/8 au 27/8/2006 au Niger
Pluie x1.5
Precipitation
ObservationSimulation
Evolution de Tb-AMSR-E et TB simulée par C-MEB et t echnique de la modification de pluie (pluie x0, x0. 5) du 24/8 au 27/8/2006 au Niger
Pluie x 0.5
Precipitation
ObservationSimulation
Pluie x 1
Precipitation
Observation²Simulation
A l’échelle locale
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Humidité du sol sans assimilation des Tb AMSR-E
ObservationAvant assimilation
Precipitation
Avant assimilation
Résultat à l’échelle locale
ModMod èèle ISBA _Cle ISBA _C --MEBMEB
Assimilation AMSR-E
Humidité du sol avec assimilation des Tb AMSR-E
ObservationApres assimilation
Precipitation
Après assimilation
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A l’échelle régionale
ModMod èèle ISBA _Cle ISBA _C --MEBMEB
Assimilation AMSR-E
TBh AVANT assimilation
TBh AMSR-E
TBh APRES assimilation
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� Nous avons testés 3 algorithmes d'estimation de l’h umidité du sol à
partir des mesures infrarouge du satellite MSG en A frique de l'Ouest.
• Différences importantes entre les algorithmes
• Aucun n'est satisfaisant
� Une technique d'assimilation des mesures des satell ites MSG et
AMSR a été testée. L'information de AMSR semble pert inente pour
améliorer à la fois les champs d'humidité et le força ge pluviométrique.
ConclusionsConclusions
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� Un travail d’analyse systématique des erreurs des 3 méthodes reste à
faire pour finir la première partie de la thèse
� Nous allons étudier la synergie des mesures des satellit es MSG et
AMSR-E pour améliorer les produits d’humidité du sol ave c une
méthode de désagrégation spatiale et temporelle en zone Sahélienne.
PerspectivesPerspectives