Apport des données satellitaires Sentinel-1 et Sentinel-2 pour la détection des surfaces irriguées et l'estimation des besoins et des consommations en eau des cultures d'été dans les zones tempérées

Contribution of Sentinel 1 and Sentinel 2 satellite data for the detection of irrigated areas and the estimation of water needs and consumption of summer crops in temperate zones

• Auteur / Autrice : Yann Pageot
• Direction : Valérie Demarez
• Type : Thèse de doctorat
• Discipline(s) : Surfaces et interfaces continentales, Hydrologie
• Date : Soutenance le 13/12/2021
• Etablissement(s) : Toulouse 3
• Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale Sciences de l’univers, de l’environnement et de l’espace (Toulouse)
• Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : Centre d'études spatiales de la biosphère (Toulouse ; 2001-....)
• Jury : Président / Présidente : Mehrez Zribi
• Jury : Rapporteurs / Rapporteuses : Agnès Bégué, Gilles Belaud

Mots clés

Mots clés contrôlés

Modèles mathématiques

Bilan hydrologique

Télédétection

Cultures -- Irrigation

Mots clés libres

Irrigation

Sentinel-1 et Sentinel-2

Cartographie

Modélisation du bilan hydrique

Irrigation

Sentinel-1 and Sentinel-2

Mapping

Water balance modelling

Résumé

L'eau est une ressource naturelle, qui depuis des millions d'années participe au cycle de la vie. Mais depuis peu, le changement climatique et les activités humaines remettent en cause l'équilibre du cycle de l'eau. Pour préserver cette ressource, il est nécessaire d'améliorer la connaissance sur les surfaces irriguées ainsi que les besoins et consommations en eau des cultures sur de grandes surfaces, mais elle n'est pas simple à appréhender à cause de la forte variabilité spatiale des sols, du climat et des pratiques agricoles. La télédétection a un rôle fondamental à jouer et plus particulièrement les données Sentinel. Ces travaux de thèse ont vocation à fournir des outils de diagnostics pour assurer une gestion optimale de la ressource en eau à l'échelle des bassins versants. Pour cela, une approche de cartographie des surfaces irriguées en zones tempérées à partir d'images Sentinel-1 & 2 a été développée. Elle a permis de cartographier les cultures d'été irriguées et pluviales sur les bassins versants Adour amont et Tarn aval en fin de saison. Nous nous sommes intéressés à la modélisation des besoins et des consommations en eau du maïs irrigué à partir du modèle agro-météorologique SAMIR utilisant des images d'indice de végétation (NDVI et FCover). Il a été appliqué à différentes échelles spatiales et sur différents jeux de données de validation. Les résultats montrent que le modèle est capable de reproduire de façon satisfaisante les consommations en eau des parcelles des partenaires. Nous avons également évalué l'impact de différentes données pédologiques pour estimer la réserve utile (RU). Les résultats illustrent la nécessité d'une bonne estimation de la RU et cela à une échelle compatible avec une modélisation à la parcelle pour pouvoir estimer correctement les irrigations saisonnières, ainsi que les volumes.

Water is a natural resource that has been part of the life cycle for millions of years. But recently, climate change and human activities have challenged the balance of the water cycle. To preserve this resource, it is necessary to improve knowledge of irrigated areas and the water needs and consumption of crops over large areas, but this is not easy to understand because of the high spatial variability of soils, climate and cultivation practices. Remote sensing has a fundamental role to play and more particularly Sentinel data. The aim of this thesis is to provide diagnostic tools to ensure optimal management of water resources at the catchment scale. To this end, an approach for mapping irrigated areas in temperate zones based on monthly Sentinel-1 & 2 images was developed. It was used to map irrigated and rain-fed summer crops in the Adour amont and Tarn aval catchments during and at the end of the season. In parallel with these results, the method was developed for operational purposes. We focused on modelling the water requirements and consumption of irrigated maize using the SAMIR agro-meteorological model using vegetation index images (NDVI and FCover). It was applied at different spatial scales and on different validation data sets. The results show that the model is able to reproduce satisfactorily the water consumption of the partners plots. We also evaluated the impact of different soil data to estimate the maximum useful reserve. The results illustrate the need for a good estimation of the AWC at a scale compatible with plot modelling in order to be able to correctly estimate seasonal irrigations and volumes.