Télédétection: Unmixing & Assimilation pour la spatialisation du modèle eau-sol-culture AquaCrop

différentes résolutionsL'objectif de cette étude est de spatialiser le modèle de simulation du bilan hydrique AquaCrop. Il est tenté d'obtenir les données d'entrées les plus pertinentes pour l'ensemble du bassin versant à l'aide de la télédétection. Différentes séries d'images à moindre coût sont évaluées, allant des prises de vue aériennes aux images radar et finalement aux produits imagerie gratuite MODIS à basse résolution.

En combinant la photographie aérienne amateur avec des séries d’images radar, une carte détaillée d’occupation de sol est élaborée. Des levés de données de terrain sont utilisés pour la constitution des relations entre la fraction de couverture verte mesurée et les rétrodiffusions du signal radar.  Dès que des cartes de fraction de couverture verte sont développées, une procédure d’assimilation est appliquée entre les cartes et AquaCrop pour les cultures principales de la zone.

A partir des images radar, des relations temporelles sont établies entre des images MODIS démélangées et la fraction de couverture verte.  Les nouvelles cartes d’indexes de végétation composées ainsi dérivées des données MODIS à une résolution temporelle plus élevée et les techniques d’unmixing rempliront les lacunes dans les cartes de végétation bimensuelles de radar.  Offrant des données d’assimilation temporellement plus détaillées au modèle AquaCrop.

schéma unmixing

L’aspect novateur de l’étude de monitorage actif des zones agricoles africaines se situe dans l’utilisation et le couplage des données complètement différentes en plusieurs manières: des levés de terrain hebdomadaires, une mosaïque des photos aériennes amateur à très haute résolution, des données de reflet radar bimensuelles à moyenne résolution et la composition hebdomadaire des données spectrales plus grossières. Le coût d’achat est le facteur limitant dans la sélection des données, résultant dans un bric-à-brac de sets de données spatiales.  Néanmoins, il est espéré de pouvoir mettre en évidence l’interchangeabilité et la complémentarité de cet éventail de données.