Désagrégation spatiale de températures Météosat par une méthode d'assimilation de données (lisseur particulaire) dans un modèle de surface continentale

Spatial downscaling of Meteosat temperatures based on a data assimilation approach (Particle Smoother) to constrain a land surface model

• Auteur / Autrice : Rihab Mechri
• Direction : Catherine Ottlé, Olivier Pannekoucke
• Type : Thèse de doctorat
• Discipline(s) : Météorologie, océanographie physique de l'environnement
• Date : Soutenance le 04/12/2014
• Etablissement(s) : Versailles-St Quentin en Yvelines
• Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale Sciences de l'environnement d'Île-de-France (Paris ; 1991-....)
• Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : Laboratoire des sciences du climat et de l'environnement (Gif-sur-Yvette, Essonne ; 1998-....) - Laboratoire des Sciences du Climat et de l'Environnement [Gif-sur-Yvette]
• Jury : Président / Présidente : Philippe Bousquet
• Jury : Rapporteurs / Rapporteuses : Thomas Corpetti, Dominique Courault

Mots clés

Mots clés contrôlés

Température

Terre -- Surface

Meteosat (satellites météorologiques)

Assimilation de données (géophysique)

Mots clés libres

Désagrégation

Filtre particulaire

Lisseur particulaire

Météosat

Assimilation des données

Températures des surfaces continentales

Infrarouge thermique

Télédétection

Downscaling

Particle filter

Particle smoother

Meteosat

Data assimilation

Land surface temperature

Thermal infrared

Remote sensing

Résumé

La température des surfaces continentales (LST) est une variable météorologiquetrès importante car elle permet l’accès aux bilans d’énergie et d’eau ducontinuum Biosphère-Atmosphère. Sa haute variabilité spatio-temporelle nécessite desmesures à haute résolution spatiale (HRS) et temporelle (HRT) pour suivre au mieuxles états hydriques du sol et des végétations.La télédétection infrarouge thermique (IRT) permet d’estimer la LST à différentesrésolutions spatio-temporelles. Toutefois, les mesures les plus fréquentes sont souventà basse résolution spatiale (BRS). Il faut donc développer des méthodes pour estimerla LST à HRS à partir des mesures IRT à BRS/HRT. Cette solution est connue sous lenom de désagrégation et fait l’objet de cette thèse.Ainsi, une nouvelle approche de désagrégation basée sur l’assimilation de données(AD) est proposée. Il s’agit de contraindre la dynamique des LSTs HRS/HRT simuléespar un modèle en minimisant l’écart entre les LST agrégées et les données IRT àBRS/HRT, sous l’hypothèse d’homogénéité de la LST par type d’occupation des sols àl’échelle du pixel BRS. La méthode d’AD choisie est un lisseur particulaire qui a étéimplémenté dans le modèle de surface SETHYS (Suivi de l’Etat Hydrique du Sol).L’approche a été évaluée dans une première étape sur des données synthétiques etvalidée ensuite sur des données réelles de télédétection sur une petite région au Sud-Est de la France. Des séries de températures Météosat à 5 km de résolution spatialeont été désagrégées à 90m et validées sur une journée à l’aide de données ASTER.Les résultats encourageants nous ont conduit à élargir la région d’étude et la périoded’assimilation à sept mois. La désagrégation des produits Météosat a été validée quantitativementà 1km à l’aide de données MODIS et qualitativement à 30m à l’aide dedonnées Landsat7. Les résultats montrent de bonnes performances avec des erreursinférieures à 2.5K sur les températures désagrégées à 1km.

Land surface temperature (LST) is one of the most important meteorologicalvariables giving access to water and energy budgets governing the Biosphere-Atmosphere continuum. To better monitor vegetation and energy states, we need hightemporal and spatial resolution measures of LST because its high variability in spaceand time.Despite the growing availability of Thermal Infra-Red (TIR) remote sensing LSTproducts, at different spatial and temporal resolutions, both high spatial resolution(HSR) and high temporal resolution (HTR) TIR data is still not possible because ofsatellite resolutions trade-off : the most frequent LST products being low spatial resolution(LSR) ones.It is therefore necessary to develop methods to estimate HSR/HTR LST from availableTIR LSR/HTR ones. This solution is known as "downscaling" and the presentthesis proposes a new approach for downscaling LST based on Data Assimilation (DA)methods. The basic idea is to constrain HSR/HTR LST dynamics, simulated by a dynamicalmodel, through the minimization of their respective aggregated LSTs discrepancytoward LSR observations, assuming that LST is homogeneous at the land cover typescale inside the LSR pixel.Our method uses a particle smoother DA method implemented in a land surfacemodel : SETHYS model (Suivie de l’Etat Hydrique de Sol). The proposed approach hasbeen firstly evaluated in a synthetic framework then validated using actual TIR LSTover a small area in South-East of France. Meteosat LST time series were downscaledfrom 5km to 90m and validated with ASTER HSR LST over one day. The encouragingresults conducted us to expand the study area and consider a larger assimilation periodof seven months. The downscaled Meteosat LSTs were quantitatively validated at1km of spatial resolution (SR) with MODIS data and qualitatively at 30m of SR withLandsat7 data. The results demonstrated good performances with downscaling errorsless than 2.5K at MODIS scale (1km of SR).