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Utilisation d’un SVAT, de la HR à la BR: étude d’impact

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Présentation au sujet: "Utilisation d’un SVAT, de la HR à la BR: étude d’impact"— Transcription de la présentation:

1 Utilisation d’un SVAT, de la HR à la BR: étude d’impact
Vincent Rivalland, Albert Olioso INRA – CSE Avignon

2 comparaison résultats à HR / résultats à BR (après désagrégation)
Démarche descendante Utilisation d’un SVAT (ISBA) à différentes échelles Démarche: comparaison résultats à HR / résultats à BR (après désagrégation) Hypothèses de base: on sait retrouver le LAI, l’albédo, l’émissivité à partir de pixels BR (à 1km) on sait désagréger cette information on connaît la carte des sols et la carte d’occupation de surface (prescription des paramètres sol, résistance minimale et rugosité,…)

3 1.1 Forçage des paramètres de surface résolution: 20 m
LAI (Polder) fct°. classes de veg. a = f(LAI) Albédo ε = f(LAI) Emissivité veg = 1-FSC Fraction sol nu Fraction de Végétation (Polder) z0 = f(h) Hauteur couvert Rugosité de surface (Mesures)

4 1.2 Forçage des paramètres de surface
Occupation de surface (Classification) fct°. 19 classes de veg. Profondeur de sol Rsmin Texture du sol (DONSOL2) Fraction de sable et d’argile ISBA c.c p.f

5 2.1- Application Haute Résolution (20 m): ISBA-Standard
Moyennes journalières Forçage Météo Rn LE H G SWC Ts t =20 min. - unique + LAI Albédo Emissivité Fraction Veg. Rugosité de surface ISBA - Std + t =1 j. - spatialisé DOE = 378 à 569 191 jours 250 x 250 pixels Profondeur racinaire SWC init Rsmin … Initialisation - spatialisé - occupation du sol

6 2.2 – Travail de validation
estimations de flux ou de température de surface par télédétection dans l’IRT (en cours) Un certain nombre de problèmes sont apparus: certaines estimations de LAI ne sont pas correctes à certaines dates sur certaines zones la réserve hydrique de ISBA-standard est trop faible (de 50 à 150 mm) non prise en compte des irrigations

7

8 En résumé : démarche descendante
- reprendre les simulations HR (pb. de paramètres sol, de LAI et d’irrigation) on sait retrouver le LAI, l’albédo, l’émissivité à partir de pixels basse résolution: INTRODUIRE la détermination de ce forçage dans l’analyse (non-linéarité supplémentaire, en particulier pour le LAI) on sait désagréger cette information: INTRODUIRE la procédure de DESAGREGATION (erreur supplémentaire), soit au niveau des variables secondaires (LAI,…), soit directement au niveau des réflectances élémentaires… on connaît la carte des sols et la carte d’occupation de surface (prescription des paramètres sol, résistance minimale et rugosité,…) Analyser le problème de la rugosité (peut on introduire des informations de télédétection autres pour la déterminer)…. - passer à l’assimilation, soit après désagrégation (ap. descendante), soit à l’échelle du pixel global (démarche montante); quelle méthode d’assimilation utiliser (stochastique, plus simple… ???)

9 3.1- Passage à Basse Résolution (1km)
19 classes de surface 23 types de sol 470 unités à simuler Exemple pix. 17 25 pixels 1 km2

10 On réduit la variabilité spatiale
3.2- Agrégation simple On réduit la variabilité spatiale Résolution: 20 m LAI Albédo Emissivité Fraction Veg. Rugosité de surface 470 unités <> +/- σ

11 3.3- Application Basse Résolution (1 km): ISBA-Standard
Moyennes journalières Forçage Météo Rn LE H G SWC Ts t =20 min. - unique + LAI Albédo Emissivité Fraction Veg. Rugosité de surface ISBA - Std + t =1 j. – 470 unités <> DOE = 378 à 569 191 jours 470 pixels Profondeur racinaire SWC init Rsmin … Initialisation

12 4.1 – Résultats et analyse préliminaire

13 4.2 – Pixels Mixtes (1 km) <LE>HR - <LE>BR

14 Agrégation Passage à l'échelle du paysage agricole Assimilation
Perspectives Passage à l'échelle du paysage agricole Apport des données de télédétection BR spatiale Agrégation Paramètres locaux Variables locales Variables globales Basse Résolution ISBA-Ags + MTR Assimilation Objectifs Pertinence de la méthode d'assimilation à retrouver les caractéristiques intrinsèques des parcelles constituant le pixel mixte Potentialités des données de télédétection de moyenne résolution spatiale (1km)


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