2.2.3 Mesures GPS
Le GPS consiste en un segment de contrôle qui surveille les satellites, un segment spatial qui comprend la constellation des satellites, et un segment utilisateurs. Ces 3 composantes permettent le calcul d’une position GPS (la latitude, la longitude et la hauteur) n’importe où dans le monde, en tout temps et quelles que soient les conditions météorologiques. Ce calcul est réalisé par la détermination de la distance entre un récepteur et au moins 4 satellites en connaissant la position de ces satellites dans l’espace (Duquenne et al., 2005). Le principe est simple, un point est défini par un repère géodésique, la mesure de GPS de la position de l’antenne fournit la position du repère. Pour détecter un déplacement et en déduire une vitesse éventuellement, il suffit de remesurer la position de ce repère quelques temps après. La déformation dans une zone donnée est realisée par la mesure du déplacement d’un certain nombre de points répartis sur cette zone.
Les mesures GPS continues permettent d’avoir une incertitude suffisamment petite, 5 - 10 mm et 10 - 20 mm en horizontal et en vertical respectivement (Matsuda and Shimizu, 2006), pour détecter un signal tectonique grâce à une haute fréquence d’échantillonage. De plus, elles permettent d’obtenir des séries temporelles sur des déplacements liés aux événements géologiques variables dans le temps à l’échelle de quelques jours, ou quelques années.
Une autre application importante des mesures GPS est la correction atmosphérique sur les in-terférogrammes. Puisque l’interférométrie différentielle et le GPS mesure chacun le délai temporel de la propagation du signal éléctromagnétique du capteur à la cible, les signaux dans ces 2 cas se propagent à travers l’atmosphère et sont alors affectés par le médium de propagation d’une manière comparable. De ce fait, les délais atmosphériques mesurés par le GPS peuvent être utilisés pour compenser les artéfacts atmosphériques dans les interférogrammes (Onn and Zebker, 2006).
Les mesures GPS, en tant que source complémentaire à l’imagerie SAR, sont très utilisées pour survéiller les structures actives géologiques telles que les failles actives, les volcans en activités, etc. Elles se distinguent avec les mesures SAR par la géométrie d’acquisition, les méthodes de traitement, ainsi que la densité d’échantillonnage spatiale et temporelle. Spatialement, par rapport aux mesures SAR, elles fournissent des informations sur une grille beaucoup plus écartée et irrégulière. Tempo-rellement, le GPS peut fournir des mesures toutes les 5 minutes ou encore moins, ce qui est bien meilleur que la séparation temporelle de quelques jours entre 2 passages répétés de satellite SAR.
2.3 Conclusions
Avec la grande disponibilité des données acquises par la télédétection telles que l’imagerie SAR, l’imagerie optique et les GPS, il paraît important d’exploiter au mieux et d’améliorer les techniques qui existent et se développent à l’heure actuelle pour la mesure de champ de déplacement. D’une ma-nière générale, les mesures par la télédétection ont très utiles aux domaines d’application. La mesure de champ de déplacement est utilisée pour caractériser et modéliser les événements géophysiques, ce qui nous permet d’augmenter la connaissance et faciliter la compréhension de ces processus. En particulier, la mesure du déplacement dû à un séisme et la modélisation de la rupture de la faille lors du séisme nous aident à comprendre le mécanisme de l’occurrence d’un séisme et prédire l’évé-nement dans le futur. En conséquence, l’incertitude associée à ces mesures jouent un rôle important sur l’exactitude de la modélisation. Il est donc très important de réduire l’incertitude associée à la
mesure autant que possible. Avant de faire les efforts sur cette amélioration, il est pourtant utile d’identifier et de quantifier d’une manière précise les erreurs présentes dans les mesures. Néanmoins, ce travail d’identification d’erreur dans les mesures par télédétection n’est pas toujours soigneuse-ment effectués. Dans certains cas, à cause de la complexité du traitesoigneuse-ment, il est très difficile de suivre la propagation de l’incertitude et quantifier l’incertitude associée au résultat final. Parfois, afin de mettre en place une nouvelle méthode, la performance est analysée par la quantification de l’erreur à travers des tests synthétiques. Depuis lors, l’erreur dans les vraies mesures dans des travaux indi-viduels en utilisant une telle méthode n’est plus rigoureusement prise en compte. Pour cette raison, dans certains travaux, l’incertitude associée à la mesure du déplacement par imagerie SAR, optique et mesures GPS n’est pas bien identifiée, ni prise en considération quantitativement.
D’autre part, le traitement de ce grand volume de données nécessite des nouvelles méthodes ou techniques qui consistent à fusionner les données issues de la même source ou des sources différentes afin de profiter à la fois de la complémentarité et de la redondance de chacune des sources. Dans la pratique, il n’est pas toujours facile de mettre ensemble toutes les sources disponibles à cause de la nature très variable d’une source par rapport à l’autre. De ce fait, des méthodes dédiées à l’alignement des différentes sources dans le même référentiel sont indispensables. De plus, les différentes sources alignées dans le même référentiel ne sont pas toujours exploitables directement à cause de la fiabilité plus ou moins importante, ceci nécessite des stratégies appropriées afin d’exploiter au mieux ces sources. Dans ce contexte, le développement des méthodes de fusion des mesures par la télédétection en prenant en compte les incertitudes associées aux mesures ouvre de nombreuses perspectives.
Chapitre 3
Cadre d’étude géophysique
Sommaire
3.1 Introduction . . . 24 3.2 Estimation de champ de déplacement 3D en surface . . . 25 3.3 Modélisation géophysique . . . 25 3.3.1 Méthodologie . . . 25 3.3.2 Sous-échantillonnage . . . 27 3.4 Séisme du Cachemire d’octobre 2005 . . . 27 3.4.1 Contexte géologique et tectonique . . . 28 3.4.2 Champ de déplacement cosismique . . . 30 3.4.3 Paramètres géométriques de la faille cosismique . . . 32 3.4.4 Distribution du glissement cosismique sur la faille . . . 32 3.4.5 Mouvement post-sismique . . . 33 3.5 Éruption du Piton de la Fournaise de janvier 2004 . . . 33 3.5.1 Contexte géologique . . . 36 3.5.2 Éruptions lors du dernier cycle éruptif (1998-2007) . . . 36 3.5.3 Éruption de janvier 2004 . . . 37 3.6 Conclusions . . . 37
Dans ce chapitre, nous nous appliquons à décrire le contexte géophysique de nos travaux dans ce chapitre. Tout d’abord, nous présentons le contexte général de la mesure du champ de déplacement et la modélisation de la source en profondeur lié à une rupture de faille lors d’un séisme ou à une ouverture de dyke lors d’une éruption volcanique. Les démarches de l’estimation du champ de déplacement 3D en surface et de la modélisation de la source en profondeur sont exposées. En plus de la démarche de la modélisation, une étape préliminaire très importante, le sous-échantillonnage, est également présentée. En second lieu, le séisme du Cachemire, qui a eu lieu le 8 octobre 2005 dans le Nord du Pakistan, est décrit en détail. Le contexte géologique, tectonique, le champ de déplacement induit en surface, les paramètres géométriques de la faille et la distribution du glissement sur la faille sont présentés précisément. Les différents travaux effectués sur ce séisme en utilisant des techniques et sources de mesure variables sont étudiés et leurs résultats sont comparés. Ensuite, l’éruption du Piton de la Fournaise de janvier 2004 est introduite brièvement. Enfin, les conclusions et les perspectives sont tirées.
3.1 Introduction
Un des objectifs des recherches géophysiques est de comprendre les comportements et les mé-canismes des processus du système interne de la Terre. Pourtant ceci est limité essentiellement par une difficulté fondamentale : l’impossibilité d’aller étudier sur place la structure et la composition de l’intérieur de la Terre. De ce fait, les recherches de la géophysique interne sur la détermination des propriétés à l’intérieur de la Terre et des forces en présence, sont réalisées en terme de modèle physique plus ou moins simplifié à partir des données observées, il s’agit donc de résoudre un pro-blème inverse (inversion). Avec les connaissances que l’on a, on aboutit à un modèle qui constitue une image acceptable de la constitution globale de la Terre, étant donné que la plupart des infimes détails de structure resteront à jamais inconnus. A partir des informations recueillies à la surface ou à l’extérieur de la Terre, par exemple, les vitesses apparentes d’ondes sismiques, les valeurs du champ de pesanteur ou du champ géomagnétique, les valeurs du champ de déplacement, etc, on cherche à transformer le modèle de départ de manière à rendre minimum la différence entre les valeurs théo-riques issues de la prédiction du modèle et les valeurs issues des données observées, compte tenu des données dont on dispose et des hypothèses qu’on accepte pour construire le modèle de départ. La prise de conscience de l’importance fondamentale des problèmes inverses et le développement de toute une série de méthodes pour les résoudre, qu’ils soient linéaires ou non, constitue un apport méthodologique essentiel de la géophysique interne.
Les mouvements tectoniques liés à l’activité à l’intérieur de la Terre sont observables à la surface de la Terre et fournissent ainsi des moyens d’étudier les structures et les comportements du système interne de la Terre. La caractérisation de la source en profondeur liée à un séisme ou à une éruption volcanique à partir de la mesure du champ de déplacement en surface constitue un champ d’inves-tigation courant en géophysique. Le champ de déplacement en surface lié à une rupture de faille lors d’un séisme ou à une ouverture de dike lors d’une éruption volcanique, est souvent caractérisé par un fort gradient du déplacement et une grande superficie affectée. L’estimation du champ de déplacement en surface est une étape indispensable pour la modélisation de la source de déplacement en profondeur. Elle fait l’objet de nombreux travaux sur l’analyse de la déformation induite par le séisme (Wright et al., 2004 ; Pathier et al., 2006 ; Wang et al., 2007) ou par le volcan (Wright et al., 2006 ; Grandin et al., 2009). Cependant, les champs de déplacement en surface ne constituent
géné-3.2 Estimation de champ de déplacement 3D en surface 25