Thèse soutenue

Suivi de l'indice foliaire (LAI) à l'échelle globale : amélioration de la définition, de la continuité et de la cohérence des estimations de LAI à partir d'observations satellitaires kilometriques
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Auteur / Autrice : Sivasathivel Kandasamy
Direction : Frédéric Baret
Type : Thèse de doctorat
Discipline(s) : Sciences de la Terre
Date : Soutenance le 13/03/2013
Etablissement(s) : Avignon
Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale 536 « Sciences et agrosciences » (Avignon)
Jury : Président / Présidente : Laurence Hubert-Moy
Examinateurs / Examinatrices : Raul Lopez-Lozano, Philippe Neveux, Aleixandre Verger, Frédéric Baret
Rapporteurs / Rapporteuses : Laurence Hubert-Moy, Richard Fernandes

Résumé

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Le suivi des variables biophysiques à l’échelle globale sur de longues périodes de temps est essentiellepour répondre aux nouveaux enjeux que constituent le changement climatique et la sécurité alimentaire. L’indice foliaire (LAI) est une variable de structure définissant la surface d’interception du rayonnement incident et d’échanges gazeux avec l’atmosphère. Le LAI est donc une variable importante des modèles d’écosystèmes et a d’ailleurs été reconnue comme variable climatique essentielle (ECV). Cette thèse a pour objectif de fournir des estimations globales et continues de LAI à partir d’observations satellitaires en temps quasi-réel en réponse aux besoins des utilisateurs pour fournir des diagnostiques et pronostiques de l’état et du fonctionnement de la végétation. Quelques produits LAI sont déjà disponibles mais montrent des désaccords et des limitations en termes de cohérence et de continuité. Cette thèse a pour objectif de lever ces limitations. Dans un premier temps, on essaiera de mieux définir la nature des estimations de LAI à partir d’observations satellitaires. Puis, différentes méthodes de lissage te bouchage des séries temporelles ont été analysées pour réduire le bruit et les discontinuités principalement liées à la couverture nuageuse. Finalement quelques méthodes d’estimation temps quasi réel ont été évaluées en considérant le niveau de bruit et les données manquantes.Les résultats obtenus dans la première partie de cette thèse montrent que la LAI effectif et bien mieux estimé que la valeur réelle de LAI du fait de l’agrégation des feuilles observée au niveau du couvert. L’utilisation d’observations multidirectionnelles n’améliore que marginalement les performances d’estimation. L’étude montre également que les performances d’estimation optimales sont obtenues quand les solutions sont recherchées à l’intérieur d’une enveloppe définie par l’incertitude associée aux mesures radiométriques. Dans la deuxième partie consacrée à l’amélioration de la continuité et la cohérence des séries temporelles, les méthodes basées sur une fenêtre temporelle locale mais de largeur dépendant du nombre d’observations présentes, et utilisant la climatologie comme information a priori s’avèrent les plus intéressantes autorisant également l’estimation en temps quasi réel.