Cartographie de l'humidité du sol en Afrique de …• bonne résolution spatiale (3-5 km) • très bonne résolution temporelle (15 minutes) Meteosat Contexte 6 Objectif Humidité

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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

5

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

6

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

2

Assimilation modèle ISBA

Mesures satellites

MSG

Mesures satellites

MSGMesures

Terrain

Mesures

Terrain

3 algorithmes

1

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Plan Plan


II. ObjectifsII. Objectifs




8

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

9



Septembre 2006

Evolution de l'humidité du sol à Banizoumbou au Niger

Evolution de la température du sol à Banizoumbou au Niger


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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



ms* =64.525 – 1.985 Ts


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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




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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°



Septembre 2006


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4. Résultats des 3 méthodes



Methode de gradient de la températureMethode statistique Methode des anomalies de la température


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Zone d'étude à l'échelle régionale

13°,541N

20°N

10°N18°W 2°,665E 20°E

Niger


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




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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


II. ObjectifsII. Objectifs




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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)


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


Pluie x 1

Precipitation


Pluie x 1.5

Precipitation


ModMod èèlele ISBAISBATechnique d’assimilation MSG


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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


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


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


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


Pluie x 1

Precipitation

Observation²Simulation


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Humidité du sol sans assimilation des Tb AMSR-E

ObservationAvant assimilation

Precipitation

Avant assimilation

Résultat à l’échelle locale


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


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

28

29

AnnexeAnnexe

Pluie x 0

Precipitation


Pluie x 0.5

Precipitation


Pluie x 1

Precipitation


Pluie x 1.5

Precipitation


Documents

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