Développement et application du modèle SiSPAT-RS à l'échelle de la parcelle et dans le cadre de l'expérience alpilles ReSeDA
Le fonctionnement de la végétation peut être étudié à l'aide de l'utilisation combinée de modèles numériques et de données de télédétection. Les premiers décrivent les principaux Transferts d'énergie et de masse qui interagissent à l'interface Sol-Végétation-Atmosphère (modèles T...
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| Language: | FRE |
| Published: |
Université Paris-Diderot - Paris VII
2001
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| Online Access: | http://tel.archives-ouvertes.fr/tel-00004245 http://tel.archives-ouvertes.fr/docs/00/04/59/60/PDF/tel-00004245.pdf |
| Summary: | Le fonctionnement de la végétation peut être étudié à l'aide de l'utilisation combinée de modèles numériques et de données de télédétection. Les premiers décrivent les principaux Transferts d'énergie et de masse qui interagissent à l'interface Sol-Végétation-Atmosphère (modèles TSVA). Le télédétection fournit quant à elle certaines caractéristiques des couverts végétaux qui sont utiles au fonctionnement des modèles TSVA. L'objectif de ce travail est de déterminer l'apport de la télédétection multispectrale pour le fonctionnement d'un modèle TSVA. Il est basé sur le couplage du modèle TSVA SiSPAT avec deux modèles de transfert radiatif fonctionnant respectivement dans le visible-infrarouge et l'infrarouge thermique. La nouvelle version développée (SiSPAT-RS) est ainsi capable de simuler les principaux processus de surface et plusieurs variables de télédétection. Elle a été utilisée sur la base données acquises lors de la campagne expérimentale Alpilles-ReSeDA, plus particulièrement sur deux parcelles agricoles de blé. Dans un premier temps, une analyse de sensibilité a été mise en œuvre sur les 60 paramètres et variables d'initialisation du modèle couplé. Elle a reposé sur un échantillonnage de type Monte Carlo et une analyse multicritère par rangement de Pareto. Les résultats ont permis de déterminer les paramètres les plus influents sur la simulation simultanée de plusieurs variables d'état du modèle et les conditions dans lesquelles ils interviennent, et de réduire de manière efficace les gammes d'incertitude des paramètres sensibles. Dans un second temps, l'étalonnage du modèle a été réalisé sous différents contextes d'étude, liés notamment à la connaissance expérimentale des propriétés du sol et de diverses variables de surface. Ceci a finalement permis de valider le modèle et de quantifier, dans un contexte d'assimilation de données de télédétection, l'erreur du modèle liée à l'incertitude des paramètres. |
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