Modèles Numériques de Terrain globaux des lits des fleuves à partir de SWOT et d’assimilation de données multi-satellites - Isadora Rezende de Oliveira Silva

Pour une gestion efficace des ressources en eau, la surveillance du débit des rivières est essentielle.

Cependant, la disponibilité des stations de jaugeage in situ n'a cessé de décliner dans le monde entier, imposant un besoin de techniques alternatives. Les données de télédétection disponibles à l'échelle mondiale sur la largeur et l'élévation des rivières peuvent être utilisées dans des modèles hydrauliques d'assimilation de données pour estimer le débit dans des bassins non jaugés. La précision de ces modèles dépend des informations sur la bathymétrie du fleuve, qui sont rarement disponibles. Dans ce contexte, le doctorat. propose une nouvelle approche pour estimer la bathymétrie fluviale. Dans un premier temps, les données de largeur et d'élévation des missions satellites existantes et passées seront utilisées. Les données de largeur de rivière seront produites à partir des réflectances optiques (ex. Sentinelle 2) et des rétrodiffusions radar (ex. Sentinelle 1) en utilisant la chaîne de traitement SurfWater. L'élévation de l'eau de la rivière sera exploitée à partir de bases de données altimétriques (ex. HydroWeb). La résolution spatio-temporelle des capteurs étant variable, différentes approches d'interpolation seront testées en combinaison avec des modèles hydrauliques pour rendre compte de la propagation de la dynamique. Les séries chronologiques de largeur et de hauteur permettront une estimation de la partie observée de la bathymétrie (bathymétrie sèche). Alors que la distribution des élévations sous le niveau d'eau le plus bas observé (bathymétrie humide) ne peut pas être mesurée directement et sera approchée à l'aide d'algorithmes d'inversion de modèles hydrauliques combinés à des données de débit auxiliaires obtenues à partir de modèles hydrologiques globaux. Par la suite, le modèle sera mis à jour avec les données du prochain satellite SWOT (Surface Water Ocean Topography), le premier à fournir des mesures simultanées de largeur et d'élévation.

 

Mots clés : SWOT, multi-satellites, fleuves, MNT, assimilation de données, assimilation de données

 

fig 1 web

Figure 1: Errors in existing Digital Elevation Models DEMS (a) SRTM1 (b) MERIT2 (c) Copernicus3 and (d) FABDEM4 compared to Lidar data for a subset of the Po River (Italy).

 

fig 2 web

 Figure 2: Comparison between elevations along a subset of the centerline of the Po River extracted from the Lidar data (black), SRTM (green), MERIT (blue), Copernicus (purple) and FABDEM (red)

 

REFERENCES :

1 Farr, T. G., & Kobrick, M. (2000). Shuttle Radar Topography Mission produces a wealth of data. Eos, Transactions American Geophysical Union81(48), 583-585.

2 Yamazaki, D., Ikeshima, D., Neal, J. C., O'Loughlin, F., Sampson, C. C., Kanae, S., & Bates, P. D. (2017, December). MERIT DEM: A new high-accuracy global digital elevation model and its merit to global hydrodynamic modeling. In AGU fall meeting abstracts (Vol. 2017, pp. H12C-04).

3 The European Space Agency (n.d.). Copernicus DEM - Global and European Digital Elevation Model. https://doi.org/10.5270/ESA-c5d3d65

4 Hawker, L., Uhe, P., Paulo, L., Sosa, J., Savage, J., Sampson, C., & Neal, J. (2022). A 30 m global map of elevation with forests and buildings removed. Environmental Research Letters17(2), 024016.

Informations supplémentaires

  • Contact:
    Doctorante : Isadora REZENDE DE OLIVEIRA SILVA
    Téléphone : +33752035217
    E-mail : Cette adresse e-mail est protégée contre les robots spammeurs. Vous devez activer le JavaScript pour la visualiser.
  • INFORMATION THESE:

    École Doctorale : GAIA - Biodiversité, Agriculture, Alimentation, Environnement, Terre, Eau
    Directeur de thèse : Pierre-Olivier MALATERRE 
    Encadrants : Pierre-Olivier MALATERRE  et Hind OUBANAS
    Date Début : 01/12/2021
    Date de soutenance : XX/XX/2024

  • Equipe(s) de l'UMR concernée(s):

    GHOSTE

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