2.2 La mission SMOS
2.2.3 L’algorithme d’inversion des donn´ ees SMOS
L’innovation de la mission SMOS se situe en premier lieu dans l’observation de la Terre d’une fa¸con multi-angulaire et dans une gamme de fr´equence encore jamais explor´ee `a l’´echelle globale. Le radiom`etre embarqu´e sur SMOS retranscrit des temp´eratures de brillance acquises `
a divers angles d’incidence. Ces profils angulaires de temp´eratures sont ensuite compar´es au mod`ele L-MEB (L-band Microwave Emission of the Biosphere, Wigneron et al. (2007)) afin de retrouver l’humidit´e sur chaque point de la grille (Kerr et al., 2012, ATBD, 2010). On appelle ce proc´ed´e inversion de l’humidit´e.
Le mod`ele L-MEB est bas´e sur un mod`ele de transfert radiatif qui comporte trois sources d’´emission de signal : l’atmosph`ere, la v´eg´etation et le sol (fig. 2.7). Le signal acquis par SMOS provient ainsi (6) de l’atmosph`ere, (5) de la v´eg´etation, (4) du sol, (3) du rayonnement galactique traversant l’atmosph`ere et la v´eg´etation r´efl´echi par le sol, (2) de l’atmosph`ere traversant la v´eg´etation puis r´efl´echie par le sol et (1) de la v´eg´etation r´efl´echie par le sol (fig. 2.7). Pour retrouver l’humidit´e du sol et parfois l’opacit´e de la v´eg´etation, il faut ˆetre en mesure de bien estimer les autres param`etres atmosph´eriques, l’occupation du sol ou encore la texture du sol qui donnera les capacit´es d’´emission et de r´eflexion du sol. Avec ces ´el´ements auxiliaires, le mod`ele L-MEB est capable de simuler des temp´eratures de brillance pour tous les angles d’incidence. L’humidit´e du sol et l’´epaisseur optique de la v´eg´etation sont retrouv´ees de telle fa¸con que la diff´erence entre les temp´eratures de brillance acquises par SMOS et simul´ees par L-MEB soit la plus faible possible.
Une autre innovation qu’apporte le produit SMOS se situe dans l’algorithme lui mˆeme. Les algorithmes d´ej`a existants posent une hypoth`ese tr`es forte concernant le champ de vue de l’instrument : toute sc`ene observ´ee est suppos´ee homog`ene (fig. 2.8(b)). Cela veut dire que
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(a) Champ de vue de SMOS (b) Champ de vue consid´er´e par les an- ciens satellites
Figure 2.8 – Diff´erences entre les consid´erations de SMOS et des satellites comme ASMR- E concernant leurs champs de vue : SMOS prend en compte l’h´et´erog´en´eit´e de la surface en fractionnant le champ de vue et y applique une pond´eration correspondant au diagramme d’antenne alors que les satellites comme AMSR-E consid´erent une surface homog`ene.
mˆeme si cette zone est constitu´ee de forˆets, de plaines agricoles et de villes, ces ´el´ements ne sont pas diff´erenci´es et ne sont pas trait´es diff´eremment. Or avec un r´esolution instrumentale de 50 km, c’est une hypoth`ese tr`es forte qui peut conduire `a des approximations tr`es importantes, notamment dans les zones de transition (cˆotes ou forˆets).
Dans l’algorithme de SMOS, chaque sc`ene observ´ee est analys´ee afin d’identifier les diff´erents types d’occupation des sols (fig. 2.8(a)). Pour chaque cat´egorie, un ensemble de param`etres est d´efini et il est ainsi possible d’identifier les contributions correspondantes `a chacune de ces cat´egories et de ne retrouver l’humidit´e que sur la partie o`u il est int´eressant d’avoir cette information (l’humidit´e des sols n’a pas de sens dans une zone urbaine ou sur des mar´ecages).
Lorsque le radiom`etre regarde dans une direction, ou vise un point, il n’est pas seulement influenc´e par ce point, il est ´egalement influenc´e par ce qui entoure ce point. Pour cela, une surface carr´ee de 123 × 123 km2 (appel´ee surface de travail qui correspond `a la surface maxi- male observ´ee par l’instrument) est d´efinie autour de chaque point o`u l’on souhaite retrouver l’humidit´e. La base de donn´ees d’occupation des sols ECOCLIMAP (Masson et al., 2003) est ensuite utilis´ee afin d’identifier la composition de cette surface de travail. ECOCLIMAP a une r´esolution de 30” d’arc (un peu moins d’1 km `a l’´equateur) et est compos´ee de 256 types d’oc- cupation. Ces 256 classes ont ´et´e regroup´ees en 8 classes plus g´en´erales sur une grille moins fine (pour des raisons de temps de calcul, environ 4km de r´esolution) : v´eg´etation basse, forˆet, zone humide, eau libre, eau sal´ee, sol aride, glace et milieu urbain. Ainsi, une carte globale de l’occupation des sols est disponible comprenant 8 classes agglom´er´ees. Un exemple du bassin de la Garonne est pr´esent´e en figure 2.9. Il est important de noter que cette base de donn´ees ECOCLIMAP est fixe et n’´evolue pas au cours des saisons. Elle n’est donc peut ˆetre pas exacte `
a un temps t pr´ecis.
est appliqu´ee `a la surface de travail. Cette fonction de poids d´epend de l’angle d’incidence et de la position du point consid´er´e dans le champ de vue de l’instrument. Ainsi il est possible de d´eterminer les fractions que repr´esente chaque cat´egorie pr´esente dans le champ de vue de l’instrument et d’en d´eduire leur contribution au signal. L’humidit´e n’est retrouv´ee que sur les zones `a v´eg´etation basse et les forˆets. Les contributions au signal des autres cat´egories (zone humide, eau libre, eau sal´ee, sol aride, glace et milieu urbain) sont estim´ees grˆace `a des mod`eles et des param`etres sp´ecifiques.
Prenons un exemple : une sc`ene est constitu´ee de 75% de v´eg´etation basse, 20% de zone humide et 5% de villes, et pour retrouver l’humidit´e sur la zone `a faible v´eg´etation, il faut d’abord estimer la contribution au signal des deux autres cat´egories (en utilisant leurs mod`eles respectifs) afin de retrouver la part de la temp´erature de brillance acquise qui correspond `a la zone `a faible v´eg´etation. Une fois les contributions identifi´ees, il est possible de retrouver l’humidit´e du sol `a faible v´eg´etation. De l’eau libre, comme un fleuve, aura tendance `a diminuer la temp´erature de brillance. Ce proc´ed´e permet ainsi de prendre en compte l’h´et´erog´en´eit´e de l’occupation des sols. Les diff´erents mod`eles des diff´erentes classes d’occupation des sols sont d´etaill´es dans l’ATBD (Algorithm Theoretical Basis Document ) de niveau 2 de SMOS (ATBD, 2010).
Il existe cependant des limites `a cette inversion de l’humidit´e du sol, notamment sur les zones `
a forte v´eg´etation. Par exemple les forˆets ´equatoriales humides sont tr`es complexes puisqu’elles repr´esentent une couche ´epaisse de v´eg´etation et le signal observ´e par l’instrument provient essentiellement de cette couche de v´eg´etation et le sol est quasiment invisible. En revanche, il est parfois possible de retrouver l’humidit´e sur des forˆets moins denses telles que les forˆets bor´eales `a pins ou arbres `a aiguilles. La mod´elisation de la liti`ere pr´esente sous-bois est ´egalement importante dans la mod´elisation de la contribution de la forˆet comme le souligne les travaux de Bircher et al. (2012).
Le chapitre 6 d´etaille comment l’humidit´e est retrouv´ee `a partir des profils angulaires des temp´eratures de brillance et comment l’humidit´e et la v´eg´etation influent sur les observations.
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(a) Zone de travail repr´esent´ee par les 256 classes d’ECOCLIMAP
(b) Zone de travail repr´esent´ee avec les 8 classes g´en´eriques
(c) Zone de travail `a basse r´esolution
Figure 2.9 – Exemple d’une zone de travail repr´esent´ee (a) `a travers 30 classes ECOCLIMAP (il en existe 256 en tout) `a une r´esolution de 30” d’arc ; (b) les classes ECOCLIMAP ont ´et´e regroup´ees en 8 classes g´en´eriques : basse v´eg´etation (FNO), forˆet (FFO), zone humide (FWL), eau pure (FWP), eau sal´ee (FWS), zone aride (FEB), glace (FEI) et zone urbaine (FEU) ; (c) les 8 classes g´en´eriques `a une r´esolution de 4km.
Chapitre
3
´
Evaluation du produit SMOS `a l’´echelle
locale
Dans le cadre de la validation des donn´ees d’humidit´e de la mission SMOS (Soil Moisture and Ocean Salinity), une comparaison entre trois jeux de donn´ees satellite, mod`ele et terrain est men´ee sur quatre bassins versants test aux Etats-Unis. Quatre produits d’humidit´e sont com- par´es en 2010 avec des mesures d’humidit´e effectu´ees par des r´eseaux de stations m´et´eorologiques qui ont d´ej`a ´et´e utilis´es pour la validation et la calibration des donn´ees du satellite AMSR-E (Advanced Microwave Scanning Radiometer ).
Les r´esultats de cette comparaison montrent que les humidit´es retrouv´ees par SMOS sont plus proches des mesures terrain avec une faible erreur totale (RMSE) de 0.052 m3/m3 pour le matin et de 0.073 m3/m3 pour l’apr`es-midi, ce qui repr´esente une am´elioration d’un facteur 2 `a 3 compar´e aux autres produits d’humidit´e existants. Le produit ECMWF (European Center for Medium range Weather Forecasting ) est tr`es bien corr´el´e avec les mesures terrain mais a un biais constant entre 0.1 et 0.2 m3/m3 sur les quatre sites test. Le produit VUA (Vrije University of Amsterdam) donne des r´esultats satisfaisants mais pr´esente un biais variant avec les saisons qui est corr´el´e avec le d´eveloppement de la v´eg´etation et la temp´erature du sol. L’indice d’humidit´e ASCAT (Advanced Scatterometer ) est tr`es bruit´e et instable sur les quatre bassins versants.