Soutenance de la thèse de César Deschamps-Berger : « Apport de la photogrammétrie spatiale pour la modélisation du manteau neigeux »

La soutenance de thèse devrait avoir lieu lundi 8 février à 9h, sous réserve d’accord des rapporteurs et de l’école doctorale. Elle se tiendra à l’Observatoire Midi-Pyrénées dans des conditions logistiques à définir et sera également visible en visio-conférence : https://frama.link/soutenance-these-cesar-DB

Encadrants : Simon Gascoin (CESBIO), Marie Dumont (CNRM-CEN), Etienne Berthier (LEGOS).
Membres du jury : Gabrielle De Lannoy, Pascal Sirguey, Aaron Boone, Jean-Marc Delvit.

Résumé: Une méthode de cartographie de la hauteur de neige à partir d’images stéréoscopiques Pléiades est présentée et appliquée sur plusieurs sites. La comparaison avec une carte de référence par lidar aéroporté fournit une estimation de l’erreur des produits de photogrammétrie satellite sur un bassin versant de Californie (États-Unis). A l’échelle d’un pixel de 3 m, l’erreur standard est de 0,70 m. L’erreur décroît à ~0,30 m lorsque les mesures sont moyennées sur des surfaces supérieures à 10³ m². Avec cette précision, les cartes de hauteur de neige par photogrammétrie satellite permettent d’observer les processus modelant le manteau neigeux en montagne (transport par le vent, avalanche), de mesurer le volume de neige sur des zones de plus 100 km² et de décrire la variabilité spatiale du manteau. Une série de cartes de hauteur de neige est assimilée dans la chaîne de modélisation SAFRAN-Crocus afin d’évaluer le potentiel de ces données pour améliorer la représentation spatiale des propriétés physiques du manteau neigeux. Un filtre particulaire est utilisé pour assimiler une carte de hauteur de neige par hiver pendant cinq hivers sur un bassin versant des Pyrénées. L’assimilation corrige des biais dans les précipitations initialement sous-estimées à haute altitude et introduit une variabilité spatiale autrement absente des forçages et des processus modélisés. Cette combinaison innovante de produits de télédétection satellite et d’un modèle complexe spatialisé offre de nouvelles perspectives pour l’estimation de la ressource en eau en montagne et du risque avalanche.

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