Soutenance de thèse : Bathymetrie Globale des Lits des Fleuves à Partir de Données SWOT et d’Autres Satellites - Isadora Rezende

Catégorie
Soutenance
Date
mercredi 4 juin 2025 09:00
Lieu
A la fois en présentiel à INRAE G-EAU, salle Aquadémie – bâtiment Confluence, 361, rue JF Breton - 34090 Montpellier et en distanciel via le lien ci-après :

Isadora Rezende soutiendra prochainement sa thèse intitulée « Bathymetrie Globale des Lits des Fleuves à Partir de Données SWOT et d’Autres Satellites ».

La soutenance se déroulera en anglais.

Date : Mercredi 4 Juin 2025

Heure : 9h00

Lieu : INRAE G-EAU, salle Aquadémie – bâtiment Confluence, 361, rue JF Breton - 34090 Montpellier

Lien visioconférence (Zoom) : https://inrae-fr.zoom.us/j/3049475436?pwd=WprNP69jlwn4tD71ad12GLcUMntY3B.1&omn=96740238308

Merci de couper votre micro et votre caméra à la connexion afin de ne pas perturber le bon déroulement de la soutenance.

 

Composition du jury

Ludovic Cassan, (CERFACS) - Rapporteur

Hélène Roux (IMFT) - Rapportrice

Renaud Hostache (IRD) - Examinateur

Valérie Borrell (Université de Montpellier) - Examinatrice

 

Direction de thèse

Pierre-Olivier Malaterre (INRAE UMR G-EAU) - Directeur de thèse

Hind Oubanas (INRAE UMR G-EAU) - Co-encadrante

Santiago Peña-Luque (CNES) - Encadrant

Christophe Fatras (CLS) - Encadrant

 

Résumé : Une connaissance fiable du débit et de la géométrie des rivières est essentielle pour la prévision des crues, la modélisation hydrologique et la planification de l’adaptation au changement climatique. Pourtant, une grande partie du réseau fluvial mondial reste non jaugée, en particulier dans les régions à faibles ressources, ce qui limite notre capacité à simuler les niveaux d’eau, évaluer les risques et guider les décisions. Au cœur de cette problématique se trouve la représentation précise de la bathymétrie fluviale, qui définit la forme du lit de la rivière au-dessus et en dessous de la surface. Cet élément est essentiel pour reproduire la relation hauteur-débit et simuler les dynamiques d’inondation, mais il est généralement absent des bases de données mondiales. Cette thèse vise à reconstruire la bathymétrie des rivières dans un contexte d’estimation du débit à l’échelle globale à partir des observations de la mission SWOT (Surface Water and Ocean Topography). L’objectif général est de développer des méthodes automatisées et extensibles pour estimer la géométrie des sections transversales, même dans les zones non jaugées. Les objectifs spécifiques incluent l’extraction de profils secs à partir de modèles numériques de terrain (MNT), leur correction à l’aide de données de surface, le traitement des observations SWOT, et la reconstruction de sections transversales plausibles à partir des largeurs et hauteurs d’eau observées. Pour répondre à ces objectifs, un cadre méthodologique en plusieurs étapes a été mis en place. Les sections transversales ont d’abord été extraites automatiquement à partir de MNT mondiaux à l’aide de masques d’eau et de détection de lignes centrales. Ces profils secs ont ensuite été corrigés à l’aide de données de hauteur d’eau, issues d’observations in situ ou satellitaires, afin d’améliorer leur cohérence hydraulique. Après le lancement de SWOT, une chaîne de prétraitement a été conçue pour corriger les mesures brutes aux nœuds fluviaux, souvent affectées par le bruit, les valeurs aberrantes et les lacunes. Enfin, plusieurs stratégies de reconstruction de la bathymétrie ont été testées à partir des paires largeur-hauteur dérivées de SWOT, allant de géométries simples à des modèles corrélés spatialement via des processus gaussiens. Les estimations de débit reposaient sur une version modifiée de l’équation de Gauckler–Manning–Strickler, intégrée dans un cadre probabiliste prenant en compte les incertitudes sur la bathymétrie et la rugosité. Les résultats montrent le potentiel et les limites de la reconstruction de la bathymétrie par télédétection. Les profils MNT corrigés ont amélioré l’estimation du débit dans des contextes variés. Le prétraitement des données SWOT a permis de réduire les incohérences et d’augmenter la cohérence spatiale, rendant les simulations plus stables. Les stratégies de reconstruction intégrant la corrélation spatiale — notamment le modèle trapézoïdal affiné par processus gaussiens — ont surpassé les méthodes basées uniquement sur les MNT selon plusieurs indicateurs hydrauliques. Certaines limites persistent, notamment dans les zones à faible pente ou avec de fortes incertitudes sur les masques d’eau, les mesures altimétriques ou la résistance à l’écoulement. Cette thèse propose un cadre robuste et adaptable pour estimer la bathymétrie et le débit des rivières depuis l’espace, comblant le fossé entre les approches pré- et post-SWOT. Les travaux futurs devraient améliorer les hypothèses sur le débit a priori, intégrer des données multi-capteurs et tenir compte des caractéristiques géomorphologiques locales.

 

Mots clés : SWOT, multi-satellites, fleuves, MNT, hydraulique, bathymétrie

 
 
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