Dans un contexte d’accroissement des tensions sur les ressources en eau, la recherche d’une meilleure productivité agricole de l’eau d’irrigation amène à optimiser les calendriers d’arrosage en fonction des états hydriques des sols et des stades de développement de la culture. La télédétection spatiale permet aujourd’hui de fournir des informations spatialisées en temps quasi-réel sur les caractéristiques du sol et de la végétation. En particulier, les données radar ont montré un fort potentiel pour l’estimation de l’humidité du sol. De même, les données optiques sont utilisées depuis longtemps pour estimer les paramètres relatifs à la végétation (indice foliaire, biomasse…). Ces informations peuvent être intégrées dans des modèles de culture pour simuler en temps réel l’évolution du rendement. L’objectif général de la thèse est de montrer comment les informations issues de la télédétection spatiale à haute résolution spatio-temporelle permettent de retrouver les dynamiques hydriques et végétatives d’un périmètre irrigué. La démarche repose sur des expérimentations menées sur un système de parcelles irrigués de céréales (mais), avec des observations spatiales et au sol à haute répétitivité temporelle, et l’utilisation d’un modèle de culture.

Le premier volet de la thèse vise à évaluer la caractérisation des paramètres du sol (rugosité et humidité) et de la végétation par un couplage de données de télédétection radar en bandes C et L (respectivement Sentinel-1 et ALOS-2/PALSAR) et optique (principalement Sentinel-2). L’utilisation couplée de données en bandes C et L permettra une meilleure estimation de l’humidité du sol grâce à une meilleure pénétration de l’onde radar en bande L dans des couverts agricoles denses. De plus, nous devrions pouvoir estimer conjointement l’humidité et la rugosité du sol. La disponibilité actuelle de données en bande L (ALOS2/PALSAR) et le lancement programmé de nouveaux capteurs en bande L (SAOCOM-1A et NISAR) donne à cet objectif une forte légitimité scientifique. Les paramètres de végétation comme le LAI seront calculés à partir de données optique de type Sentinel-2.

Le deuxième volet, conduit en parallèle, consistera en la réalisation d'un module télédétection pour le modèle de culture Optirrig, développé à l'UMR G-Eau (Montpellier) et impliqué dans de nombreux partenariats académiques et opérationnels. L'enjeu de ce volet sera a minima de réaliser le forçage des observations obtenues par télédétection et si possible d'aller vers l'assimilation de données au sens mathématique (i.e. permettant un recalage des paramètres du modèle).

Mots clés : télédétection, Optirrig, irrigation, Sentinel-2, végétation, LAI, humidité du sol

Figure 1: Illustration de l’écart (E) entre le LAI sans irrigation (LAI_0i) et celui bruité (vLAI) représentant le LAI dérivé de la télédétection qui nous permet d’identifier une preuve d’irrigation entre les images Sentinel-2 (t_i)