Apport de la télédétection spatiale pour l'étude multiscalaire des interactions climat-surface en Afrique de l'Ouest : étude du bassin versant de l'Ouémé supérieur (Bénin)

Contribution of remote sensing to multi-scale for climate-land cover relationship in West Africa : case study of the Upper Oueme Basin (Benin)

• Auteur / Autrice : Thi Phuong Thao Do
• Direction : Sylvain Bigot
• Type : Thèse de doctorat
• Discipline(s) : Sciences de l'univers
• Date : Soutenance le 03/11/2014
• Etablissement(s) : Grenoble
• Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale Sciences de la terre, de l’environnement et des planètes (Grenoble, Isère, France ; 1992-....)
• Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : Laboratoire d'étude des transferts en hydrologie et environnement (Grenoble, Isère, France ; 1992-2016)
• Jury : Président / Présidente : Luc Descroix
• Jury : Examinateurs / Examinatrices : Sylvain Bigot, Nadine Dessay, Sylvie Galle, Sandra Rome
• Jury : Rapporteur / Rapporteuse : Vincent Dubreuil, Yao Télesphore Brou

Mots clés

Mots clés contrôlés

Télédétection

Climat tropical

Mots clés libres

Télédétection

Climat tropical

Afrique de l'Ouest

Occupation du sol

Variabilité spatio-temporelle

Végétation

Remote sensing

Tropical climate

West Africa

Land use

Cover spatial-temporal variability

Vegetation

Résumé

Cette thèse s'inscrit dans le cadre du programme international AMMA (Analyse Multidisciplinaire de la Mousson Africaine) dont un des objectifs est de mieux connaître les dynamiques régionales des interactions climat-environnement-société. Elle est une contribution à l'étude de la variabilité spatio-temporelle de la végétation, en fonction des différents types d'occupation du sol et sous contrainte des variations saisonnières et interannuelles de la pluviométrie sur la partie supérieure du bassin versant du fleuve Ouémé, au Bénin. Cette espace possède un important réseau de surveillance hydroclimatique au sol, l'observatoire AMMA-Catch, qui fournit de nombreuses données in situ. L'analyse s'appuie aussi sur différentes données issues de la télédétection satellitaire optique (LANDSAT, SPOT-VGT, MODIS, MSG-SEVIRI ou ECOCLIMAP) pour l'étude de l'occupation du sol, de la variabilité photosynthétique de la végétation ou des estimations pluviométriques (RFE – Rainfall Estimate). L'étude porte principalement sur trois questions : 1) les modifications des états de surface récemment observées dans cette zone expérimentale de l'Ouémé supérieur ; 2) la valorisation des différentes données issues de la télédétection satellitaire pour diagnostiquer la variabilité bioclimatique régionale de la végétation ; 3) la compréhension des interactions à l'interface climat/végétation, pour interpréter certaines variations bioclimatiques intra- et interannuelles en fonction des principaux états de surface. Les principaux résultats suggèrent qu'il est possible de discriminer des relations fonctionnelles selon les principaux états de surface forestiers ou très anthropisés. Les analyses diachroniques par classification d'images Landsat (ETM+) montrent que les espaces cultivés enregistrent régionalement une augmentation de 25 % sur la période 2003-2012. Les superficies de jachère diminuent, alors que les savanes arbustives augmentent. Tous les espaces forestiers perdent en superficie sur la décennie observée, en particulier les forêts denses (a priori protégées dans cette région) avec une baisse supérieure à 16 %. La variabilité spatio-temporelle d'un indice de végétation (NDVI) est significativement dépendante des trois principaux modes d'occupation du sol, même si l'artefact dû à la nébulosité complique les analyses et interprétations. Les contrastes entre le domaine de forêt naturelle encore préservée (la forêt classée) et les espaces en mutation agricole (cultures et jachères) sont particulièrement visibles. Sur la décennie 2002-2012, il n'y a pas de tendance des pluies, mais plutôt une succession de phases sèches et humides, qui induisent finalement une stabilité interannuelle du NDVI. Le déphasage moyen entre pluies et activité végétale est en moyenne de quatre décades, mais il semble que la fin de la saison végétative recule ait reculé d'au moins 10 jours sur la période étudiée, traduisant une modification des précipitations de fin d'année.

This thesis is part of the international AMMA program (Analyse Multidisciplinaire de la Mousson Africaine - Multidisciplinary Analysis of African Monsoon) whose objective is to better understand the regional dynamics of climate-environment-society interactions. It is a contribution to the study of the spatio-temporal variability of vegetation, according to different land use types and under the constraints of seasonal and interannual variations in rainfall in the upper basin of Ouémé river, Benin. This area has an extensive network of hydro-climatic ground monitoring, observatory AMMA-Catch, which provides many in-situ data. The analysis also relies on data from different optical remote sensing satellites (LANDSAT, SPOT-VGT, MODIS, MSG-SEVIRI or ECOCLIMAP) for the study of land occupation, variability of photosynthetic vegetation or rainfall estimate (RFE). The study focuses mainly on three questions: 1) the changes in surface conditions recently observed in the experimental area of upper Ouémé; 2) the analysis of various data from satellite remote sensing to diagnose regional bioclimatic variability of vegetation; 3) the understanding of climate/vegetation interface interactions, in order to interpret certain intra-and interannual bioclimatic variations depending on the main surface conditions. The main results suggest that it is possible to discriminate the functional relationships from the main conditions of forest or anthropized surface. The diachronic analysis through the classification of Landsat (ETM +) images show that the cultivated areas recorded regionally an increase of 25% over the period of 2003-2012. The areas of set-aside decrease, while shrublands increase. All forests lost in area over the decade observed, particularly dense forest (presumably protected in this region) with a drop of over 16%. The spatio-temporal variability of a vegetation index (NDVI) significantly depends on three main types of land use, even though the noise due to the cloud cover complicates the analysis and interpretation. The contrasts between the preserved natural forest area (the forest reserve) and the agricultural areas (crops and fallow) are particularly visible. Over the decade 2002-2012, there is no trend of rainfall, but rather a succession of wet and dry phases, which ultimately induce an interannual stability of NDVI. The average phase difference between rainfall and vegetation activity is four decades, but it seems that the end of the vegetation growing season has retreated back to at least 10 days during the study period, reflecting a change in rainfall at the end of the year.