La vitrine de diffusion des mémoires et thèses de l'ÉTS
RECHERCHER

Détermination de l'humidité du sol dans le bassin versant du Mackenzie à partir de données satellitaires AMSR-E

Téléchargements

Téléchargements par mois depuis la dernière année

Chaouch, Naira (2008). Détermination de l'humidité du sol dans le bassin versant du Mackenzie à partir de données satellitaires AMSR-E. Thèse de doctorat électronique, Montréal, École de technologie supérieure.

[thumbnail of CHAOUCH_Naira.pdf]
Prévisualisation
PDF
Télécharger (56MB) | Prévisualisation
[thumbnail of CHAOUCH_Naira-web.pdf]
Prévisualisation
PDF
Télécharger (8MB) | Prévisualisation

Résumé

La présente recherche vise l'estimation de l'humidité du sol dans le bassin du fleuve Mackenzie, situé dans le territoire du nord-ouest canadien en utilisant des données multisatellites captées dans les domaines des micro-ondes passives, le visible et l'infrarouge. L'approche proposée s'articule autour de deux étapes principales. La première étape vise la détermination de l'humidité du sol avec les données de température de brillance du satellite AMSR-E mesurées en bande C ( 6,9 GHz) en utilisant un modèle de transfert radiatif. Comme les mesures in situ ne sont pas disponibles sur la zone d'étude, pour atteindre l'objectif de cette étape, on fait appel à des sources externes d'information. En se basant sur la sensibilité du signal micro-onde aux paramètres de sol et de la végétation, une méthode séquentielle est considérée pour calibrer le modèle. Les paramètres de rugosité, de végétation et l'humidité du sol sont déterminés par une méthode itérative qui minimise la somme de l'écart au carré entre la température de brillance mesurée (AMSR-E) et la température de brillance simulée avec le modèle de transfert radiatif. Une comparaison qualitative entre l'humidité du sol estimée et les données NARR de précipitation et d'humidité du sol montre une bonne concordance entre les deux sources d'information. D'une manière quantitative, les données NARR d'humidité du sol sont plus élevées que les humidités du sol simulées avec les données AMSR-E.

Les résultats du modèle de transfert radiatif ont été obtenus à la résolution des données micro-ondes passives AMSR-E en bande C, soit 50 km. Dans un deuxième temps, pour améliorer la résolution spatiale des cartes d'humidité du sol, une nouvelle approche a été proposée. L'idée de cette approche se base sur un indice de température/végétation TVDI. Cet indice est généré à partir de données de température de surface et de l'indice de végétation NDVl, tous deux obtenus à partir du satellite MODIS. L'indice proposé a une résolution spatiale de l'ordre de 1 km donc meilleure à celle des micro-ondes passive. Cet indice donne une indication sur l'état de l'humidité du sol. Une relation linéaire négative entre l'humidité du sol à l'échelle du pixel de MODIS et l'indice TVDI correspondant est considérée pour distribuer spatialement l'humidité à l'échelle de 1 km. Cet exercice de mise à l'échelle du pixel MODIS a permis de développer des cartes d'humidité du sol à une résolution spatiale améliorée. La validation de cette approche est réahsée en comparant l'humidité du sol à faible échelle à des observations de précipitation, de température de l'air et des mesures in situ de l'humidité du sol. Globalement, les résultats obtenus sont acceptables.

II a été prouvé au terme de ce travail que les micro-ondes passives en bande C, combinées à d'autres données satellitaires possèdent un potentiel intéressant afin d'améliorer la cartographie de l'humidité du sol. Des recommandafions et des suggesfions pour des travaux futurs sont identifiées à la fin de cette thèse.

Titre traduit

Soil moisture retrieval over Mackenzie river basin using AMSR-E data

Résumé traduit

The present project focuses on the retrieval of surface soil moisture using multi-satellite data from microwave, visible and infrared measurements over the Mackenzie River Basin, a large northem basin located in Canada. The work is subdivided in two major steps. The first step aims to estimate soil moisture and to monitor its change using AMSR-E 6.9 GHz passive microwave data. To reach the objective of this work, a major issue to be resolved is the lack of in situ measurements. Therefore, "external" ancillary data were used as a surrogate for in situ data in retrieving soil moisture by inverting a microwave radiative transfer model. Based on the sensitivity of the emitted microwave signal to soil roughness and to vegetation parameters, a sequential method was applied to calibrate the model. The values of the roughness parameter, vegetation parameters and soil moisture were adjusted iteratively to minimize the sum of the squared difference between the measured AMSR-E brightness temperature and the modelled brightness temperatures using the radiative transfert model. Qualitatively, it was found that the variations of the estimated soil moisture compared well with the soil moisture values imported from the NARR database, and a satisfactory agreement was also obtained between soil moisture estimates and precipitation data. Quantitatively, comparing the estimated soil moisture with the NARR data, a departure is observed for high values of soil moisture. The AMSR-E soil moisture products are underestimated as compared to the NARR estimates.

In the second step, an approach is proposed for disaggregating the near surface soil moisture estimated from AMSR-E using combined multispectral and multiresolution remote sensing data. The approach combines the 56 km resolution AMSR-E multipolarization brightness températures and the 1 km resolution MODIS Normalized Difference Vegetation index (NDVI) and MODIS surface temperature data. The methodology is based on the correlation between the temperature / vegetation index TVDI and the microwave near surface soil moisture. This index has a 1 km resolution. A linear relationship between the 1 km soil moisture and the TVDI was developed to provide the spatial variation of the soil moisture at a finer scale. The estimated 1 km soil moisture was compared to the precipitation variation, surface air temperature and measured soil moisture. A satisfactory agreement was obtained and therefore the proposed approach improves the spatial resolution of the passive microwave data.

Overall, it can be concluded that microwave data in combination with other satellite's data has the potential to improve a spatiotemporal variation of the soil moisture compared to using passive microwave data alone. Recommendations and suggestions for fiiture research are identified at the end of this work.

Type de document: Mémoire ou thèse (Thèse de doctorat électronique)
Renseignements supplémentaires: "Thèse présentée à l'École de technologie supérieure comme exigence partielle à l'obtention du doctorat en génie". Bibliogr : f. [155]-163.
Mots-clés libres: amsr-e, bande, bassin, brillance, c, distribution, donnee, fleuve, humidite, indice, infrarouge, mackenzie, micro-onde, multi-satellite, passif, satellite, sol, spatial, emperature, vegetation, versant, visible
Directeur de mémoire/thèse:
Directeur de mémoire/thèse
Leconte, Robert
Codirecteur:
Codirecteur
Magagi, Ramata
Programme: Doctorat en génie > Génie
Date de dépôt: 05 août 2010 13:04
Dernière modification: 02 déc. 2016 22:45
URI: https://espace.etsmtl.ca/id/eprint/131

Gestion Actions (Identification requise)

Dernière vérification avant le dépôt Dernière vérification avant le dépôt