Modélisation 3D du transfert radiatif avec polarisation pour l'étude des surfaces terrestres par télédétection

DART, an effective 3D Monte Carlo vector radiative transfer model for remote sensing applications

• Auteur / Autrice : Yingjie Wang
• Direction : Jean-Philippe Gastellu-Etchegorry, Adrien Deschamps
• Type : Thèse de doctorat
• Discipline(s) : Surfaces et interfaces continentales, hydrologie
• Date : Soutenance le 30/09/2022
• 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 : Stéphane Jacquemoud
• Jury : Examinateurs / Examinatrices : Jean-Philippe Gastellu-Etchegorry, Adrien Deschamps, Abdelaziz Kallel, Zbynĕk Malenovský, Tiangang Yin
• Jury : Rapporteurs / Rapporteuses : Stéphane Jacquemoud

Mots clés

Mots clés contrôlés

Télédétection en sciences de la Terre

Terre -- Surface

Transfert radiatif

Mots clés libres

Transfert radiatif

Monte Carlo

Polarisation

Dart

3D

Radiative transfer

Monte Carlo

Polarization

DART

3D

Résumé

La connaissance du fonctionnement des surfaces terrestres, comme le bilan énergétique, les cycles du carbone et de l'eau et la dynamique des écosystèmes, est essentielle pour mieux interpréter, prévoir et atténuer l'impact des changements globaux. Elle nécessite d'observer notre Planète à différentes échelles de temps et d'espace que seule la télédétection permet de par sa capacité d'observations radiométriques systématiques et synoptiques. Ces dernières sont transformées en paramètres de surface (e.g., température, biomasse végétale, etc.) utilisés en entrée des modèles de processus (e.g., évapotranspiration) ou bien assimilées dans ces derniers. Comprendre l'interaction du rayonnement dans les surfaces terrestres et l'atmosphère est essentiel à deux niveaux : interpréter le signal de télédétection en tant qu'information sur les surfaces terrestres observées, et modéliser les processus du fonctionnement des surfaces terrestres où le rayonnement intervient. Ceci explique le développement de modèles de transfert radiatif (MTR) qui simulent le bilan radiatif et les mesures de télédétection. Les premiers MTRs 3D datent des années 1980. Ils simulaient uniquement des mécanismes radiatifs assez simples dans des représentations très schématiques des surfaces terrestres (e.g., milieu turbide, primitive géométrique). Depuis, leur précision et leurs performances ont été énormément améliorées pour répondre au besoin croissant d'informations précises sur les surfaces terrestres et aux progrès en instrumentation de télédétection. A ce jour, deux types d'améliorations sont particulièrement nécessaires : 1. Modélisation plus précise et efficace du transfert radiatif (TR) avec réflexion spéculaire de surface, diffusion polarisée et émission atmosphériques, etc. 2. Représentation des surfaces terrestres à différents degrés de réalisme et échelles spatiales. DART est l'un des MTRs 3D les plus précis et les plus complets (dart.omp.eu). Il simule le bilan radiatif et les observations de télédétection des paysages urbains et naturels, avec relief et atmosphère, de l'ultraviolet à l'infrarouge thermique. Sa version initiale de 1992, appelée DART-FT, utilise la méthode des ordonnées discrètes pour le suivi des rayons selon un nombre fini de directions dans une représentation voxélisée du paysage. DART-FT a été validé avec d'autres modèles et des mesures terrain et de télédétection. Cependant, il ne peut simuler les mesures de télédétection avec la précision désormais attendue, du fait de son mode de représentation des paysages, de l'absence de certains mécanismes radiatifs et de l'algorithme de suivi des rayons. Durant cette thèse, en collaboration avec l'équipe DART, j'ai conçu et implanté dans DART le nouveau mode de TR vectoriel DART-Lux qui permet de bénéficier des dernières avancées en infographie. Ainsi, j'ai exprimé le problème du TR en une intégrale multidimensionnelle, résolue avec une méthode Monte Carlo bi-directionnelle très efficace. Cette méthode calcule tout trajet "Source de lumière - Capteur" en combinant un sous-trajet issu des sources de lumière et un sous trajet issu du capteur. La contribution de ces trajets à l'intégrale est estimée par l'échantillonnage préférentiel multiple. Il en résulte une simulation précise et efficace des mesures de télédétection polarimétrique de paysages réalistes à l'échelle kilométrique avec une atmosphère "plan-parallèle", et tous les mécanismes physiques majeurs (diffusion anisotrope, émission thermique, fluorescence chlorophyllienne induite par le soleil, etc.). DART-Lux améliore l'efficacité informatique (i.e., temps de calcul, volume mémoire) de DART-FT d'un facteur souvent supérieur à 100 pour de grands paysages 3D complexes. Il ouvre de nouvelles perspectives pour modéliser le fonctionnement des surfaces terrestres, et pour préparer des missions satellitaires d'observation de la Terre comme les missions TRISHNA (CNES et ISRO), LSTM et Sentinel-2 nouvelle génération (ESA), et CHANGE (NASA).

Accurate understanding of the land surface functioning, such as the energy budget, carbon and water cycles, and ecosystem dynamics, is essential to better interpret, predict and mitigate the impact of the expected global changes. It thus requires observing our planet at different spatial and temporal scales that only the remote sensing (RS) can achieve because of its ability to provides systematic and synoptic radiometric observations. These observations can be transformed to surface parameters (e.g., temperature, vegetation biomass, etc.) used as input in process models (e.g., evapotranspiration) or be assimilated in the latter. Understanding the radiation interactions in the land surface and atmosphere is essential in two aspects: interpret RS signals as information about the observed land surfaces, and model the processes of functioning of land surfaces where the radiation participates. This explains the development of radiative transfer models (RTMs) that simulate the radiative budget and RS observations. The initial 3D RTMs in the 1980s simulated basic radiation mechanisms in very schematic representations of land surfaces (e.g., turbid medium, geometric primitive). Since then, their accuracy and performance have been greatly improved to address the increasing need of accurate information about land surfaces as well as the advances of RS instruments. So far, two types of improvements are still needed: 1. More accurate and efficient radiative transfer (RT) modelling (e.g., polarization, specular reflection, atmospheric scattering and emission, etc.) 2. Representation of land surfaces at different realism degrees and spatial scales. DART is one of the most accurate and comprehensive 3D RTMs (dart.omp.eu). It simulates the radiative budget and RS observations of urban and natural landscapes, with topography and atmosphere, from the ultraviolet to the thermal infrared domains. Its initial version, DART-FT, in 1992, used the discrete ordinates method to iteratively track the radiation along finite number of discrete directions in voxelized representations of the landscapes. It has been validated with other RTMs, and also RS and field measurements. However, it cannot simulate RS observations with the presently needed precision because of its voxelized representation of landscapes, and absence of some physical mechanisms (e.g., polarization). During this thesis, in collaboration with the DART team, I developed in DART a new Monte Carlo vector RT mode called DART-Lux that takes full advantage of the latest advances in RT modelling, especially in computer graphics. The central idea is to transfer the radiation transfer problem as a multi-dimensional integral problem and solve it with the Monte Carlo method that is considerably efficient and accurate in computing multi-dimensional integral such as the complex mechanisms (e.g., polarization) in realistic representations of 3D landscapes. For that, I implemented the bidirectional path tracing algorithm that generates a group of "source-sensor" paths by connecting two sub-paths, one is generated starting from the light source and another one is generated starting from the sensor. Then, the contribution of these paths to the integral is estimated by the multiple importance sampling. This method allows to accurately and efficiently simulate polarimetric RS observations of kilometre-scale realistic landscapes coupled with plane-parallel atmosphere, with consideration of the anisotropic scattering, the thermal emission, and the solar induced fluorescence. Compared to DART-FT, DART-Lux improves the computer efficiency (i.e., computer time and memory) usually by a factor of more than 100 for large-scale and complex landscapes. It provides new perspectives for studying the land surface functioning and also for preparing Earth observation satellite missions such as the missions TRISHNA (CNES and ISRO), LSTM and next generation Sentinel-2 (ESA), and CHANGE (NASA).