Modélisation 3D du Bilan Radiatif des Milieux Urbains par Inversion d'Images Satellites en Cartes de Réflectance et de Température des Matériaux Urbains

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Modélisation 3D du Bilan Radiatif des Milieux Urbains par Inversion d’Images Satellites en Cartes de

Réflectance et de Température des Matériaux Urbains

Lucas Landier

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Lucas Landier. Modélisation 3D du Bilan Radiatif des Milieux Urbains par Inversion d’Images Satel-

lites en Cartes de Réflectance et de Température des Matériaux Urbains. Hydrologie. Université

Toulouse 3 Paul Sabatier (UT3 Paul Sabatier), 2018. Français. �tel-01907888�

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Remerciements

Je souhaite en premier lieu remercier particulièrement et très chaleureusement Jean-Philippe et Ahmad, pour avoir dirigé cette thèse avec brio, et m’avoir accompagné durant ces années que vous avez rendues très agréables et intéressantes. Merci pour tous vos conseils scientifiques et autres, ainsi que pour tous les moments partagés au travail ou ailleurs.

Un grand merci également à toute l’équipe DART, particulièrement Nicolas, Jordan, Eric, et Tristan sans qui avancer aurait été beaucoup plus long et douloureux.

Merci au CESBIO et à tous les nouveaux copains que j’ai pu m’y faire, Charlotte, Thierion, Arthur, Flo, Christopher, Juliette, David, Béa, et j’en passe des meilleurs pour les petites bières passées ou à venir. Merci aussi à tous les autres ainsi qu’aux équipes d’administration qui m’ont souvent bien aidé, c’était vraiment un plaisir.

Parmi eux un merci particulier à mes co-bureau PA et Ferrand parce qu’ils sont plutôt cools.

Merci aux colocs, Fred, Torres, Kohler, Stef, de m’avoir offert un environnement sécuritaire, calme, et agréable quand je rentrais de mes dures journées de travail. Merci à Julien Lesouple pour s’être assuré des détails techniques.

Merci à la famille pour leur soutien moral et/ou en personne, et surtout pour leurs hébergements pendant des weekends/vacances sympas. Un merci particulier à Grand-Père, ça m’a fait très plaisir de te voir durant la soutenance. Papa et Maman aussi, pour ça et tout le reste.

Merci Hoa pour m’avoir supporté pendant que je finissais l’écriture et le reste.

Merci aussi à Caroline et Stéphane de s’être déplacé pour la soutenance et pour les soirées gastronomiques de qualité.

Merci aux différents partenaires de projets et désormais amis que j’ai pu cotoyer, Lucie, Růžena, Zbynek de Czechglobe et plus récemment Frans, Christian, Eberhard, Zina, Mattia, Fredrik, Nek, Sue et les autres membres de URBANFLUXES.

Merci au Rapporteurs, Xavier et Marjorie, et aux membres du Jury de soutenance, Abdelaziz, Aude, Christiane, Philippe, d’avoir accepté d’examiner mes travaux de thèse.

Merci à mes nouveaux collègues du CNES pour m’avoir bien accueilli, et pour leur présence à la soutenance.

Merci à mes chers et tendres amis qui sont venus également assister à la soutenance (pour être venus et pour le

reste), Mignon, Laforge, Billou, Sylvain, Marine, Erlé, Emilie, Zazou, Michael, Marion, Adèle, Thắng, Léa, et un

petit bonus pour Lucile qui est venue de loin. Merci aux autres aussi même s’ils n’étaient pas là, et à tous ceux

que j’oublie, je vous aime tous.

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Table des matières

Table des Figures ... 9

Acronymes ... 15

Résumé ... 17

Abstract ... 19

I. Introduction ... 21

1. Contexte ... 21

2. Le bilan d’énergie ... 22

2.1. Processus mis en jeu ... 22

2.2. Modèles de bilan d’énergie ... 25

3. Le transfert radiatif ... 31

3.1. Processus et grandeurs du transfert radiatif... 31

3.2 Les modèles de télédétection ... 35

II. Modélisation 3D du Transfert Radiatif et Données Utilisées ... 43

1. Présentation ... 43

1. Le Modèle DART ... 44

1.1. Introduction ... 44

1.2. La Représentation du Paysage ... 46

1.3. Modélisation du transfert radiatif ... 58

2. Données de Télédétection ... 62

2.1. Présentation ... 62

2.2. Capteurs Satellitaires Utilisés ... 64

3. Données supplémentaires ... 72

3.1. Modèles numériques de terrain ... 72

3.2. Représentation 3D des bâtiments ... 74

3.3. Végétation ... 75

3.4. Données atmosphériques ... 76

III. Calcul de Q* à partir de données satellites ... 79

1. Introduction ... 79

2. Méthode itérative d’inversion des propriétés des matériaux de surface ... 80

2.1. Présentation générale... 80

2.2. Inversion des propriétés optiques dans les courtes longueurs d’onde ... 83

2.3. Adaptation au domaine thermique... 99

3. Calcul de Q* au passage du satellite ... 103

3.1. Calcul du bilan radiatif dans les courtes longueurs d’onde ... 103

3.2. Calcul du bilan radiatif dans le domaine thermique ... 107

4. Création de séries temporelles ... 108

4.1. Séries temporelles dans les courtes longueurs d’onde ... 108

6

4.2. Adaptation au domaine thermique... 112

IV. Résultats, validation, et études de sensibilité... 115

1. Introduction ... 115

2. Les sites d’application de l’étude ... 115

2.1. Bâle ... 116

2.2. Londres ... 119

2.3. Héraklion ... 121

3. La simulation d’images satellites ... 123

4. Cartes de Q* au passage du satellite ... 129

5. Séries temporelles ... 134

6. Etudes de sensibilité ... 140

6.1. Impact des itérations ... 140

6.2. Impact des murs ... 144

6.3. Impact des mises à jour de propriétés optiques ... 146

6.4. Impact de la représentation 3D ... 148

7. Utilisation des résultats obtenus par des études extérieures ... 149

7.1. Utilisation des résultats dans le projet URBANFLUXES ... 149

7.2. Utilisation des résultats dans le modèle DART-EB ... 166

V. Conclusion et Perspectives ... 171

1. Conclusion ... 171

2. Perspectives ... 175

Bibliographie ... 177

Annexes ... 187

Annexe A – Convert a raster DEM to OBJ format ... 188

Annexe B – Script convertDEMtoOBJ.py ... 196

Annexe C – Références de l’article ‘Urban Energy Exchanges Monitoring from Space’ ... 200

7

8

9

Table des Figures

F IGURE 1 : R EPRESENTATION SCHEMATIQUE DES FLUX DU BILAN D ' ENERGIE D ' UN ELEMENT DE VOLUME URBAIN . L E BILAN D ' ENERGIE PAR UNITE DE SURFACE DU HAUT DU VOLUME EST Q

+ Q

= Q

+ Q

+ Δ Q

+ Δ Q

(W/ M

), AVEC Q* LE BILAN RADIATIF NET , Q

LE FLUX DE CHALEUR ANTHROPOGENIQUE , Q

LE FLUX TURBULENT DE CHALEUR SENSIBLE , Q

LE FLUX TURBULENT DE CHALEUR LATENTE , ΔQ

LE FLUX NET DE STOCKAGE DE LA CHALEUR DANS LE VOLUME ET ΔQ

LE FLUX NET D ' ADVECTION . L ES FLECHES INDIQUENT LA DIRECTION SELON LAQUELLE LES FLUX SONT SUPPOSES POSITIFS . A DAPTE DE C HRYSOULAKIS ET AL . (2018). ... 23 F IGURE 2 : L ES 7 TYPES D ’ UTILISATION DU SOL CONSIDERES PAR LE MODELE SUEWS. P AVED - P AVÉ ( IMPERMÉABLE ) ; B UILDINGS -

B ÂTIMENTS ; E VERGREEN TREES - A RBRES PERSISTANTS ; D ECIDUOUS TREES – A RBRES CADUQUES ; G RASS – H ERBE ; B ARE SOIL – S OL NU ; W ATER – E AU . E, IE, P SONT LIES AU FLUX HYDRIQUE . S OURCE (W ARD ET AL ., 2016 A ) ... 27 F IGURE 3 : S IMULATIONS DART DE PAYSAGES URBAIN ( HAUT ) ET NATUREL ( BAS ) SCHEMATIQUES . L E PAYSAGE NATUREL EST UN CHAMP DE MAÏS (LAI=1.2). M AQUETTES DE PAYSAGE ( A , D ). I MAGES EN REFLECTANCE AU NADIR ( B , D ). R EFLECTANCE DIRECTIONNELLE ( C , F ). L' ALBEDO DE TOUT MATERIAU EST 0.40 : ρ

⁼ τ

^{=0.2 ET} ρ

⁼ ρ

^{=0.4. L'} ATMOSPHERE EST DEFINIE PAR LE MODELE DE GAZ "USSTD" ET LE MODELE D ' AEROSOLS "R URAL 23 KM ", POUR UNE LONGUEUR D ' ONDE DE 0.56 µM . L' ANGLE ZENITHAL SOLAIRE EST 60°. L A REFLECTANCE VARIE ENTRE 0.10 ET 0.43 POUR LE PAYSAGE URBAIN ET ENTRE 0.15 ET 0.26 POUR LE CHAMP DE MAÏS . ... 28 F IGURE 4 : V UE SCHEMATIQUE DE LA CONFIGURATION A COUCHE UNIQUE DU MODELE TEB. L ES LIGNES EN POINTILLE REPRESENTENT

L ’ INTERACTION DES SURFACES AVEC LE MODELE ATMOSPHERIQUE (S OURCE : M ASSON , 2006). ... 29 F IGURE 5 : I LLUSTRATION DE L ’ ECLAIREMENT ( GAUCHE ) ET DE L ’ EXITANCE ( DROITE ) D ’ UNE SURFACE . ... 32 F IGURE 6 : D IFFERENTS TYPES DE REFLECTANCE ( DIRECTE D , CONIQUE C , HEMISPHERIQUE H ) ( SOURCE : DART U SER M ANUAL ) ... 33 F IGURE 7 : A ) M AQUETTE DE PAYSAGE (3 ARBRES , 1 MAISON , 1 LAC ) ET SIMULATIONS DART: B ) C OMPOSITION COLOREE ROUGE /

VERT / BLEU . C ) R EFLECTANCE 1D DANS LE VERT SELON L ' ANGLE ZENITHAL DE VISEE DANS LE PLAN SOLAIRE . L' ANGLE ZENITHAL EST NEGATIF POUR LES DIRECTIONS SOLAIRES ARRIERE . D ) R EFLECTANCE DIRECTIONNELLE DANS LE VERT . L ES DEUX MAXIMA DE LA REFLECTANCE CORRESPONDENT AUX CONFIGURATIONS " SPECULAIRE " ET " HOT SPOT ". L E DISQUE NOIR INDIQUE LA DIRECTION SOLAIRE . L A DISTANCE AU CENTRE INDIQUE L ' ANGLE ZENITHAL DE LA DIRECTION DE DIFFUSION . L' ORIGINE DE L ' ANGLE AZIMUTAL EST L ' AXE O X . A NGLE ZENITHAL SOLAIRE DE 30° ET AZIMUTAL DE 90°... 33 F IGURE 8 : R EPRESENTATION DES DIRECTIONS UTILISEE PAR LE MODELE SAIL. U NE DIRECTION SOLAIRE , UNE D ’ OBSERVATION , ET DEUX

VERTICALES POUR LES FLUX ASCENDANTS ET DESCENDANTS (S OURCE : V ERHOEF ET AL ., 2007)... 39 F IGURE 9 : R EPRESENTATION D ’ UN JEU DE DIRECTIONS UTILISE PAR LE MODELE DART. L A SCENE OBSERVEE EST AU CENTRE DE LA

SPHERE DE DIRECTIONS , PARTITIONNEE PAR LES ANGLES SOLIDES DE CHAQUE DIRECTION . 5 DIRECTIONS SONT AJOUTEES A CETTE PARTITION , REPRESENTEES PAR LES 5 « CARRES » PLUS PETITS . (S OURCE : G ASTELLU -E TCHEGORRY , 2018) ... 39 F IGURE 2.1 : S CHEMA DU SYSTEME T ERRE -A TMOSPHERE SIMULE DANS DART. I L COMPREND LA MAQUETTE TERRESTRE ET

L ’ ATMOSPHERE . ... 46 F IGURE 2.2 : I LLUSTRATION DES DIFFERENTS MODES DE SUIVI DE RAYONS AUX LIMITES DE LA SCENE : MODE MAQUETTE REPETITIVE

( HAUT ), PENTE INFINIE ( MILIEU ), SCENE ISOLEE ( BAS ). L ES FLECHES REPRESENTENT LES RAYONS DESCENDANTS LORS DE

L ’ ILLUMINATION ( A ) OU MONTANT LORS DE LA CREATION D ’ IMAGE ( B ) ... 48 F IGURE 2.3 : I MAGES SIMULEES DART CORRESPONDANT AUX TROIS MODES DE CONDITIONS AUX LIMITES , POUR UNE SCENE COMPOSEE

DE 4 ARBRES SUR UN SOL EN PENTE REGULIERE DE 25°. S CENE REPETITIVE ( GAUCHE ), PENTE INFINIE ( MILIEU ), SCENE ISOLEE ( DROITE ). L A MAQUETTE EST DUPLIQUEE 4 FOIS DANS CHAQUE CAS . S IMULATION REALISEE POUR UNE DIRECTION SOLAIRE ( _Θ , ^Φ )

= (20°,180°) ET UNE DIRECTION DE VISEE DU CAPTEUR (30°,200°), ET UNE RESOLUTION SPATIALE DE 2.5 M ... 49 F IGURE 2.4 : A RBRE AVEC COURONNE ELLIPSOÏDALE ET DENSITE VOLUMIQUE CONSTANTE ( GAUCHE ) ET SA DISCRETISATION EN CELLULES

TURBIDES ( DROITE ). L A CLARTE DU VERT DEPEND DE LA DENSITE VOLUMIQUE FOLIAIRE , AJUSTEE SELON LA PROPORTION DE LA CELLULE OCCUPEE PAR DE LA VEGETATION . ... 50 F IGURE 2.5 : F ORMES DE COURONNES D ’ ARBRES CREES PAR DART. A FFICHAGE PAR L ’ OUTIL ‘‘ VUE 3D’’ DE DART. L A RESOLUTION

SPATIALE DES CELLULES EST DE 25 CM . L ES COURONNES SONT REMPLIES DE MATIERE TURBIDE ... 51 F IGURE 2.6 : B ATIMENTS CREES PAR DART. A ) G EOMETRIE D ' UN BATIMENT GENERIQUE . B ) A FFICHAGE 3D D ' UNE MAISON CLASSIQUE : LES 4 MURS ONT LA MEME HAUTEUR ET LE TOIT EST DEFINI PAR 2 POINTS . ... 51 F IGURE 2.7 : E XEMPLES D ’ OBJETS NATURELS ET ARTIFICIELS IMPORTES PAR DART, MODELISES PAR DES TRIANGLES : ( A ) P OUSSE DE

BLE , ( B ) P LANT DE MAÏS , ( C ) CANOPEE DE RIZ , ( D ) P LANT DE TOURNESOL , ( E ) A RBRE CERISIER , ( F ) A VION ... 53

10 F IGURE 2.8 : I LLUSTRATION DE LA TRANSFORMATION DU FEUILLAGE EN MATIERE TURBIDE ( TRONCS EN TRIANGLES ) POUR UN CHAMP

D ’ ORANGERS SIMULE AVEC UNE RESOLUTION SPATIALE DE 5 CM . (A) S CENE 3D SIMULEE SANS CONVERSION , (B) I MAGE DART RESULTANTE EN COMPOSITION COLOREE , (C) S CENE 3D APRES CONVERSION DU FEUILLAGE EN MATIERE TURBIDE , (D) I MAGE DART RESULTANTE EN COMPOSITION COLOREE ... 53 F IGURE 2.9 : D IAGRAMMES 2D DES REFLECTANCES POUR DIFFERENTS MODELES DE REFLECTANCE [-] EN FONCTION DE LA DIRECTION DE VISEE ΩV [ °]. L A DIRECTION D ’ ILLUMINATION ΩS [ °] EST FIXEE ET REPRESENTEE PAR LE POINT NOIR . (A) L AMBERTIEN , _Ρ = 0.5 [-]. (B) L AMBERTIEN + SPECULAIRE , _Ρ = 0.5, ^Α = 0.8, ^N = 1.4, A = 900 [-]. (C) H APKE , _Ρ = 0.5, ^Α = 0.2, ^N = 1.4, A = 1000 [-], PARAMETRES H APKE EGAUX A 1 [-]. (D) RPV, _Ρ 0 = 0.5, ^ΡC = 0.7, ^Κ = 1, Θ = 0.065 [-]. ... 55 F IGURE 2.10 : E XEMPLE D ' IMPACT DE L ’ ATMOSPHERE SUR LA MESURE DE REFLECTANCE . S PECTRES DE REFLECTANCE DE CHAMP DE

MAÏS SIMULES POUR UN CAPTEUR AU BAS DE L ’ ATMOSPHERE ( BLEU ) ET A 3500 M D ’ ALTITUDE ( VERT ). ... 58 F IGURE 2.11 : I LLUSTRATION DE LA DEFINITION D ’ UNE DIRECTION DANS DART ... 59 F IGURE 2.12 : I LLUSTRATION DES 5 ETAPES DE CALCUL DU TRANSFERT DE BILAN RADIATIF D ’ UN PAYSAGE PAR DART ... 60 F IGURE 2.13 : C OMPOSITION COLOREE RGB UTILISANT LES BANDES 2, 3, ET 4 DU CAPTEUR S2A MSI, CORRIGEES DES EFFETS

ATMOSPHERIQUES , POUR LA VILLE D ’H ERAKLION (C RETE ), LE 29 J ANVIER 2016. ... 65 F IGURE 2.14 : C OMPARAISONS DES BANDES SPECTRALES DES CAPTEURS SPATIAUX S ENTINEL -2 MSI, L ANDSAT -7 ETM+, ET L ANDSAT -

8 OLI/TIRS (S OURCE : NASA) ... 66 F IGURE 2.15 : A) I MAGE DE TEMPERATURE DE BRILLANCE DU CANAL S7 DE SRSTR AU NADIR , A 1 KM DE RESOLUTION , LE 20 J ANVIER

2017; B) Z OOM SUR LA VILLE DE B ALE EN S UISSE ; C) C ARTE DE TEMPERATURE DE SURFACE CALCULEE PAR UNE METHODE DE SPATIAL - SPECTRAL UNMIXING , A 100 M DE RESOLUTION , AVEC UN MASQUE DE NUAGES . ... 68 F IGURE 2.16 : C OMPOSITION COLOREE RGB UTILISANT LES BANDES 2, 3, ET 4 DU CAPTEUR LS8 OLI, CORRIGEES DES EFFETS

ATMOSPHERIQUES , POUR LA VILLE DE L ONDRES (A NGLETERRE ), LE 9 A VRIL 2015 ... 70 F IGURE 2.17 : E XTRAIT DU MNT DE L ONDRES SOUS FORME D ’ IMAGE RASTER , EN METRES AU - DESSUS DU NIVEAU DE LA MER [ MASL ],

AVEC UNE RESOLUTION SPATIALE DE 0.7 M ... 72 F IGURE 2.18 : I LLUSTRATION DE LA VECTORISATION D ’ UN MNT RASTER AU FORMAT *. OBJ , POUR UNE PARTIE DE LA VILLE DE

L ONDRES . A) V ISUALISATION DE L ’ OBJET AVEC LE LOGICIEL B LENDER . B) Z OOM SUR L ’ ENCADRE ROUGE , AVEC AFFICHAGE DES FACETTES GENEREES AUTOMATIQUEMENT . C) O BJET COMPLET APRES SIMPLIFICATION DES FACETTES ... 73 F IGURE 2.19 : V ISUALISATION 3D B LENDER DU MNT DE LA VILLE DE B ALE . A) V ISUALISATION GLOBALE . B) V ISUALISATION DES

FACETTES DU GROUPE ‘ SOL ’. C) V ISUALISATION DES FACETTES DU GROUPE ‘ RIVIERE ’ ... 74 F IGURE 2.20 : I MAGE NADIR DE LUMINANCE THERMIQUE SIMULEE PAR DART SUR UNE PARTIE DE LA VILLE DE B ALE , POUR LA BANDE

SPECTRALE [10.60 11.19 _ΜM ] A 2,50 M DE RESOLUTION . T OUS LES TOITS ONT LA MEME PROPRIETE ( _ϵ = 0.99, T = 300K ).

T OUS LES AUTRES ELEMENTS ONT UNE EMISSIVITE NULLE . ... 75 F IGURE 2.21 : V ISUALISATION 3D DE L ’ ASSOCIATION MNT+B ATIMENTS AVEC LE LOGICIEL B LENDER , POUR LA VILLE DE B ALE . L ES

DIFFERENTS GROUPES SONT REPRESENTES PAR DES COULEURS DIFFERENTES . V UE AU NADIR (A) ET OBLIQUE (B). ... 75 F IGURE 2.22 : I MAGE RASTER DE MODELE NUMERIQUE DE SURFACE POUR LES CANOPEES VEGETALES DANS UNE PARTIE DE LA VILLE DE

L ONDRES . L ES UNITES SONT EN METRES AU - DESSUS DU NIVEAU DU SOL ( METERS ABOVE GROUND LEVEL ) [ MAGL ] ... 76 F IGURE 2.23 : V ISUALISATION DANS L ’ OUTIL VUE 3D DE DART DES PAYSAGES COMPLETS ( RELIEF + BATIMENTS + VEGETATION ) POUR

LES VILLES DE L ONDRES (A) ET B ALE (B) ... 76 F IGURE 2.24 : S PECTRE D ’ ECLAIREMENT SIMULE AU - DESSUS DE B ALE POUR LE 24 J UIN 2016, A 11 H 05, EN UTILISANT 410 BANDES

SPECTRALES DE 5 NM DE LARGEUR DE BANDE ... 77 F IGURE 3.1 : M ETHODE DE CARTOGRAPHIE DES REFLECTANCES ET TEMPERATURES DES MATERIAUX URBAINS PAR COMPARAISON

ITERATIVE D ’ IMAGES DART ET SATELLITE . DART CALCULE Q ^SW * A PARTIR DE CES PROPRIETES ET DE L ' ECLAIREMENT LOCAL . U NE METHODE SIMILAIRE PERMET DE CALCULER LA DISTRIBUTION SPATIALE DES TEMPERATURES , ET AINSI OBTENIR Q ^LW * . ... 80 F IGURE 3.2 : V UES NADIR ( GAUCHE ) ET OBLIQUE ( DROITE ) DE LA BASE DE DONNEES GEOMETRIQUE DE LA VILLE DE B ALE DANS L ’ OUTIL

"V UE 3D" DE DART. C HAQUE GROUPE D ' ELEMENTS URBAINS EST DISTINGUE PAR UNE COULEUR DIFFERENTE . ... 81 F IGURE 3.3 : I MAGE " REFLECTANCE NADIR " DART SIMULEE AVEC DES REFLECTANCES DE MATERIAU SPATIALEMENT CONSTANTES .

B ANDE NIR (865 NM ) DE S ENTINEL -2. 24/06/2016. R ESOLUTION SPATIALE DE 5 M . ... 81 F IGURE 3.4 : I MAGES " REFLECTANCE NADIR " DART ( GAUCHE ) ET S ENTINEL -2 CORRIGEE DES EFFETS ATMOSPHERIQUES ( DROITE )

ACQUISE LE 24 J UIN 2016. B ANDE NIR (865 NM ). R ESOLUTION SPATIALE DE 20 M . ... 82 F IGURE 3.5 : E XEMPLES D ’ IMAGES DART DE " REFLECTANCE NADIR " PAR MATERIAU A 865 NM ET 5 M DE RESOLUTION . V ILLE DE B ALE .

C ONDITIONS D ' ACQUISITION DE L ' IMAGE S ENTINEL -2 DU 24.06.2016. A : GROUPE ‘ SOL ’ ; B : GROUPE ‘ RIVIERE ’ ; C : GROUPE

‘ TOITS ’ ; D : GROUPE ‘ VEGETATION ’. ... 82

11 F IGURE 3.6 : C ARTE D ’ EPAISSEUR OPTIQUE DES AEROSOLS ( A 550 NM ) OBTENUE LORS DE LA CORRECTION ATMOSPHERIQUE PAR LE DLR

DE L ' IMAGE L ANDSAT -8 DE LA VILLE DE B ALE ACQUISE LE 21.08.2015. R ESOLUTION : 100 M . S OURCE : DLR. ... 83 F IGURE 3.7 : E CLAIREMENT DANS LES GRANDES ET COURTES LONGUEURS D ’ ONDE MESURE PAR UNE TOUR DE FLUX A 38 M AU - DESSUS

DE LA SURFACE AU CENTRE DE B ALE (K NLINGELBERGSTRASSE ). H AUT : BILAN RADIATIF AINSI QU ’ ECLAIREMENT ET EXITANCE DANS LES COURTES ET GRANDES LONGUEURS D ’ ONDE [W/ M ²]. B AS : ECLAIREMENTS SOLAIRES DIRECTS ET DIFFUS DANS LES COURTES LONGUEURS D ’ ONDE , A DIFFERENTES ALTITUDES [W/ M ²]. L ES DONNEES SONT AGREGEES A DES INTERVALLES DE TEMPS DE 30 MINUTES , POUR LA SEMAINE DU 5 A VRIL AU 11 A VRIL 2018. (S OURCE : U NIVERSITE DE B ALE -

HTTPS :// MCR . UNIBAS . CH / DOLUEG 2/) ... 84 F IGURE 3.8 : E XEMPLE DE JEU DE POINTS DE CONTROLE UTILISES POUR GEO - REFERENCER UNE IMAGE DART DE LA VILLE DE B ALE . L ES

POINTS SONT SELECTIONNES SUR UNE IMAGE DART A 2.5 M DE RESOLUTION , SIMULEE SANS VEGETATION . ... 87 F IGURE 3.9 : I MAGE DART ( Δ ^R =2.5 M ) SUPERPOSEE A UNE IMAGE L ANDSAT -8 ( Δ ^R =30 M ) DE LA VILLE DE B ALE . ... 87 F IGURE 3.10 : P IXEL SCHEMATIQUE CONTENANT LES TYPES D ’ ELEMENTS URBAINS " SOL " ( BEIGE ), " TOIT " ( GRIS ) ET " ARBRE " ( VERT ) DE

LUMINANCES RESPECTIVES LΔ ^Λ , ^SOL , LΔ ^Λ , ^{TOIT ET} LΔ ^Λ , ^ARBRE . P OUR TOUT PIXEL , DART SIMULE LA LUMINANCE TOTALE LDART, Δ ^Λ ET LES LUMINANCES PAR TYPE D ' ELEMENT ( I . E . LDART, Δ ^Λ , ^SOL , LDART, Δ ^Λ , ^TOIT , LDART, Δ ^Λ , ^ARBRE ) . 89 F IGURE 3.11 : I MAGES DART DE PAYSAGE SCHEMATIQUE . A ) S CENE 3D DART, A LA RESOLUTION SPATIALE 10 MX 10 MX 5 M ,

COMPRENANT 3 ARBRES ET 1 BATIMENT , SIMULES AVEC DES SURFACES TRIANGULAIRES . B ) C OMPOSITION COLOREE DART AU NADIR . C ) C OMPOSITION COLOREE DART POUR UN ANGLE ZENITHAL DE VISEE DE 60°. ... 90 F IGURE 3.12 : M AILLE D ' ANALYSE U (4 PIXELS ) DE L ’ ALGORITHME D ’ INVERSION . L E SYSTEME A AUTANT D ’ EQUATIONS QUE

D ' INCONNUES : LE SOL ( BEIGE ), LA VEGETATION ( VERT ), LES TOITS ( GRIS ), ET LA SURFACE D ' EAU ( BLEU ). ... 91 F IGURE 3.13 : R EPRESENTATION DE SCHEMATIQUE DE SYSTEME INSOLUBLE POUR L ’ ALGORITHME D ’ INVERSION . C OMME DANS LA

F IGURE 3.12, QUATRE ELEMENTS SONT PRESENTS : SOL ( BEIGE ), VEGETATION ( VERT ), TOIT ( GRIS ), ET RIVIERE ( BLEU ). ... 92 F IGURE 3.14 : S CHEMA ILLUSTRANT DEUX MAILLES D ' ANALYSE L A MAILLE ENCADREE EN JAUNE EST LA MAILLE DE LA F IGURE 3.13. L A

MAILLE ENCADREE EN ROUGE EST LA MAILLE " JAUNE " DECALEE D ' UN PIXEL SELON L ' AXE HORIZONTAL . ... 92 F IGURE 3.15 : S CHEMA PRESENTANT DEUX GRILLES D ' ANALYSE DE MAILLES DE 2 X 2 PIXELS ET UNE GRILLE DE DE MAILLE DE 3 X 3 PIXELS .

L ES ELEMENTS PRESENTS SONT LE SOL ( BEIGE ), LA VEGETATION ( VERT ), LE TOIT ( GRIS ), ET L ' EAU ( BLEU ). L E PREMIER GROUPE DE PIXEL CONSIDERE EST ENCADRE EN POINTILLES JAUNE , LE DEUXIEME EN POINTILLES ROUGE , ET LE TROISIEME EN POINTILLES VIOLETS . ... 93 F IGURE 3.16 : C ARTE DE FACTEURS OPTIQUES DU SOL DERIVEE DE LA COMPARAISON D ’ IMAGES DE LUMINANCE DART ET S ENTINEL -2

DU 24 J UIN 2016, DANS LE PROCHE INFRAROUGE (865 NM ), A 20 M DE RESOLUTION ... 93 F IGURE 3.17 : C ARTE DE FACTEURS MULTIPLICATIFS (PIR: 865 NM ) DU SOL A 5 M DE RESOLUTION , DERIVEE D ' IMAGE S ENTINEL -2

(24/06/2016). ... 94 F IGURE 3.18 : I LLUSTRATION DE LA METHODE DE N EWTON POUR LE CAS D ' UNE FONCTION DE LUMINANCE DONNEE ( LIGNE BLEUE

CONTINUE ) EN FONCTION DE LA REFLECTANCE . L A SOLUTION RETENUE Ρ 2 CORRESPOND A L ' INTERSECTION DE LA LUMINANCE SATELLITE L ^S ( POINTILLES ROUGES ) ET DE LA TANGENTE ( POINTILLES VERTS ) CALCULEE A PARTIR DES ITERATIONS PRECEDENTES REPRESENTEES ICI PAR LES INDICES 0 ET 1. ... 96 F IGURE 3.19 : R EFLECTANCE DART D ' UN PIXEL PUR DE VEGETATION EN FONCTION DE L ' ALBEDO FOLIAIRE . ... 98 F IGURE 3.20 : E XEMPLE DE CONSIDERATION EXPLICITE DES TERMES D ’ ORDRE SUPERIEUR POUR L ’ INVERSION DE L ' ALBEDO FOLIAIRE Ω , A L ' AIDE DES RESULTATS OBTENUS DANS LES ITERATIONS PRECEDENTES . ... 99 F IGURE 3.21 : C ARTES DE ΣN DE 3 ELEMENTS (A : ‘ SOL ’ ; B : ‘ TOITS ’ ; C : ‘ EAU ’) DE LA VILLE D ’H ERAKLION , POUR LA DIRECTION

VERTICALE , A 30 M DE RESOLUTION . L ES VALEURS DES PIXELS VONT DE 0 ( ELEMENT N NON VISIBLE ) A 1 ( N EST LE SEUL ELEMENT VISIBLE ) ... 101 F IGURE 3.22 : C ARTE DE TEMPERATURES DE MATERIAUX DERIVEES D ’ UNE IMAGE DE LUMINANCE L ANDSAT -8 ( BANDE 10), POUR LA

VILLE DE B ALE LE 30 A OUT 2015, AU NADIR . G AUCHE : CARTE DE TEMPERATURE DU SOL . D ROITE : CARTE DE TEMPERATURE DE LA RIVIERE . ... 103 F IGURE 3.23 : A LBEDO SPECTRAL D ' UN PIXEL DART POUR 6 BANDES DE S ENTINEL -2 (2,3,4, 8 A , 11, 12). ... 104 F IGURE 3.24 : C ARTE D ' ALBEDO SPECTRAL A 665 NM ET 20 M DE RESOLUTION , SIMULEE PAR DART A PARTIR DE L ' IMAGE B4 DE

S ENTINEL -2 DU 24.06.2016 A 10:37. L A F IGURE 3.23 AFFICHE L ' ALBEDO SPECTRAL DU PIXEL " ROUGE ". ... 104 F IGURE 3.25 : S PECTRE D ’ ECLAIREMENT BOA SIMULE PAR DART POUR LA CONFIGURATION ATMOSPHERIQUE DU 24.06.2016 A

10:37 A B ALE (S UISSE ). S IMULATION REALISEE AVEC 410 BANDES SPECTRALES DE 5 NM DE LARGEUR , ENTRE 0.350 _ΜM ET 2.4 ΜM ... 105 F IGURE 3.26 : C ARTE D ’ ALBEDO DE B ALE , A 100 M DE RESOLUTION ( GRILLE URBANFLUXES), DERIVEE DE L ' IMAGE S ENTINEL -2 DU

24 J UIN 2016 A 10 H 37... 106

12 F IGURE 3.27 : C ARTE DE QSW* W. ^M -2 POUR LA VILLE DE B ALE LE 24.06.2016 A 10 H 37, A 100 M DE RESOLUTION . L E POINT

ROUGE REPRESENTE L ’ EMPLACEMENT DE LA TOUR DE FLUX BKLI. ... 106 F IGURE 3.28 : C ARTE Q ^LW * W. ^M -2 DE LA VILLE DE B ALE LE 30.08.2015 A 10 H 16, A 100 M DE RESOLUTION . ... 107 F IGURE 3.29 : C ARTE DE Q* W. ^M -2 POUR LA VILLE DE B ALE LE 30.08.2015 A 10 H 16, A 100 M DE RESOLUTION . ... 108 F IGURE 3.30 : D ISCRETISATION DES DIRECTIONS SOLAIRES POSSIBLES POUR LA VILLE DE B ALE . L A COURBE BLEUE INDIQUE L ’ EVOLUTION

DE L ’ ANGLE SOLAIRE DURANT LE SOLSTICE D ’ HIVER , ET LA COURBE ROUGE DURANT LE SOLSTICE D ’ ETE . L ES POINTS ROUGES REPRESENTENT L ’ ECHANTILLONNAGE CHOISI POUR DISCRETISER LES ANGLES POSSIBLES . ... 110 F IGURE 3.31 : E CLAIREMENT SPECTRAL POUR UN ANGLE ZENITHAL SOLAIRE DE 25°. B LEU : ECLAIREMENT TOTAL . R OUGE :

ECLAIREMENT DIRECT . J AUNE : ECLAIREMENT DIFFUS . ... 110 F IGURE 3.32 : E CLAIREMENT SPECTRAL POUR UN ANGLE ZENITHAL SOLAIRE DE 80°. B LEU : ECLAIREMENT TOTAL . R OUGE :

ECLAIREMENT DIRECT . J AUNE : ECLAIREMENT DIFFUS . ... 110 F IGURE 3.33 : C ARTES D ’ EMISSIVITE DE SURFACE ( GAUCHE ) ET DE TEMPERATURE DE SURFACE ( DROITE ), A 100 M DE RESOLUTION , LE

24.06.2016 ( A 11 H 05 POUR LA TEMPERATURE ) POUR LA VILLE DE B ALE (S OURCE : FORTH) ... 112 F IGURE 4.1 : L ES 3 SITES URBAINS ETUDIES . A : B ALE (S UISSE ) ; B : L ONDRES (R OYAUME -U NI ) ; C : H ERAKLION (G RECE ) ... 116 F IGURE 4.2 : G RILLE ( VERT ) CORRESPONDANT AUX CARTES DE BILAN RADIATIF DE LA VILLE DE B ALE , A 100 M DE RESOLUTION . L’ IMAGE EN FOND EST UNE COMPOSITION COLOREE S ENTINEL -2 DU 24.06.2016, A 20 M DE RESOLUTION . ... 117 F IGURE 4.3 : M AQUETTE DART DE LA VILLE DE B ALE , EN VUE OBLIQUE DANS L ’ OUTIL DE VISUALISATION 3D DE DART. E N VERT LA

VEGETATION , EN GRIS FONCE LES TOITS , EN GRIS CLAIR LES MURS , EN BLEU L ’ EAU , ET EN BEIGE LE RELIEF . ... 117 F IGURE 4.4 : V UE AERIENNE ( A ) DE LA MAQUETTE 3D DE LA VILLE DE B ALE , VISUALISEE AVEC L ’ OUTIL ‘ VUE 3D’ DE DART. L E CERCLE

BLEU INDIQUE UNE ZONE BATIE OU LES BATIMENTS SONT ABSENTS DANS LA MAQUETTE . L E POINTS ROUGE ET JAUNE INDIQUENT RESPECTIVEMENT L ’ EMPLACEMENT DES TOURS DE FLUX BKLI ET BAES. A DROITE : ZOOM DE LA REPRESENTATION SUR DES ELEMENTS DE STRUCTURES DE TOIT . ... 118 F IGURE 4.5 : C ARTE DE TEMPERATURE DE SURFACE AU 30.08.2015 A 11 :16 (UTC+1) AVEC INDICATION DES ZONES QUI

CONTRIBUENT AUX MESURES DES TOURS BKLI ET BAES. L E PIXEL CENTRAL ( GRIS FONCE ) CONTRIBUE A 20% DE LA MESURE ET LES PIXELS ADJACENTS ( GRIS CLAIR ) A 10%. L ES TEMPERATURES VARIENT DE 295K ( BLEU ) A 320K ( JAUNE ). ... 119 F IGURE 4.6 : G RILLE ( VERT ) DES CARTES DE BILAN RADIATIF DE L ONDRES , A 100 M DE RESOLUTION . L’ IMAGE EN FOND EST UNE

COMPOSITION COLOREE S ENTINEL -2 DU 06.06.2016, A 20 M DE RESOLUTION . L ES POINTS ROUGES ET JAUNES INDIQUENT RESPECTIVEMENT LES POINTS DE MESURES KSSW ET IMU ... 120 F IGURE 4.7 : M AQUETTE 3D DART DE L ONDRES , EN VUE OBLIQUE AFFICHEE AVEC L ’ OUTIL DE VISUALISATION 3D DE DART. E N VERT

LA VEGETATION , EN GRIS FONCE LES TOITS , EN GRIS CLAIR LES MURS , EN BLEU L ’ EAU , ET EN BEIGE LE RELIEF . ... 120 F IGURE 4.8 : G RILLE DES CARTES DE BILAN RADIATIF DE LA VILLE D 'H ERAKLION , A 100 M DE RESOLUTION . L’ IMAGE EN FOND EST UNE

COMPOSITION COLOREE S ENTINEL -2 DU 17.06.2016, A 20 M DE RESOLUTION . L E POINT ROUGE INDIQUE LA TOUR DE FLUX (UF- HER-13) UTILISEE POUR LES MESURES D ’ ECLAIREMENT . ... 121 F IGURE 4.9 : M AQUETTE DART DE LA VILLE D 'H ERAKLION , EN VUE OBLIQUE , AFFICHEE PAR L ’ OUTIL DE VISUALISATION 3D DE DART.

E N VERT LA VEGETATION , EN GRIS FONCE LES BATIMENTS , EN BLEU L ’ EAU , ET EN BEIGE LE RELIEF . E N HAUT : VUE GLOBALE . E N BAS : ZOOM SUR LE CENTRE - VILLE . ... 122 F IGURE 4.10 : I MAGES DE REFLECTANCE DART ( GAUCHE ) ET L ANDSAT -8 ( DROITE ) DU 30.08.2015, A 30 M DE RESOLUTION . B ANDE

B5 : 864.6 NM . L' IMAGE L ANDSAT -8 EST CORRIGEE DES EFFETS ATMOSPHERIQUES . ... 123 F IGURE 4.11 : I MAGES DE REFLECTANCE DART ( GAUCHE ) ET S ENTINEL -2 ( DROITE ) DU 24.06.2016, A 20 M DE RESOLUTION . B ANDE

8 A (865 NM ) DE S ENTINEL 2. L' IMAGE S ENTINEL -2 EST CORRIGEE DES EFFETS ATMOSPHERIQUES . ... 124 F IGURE 4.12 : C ARTE D ’ ERREUR RELATIVE ENTRE UNE IMAGE DE REFERENCE S ENTINEL -2 DU 24.06.2016 ET UNE IMAGE SIMULEE PAR DART POUR LA BANDE B8 A DU CAPTEUR S ENTINEL -2 (655 NM ) ... 124 F IGURE 4.13 : H AUT : I MAGE L ANDSAT -8 DE L ONDRES AU 02.10.2015, A 30 M DE RESOLUTION , AVEC MASQUE DE NUAGES . B ANDE

5 (864.6 NM ) B AS : IMAGE DART CORRESPONDANTE APRES INVERSION DES REFLECTANCES DE MATERIAU . ... 125 F IGURE 4.14 : H AUT : IMAGE L ANDSAT -8 DE LA VILLE D 'H ERAKLION AU 13.07.2016 A 30 M DE RESOLUTION , AVEC MASQUE DE

NUAGES . B ANDE 5 (864.6 NM ) B AS : IMAGE DART OBTENUE APRES INVERSION DES REFLECTANCES DE MATERIAU . ... 126 F IGURE 4.15 : B AS : IMAGE L ANDSAT -8 DE LA VILLE D 'H ERAKLION AU 29.07.2016, CORRIGEE DES EFFETS ATMOSPHERIQUES . B ANDE

10 (10895 NM ). 30 M DE RESOLUTION . H AUT : IMAGE DART OBTENUE PAR INVERSION DES TEMPERATURES . ... 127 F IGURE 4.16 : C ARTE D ’ ERREUR RELATIVE ENTRE UNE IMAGE DE REFERENCE L ANDSAT -8 DU 29.07.2016 ET UNE IMAGE DART POUR

LA BANDE B10 DU CAPTEUR L ANDSAT -8 (10895 NM ) ... 128

F IGURE 4.17 : D ROITE : IMAGE L ANDSAT -8 DE B ALE AU 30.08.2015. B ANDE 10 (10895 NM ) A 30 M DE RESOLUTION , CORRIGEE DES

EFFETS ATMOSPHERIQUES . G AUCHE : IMAGE DART CORRESPONDANTE APRES INVERSION DE LA TEMPERATURE . ... 128

13 F IGURE 4.18 : D ROITE : IMAGE L ANDSAT -8 DE L ONDRES DU 02.10.2015, CORRIGEE DES EFFETS ATMOSPHERIQUES A 30 M DE

RESOLUTION . B ANDE 10 (10895 NM ). G AUCHE : IMAGE DART APRES INVERSION DES TEMPERATURES . L ES NUAGES SONT MASQUES DANS LES DEUX IMAGES . ... 128 F IGURE 4.19 : C ARTES D ’ ERREURS RELATIVES DES IMAGES DART OBTENUES PAR INVERSION DE L ' IMAGE L ANDSAT -8 DANS LA BANDE

10. G AUCHE : B ALE AU 30.08.2015. D ROITE : L ONDRES AU 02.10.2015. ... 129 F IGURE 4.20 : C ARTES SIMULEES D ’ ALBEDO ( EN HAUT ), D ’ EXITANCE THERMIQUE ( AU MILIEU ), ET DE BILAN RADIATIF ( EN BAS ) POUR LA

VILLE D ’H ERAKLION , A PARTIR D ’ UNE IMAGE L ANDSAT -8 DU 29.07.2016 A 8 H 53, A 100 M DE RESOLUTION , CORRIGEE DES EFFETS ATMOSPHERIQUES . ... 130 F IGURE 4.21 : C ARTES D ’ ALBEDO ( HAUT ), D ’ EXITANCE THERMIQUE ( MILIEU ), ET DE BILAN RADIATIF ( BAS ) DE L ONDRES , DERIVEES

D ’ UNE IMAGE L ANDSAT -8 DU 08.07.2016 A 11 H 00, A 100 M DE RESOLUTION . M ASQUES DE NUAGES EN ROUGE . ... 131 F IGURE 4.22 : C ARTES SIMULEES D ’ ALBEDO ( HAUT ), D ’ EXITANCE THERMIQUE ( MILIEU ), ET DE BILAN RADIATIF ( BAS ) DE B ALE , A PARTIR

D ’ UNE IMAGE L ANDSAT -7 DU 28.03.2014 A 10 H 13 ET D ’ UNE IMAGE ASTER DU 28.03.2014 A 10 H 40, A 100 M DE RESOLUTION , CORRIGEE DES EFFETS ATMOSPHERIQUES ... 132 F IGURE 4.23 : C ARTES D ’ ALBEDO DES 3 VILLES , A 100 M DE RESOLUTION , DERIVEES D ' IMAGES S ENTINEL -2 DU 05.05.2016 A 10 H 30

POUR B ALE , DU 29.01.2016 A 09 H 04 POUR L ONDRES , ET DU 04.05.2016 A 10 H 59 POUR H ERAKLION , AVEC UN MASQUE COUVRANT LES NUAGES . ... 133 F IGURE 4.24 : E VOLUTION TEMPORELLE DU BILAN RADIATIF EN UN POINT DONNE PAR SITE URBAIN , DURANT L ’ ANNEE 2016. ... 136 F IGURE 4.25 : C ORRELOGRAMMES DE COMPARAISON DES VALEURS DE Q* SIMULEES ET MESUREES PAR LA TOUR BKLI DE LA VILLE DE

B ALE , POUR LA SERIE MODIS-A ( A GAUCHE ) ET MODIS-T ( A DROITE ). ... 137 F IGURE 4.26 : C ORRELOGRAMMES DE COMPARAISON ENTRE LES VALEURS SIMULEES ET MESUREES DE Q* AU NIVEAU DE LA TOUR DE

FLUX KSSW, DANS LA VILLE DE L ONDRES , POUR LA SERIE MODIS-A ( A GAUCHE ) ET MODIS-T ( A DROITE ). ... 137 F IGURE 4.27 : C ORRELOGRAMMES DE COMPARAISON ENTRE LES VALEURS DE QSW* SIMULEES ET MESUREES AU NIVEAU DE LA TOUR

DE FLUX BKLI DE LA VILLE DE B ALE , POUR LA SERIE MODIS-A ( A GAUCHE ) ET MODIS-T ( A DROITE ). ... 138 F IGURE 4.28 : C ORRELOGRAMMES DE COMPARAISON ENTRE LES VALEURS DE QSW* SIMULEES ET MESUREES AU NIVEAU DE LA TOUR

DE FLUX KSSW DE L ONDRES , POUR LA SERIE MODIS-A ( A GAUCHE ) ET MODIS-T ( A DROITE ). ... 138 F IGURE 4.29 : C ORRELOGRAMMES DE COMPARAISON ENTRE LES VALEURS DE QLW* SIMULEES ET MESUREES PAR LA TOUR DE FLUX

BKLI DE LA VILLE DE B ALE , POUR LA SERIE MODIS-A ( A GAUCHE ) ET MODIS-T ( A DROITE ) ... 139 F IGURE 4.30 : C ORRELOGRAMMES DE COMPARAISON ENTRE LES VALEURS DE Q ^LW * SIMULEES ET MESUREES AU NIVEAU DE LA TOUR

KSSW DE LA VILLE DE L ONDRES , POUR LA SERIE MODIS-A ( A GAUCHE ) ET MODIS-T ( A DROITE ) ... 139 F IGURE 4.31 : C ORRELOGRAMMES DE COMPARAISON ENTRE LES VALEURS DE Q* SIMULEES ET MESUREES AU NIVEAU DES TOURS DE

FLUX BKLI A B ALE ( DROITE ) ET KSSW A L ONDRES ( GAUCHE ), POUR LA SERIE D ’ ACQUISITION DE S ENTINEL -3 ... 140 F IGURE 4.32 : C ALIBRATION ITERATIVE DE DART. ( A ) I MAGE S ENTINEL -2 DU 24.06.2016 (B8 A -865 NM ) A 20 M DE RESOLUTION .

( B ) I MAGE DE REFLECTANCE SIMULEE DART SANS CALIBRATION A 20 M DE RESOLUTION . ( C ) I MAGE DART APRES 1 ITERATION ( D ) 2 ITERATIONS ( E ) 3 ITERATIONS . ... 141 F IGURE 4.33 : C OMPARAISON DES PIXELS DE REFLECTANCE DART ET S ENTINEL -2 (B8 A , 865 NM ; 24.06.2016) A DIFFERENTES

ETAPES DE L ’ INVERSION . E N HAUT A GAUCHE : SANS CALIBRATION , EN HAUT A DROITE : FIN DE LA PREMIERE ETAPE DE

COMPARAISON , EN BAS A GAUCHE , FIN DE L ’ ITERATION 2, EN BAS A DROITE : FIN DE L ’ ITERATION 3. ... 142 F IGURE 4.34 : E VOLUTION DE LA REFLECTANCE DART ( CROIX ) ET S ENTINEL -2 ( RONDS ) DE PIXELS CORRESPONDANT A 3 TYPES DE

COUVERT URBAIN . E N HAUT A GAUCHE : VEGETATION PURE . E N HAUT A DROITE : SOL PUR . E N BAS : CENTRE - VILLE . ... 143 F IGURE 4.35 : E VOLUTION DE Q ^SW * SIMULE PAR DART ( RONDS BLEUS ) COMPARE A LA VALEUR MESUREE ( TRAIT ROUGE ) AU COURS

DES ITERATIONS SUCCESSIVES DE LA METHODE , AU NIVEAU DE LA TOUR BKLI... 144 F IGURE 4.36 : R EPRESENTATION 3D DE LA ZONE OBSERVEE PAR LA TOUR DE FLUX BKLI DE B ALE , VISUALISEE DANS L ’ OUTIL ‘ VUE 3D’

DE DART. L E POINT ROUGE REPRESENTE LA POSITION DE LA TOUR DE FLUX . ... 145 F IGURE 4.37 : E VOLUTION DE QSW* AU NIVEAU DE LA TOUR BKLI SIMULE PAR DART ( RONDS BLEUS ) COMPARE A LA VALEUR

MESUREE ( TRAIT ROUGE ) AU COURS DES ITERATIONS SUCCESSIVES DE LA METHODE . U NE ITERATION SUPPLEMENTAIRE A ETE EFFECTUEE (I TER 3 B ) DANS LAQUELLE LA REFLECTANCE DES MURS A ETE MULTIPLIEE PAR 2... 145 F IGURE 4.38 : P HOTO ‘ FISH - EYE ’ PRISE DU HAUT DE LA TOUR DE FLUX BKLI A B ALE . E LLE ILLUSTRE LE CHAMP DE VUE DU CAPTEUR DE

RAYONNEMENT . L ES CERCLES BLANCS REPRESENTENT LES FACTEURS DE VUE , C ’ EST - A - DIRE LE POURCENTAGE DE CONTRIBUTION DES SURFACES OBSERVEES (S OURCE U NIVERSITY OF B ASEL ) A LA MESURE DE CE CAPTEUR . ... 146 F IGURE 4.39 : E N HAUT A GAUCHE : CARTE Q ^SW * SIMULEE LE 21.08.2015 A PARTIR DE PROPRIETES OPTIQUES DERIVEES DE L ' IMAGE

L ANDSAT DE CE MEME JOUR . E N HAUT A DROITE : CARTE Q ^SW * SIMULEE LE 21.08.2015 A PARTIR DE PROPRIETES DERIVEES DE

L ' IMAGE SATELLITE DU 05.08.2015. E N BAS : CARTE D ’ ERREUR RELATIVE . ... 147

14 F IGURE 4.40 : C OMPARAISON DE Q ^SW * MESURE ET SIMULE A DES DATES PROCHES DE LA DATE TO ( VERT ) DE L ' IMAGE SATELLITE

UTILISEE POUR CREER LA BASE DE DONNEES DE CARTES D ' ALBEDO UTILISEE , ET SIMULE A DES DATES T ( GRIS ) AVEC CETTE MEME BASE DE DONNEES MISE A JOUR AVEC LA METHODE " MULTIPLICATIVE " APPLIQUEE A L ' IMAGE SATELLITE ACQUISE A LA DATE LA PLUS PROCHE DE T , PLUS OU MOINS ELOIGNEES DE TO . ... 148 F IGURE 4.41 : E VOLUTION HORAIRE DE L ’ EXITANCE M ^SW [W/ M ²] AU NIVEAU DE LA TOUR , SIMULEE PAR DART ( BLEU ), CALCULEE

AVEC L ' HYPOTHESE "L AMBERTIEN " ( JAUNE ) ET MESUREE ( ROUGE ). ... 149

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Acronymes

AMCR – Adaptative Multiple Contribution Retrieval TIR – Thermal Infrared AOT – Aerosol Optical Thickness UoB – University of Basel BRF – Bidirectionnal Reflectance Factor UoR – University of Reading ESA – European Space Agency VNIR – Visible Near Infrared IHM – Interface Homme Machine

UHI – Urban Heat Island LAI – Leaf Area Index LW - Longwave

MNT – Modèle Numérique de Terrain NIR – Near Infrared

RT – Radiative Transfer S2 – Sentinel-2 S3 – Sentinel-3 SVF – Sky View Factor SW – Shortwave

SWIR – Shortwave Infrared

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Résumé

Du fait de son impact sur le climat urbain, le suivi temporel du bilan radiatif urbain / ^∗ , avec prise en compte de sa variabilité spatiale, est un axe de recherche en développement. / ^∗ est la différence entre l'éclairement (i.e., rayonnement incident) et l'exitance (rayonnement sortant) sur le domaine spectral qui englobe l'essentiel du rayonnement solaire (i.e., courtes longueurs d'ondes ) et de l'émission thermique terrestre (i.e., grandes longueurs d'ondes). Les images satellites optiques fournissent une information unique et indispensable mais très partielle, car uniquement pour la configuration d'observation (direction de visée et bandes spectrales du capteur satellite), alors que / ^∗ est une quantité intégrée sur toutes les directions de l'espace et sur l'ensemble des courtes ( / 12 ∗ ) et grandes ( / 32 ∗ ) longueurs d'onde. Ces intégrations appliquées aux images satellites sont très compliquées du fait de la complexité de l'architecture tridimensionnelle (3D) urbaine, et de l'hétérogénéité spatiale des propriétés optiques et températures des matériaux urbains. Durant cette thèse, une approche originale a été conçue pour effectuer ces intégrations et ainsi obtenir des séries temporelles de cartes de / ^∗ à la résolution spatiale des images satellites utilisées (i.e., Sentinel-2, Landsat-8, etc.). Elle s'appuie uniquement sur un modèle de transfert radiatif 3D, des images satellites et une base de données géométriques urbaine incluant le relief, le bâti (i.e., immeubles, maisons, routes, etc.) et la végétation (i.e., arbres, pelouses, etc.).

De manière schématique, le modèle de transfert radiatif DART (www.cesbio.ups-tlse.fr/dart), développé au CESBIO, est utilisé en mode inverse pour transformer des images satellites en cartes de propriétés optiques et de température de matériaux urbains, puis en mode direct pour calculer des cartes de bilan radiatif par bande spectrale satellite / Δ ∗ 4 . L'intégration spectrale des cartes / ₅₄ ^∗ donne alors les cartes / ^∗ recherchées.

Toute série temporelle de carte / 12 ∗ est alors générée efficacement à partir de cartes d'albédo direct (i.e., black sky albedo) et diffus (i.e., white sky albedo) pré-calculées par DART avec la base de données géométrique urbaine et des cartes de propriétés des matériaux dérivées de l'image satellite la plus proche. Ces cartes sont complétées par des données externes thermiques pour la construction des séries temporelles. Cette approche a été conçue et mise au point avec 3 villes de géométries et propriétés optiques très diverses : Londres (Royaume-Uni), Bâle (Suisse), et Héraklion (Grèce). Le projet H2020 URBANFLUXES de la Communauté Européenne a utilisé les cartes de / ^∗ simulées pour estimer les flux urbains de chaleur anthropogénique via le calcul du bilan énergétique urbain à partir d'images satellites.

La précision de l'approche développée a été évaluée via l'écart relatif 6 7 des luminances des images DART et satellites ( 6 7 < 2% pour toute bande spectrale) et via l'écart relatif 6 8

des bilans / ^∗ simulés et mesurés par les tours de flux. En 2016, | 6 ₈

|< 4.5% pour la série temporelle de 321 cartes de / ^∗ de Bâle, et | 6 ₈

|<

4.4% pour les 278 cartes de / ^∗ de Londres. Cette possibilité de dériver d'images satellites des cartes

précises de / ^∗ est très prometteuse au vu de la disponibilité croissante des bases de données urbaines

et des séries temporelles d'images satellites à haute résolution spatiale, et de l'amélioration des modèles

de transfert radiatif 3D.

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Abstract

Optical remote-sensing imagery provide a unique and very needed information, but still a partial one, because only in the observation configuration of the satellite sensor (i.e. viewing direction and spectral bands), whereas / ^∗ is an integrated quantity over all the directions and over the whole shortwave ( / 12 ∗ ) and longwave ( / ₃₂ ^∗ ) spectral domain. These integrations applied to satellite images are very complicated because of the complexity of the urban tri-dimensional (3D) architecture, and because of the urban materials temperature and optical properties spatial heterogeneity. Over the course of this PhD, an innovative approach has been conceived in order to achieve those integrations and thus obtain temporal series of / ^∗ maps at the spatial resolution of the used satellite sensors (i.e. Sentinel-2, Landsat-8, etc.). This approach is using solely a 3D radiative transfer model, satellite images, and a geometrical urban database including the topology, the urban constructions (i.e. buildings, roads, etc.) and the vegetation (i.e. trees, gardens, etc.).

Schematically speaking, the radiative transfer model DART (www.cesbio.ups-tlse/dart), developed at CESBIO, is used in inverse mode in order to transform satellite images into urban materials optical properties and temperature maps, and then in direct mode in order to compute radiative budget / 54 ∗

maps for each spectral band of the used satellite sensor. Then, the spectral integral of those / ₅₄ ^∗ maps leads to the desired / ^∗ maps.

Each temporal series of / 12 ∗ maps is then generated efficiently from direct albedo maps (i.e. black sky albedo) and diffuse (i.e. white sky albedo) pre-computed using DART from the geometrical urban database of the considered city and optical properties derived from the closest satellite image. These maps are complemented by external thermal data for the computation of the temporal series. This method has been conceived and refined using 3 cities with very varying geometries and optical properties: London (United-Kingdom), Basel (Switzerland), and Heraklion (Greece). The H2020 project URBANFLUXES of the European Community used the simulated / ^∗ maps in order to estimate the urban anthropogenic heat fluxes using the derivation of urban energy budget computed from satellite imagery.

The precision of the developed method has been estimated using the relative error 6 ₉ between the radiance images simulated by DART and measured by satellite sensors ( 6 9 < 2% for any spectral band) and the relative error 6 8

between / ^∗ simulated and measured by flux towers. For the year 2016,

| 6 8

|< 4.5% for 321 / ^∗ maps over Basel, and | 6 8

|< 4.4% for 278 London / ^∗ maps. This capacity of

deriving from satellite imagery precis / ^∗ maps is really promising in light of the always increasing

availability of urban geometrical databases, of high resolution temporal series of satellite images, and of

the improvement of 3D radiative transfer modeling.

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I. Introduction

1. Contexte

Encore plus que les régions naturelles, les villes sont très impactées par le changement climatique actuel de notre planète. Cet impact tend à croître avec l'augmentation du changement climatique et l'urbanisation, c'est-à-dire le processus de développement des villes et de concentration des populations et des constructions.

L'urbanisation est un processus spatio-temporel qui se réalise différemment selon les pays et les villes. Ainsi, elle peut survenir autour de villes existantes, de zones commerciales ou de centres industriels. Ce processus s'est accéléré durant ces dernières décennies. Ainsi, le taux d'urbanisation mondial est passé de 3.4% en 1800 à 69%

en 2015 (15% en 1900, 30% en 1950, 50% en 2007). L'accumulation d'activités humaines qui dégagent de la chaleur et de constructions qui peuvent plus accumuler la chaleur que les environnements naturels affectent beaucoup le climat urbain et par suite la vie et santé des populations urbaines. De manière schématique, les surfaces urbaines absorbent la chaleur durant le jour, et la restituent durant la nuit, ce qui, par rapport aux zones rurales voisines, induit des températures plus élevées durant le jour, et un refroidissement nocturne plus faible.

Ainsi, durant la vague de chaleur de l'été 2003, la région parisienne a été particulièrement affectée avec une mortalité qui a atteint certains jours plus de quatre fois la normale en cette période de l'année. D'autre part, la distribution spatiale des températures urbaines n'est pas spatialement homogène. Ainsi, elle tend à être plus importante au centre des villes, ce qui correspond au phénomène d’îlot de chaleur urbain (Urban Heat Island, UHI). Cet écart de température tend à augmenter avec l'évolution du climat et l'agrandissement des villes. A Paris, il était estimé de l’ordre de 2°C le jour à 8°C la nuit en 2002 par (Lemonsu et Masson, 2002). La distribution spatio-temporelle des températures urbaines dépend de divers facteurs comme la distribution tridimensionnelle (3D) des constructions, le chauffage, la climatisation et le trafic.

La compréhension des relations entre l'architecture urbaine, la consommation d'énergie et les émissions de carbone est donc un défi important pour notre société. Cependant, cette compréhension est encore très limitée alors qu'elle est essentielle pour la modélisation du climat urbain et la planification des villes. Les nombreuses recherches réalisées pour améliorer cette compréhension s'appuient sur différents types de mesures terrain (flux de chaleur, propriétés optiques et calorifiques des matériaux urbains, etc.), de meilleures descriptions du milieu urbain (architecture des bâtiments, cartes d'espaces verts, types de matériaux de construction, etc.) et des modèles de simulation des flux de chaleur urbains de plus en plus perfectionnés. Une difficulté majeure est due au fait que l'équilibre énergétique urbain (UEB – Urban Energy Budget) est un phénomène tridimensionnel en raison de la nature 3D des villes, qui met en jeu les flux de chaleur entrant ou sortant ainsi que le stockage de la chaleur dans le volume urbain.

D'une manière générale, la modélisation du climat urbain et la planification urbaine requièrent des données

spatiales désagrégées à l'échelle locale (voisinage, ou 100 m x 100 m). Une difficulté majeure est que cette

information ne peut être dérivée de mesures de flux in situ, car celles-ci sont principalement locales. Elles sont

en général réalisées avec des instruments fixes (e.g., radiomètre, caméra thermique ou anémomètre sur tour de

mesure de flux) ou mobiles (e.g., instrument embarqué sur véhicule terrestre ou avion) au sein ou au-dessus de

la canopée urbaine. Par suite, la télédétection satellite, de par sa capacité à fournir des observations régulières

de la totalité d'agglomérations urbaines est un outil potentiellement indispensable. Des méthodes innovantes

sont continuellement développées pour mieux interpréter les mesures des satellites d'observation de la Terre,

et ainsi obtenir des informations continuelles, fiables et précises. Cependant, l'estimation satellitaire des flux

d'énergie urbaine à l'échelle du quartier reste un défi. Ceci explique les efforts déployés par les scientifiques pour

développer des modèles capables de relier les observations satellitaires aux flux de chaleur urbains. Une difficulté

majeure est qu'une mesure satellite n’apporte qu'une information partielle, car elle correspond à des

échantillonnages nécessairement limités dans le temps, dans le domaine spectral et pour ce qui est des directions

de propagation du rayonnement. Par suite, les modèles doivent extrapoler les mesures satellites à tout le spectre

et à toutes les directions de l'espace. Les modèles actuels de simulation des flux de chaleur urbains sont variés

et de complexités très diverses, tant dans les hypothèses plus ou moins simplificatrices que dans leurs données