Auteur :
Ouaadi
Nadia
Date de publication : 17/11/2021
Type : Thèse / Mémoire
Thème : Agriculture
Couverture : Maroc
L’agriculture consomme 70% de l’eau douce mondiale et plus de 85% dans les régions semi-arides du sud de la Méditerranée. Le suivi de l’irrigation est donc un enjeu important pour l’optimisation de l’utilisation de l’eau, notamment face à la pénurie d’eau à laquelle les régions semi-arides sont déjà confrontées. Cependant, les apports en eau d’irrigation sont mal connus à l’échelle de la parcelle. L’humidité de surface du sol (SSM) est une variable clé pour la gestion de l’irrigation. De plus, la détection précoce du stress hydrique peut contribuer à une utilisation optimale de l’eau agricole par une meilleure planification des calendriers d’irrigation. Les données radar en bande C ont montré un grand potentiel pour le suivi des conditions hydriques du sol et de la végétation. Dans ce contexte, cette thèse a pour objectif général d’évaluer les potentialités des données radar bande C pour suivre le fonctionnement hydrique des céréales irriguées. Nos objectifs spécifiques sont les suivants (1) développer et évaluer une nouvelle approche pour l’inversion de la SSM en utilisant uniquement les données radar ; (2) proposer une méthodologie pour l’estimation des quantités et des dates d’irrigation à l’échelle de la parcelle sur la base de ces nouveaux produits d’humidité ; (3) enfin, étudier les potentialités de la réponse radar bande C et en particulier son cycle diurne pour le suivi du fonctionnement physiologique du couvert et, in fine, la détection du stress hydrique.
En préliminaire à l’inversion, les séries temporelles de données Sentinel-1, notamment le coefficient de rétrodiffusion (σ0), le rapport de polarisation (PR) et la cohérence interférométrique (ρ) sont interprétées à l’aide de données expérimentales collectées sur des parcelles de blé irriguées au Maroc. Les résultats montrent que ρ et PR sont fortement liés au développement de la végétation alors que la dynamique de σ0 suit les variations de SSM pendant les premiers stades de croissance du blé quand il n’est pas complètement couvrant. En outre, les changements drastiques de la géométrie du couvert associés à la phase d’épiaison ont un fort impact sur σ0. Le modèle Water Cloud couplé au modèle de sol d’Oh et al. (WCM) est ensuite calibré et validé sur le site d’étude. Les résultats montrent qu’il est capable de reproduire le cycle saisonnier de Sentinel-1 (RMSE entre 1.5 et 2.02 dB en VV et 1.74 à 2.52 dB pour VH). Grâce à une configuration multicouche du modèle de rétrodiffusion du couvert à base plus physique que le WCM (modèle de Karam), le 2ème cycle est attribué à la diffusion de volume au sein de la couche supérieure constituée des épis encore humides à cette période de la saison.
Dans un 2ème temps, une nouvelle approche basée sur l’inversion du WCM pour estimer la SSM a été proposée en utilisant uniquement les données radar Sentinel-1. Dans ce but, la biomasse aérienne (AGB) et le contenu en eau de la végétation (VWC) ont été estimés à partir de ρ et PR correspondant ainsi à 4 variantes de la méthode proposée. Ces relations empiriques sont ensuite utilisées comme descripteur de la végétation dans le WCM. Les meilleurs résultats d’inversion de SSM sont obtenus en utilisant la relation entre ρVV et l’AGB (R = 0.82, RMSE = 0.05 m3/m3 et aucun biais). Les quatre variantes sont comparées à trois autres méthodes classiquement utilisées pour l’inversion de l’humidité du sol. L’ensemble des approches est ensuite confronté à une large base de données couvrant des parcelles de blé pluvial et irrigué au Maroc et en Tunisie (20 parcelles). Les métriques de la méthode basée sur la relation ρVV-AGB sont également meilleures que les autres approches (Par exemple, R = 0.75, RMSE = 0.06 m3/m3 et biais = 0.01 m3/m3 sur les 18 parcelles en Tunisie). Les produits SSM sont assimilés dans un modèle de surface simple (FAO-56) par une technique de filtrage particulaire basée sur un ensemble de scénarios d’irrigation pour estimer les dates et les quantités d’irrigation. L’approche est implémentée en trois étapes. Premièrement, des expériences jumelles sont conçues pour évaluer l’impact de la fréquence d’observation, des erreurs sur la SSM et des contraintes a priori sur les scénarios d’irrigation pour différentes techniques d’irrigation (gravitaire et goutte-à-goutte). Dans un deuxième temps, la méthode est évaluée en utilisant des mesures in situ de SSM avec 3 temps de revisite différents (3, 6 et 12 jours)...