Soutenance de thèse de Claire Pascal
Cartographie multi-échelle des ressources en eau sur les régions irriguées : une approche par télédétection multi-capteurs
Félicitation à Claire Pascal qui a brillamment soutenu sa thèse
Le Mardi 18 octobre à 14:00 en salle de conférence du CESBIO
Composition du jury :
M. Laurent LONGUEVERNE (CNRS, Rapporteur)
M. Thierry PELLARIN (CNRS, Rapporteur)
M. Benoît DEWANDEL (BRGM, Rapporteur )
M. Lionel JARLAN (IRD, Examinateur)
Mme Marie-Paule BONNET (IRD, Examinatrice)
Mme Valérie DEMAREZ (Université Toulouse III, Examinatrice)
M. Olivier MERLIN, (CNRS, Directeur de thèse)
M. Sylvain FERRANT (IRD, Co-directeur de thèse)
Résumé :
Une gestion durable des ressources en eau est un enjeu majeur à l’échelle mondiale dans un contexte de surexploitation liée notamment à une population croissante. C’est aussi un levier crucial pour faire face aux conséquences du réchauffement global qui entraîne une multiplication des sécheresses climatiques, hydrologiques et agricoles, particulièrement dans les régions arides et semi-arides. Une difficulté réside actuellement dans le manque de connaissance des ressources disponibles dans les différents compartiments hydrologiques (eaux de surface, zone du sol non saturée et eaux souterraines), et ceci à des échelles multiples (réservoirs de surface, périmètres irrigués, aquifère, région).
L’objectif de la thèse est de développer des méthodes innovantes permettant de mieux quantifier la ressource en eau à partir de la télédétection multi-capteurs. Ces travaux se focalisent sur l’Etat du Telangana (114 800 km2) en Inde, caractérisé par un aquifère granitique de faible capacité de stockage, dont la recharge lors des moussons est aussi variable que le pompage annuel pour l’irrigation. Dans cette région, l’irrigation provient à 70% de l’eau souterraine (GWS). Les 30% restants proviennent 1) en amont d’un système de récupération des eaux de ruissellement de la mousson (RHS), composé de milliers de petits réservoirs (appelés »tanks ») et 2) en aval de grands barrages, des canaux et rivières pérennes. Nous nous proposons de tirer un meilleur parti de la télédétection multi-capteurs/multi-résolutions pour assurer un suivi multi-échelle du RHS et du GWS et ainsi évaluer l’impact de l’irrigation sur la ressource.
Un premier axe de cette thèse évalue le potentiel des données gravimétriques GRACE et d’humidité du sol SMOS pour le suivi qualitatif de l’évolution des ressources sur le Telangana. GRACE fournit depuis 2002 des cartes d’anomalies mensuelles de stock d’eau total à une résolution de 300 km. Le stock d’eau souterraine (GWS) obtenu en soustrayant les contributions des réservoirs de surface et du sol est bien corrélé avec les mesures piézométriques agrégées à l’échelle du Telangana (R2=0.70). Concernant les données SMOS, l’observation d’un pic d’humidité en saison sèche révèle l’impact de l’irrigation et son amplitude constitue même un indicateur précoce de la quantité de riz cultivé (R=0.81).
Le deuxième axe porte sur la désagrégation spatiale des données GRACE pour le suivi du GWS à une échelle (50 km) plus pertinente pour la gestion des territoires. Plusieurs méthodes statistiques et semi-empiriques sont proposées à partir de deux hypothèses (variations du GWS avec ou sans tendance interannuelle). Dans l’objectif d’évaluer ces méthodes, une nouvelle métrique de performance des produits désagrégés est développée. Cette approche de validation estime le gain spatial par rapport aux données non-désagrégées et met ici en évidence l’intérêt des méthodes empiriques calibrées à partir des données GRACE et de données auxiliaires (NDVI, humidité du sol, précipitations).
Le troisième et dernier axe de la thèse exploite la capacités des images haute résolution pour le suivi du RHS à travers deux applications : 1) le suivi volumétrique en quasi-temps réel du RHS avec des modèles numériques de terrain (MNT) Pléiades à 50 cm de résolution et des cartes en eau dérivées de Sentinel-2 à 10 m, et 2) la quantification de la capacité du RHS à large échelle et l’estimation de sa contribution au stock total d’eau de surface. Ces applications démontrent l’intérêt des MNT finement résolus pour la mise en place de systèmes d’alerte de sécheresse et une meilleure compréhension de l’impact du RHS sur la recharge.
