Estimation de l'évapotranspiration à l'aide des données directionnelles en infrarouge thermique

Estimation of evapotranspiration using directional thermal infrared data

• Auteur / Autrice : Samuel Mwangi
• Direction : Gilles Boulet, Albert Olioso
• Type : Thèse de doctorat
• Discipline(s) : Surfaces et interfaces continentales, Hydrologie
• Date : Soutenance le 02/02/2023
• 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 : Jean-Philippe Gastellu-Etchegorry
• Jury : Examinateurs / Examinatrices : Gilles Boulet, Albert Olioso, Jean-Philippe Gastellu-Etchegorry, Isabel Trigo, Catherine Ottlé, Jean-Pierre Lagouarde
• Jury : Rapporteur / Rapporteuse : Isabel Trigo, Catherine Ottlé

Mots clés

Mots clés contrôlés

Thermographie

Cycle hydrologique

Évaporation (météorologie)

Mots clés libres

Evapotranspiration

Bilan de l'énergie de surface

Infrarouge thermique

Effets directionnels

Evapotranspiration

Surface energy balance

Thermal Infra-Red

Directional effects

Résumé

L'ET est une composante importante du cycle hydrologique. Dans de nombreuses méthodes d'estimation de l'ET, la température de surface est une variable d'entrée essentielle. Il est acquise à distance dans le domaine de TIR avec différentes configurations de vue terre-soleil. Ces géométries de vue multi-angulaires peuvent conduire à des proportions variables des composants de la canopée échantillonnés dans le FOV, et donc à des températures différentes observées. C'est ce qu'on appelle la TRD. Il est important de prendre en compte le TRD pour assurer la cohérence de l'estimation du flux. Dans cette étude, nous nous concentrons sur les modèles ET de SEB à un seul pixel (et les analyses initiales sur le SEB contextuel), et nous cherchons à analyser comment la TRD influence ces méthodes. Pour le SEB ponctuel, nous avons étendu le modèle SPARSE. Le SPARSE original a été modifié pour distinguer les sources de sol/vég ensoleillées/ombragées, et couplé à un RTM qui relie ces quatre émissions d'éléments aux radiances thermiques directionnelles. Les premières évaluations ont été réalisées à partir de données historiques comprenant des capteurs TIR au nadir ou dans deux directions seulement, sur une couverture homogène pour laquelle les effets directionnels étaient minimes. Pour compenser l'absence de sites de mesure disposant d'acquisitions TIR directionnelles dans une gamme suffisante d'angles de vue, nous avons mis en place une station de flux sur une canopée hétérogène à Verdu. Les deux algorithmes n'ont montré aucune différence observable dans leur estimation des flux totaux. Néanmoins, en incorporant la direction du soleil et en discriminant les éléments éclairés/ombragés, nous avons observé que la partition de ces flux globaux entre le sol/vég pouvait être améliorée. La sensibilité des estimations de la température des flux et des composants à la direction d'observation du capteur a été testée en utilisant deux ensembles de données thermiques pour forcer les modèles où il a été montré que la sensibilité à la direction d'observation est considérablement réduite. Sur le site hétérogène de Vine, la sensibilité des estimations des composantes à la direction de visée du capteur a également été testée en utilisant des données TIR reconstruites. Ici, nous avons observé une dégradation de la récupération du flux entre les rangées, avec une meilleure cohérence le long des rangées. Dans l'ensemble, il a néanmoins été démontré qu'en utilisant la méthode étendue, la sensibilité à la direction de vue peut être réduite. Séparément, une étude synthétique a été réalisée dans une canopée homogène en utilisant le modèle SCOPE, qui est capable de fournir des ''références'' des composants. Dans ce cas, on a observé que SPARSE4 améliorait la cohérence directionnelle des récupérations de flux dans des conditions de simulation très variées. Différentes conditions ont été observées pour influencer la cohérence de l'extraction, le principal facteur étant le rayonnement entrant. La vitesse du vent et la fraction de couverture végétale influencent également les récupérations directionnelles. Néanmoins, on a observé que les incohérences des relevés (et donc les faibles performances du modèle) influençaient principalement les relevés à des zéniths élevés, avec des effets minimes sur les relevés basés sur le voisinage du nadir. En ce qui concerne l'influence de la directionnalité sur l'espace (T-fc) tel qu'il est appliqué dans l'ET contextuelle, les premières expériences montrent des effets TRD insignifiants lorsque l'AOI est proche de la sous-piste du satellite et dans les petites scènes. Cependant, cela ne s'applique pas nécessairement lorsque l'AOI est situé plus loin de la sous-piste (en particulier l'hotspot). Pour une meilleure représentation contextuelle, d'autres aspects (par exemple, la rugosité de la surface) doivent être pris en compte. Néanmoins, des outils de positionnement simples peuvent aider qualitativement à identifier cette exposition au TRD.

Evapotranspiration (ET) is an important component of the hydrological cycle. In many ET estimation methods, surface temperature is an essential input variable. Surface temperature is remotely acquired in the thermal infrared (TIR) domain with varying view-earth-sun configurations. These multi-angular view geometries can lead to varying proportions of the canopy components being sampled in the FOV, and thus different temperatures being observed. This is termed thermal radiation directionality (TRD). It is important to account for TRD to ensure consistency in flux estimation irrespective of viewing configuration. In this study, we focus on single-pixel surface energy balance (SEB) ET models (and initial analyses on contextual SEB), and seek to analyze how thermal directionality influences such methods. For point-based SEB, we extended the SPARSE model, wherein the original SPARSE was modified to distinguish sunlit/shaded soil/vegetation sources, and coupled with a radiative transfer model that links these four element emissions to the directional thermal radiances as observed by remote sensors. Initial evaluations were carried out using historical data that included TIR sensors at nadir (tree cover, wheat and soybean) or in two directions only, on a homogeneous cover (wheat) for which the directional effects were minimal. To compensate for the absence of measurement sites having directional TIR acquisitions in a sufficient range of viewing angles, we set up a flux station on a heterogeneous canopy in Verdu, Spain. Both algorithms showed no observable differences in their estimation of total fluxes when run with nadir-acquired thermal data. Nonetheless, by incorporating the solar direction and discriminating between sunlit/shaded elements, we observed that the partitioning of these overall fluxes between the soil/vegetation could be improved particularly in water-stressed environments. The sensitivity of flux and component temperature estimates to the viewing direction of the sensor was tested by using two - simultaneously observed - sets of thermal data (nadir and oblique) to force the models where it was shown that sensitivity to viewing direction is significantly reduced. Over the heterogeneous Vine site, the sensitivity of component estimates to the viewing direction of the sensor was also tested by using reconstructed TIR data (nadir and oblique) to force the models. Here, we observed degradation in flux retrieval cross-row with better consistency along rows. Overall, it was nevertheless shown that by using the extended method, the sensitivity to viewing direction can be reduced. Separately, a synthetic study was performed in a homogeneous canopy using the SCOPE model, which is able to provide 'references' of surface components. Here, SPARSE4 was observed to improve directional consistency of the flux retrievals over wide-ranging simulation conditions. As with directional anisotropy, different conditions were observed to influence the retrieval consistency, with the main driver observed to be incoming radiation. Wind speed and vegetation fraction cover (as described by LAI) also influence the directional retrievals. Nonetheless, the retrieval inconsistencies (hence weak model performance) were observed to mostly influence retrievals at high zeniths, with minimal effects on near-nadir based retrievals. On how directionality influences the (T-fc) space as applied in contextual ET, initial experiments carried out utilizing the SMEX02 data and SCOPE show insignificant TRD effects when the AOI is close to the satellite's sub-track and in small scenes. This however does not necessarily apply when the AOI is located further off the sub-track (especially in the hotspot region). For a better contextual representation, other aspects (e.g. surface roughness) need to be considered. Nonetheless, simple positioning tools (i.e. Sun path diagrams + specifications of view geometry) can qualitatively help identify this TRD exposure.