Assimilation variationnelle de données de télédétection dans des modèles de fonctionnement des couverts végétaux et du paysage agricole

Emmanuel Kwashi

Description

Niveau: Supérieur, Doctorat, Bac+8
ACADEMIE D'AIX-MARSEILLE UNIVERSITE D'AVIGNON ET DES PAYS DE VAUCLUSE THESE DE DOCTORAT Présentée par : Emmanuel Kwashi KPEMLIE A l'Université d'Avignon et des Pays de Vaucluse Ecole Doctorale SIBAGHE Spécialité Sciences Agronomiques Assimilation variationnelle de données de télédétection dans des modèles de fonctionnement des couverts végétaux et du paysage agricole Date de soutenance : 18 Décembre 2009 M. Olivier BANTON Professeur à l'Université d'Avignon Président du jury M. Eric BLAYO Professeur à l'Université de Grenoble Rapporteur Mme. Catherine OTTLE Directrice de recherche CNRS Gif sur-Yvette Rapporteur M. Laurent PREVOT Chargé de recherche INRA Montpellier Examinateur M. Albert OLIOSO Chargé de recherche INRA Avignon Directeur de thèse Institut National de la Recherche Agronomique

• application au modèle pbls


• généralités sur le programme alpilles


• approches déterministes


• assimilation variationnelle de données


• universite d'avignon et des pays de vaucluse


• flux convectifs de chaleur sensible

Sujets

• Rapporteur
• Banton
• Prévôt

Informations

• Publié par: profil-feym-2012
• Publié le: 01 décembre 2009
• Nombre de lectures: 30
• Langue: Français
• Poids de l'ouvrage: 6 Mo

Extrait

Institut National de la
Recherche Agronomique




ACADEMIE D’AIX-MARSEILLE
UNIVERSITE D’AVIGNON ET DES PAYS DE VAUCLUSE

THESE DE DOCTORAT

Présentée par : Emmanuel Kwashi KPEMLIE

A l’Université d’Avignon et des Pays de Vaucluse
Ecole Doctorale SIBAGHE
Spécialité Sciences Agronomiques


Assimilation variationnelle de données de
télédétection dans des modèles de fonctionnement des
couverts végétaux et du paysage agricole


Date de soutenance : 18 Décembre 2009

M. Olivier BANTON Professeur à l’Université d’Avignon Président du jury
M. Eric BLAYO Professeur à l’Université de Grenoble Rapporteur
Mme. Catherine OTTLE Directrice de recherche CNRS Gif sur-Yvette Rapporteur
M. Laurent PREVOT Chargé de recherche INRA Montpellier Examinateur
M. Albert OLIOSO Chargé de recherche INRA Avignon Directeur de thèse





- 2 -




Remerciement


Pour remercier tous ceux qui m’ont soutenus et encouragés de près et de loin dans ce
travail, Albert OLIOSO, Samuel BUIS, Dominique COURAULT, Tereza KPEMLIE, tous les
collègues et autres ; je vous adresse ces citations qui m’ont été contées par les sages africains.
J’espère qu’elles vous inspireront et vous guideront afin de faire un bon usage de ce rapport de
thèse. »

« Les morts ne sont pas morts, seul l’oubli des vivants qui fait mourir les morts »

« L'erreur n'annule pas la valeur de l'effort accompli »

« La réflexion veillera sur toi, L'intelligence te gardera »

« Va vers la fourmi, paresseux ; Considère ses voies, et deviens sage »

« Au bout de la patience, il y a le ciel »

« La langue qui fourche fait plus de mal que le pied qui trébuche »

« Le mensonge donne des fleurs mais pas de fruits »


- 3 - - 4 - Tables des matières

INTRODUCTION GENERALE............................................................................................. - 9 -
PREMIERE PARTIE :.......................................................................................................... - 15 -
ETAT DE L’ART ET PROPOSITION................................................................................. - 15 -
Introduction ....................................................................................................................... - 17 -
1. Différentes approches d’estimation de l’évapotranspiration................................. - 19 -
1.1. Approches semi empiriques directs................................................................... - 19 -
1.2. Méthodes résiduelles......................................................................................... - 21 -
1.2.1. SEBAL .......................................................................................................... - 21 -
1.2.2. SEBI, S-SEBI, SEBS .................................................................................... - 24 -
1.3. Approches déterministes ................................................................................... - 28 -
2. Assimilation de données........................................................................................ - 33 -
3. Apport de notre méthode dans l’estimation de l’évapotranspiration .................... - 37 -
3.1.1. Approche patchée « tiled approach » ............................................................ - 38 -
3.1.2. Assimilation variationnelle de données......................................................... - 40 -
Conclusion......................................................................................................................... - 43 -
DEUXIEME PARTIE :......................................................................................................... - 45 -
METHODES, MATERIELS ET OUTILS ........................................................................... - 45 -
1. Introduction ....................................................................................................... - 47 -
2. Description du modèle PBLs ............................................................................ - 48 -
2.1. Le modèle de couche limite .......................................................................... - 49 -
2.2. Le modèle de surface..................................................................................... - 52 -
2.2.1. Le rayonnement net R .............................................................................. - 53 - n
2.2.2. Le flux conductif dans le sol G ................................................................. - 54 -
2.2.3. Les flux convectifs de chaleur sensible H et de chaleur latente LE (et les
résistances associées) ................................................................................................ - 55 -
2.3. Utilisation du modèle PBLs .......................................................................... - 61 -
3. Assimilation variationnelle de données : théorie et application au modèle PBLs
dans notre cas d’étude ............................................................................................... - 64 -
3.1. Théorie .......................................................................................................... - 64 -
3.1.1. La fonction coût et son gradient................................................................ - 65 -
3.1.2. A propos de l’opérateur adjoint................................................................. - 67 -
3.1.3. Préconditionnement de la fonction coût.................................................... - 68 -
3.1.4. Algorithme de minimisation...................................................................... - 69 -
3.2. Application au modèle PBLs ........................................................................ - 69 -
3.2.1. Cas d’un seul pixel .................................................................................... - 70 -
3.2.2. Cas à n pixels............................................................................................. - 73 -
4. Données utilisées............................................................................................... - 76 -
4.1. Données Alpilles ReSeDA............................................................................ - 76 -
4.1.1. Généralités sur le programme Alpilles ReSeDA....................................... - 76 -
4.1.2. Description (succincte) des données Alpilles............................................ - 77 -
4.1.3. Données utilisées pour alimenter PBLs .................................................... - 80 -
4.2. Les autres jeux de données............................................................................ - 84 -
4.2.1. Description (succincte) des données du site ‘Flux et Télédétection’
d’Avignon (Site GRUE)............................................................................................ - 85 -
4.2.2. Description (succincte) des données simulées par SiSPAT...................... - 87 -
4.2.3. Description (succincte) des données simulées par TEC............................ - 88 -
5. Mise en œuvre de la méthode d’assimilation sur les données Alpilles............. - 90 -
- 5 - 5.1. Introduction ................................................................................................... - 90 -
5.2. Expérience synthétique ................................................................................. - 91 -
5.2.1. Généralités................................................................................................. - 91 -
5.2.2. Mise en pratique........................................................................................ - 92 -
5.3. Mise en œuvre sur les données réelles .......................................................... - 97 -
5.4. Définition des informations a priori.............................................................. - 98 -
5.4.1. Cas des données réelles............................................................................. - 98 -
5.4.2. Cas des expériences jumelles .................................................................. - 101 -
5.5. Evaluations des résultats ............................................................................. - 102 -
6. Outils TAPENADE et PALM......................................................................... - 105 -
6.1. Le logiciel de différenciation automatique TAPENADE ........................... - 106 -
6.1.1. Principe de fonctionnement..................................................................... - 106 -
6.1.2. Principe d’utilisation ............................................................................... - 108 -
6.1.3. Validation du code de l’adjoint ...............................