Impact des pratiques agricoles sur le bilan radiatif et la température de brillance du maïs à fine échelle par modélisation physique 3D

Impact of Agricultural Practices on the Radiative Budget and Brightness Temperature of Maize at Fine Scale through 3D Physical Modeling

• Auteur / Autrice : Paul Boitard
• Direction : Jean-Philippe Gastellu-Etchegorry, Benoit Coudert
• Type : Thèse de doctorat
• Discipline(s) : Surfaces et interfaces continentales, Hydrologie
• Date : Soutenance le 29/05/2024
• Etablissement(s) : Université de Toulouse (2023-2025)
• Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale Sciences de l’univers, de l’environnement et de l’espace (Toulouse)
• Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : Centre d'études spatiales de la biosphère (Toulouse ; 2001-....)
• Partenaire(s) de recherche : Etablissement de délivrance conjointe : Université Toulouse 3 Paul Sabatier (1969-2024)
• Jury : Président / Présidente : Lionel Jarlan
• Jury : Examinateurs / Examinatrices : Jérôme Demarty, Mark Irvine
• Jury : Rapporteurs / Rapporteuses : Agnès Bégué, Stéphane Jacquemoud
• DOI : 10.70675/cccad01czf948z4022zbd60z41aca5037c0d

Mots clés

Mots clés contrôlés

Maïs

Cultures

Thermographie

Écologie agricole

Mots clés libres

Télédétection

Modélisation physique

Bilan radiatif

Agro-écosystèmes

Infrarouge thermique

Remote sensing

Physical modeling

Radiative budget

Agrosystems

Thermal infrared

Résumé

Quantifier le bilan radiatif (BR) et la température de brillance (TB) du maïs, la céréale la plus produite au monde, est crucial pour gérer sa culture dans un contexte de réchauffement climatique. Son microclimat, comprenant la température, l'eau et les flux d'énergie, dépend des pratiques de gestion des cultures. Il est donc primordial d'évalué les impacts de ces pratiques sur le BR et la TB à l'échelle parcellaire. Pour comparer l'influence des pratiques agroécologiques (AE) et de l'agriculture conventionnelle (CA) sur le BR et la TB du maïs, il faut utiliser la modélisation avec des modèles de transfert radiatif (MTR) 3D et les observations par télédétection (RS). La question de l'apport des pratiques agroécologiques sur le bilan radiatif, thermique et hydrologique sur des couverts agricoles par rapport aux pratiques conventionnelles constituent un enjeu stratégique majeur Nous avons étudié deux champs de maïs voisins dans le sud-ouest de la France, respectivement avec des pratiques AE et CA. Nous avons choisi le MTR DART qui est considéré comme un des meilleurs au monde et nous nous somme appuyer sur des données in situ et en télédétection drone et satellite. J'ai tout d'abord créé des modèles 3D réalistes des champs CA et AE et je les ai validés avec une nouvelle méthode basée sur DART et les réflectances et indices de végétation acquis en juillet 2019 par drone et par le satellite Sentinel 2 (S2). J'ai ensuite simulé des séries temporelles de rayonnement actif photosynthétiquement absorbé (APAR) pour les plantes (APARplante) et le sol (APARsol) avec DART. En moyenne pour la journée APARplante était plus élevé de 21,5 W/m2 dans le champ AE et APARsol était plus élevé de 20,1 W/m2 dans le champ CA. Afin de comprendre d'où venait ces différences j'ai effectué une étude de sensibilité sur les différents paramètres géométriques et optiques (OP) entre les deux champs afin de quantifier leurs impacts respectifs. Les OP du sol causent ≈ 45 % des différences dans APARplante et APARsol. Cela souligne le rôle important de l'OPsol associées aux pratiques AE qui est responsable à lui seul de presque la moitié des différences de BR. Parce qu'il intègre les effets non linéaires de tous ces paramètres, l'indice de surface foliaire (LAI) représente ≈ 40 % de la différence dans APARplante et APARsol. La sensibilité de APAR à LAI est deux fois plus faible dans le champ AE que dans le champ CA. Les résultats ont montré que les différences de APAR entre les champs AE et CA peuvent être encore plus importantes avec d'autres orientations de rangs de maïs. Les résultats ont souligné également le rôle du modèle de champ sur le APAR simulé en comparant J'ai également créé des maquettes DART dans le domaine thermique afin d'étudié la température de brillance. Ces maquettes ont été calibré grâce à une nouvelle méthode basé sur des comparaison statistique entre TB UAV/DART. Ces maquettes en accord avec les résultats des données qui donne une différence de 2K en faveur du champ AE sur le champ CA. J'ai ensuite étudié les facteurs géométriques afin de mesurer leur impact sur la TB basé sur l'illumination. Les résultats montrent qu'avec cette méthode de distribution de la TB, la différence de LAI dans les gammes des 2 champs (environ 3.2) et la rotation des plants de maïs n'ont quasiment pas d'impact. En revanche la forme des plantes et surtout la géométrie du champ ont un impact très net notamment sur la TB sol (4K) en faveur de CA. Ce travail ouvre des perspectives intéressantes pour l'avenir notamment avec l'arrivé de modèle capable de simuler le bilan d'énergie, qui permettra de simuler des processus non pris en compte dans DART comme l'évapotranspiration ou l'humidité. Cela permettra de quantifier l'effet de chaque paramètre dans l'interface sol végétation atmosphère pour montrer les différences liées aux pratiques agricoles sur la TB.

Quantifying the radiative budget (RB) and brightness temperature (BT) of maize, the most produced cereal in the world, is crucial for managing its cultivation in the context of climate change. Its microclimate, including temperature, water and energy flows, depends on crop management practices. It is therefore essential to evaluate the impacts of these practices on RB and BT at the field scale. To compare the influence of agroecological (AE) practices and conventional agriculture (CA) on RB and BT of maize, it is necessary to use modeling with 3D radiative transfer models (RTM) and remote sensing observations (RS). The question of the contribution of agroecological practices to the radiative, thermal and hydrological balance of agricultural covers compared to conventional practices is a major strategic issue. We studied two neighboring maize fields in southwestern France, with AE and CA practices, respectively. We chose the DART RTM, which is considered one of the best in the world, and we relied on in situ and drone and satellite remote sensing data. First, we created realistic 3D models of the CA and AE fields and validated them with a new method based on DART and the reflectances and vegetation indices acquired in July 2019 by drone and by the Sentinel 2 satellite (S2). We then simulated time series of photosynthetically active radiation absorbed (APAR) for plants (APARplant) and soil (APARsol) with DART. On average for the day, APARplant was 21.5 W/m2 higher in the AE field and APARsol was 20.1 W/m2 higher in the CA field. To understand where these differences came from, we conducted a sensitivity study on the different geometric and optical parameters (OP) between the two fields in order to quantify their respective impacts. The OP of the soil caused ≈ 45 % of the differences in APARplant and APARsol. This highlights the important role of OPsol associated with AE practices, which is responsible for almost half of the RB differences on its own. Because it integrates the nonlinear effects of all these parameters, the leaf area index (LAI) represents ≈ 40 % of the difference in APARplant and APARsol. The sensitivity of APAR to LAI is two times lower in the AE field than in the CA field. The results showed that the differences in APAR between the AE and CA fields can be even greater with other maize row orientations. The results also highlighted the role of the field model on the simulated APAR by comparing We also created DART models in the thermal domain to study brightness temperature (BT). These models were calibrated using a new method based on statistical comparisons between UAV/DART. These models are in agreement with the data results, which give a difference of 2K in favor of the AE field over the CA field. We then studied the geometric factors in order to measure their impact on BT based on illumination. The results show that with this BT distribution method, the difference in LAI in the ranges of the 2 fields (about 3.2) and the rotation of the maize plants have almost no impact. In contrast, the shape of the plants and especially the geometry of the field have a very clear impact, particularly on the soil BT (4K) in favor of CA. This work opens up interesting perspectives for the future, especially with the arrival of models capable of simulating the energy balance, which will allow to simulate processes not taken into account in DART such as evapotranspiration or humidity. This will make it possible to quantify the effect of each parameter in the soil-vegetation-atmosphere interface to show the differences related to agricultural practices on BT.