Félicitation à Dr. Luis Enrique Olivera Guerra pour sa soutenance de thèse ce 11/12/2019

Suivi des ressources en eau des cultures irriguées par télédétection multi-spectrales optique/thermique

La soutenance s’est déroulée Mercredi 11 décembre 2019 à 10h00  en salle de conférence du CESBIO (Rez de chaussé)

Composition du Jury:
M. Thierry PELLARIN (IGE/Université Grenoble Alpes, Rapporteur) 
Mme Catherine  OTTLÉ  (LSCE/IPSL, Rapporteur)
M. Jean-Louis  ROUJEAN  (CNRS/CESBIO, Examinateur)
M. Saïd  KHABBA (LMME/Université Cadi Ayyad, Examinateur)
M. Salah ER-RAKI (Université Cadi Ayyad, Co-directeur de thèse)M.  Olivier MERLIN  (CNRS/CESBIO, directeur de thèse)  

Résumé :
L’agriculture est une pression importante sur les ressources en eau, consommant plus de 70% de l’eau douce mobilisée à l’échelle mondiale. Cependant, les informations sur l’irrigation, cruciales pour assurer une durabilité de la ressource, sont souvent indisponibles. Par conséquent, il est indispensable d’estimer les différents termes du bilan d’eau des cultures à grande échelle. Cette thèse vise à intégrer les données de télédétection optique/thermique dans un modèle simplifié de bilan d’eau des cultures pour le suivi du bilan d’eau des zones agricoles irriguées. Une approche innovante est développée pour estimer simultanément l’irrigation, l’évapotranspiration (ET) et l’humidité en zone racinaire (RZSM) journalières à l’échelle de parcelle (ou à 100 m de résolution). Dans une première partie, une étude de faisabilité est réalisée à l’aide de mesures optiques/thermiques in situ collectées sur une parcelle de blé d’hiver dans la plaine du Haouz, au Maroc. En pratique, un coefficient de stress hydrique (Ks) dérivé de la température de surface (LST) et d’un indice de végétation (NDVI) est d’abord traduit en une première approximation de RZSM, qui est utilisée pour estimer les quantités et les dates d’irrigation au cours de la saison. Ces irrigations permettent ensuite de forcer le modèle FAO-56 à coefficient cultural double (FAO-2Kc) et de fournir des ré-analyses ET et RZSM journalières. La RZSM ré-analysée est significativement améliorée par rapport aux premières estimations de RZSM, atteignant la même précision que celle obtenue en utilisant les irrigations réelles (RMSE=0,03 m3m-3 et R2=0,7). Toutefois, l’approche doit encore être testée avec des données satellitaires afin de démontrer son applicabilité dans le cas réel. La deuxième partie consiste à adapter l’approche précédente aux données optiques/thermiques Landsat à faible fréquence temporelle. Une méthode contextuelle est utilisée pour obtenir des estimations dérivées de Landsat (Ks et RZSM), qui sont utilisées pour réinitialiser le modèle FAO-2Kc et propager ces informations à l’échelle journalière tout au long de la saison. Ensuite, les distributions des irrigations obtenues à l’échelle de pixel sont agrégées en une séries d’évènements àl’échelle de la parcelle. L’approche est appliquée sur trois zones agricoles (12 km x 12 km) de la région semi-aride de la plaine du Haouz et validée sur cinq parcelles de blé d’hiver avec différentes techniques d’irrigation (goutte à goutte, gravitaire et sans irrigation).
Les résultats montrent que l’irrigation saisonnière sur l’ensemble des sites et des saisons est estimée avec une très bonne précision (RMSE=44 mm et R=0,95), et ce quelque soit la technique d’irrigation. Des erreurs acceptables (RMSE=27 mm et R=0,52) sont obtenues pour des irrigations cumulées sur 15 jours, mais les erreurs sont beaucoup plus importants à l’échelle journalière et hebdomadaire. Cependant, les RZSM et ET journalières sont systématiquement estimées avec précision à l’aide des irrigations inversées et sont même très proches de celles estimées à l’aide des irrigations réelles (RMSE=0,04 m3m-3 pour RZSM et RSME=0,83 mm.d-1 pour ET). Dans la troisième partie, une méthode opérationnelle de désagrégation de la LST basée sur les relations NDVI/LST et Landsat/MODIS est mise en œuvre pour améliorer la résolution spatio-temporelle de la LST utilisée en entrée de l’approche d’inversion de l’irrigation. La méthode de désagrégation est testée sur une région aride du Chili et sur la plaine du Haouz. La combinaison des données de LST Landsat et des LST désagrégées permet, grâce au gain en résolution temporelle, une meilleure détection des événements et des quantités d’irrigation. Le RMSE global de l’irrigation cumulée à différentes échelles de temps est réduite de 46 à 34 mm, tandis que le R passe de 0,50 à 0,64. Egalement, la RZSM estimée à partir du jeu de LST désagrégée en plus de LST Landsat est améliorée de 26% et 14% en termes de RMSE et de R, respectivement.


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