Teses / dissertações sobre o tema "Neige – Télédétection"

La télédétection satellitaire est un outil privilegié pour estimer les caractéristiques des calottes polaires, régions difficiles d'accès de notre planète. Dans le spectre visible et proche infrarouge, les informations reçues proviennent des premiers centimètres du manteau neigeux. Or, la modélisation des propriétés optiques de la neige dans ces gammes d'ondes montre que la réflectance de la neige dépend de la taille de ses grains. Le sujet de cette thèse est d'étudier les relations entre les données de télédétection et la réflectance théorique de la neige pour calculer la taille des grains de la couche de surface d'un manteau neigeux. Une méthode de détermination de la taille des grains est proposée et on effectue une étude de sensibilité aux paramètres intervenant dans le processus: atmosphère, étalonnage, topographie. Deux modèles théoriques sont etudiés et utilisés, sur l'Antarctique et sur les Alpes. De simples rapports de réflectances mesurées dans des canaux différents donnent par ailleurs des résultats prometteurs, et permettront peut-être un suivi opérationnel du manteau neigeux. Enfin, une collaboration avec le Centre d'Etudes de la Neige de Météofrance a donné lieu à une étude des propriétés optiques de la neige polluée par des composants atmosphériques

Le manteau neigeux est un composant essentiel du cycle hydrologique terrestre ainsi qu'un régulateur clé du climat. En dehors des régions polaires, c'est dans les montagnes que la neige est la plus répandue. La couverture neigeuse alpine est particulière et présente une grande variabilité spatiale et temporelle. Une connaissance précise de cette variabilité est primordiale pour l'approvisionnement en eau douce, la production d'hydroélectricité et la prévision des risques. L'observation et la simulation numérique sont des outils complémentaires pour prédire les évolutions de la couverture neigeuse. En France, le modèle de neige ISBA-Crocus fournit une évaluation quotidienne à grande échelle des conditions d'enneigement alpines. Les évolutions futures de ce système reposeront sur une résolution horizontale de 250 m, nécessaire pour mieux décrire la topographie des montagnes. Cette résolution requiert la représentation de processus de variabilité supplémentaires tels que le transport de neige par le vent. Aussi, l'évaluation spatiale de simulation d'enneigement alpine est encore un défi, du fait de la rareté des observations en zone de montagne et de la forte interaction entre les divers processus contribuant à la forte variabilité spatiale observée. Dans ce contexte, l'objectif de ce doctorat est de développer puis d'évaluer un nouveau système spatialisé de simulation de neige alpine, comprenant la simulation du transport de neige par le vent. L'accent sera mis sur les méthodes d'évaluation spatialisées utilisant des observations satellites, nécessaires à l'évaluation de ces systèmes. Dans la première partie, nous présentons l'élaboration et le développement du modèle de transport de neige par le vent SnowPappus. Ce modèle est couplé au système de simulation ISBA-Crocus et conçu pour être appliqué à des domaines 2D de simulation alpine couvrant de larges étendues spatiales et temporelles (toutes les chaînes de montagnes françaises et plusieurs années). Notre modèle SnowPappus simule l'occurrence de la neige soufflée, le flux de transport horizontal et le taux de sublimation de la neige en fonction du forçage atmosphérique et des paramètres de la surface de la neige. Secondement, nous confrontons des images satellites à nos simulations spatialisées réalisées avec le modèle de transport SnowPappus sur une région de 902 km² dans les Alpes françaises et trois saisons d'enneigement complètes. Les simulations de hauteur de neige sont comparées aux observations obtenues à partir des satellites de stéréo-imagerie Pléiades, ainsi que les dates de fonte simulées, confrontées aux observations des satellites optiques de Sentinel-2. La sensibilité des simulations spatiales à différents jeux de données de précipitations est également analysée. Nos résultats montrent que le modèle SnowPappus améliore la variabilité spatiale à haute altitude et à proximité des sommets et des crêtes. Notre étude illustre la nécessité de tenir compte des erreurs spatiales des forçages de précipitations ainsi de la variabilité sous-maille pour des évaluations spatiales de neige plus robustes. Enfin, nous testons et adaptons des méthodes de vérification Fuzzy (ou floues). Ces méthodes ont été développées pour l'évaluation de simulations atmosphériques et sont adaptées aux simulations de neige. Ces methodes d'évaluations ajoutent la possibilité d'évaluer l'adéquation spatiales entre les observations et les simulations. Bien que ces techniques de vérification Fuzzy permettent de mieux qualifier l'adéquation spatiale des simulations aux observations, elles ne permettent pas de démêler les compensations d'erreurs entre les erreurs de localisations et d'intensités, ce qui constitue de forte limitation à leur application. Les avancées de ce travail permettent d'identifier les points forts et les points faibles des simulations de neige alpine haute résolution ainsi que la valeur ajoutée d'une représentation explicite du transport de neige
Alpine snow cover is highly variable both spatially and temporally. An accurate knowledge of this variability is a high stake for water supply, hydropower production, and hazard forecasting such as avalanches and floods. Snowpack observation and numerical simulation are complementary tools for these applications. In France, the ISBA-Crocus snow model is operated on a daily basis but currently only provides a large-scale assessment of the snow conditions. The future evolution of this system will rely on a 250 m horizontal resolution to better describe the spatial variability of the snow cover. This resolution requires the representation of additional processes such as lateral wind redistribution for realistic simulations at high elevations. As with similar snow modeling systems in other countries, the evaluation of these spatialized regional simulations is still challenging due to the sparsity of observations and various interacting uncertainties and processes contributing to spatial variability at this scale. In this context, the objective of this PhD is to develop and evaluate a spatialized alpine snow simulation system with wind lateral redistribution. Emphasis will be placed on the evaluation methods required to evaluate snow regional simulations with satellite observations, which should also benefit similar snow simulation systems in mountain environments. In the first part, we present the design and development of the SnowPappus blowing snow model, coupled with the ISBA-Crocus simulation system over 2-dimensional simulation domains with targeted applications covering large spatial and temporal extents (all French mountain ranges and several years). The SnowPappus model simulates blowing snow occurrence, horizontal transport flux, and sublimation rate as a function of 2D atmospheric forcing and snow surface parameters. Erosion and accumulation are then obtained from an upwind scheme of mass balance. Point-scale evaluations of snow occurrence detection and blowing snow fluxes showed that SnowPappus performs as well as the larger-scale SYTRON scheme while adding access to spatialized information. Then, we evaluate spatialized simulations of the SnowPappus model over a 902 km² region in the French Alps with satellite images during three snow seasons. We compared snow cover simulations to the spatial distribution of snow height obtained from Pleiades satellites stereo-imagery and to Snow Melt-Out Dates derived from Sentinel-2 optical images. The sensitivity of simulations to three different precipitation datasets and two horizontal resolutions is also analyzed. Our results show that the SnowPappus model enhances the snow cover spatial variability at high elevations and near peaks and ridges. Our study shows the necessity to consider error contributions from precipitation forcing and the unresolved subgrid variability for robust evaluations of spatialized snow simulations. Finally, we tested and adapted Fuzzy verification methods, developed for atmospheric simulation evaluations to snow use cases. This kind of verification method is more challenging than spatial distribution analysis and helps to assess the spatial agreements between observations and simulations. Although fuzzy verification techniques can help to better qualify the spatial agreement between simulations and observations, they have limitations over complex topography and do not allow for disentangling error from true localization errors with intensity error compensation. Which is a strong limitation for real use cases of alpine snow forecast verification. The methodological advances of this work help to identify the strengths and weaknesses of high-resolution snow simulations, including the added value of an explicit representation of blowing snow. This is an important step in guiding the use of such simulations in all target applications among winter mountain stakeholders

Les acquisitions de télédétection ont des caractéristiques complémentaires en termes de résolution spatiale et temporelle et peuvent mesurer différents aspects de la couverture neigeuse (propriétés physiques de surface, type de neige, etc.). En combinant plusieurs acquisitions, il devrait être possible d'obtenir un suivi précis et continu de la neige. Cependant, cet objectif se heurte à la complexité du traitement des images satellites et à la confusion possible entre les différents matériaux observés. Plus particulièrement, l’accès à l’information fractionnelle, c’est-à-dire à la proportion de neige dans chaque pixel, nécessite de retrouver la proportion de l’ensemble des matériaux qui se trouvent dans celui-ci. Ces proportions sont accessibles via des méthodes d’inversions ou démélange spectral se basant sur la résolution spectrale des images obtenues. Le défi général est alors d’arriver à exploiter correctement les différentes informations de natures différentes qui nous sont apportées par les différentes acquisitions afin de produire des cartes d’enneigement précises. Les objectifs de la thèse sont alors au nombre de trois et peuvent se résumer par trois grandes interrogations qui permettent de traiter les différents points évoqués:- Quelles sont les limitations actuelles de l’état de l'art pour l’observation spatiale optique de la neige ?- Comment exploiter les séries temporelles pour s’adapter à la variabilité spectrale des matériaux ?- Est-il possible de généraliser la fusion de données pour une acquisition multimodale à partir de capteurs optiques ?Une étude complète des différents produits de neige issus du satellite MODIS est ainsi proposée, permettant l’identification des nombreuses limitations dont la principale est le haut taux d’erreurs lors de la reconstitution de la fraction (environ 30%). Parmi ces résultats sont notamment identifiés des problèmes liés aux méthodes de démélange face à la variabilité spectrale des matériaux. Face à ces limitations nous avons exploité les séries temporelles MODIS pour proposer une nouvelle approche d’estimation des endmembers, étape critique du démélange spectral. La faible évolution temporelle du milieu (hors neige) est alors utilisée pour contraindre l’estimation des endmembers non seulement sur l’image d’intérêt, mais également sur les images des jours précédents. L’efficacité de cette approche bien que démontrée ici reste sujette aux limitations de résolution spatiale intrinsèques au capteur. Des expérimentations sur la fusion de donnée, à même de pouvoir améliorer la qualité des images, ont par conséquent été réalisées. Devant les limitations de ces méthodes dans le cas des capteurs multispectraux utilisés, une nouvelle approche de fusion a été proposée. Via la formulation d’un nouveau modèle et sa résolution, la fusion entre des capteurs optiques de tous types peut être réalisée sans considération de recouvrement spectral. Les différentes expérimentations sur l’estimation de cartes de neige montrent un intérêt certain d’une meilleure résolution spatiale pour isoler les zones enneigées. Ce travail montre ainsi les nouvelles possibilités de développement pour l’observation de la neige, mais également les évolutions de l’utilisation combinée des images satellites pour l’observation de la Terre en général
Remote sensing acquisitions have complementary characteristics in terms of spatial and temporal resolution and can measure different aspects of snow cover (e.g., surface physical properties and snow type). By combining several acquisitions, it should be possible to obtain a precise and continuous monitoring of the snow. However, this task has to face the complexity of processing satellite images and the possible confusion between different materials observed. In particular, the estimation of fractional information, i.e., the amount of snow in each pixel, requires to know the proportion of the materials present in a scene. These proportions can be obtained performing spectral unmixing. The challenge is then to effectively exploit the information of different natures that are provided by the multiple acquisitions in order to produce accurate snow maps.Three main objectives are addressed by this thesis and can be summarized by the three following questions:- What are the current limitations of state-of-the-art techniques for the estimation of snow cover extent from optical observations?- How to exploit a time series for coping with the spectral variability of materials?- How can we take advantage of multimodal acquisitions from optical sensors for estimating snow cover maps?A complete study of the various snow products from the MODIS satellite is proposed. It allows the identification of numerous limitations, the main one being the high rate of errors during the estimation of the snow fraction (approximately 30%).The experimental analysis allowed to highlight the sensitivity of the spectral unmixing methods against the spectral variability of materials.Given these limitations, we have exploited the MODIS time series to propose a new endmembers estimation approach, addressing a critical step in spectral unmixing. The low temporal evolution of the medium (except snow) is then used to constrain the estimation of the endmembers not only on the image of interest, but also on images of the previous days. The effectiveness of this approach, although demonstrated here, remains limited by the spatial resolution of the sensor.Data fusion has been considered aiming at taking advantage of multiple acquisitions with different characteristics in term of resolution available on the same scene. Given the limitations of the actual methods in the case of multispectral sensors, a new fusion approach has been proposed. Through the formulation of a new model and its resolution, the fusion between optical sensors of all types can be achieved without consideration of their characteristics. The various experiments on the estimation of snow maps show a clear interest of a better spatial resolution to isolate the snow covered areas. The improvement in spectral resolution will improve future approaches based on spectral unmixing.This work explores the new possibilities of development for the observation of snow, but also for the combined use of the satellite images for the observation of the Earth in general

The understanding of the dynamics of the climatic variables is critical to model and predict climatic and environmental changes. Traditional measures collected by the meteorological stations network are dispersedly located throughout the territory in the northern high latitudes and errors associated to these variations can be considerable. Our goal is to evaluate the contribution of the remote sensing by passive microwaves compared to the ground measurements for better characterizing the variations in the surface temperature during the winter. In the presence of snow, extraction of the surface parameters by microwave measurements is a complex and ill-conditioned problem. We evaluated a semi-empirical relation based on a theoretical analysis to estimate the surface temperatures with the measured brightness temperatures at 19 and 37 GHz (vertical polarization). Simulations of emissivity made with the Helsinki Technology University (HUT) model, the knowledge of the land cover, and the forest biomass enable us to define this relationship.The results of the comparison between the calculated surface temperatures and the air temperatures for the entire Canada (137 stations) and for two winters, 1992-93 and 2002-03 (16359 measurements) show a significant correlation with an estimation error ranging between 4 and 7[degrees Celsius] according to the regions considered. These results are discussed according to region and type of land cover (grassland, forest, tundra).

L'étude de la neige est un domaine important de la recherche en hydrologie et en météorologie. Il a été démontré que les propriétés physiques de la neige peuvent être récupérées en utilisant des capteurs à micro-ondes actifs. Cela nécessite une compréhension de l'interaction entre les ondes électromagnétiques (EM) et les milieux naturels. Dans ce but, le travail est divisé en deux étapes: étudier numériquement tous les modèles physiques de l'interaction onde-neige et développer un algorithme de diffusion inverse afin d’estimer la profondeur de la neige à partir de mesures de rétrodiffusion par un radar à des fréquences et angles d'incidence différents. L’objectif de la première partie consiste à effectuer les calculs de diffusion à l’aide d’un simulateur électromagnétique bien connu Ansoft High Frequency Structure Simulator (HFSS). Les simulations numériques prennent en considération: la permittivité effective de la neige, les phénomènes de diffusion surfacique dans des structures en couche des milieux homogènes (air-neige-sol) avec interfaces rugueuses ainsi que les phénomènes de diffusion volumique en traitant de la neige comme milieu dense. Par suite, le problème critique dans cette partie est de tester la validité des modèles théoriques à travers une configuration numérique adéquate.Dans la deuxième partie de ce travail, l'étude est étendue pour développer une méthode de récupération pour estimer l'épaisseur de la neige au-dessus du sol en utilisant la technique de mesures en rétrodiffusion en bande L et X (1,5 et 10 GHz) à des angles d'incidence différents. Le signal rétrodiffusé par la neige est influencé par: la diffusion surfacique, la diffusion volumique et les effets du bruit du système radar. Pour cela, le coefficient de rétrodiffusion du milieu est modélisé statistiquement en ajoutant un blanc bruit de fond gaussien (WGN) dans la simulation. Cet algorithme de diffusion inverse nécessite deux étapes de calcul. La première étape consiste à estimer la densité de la neige en utilisant le coefficient de rétrodiffusion co-polarisé en bande L à incidence normale. La deuxième étape consiste à estimer l'épaisseur de la neige à partir de coefficients de rétrodiffusion co-polarisés dans la bande X en utilisant deux différents angles d'incidence. Pour une variance de bruit de fond de 0,02, toutes les valeurs récupérées ont une erreur inférieure à 2% pour une gamme de profondeur de la neige de [50-300] cm. Cet algorithme a été vérifié par simulation à l'aide d’un logiciel de conception au niveau système, SystemVue
Study of snow is an important domain of research in hydrology and meteorology. It has been demonstrated that snow physical properties can be retrieved using active microwave sensors. This requires an understanding of the interaction between electromagnetic (EM) waves with natural media. The objective of this work is two-fold: to study numerically all physical forward models concerning the EM wave interaction with snow and to develop an inverse scattering algorithm to estimate snow depth based on radar backscattering measurements at different frequencies and incidence angles. For the first part, the goal is to solve the scattering calculations by means of the well-known electromagnetic simulator Ansoft High Frequency Structure Simulator (HFSS). The numerical simulations include: the effective permittivity of snow, surface scattering phenomena in layered homogeneous media (air-snow-ground) with rough interfaces, and volume scattering phenomena when treating snow as a dense random media. So, the critical issue for the first part of this thesis is testing the validity of theoretical models through a careful numerical setup.For the second part, the study is extended to develop a retrieval method to estimate snow thickness over ground from backscattering observations at L- and X-band (1.5 and 10 GHz) using multiple incidence angles. The return signal from snow over ground is influenced by: surface scattering, volume scattering, and the noise effects of the radar system. So, the backscattering coefficient from the medium is modelled statistically by including a white Gaussian noise (WGN) into the simulation. This inversion algorithm involves two steps. The first is to estimate snow density using L-band co-polarized backscattering coefficient at normal incidence. The second is to estimate snow depth from X-band co-polarized backscattering coefficients using two different incidence angles. For a 0.02 noise variance, all retrieved values have an error less than 2% for a snow depth range of [50-300] cm. This algorithm was verified by simulating using Agilent’s SystemVue electronic system level design software

La réflectance de la neige est un paramètre climatique important qui suscite l'intérêt de plusieurs disciplines telles que la glaciologie, la climatologie, la météorologie, la prévision des risques d'avalanches. Le but de cette thèse est l'étude théorique et expérimentale de la réflectance de la neige sur la partie visible et proche infrarouge du spectre solaire. Une grande partie de ce travail de recherche a été consacrée à la modélisation des propriétés optiques de la neige en fonction de ses caractéristiques physiques (taille et forme des cristaux) et de sa pollution par le carbone suie. Le modèle développé fait appel a la théorie du transfert radiatif à l'aide de la méthode adding-doubling et fournit la polarisation du rayonnement réfléchi. Les limites de la théorie (forme des cristaux de neige dans le proche infrarouge) ont été mises en évidence lors de confrontations avec des mesures effectuées en laboratoire et sur le terrain. Cette étude s'inscrit aussi dans le cadre de la télédétection satellitaire et a pour but l'analyse des futures données du polarimètre-imageur P.O.L.D.E.R. (polarization and directionality of earth's reflectance) au dessus de l'Antarctique. Pour cela, un modèle prenant en compte la B.R.D.F. (bidirectional reflectance diffusion function) et les rugosités de surface (sastrugi) a été mis au point. Des mesures terrain de B.R.D.F. au pôle Sud nous ont été fournies et les résultats de comparaison avec le modèle sont prometteurs

Caractériser les nuages de glace et la neige à l'échelle du globe est capital pour l'estimation du bilan énergétique de la Terre et pour étudier le cycle hydrologique. L'estimation des quantités de glace dans l'atmosphère par télédétection satellite est encore à un stade peu avancé. La principale difficulté réside dans la variabilité spatiale et temporelle des propriétés microphysiques des particules glacées et dans la complexité de leur réponse radiative. Cette thèse contribue au développement de méthodes d'estimation de la phase glace dans les nuages, par observations satellites microondes et millimétriques, en apportant une meilleure compréhension de la sensibilité des mesures aux propriétés microphysiques de la glace et de la neige. Des observations micro-ondes et millimétriques actuelles sont analysées, puis interprétées avec l'aide de modèles de transfert radiatif, principalement pour des mesures passives (radiométrie), mais aussi actives (radar). Deux études principales ont été menées: (1) l'analyse et l'interprétation des signatures de diffusion polarisée observées au-dessus de nuages de glace et de neige, et (2) la simulation des réponses actives et passives micro-ondes pour des scènes réelles et leur évaluation avec des observations satellites. Des observations polarisées sont analysées pour la première fois au delà de 100 GHz avec l'aide de données Megha-Tropiques et sont interprétées grâce à des simulations de transfert radiatif. Le modèle de transfert radiatif est couplé à un modèle de nuage méso-échelle pour simuler des observations actives et passives pour deux scènes réelles et évaluer la sensibilité des simulations aux paramètres microphysiques
Quantification of the cloud frozen phase on a global basis is essential to fully capture and quantify the Earth energy budget and hydrological cycle. The estimation of frozen quantities from satellite remote sensing, however, is at a very early stage. The main reason is the complex variability of the cloud frozen phase and the lack of parameterizations of their microphysical properties, and thus radiative properties. This thesis contributes to the development of the ice cloud remote sensing, by providing a better understanding of the sensitivity of microwave and millimeter satellite observations to the microphysical properties of the frozen phase, specifically snow. Current microwave and millimeter observations are interpreted via radiative transfer simulations, mainly for passive observations, but active measurements are also considered. Two main studies are pursued: (1) the analysis and interpretation of specific polarized scattering signatures over ice and snow clouds, and (2) the simulation of realistic passive and active microwave responses over ice and snow clouds, and their evaluation with satellite observations. Polarized observations are carefully analyzed with ancillary data and are interpreted with radiative transfer simulations, including the first polarized passive observations above 100GHz with Megha-Tropiques. Finally, the radiative transfer model is coupled to a meso- scale cloud model to simulate consistently coincident active and passive observations of real scenes, and assess the sensitivity of active and passive simulations to the different microphysical parameters

The snow cover (extent, depth and water equivalent) is an important factor in assessing the water balance of a territory. In a context of deregulation of electricity, better knowledge of the quantity of water resulting from snowmelt that will be available for hydroelectric power generation has become a major challenge for the managers of Hydro-Québec's generating plant. In fact, the snow on the ground represents nearly one third of Hydro-Québec's annual energy reserve and the proportion is even higher for northern watersheds. Snowcover knowledge would therefore help optimize the management of energy stocks.The issue is especially important when one considers that better management of water resources can lead to substantial economic benefits.The Research Institute of Hydro-Quebec (IREQ), our research partner, is currently attempting to optimize the streamflow forecasts made by its hydrological models by improving the quality of the inputs. These include a parameter known as the snow water equivalent (SWE) which characterizes the properties of the snow cover. At the present time, SWE data is obtained from in situ measurements, which are both sporadic and scattered and does not allow the temporal and spatial variability of SWE to be characterized adequately for the needs of hydrological models. This research project proposes to provide the Québec utility's hydrological models with distributed SWE information about its northern watersheds.The targeted accuracy is 15% for the proposed period of analysis covering the winter months of January, February and March of 2001 to 2006.The methodology is based on the HUT snow emission model and uses the passive microwave remote sensing data acquired by the SSM/I sensor. Monitoring of the temporal and spatial variations in SWE is done by inversion of the model and benefits from the assimilation of in situ data to characterize the state of snow cover during the season. Experimental results show that the assimilation technique of in situ data (density and depth) can reproduce the temporal variations in SWE with a RMSE error of 15.9% (R[subscript 2] =0.76).The analysis of land cover within the SSMI pixels can reduce this error to 14.6% (R[subscript 2] =0.66) for SWE values below 300 mm. Moreover, the results show that the fluctuations of SWE values are driven by changes in snow depths. Indeed, the use of a constant value for the density of snow is feasible and makes it possible to get as good if not better results. These results will allow IREQ to assess the suitability of using snow cover information provided by the remote sensing data in its forecasting models. This improvement in SWE characterization will meet the needs of IREQ for its work on optimization of the quality of hydrological simulations.The originality and relevance of this work are based primarily on the type of method used to quantify SWE and the site where it is applied.The proposed method focuses on the inversion of the HUT model from passive remote sensing data and assimilates in situ data. Moreover, this approach allows high SWE values (> 300 mm) to be quantified, which was impossible with previous methods. These high SWE values are encountered in areas with large amounts of snow such as northern Québec.

La mesure de température d'une surface et de son émissivité thermique constitue encore de nos jours, un défi de taille. D'un point de vue microclimatique, la température significative d'une surface est celle qui reflète l'état des échanges énergétiques qui y ont lieu.La radiométrie infrarouge thermique permet de lire la température de l'interface air-sol pour une couche infiniment petite de la surface (de l'ordre de quelques microns). Dans le cadre d'un système d'aide aux décisions en viabilité hivernale, nous avons défini un prototype de station de mesures mobiles. Cette station permet de déterminer, avec précision, la température radiative de la surface de la chaussée ainsi que de déterminer, avec un taux de succès de plus de 65 %, l'état de cette même surface. Par la conception de ce prototype, nous avons abordé le principe physique de la mesure de température de surface par radiométrie multispectrale infrarouge thermique. Ce travail aura permis d'évaluer une approche standard de mesure à bande spectrale unique (de 8 à 14 [mu]m). Dans la correction de la température radiative de surface, nous avons considéré trois méthodes distinctes.La première méthode utilisée est celle de l'algorithme TES (Gillespie et al., 1998). Cet algorithme établit le spectre d'émissivité, puis calcule une température de surface corrigée, en tenant compte de la réflexion du rayonnement thermique incident à la surface.La seconde méthode considérée est l'indice TISI (Li et al., 1999) qui consiste en un indice d'émissivité relatif indépendant de la température de la surface et qui tient compte du rayonnement incident à la surface.La troisième méthode est un indice de température relative (ITR) qui correspond au contraste normalisé des températures radiatives de surface. L'identification du type de surface a montré un taux de succès de 54,8 % pour les résultats de l'indice ITR, de 51,9 % pour les résultats de l'indice TISI et de 67,3 % pour les résultats de l'algorithme TES. Quant à la valeur de température corrigée, une vérification préalable ayant permis de déterminer la précision du TES à 0,5 [degrés Celsius], nous avons déterminé la précision relative des deux autres méthodes par rapport à celle du TES. Pour les deux méthodes TISI et ITR, la correction de température radiative a donné un écart moyen similaire de l'ordre de -1,2 [degrés Celsius], avec une étendue d'écart allant de -0,5 à -2,2 [degrés Celsius]. L'expérience réalisée a permis de présenter un prototype opérationnel de mesure de la température de surface permettant en même temps la caractérisation de la surface mesurée. L'extraction de ces deux types d'informations à partir d'une même série de mesures est une innovation.La banque d'émissivité spectrale mesurée sur le terrain est aussi une contribution de ce projet.

Plusieurs études récentes démontrent que la prolifération de la végétation dans le Nord a augmenté sous un climat en réchauffement lors des quatres dernières décennies, surtout dans la zone de transition entre toundra et taïga. L’accroissement des arbustes a un effet sur les propriétés de la neige et du bilan d’énergie de surface. L’objectif de cette recherche est d’améliorer la caractérisation de l’impact des arbustes sur l’évolution de la neige (accumulation et fonte) en utilisant des données terrains et la télédétection. La recherche a été réalisée sur le site d’Umiujaq, au Nunavik, représentatif de la zone de transition entre l’Arctique de basse latitude et les zones subarctiques. La profondeur de neige, mesurée le long de nombreux transects qui couvrent plusieurs types de végétation (toundra arbustive, toundra de lichen, forêt ouverte et forêt fermée d’épinettes) démontre l’effet d’emprisonnement de la neige dans la zone de transition entre une zone de toundra arbustive vers une zone de forêt d’épinettes. Cet effet est lié à la hauteur de la végétation et à la perte de densité (la profondeur de neige augmente par des facteurs de 2,5 à 3). De plus, des mesures de profondeur de neige en continue ont été prises par deux stations météorologiques situées l'une en zone de toundra arbustive et l'autre en zone de forêt. Les résultats montrent que la neige réagit de façons très différentes selon la couverture du sol, mais reste très dépendante des sites considérés. Des analyses spatiales à très haute résolution (Pléiades) et à moyenne résolution (Landsat et MODIS) suggèrent un délai dans la fonte entre les zones de forêts et les zones de toundra de lichen et arbustives. Une technique de mesure de profondeur de neige par télédétection à haute résolution est aussi discutée.
Abstract : Recent studies have shown that northern vegetation has been growing in relation to a warming climate over the last four decades, especially across the transition zone between tundra and taiga. Shrub growth affects snow properties and the surface energy budget, which must be better studied to quantify shrub-snow-climate feedbacks. The objective of this research is to improve the characterization of the impact of shrubs on snow evolution, from its accumulation to its melt, using in-situ and satellite measurements. The research is presented for the Umiujaq site, Nunavik, representative of the low Arctic – Subarctic transition zone. Snow depth, measured along numerous transects spanning different land cover types is found to increase by a factor 2.5 to 3 between tundra and forest, while snow density decreases. This illustrates the trapping effect of vegetation well. Complementary continuous snow depth measurements using weather stations from two sites (tundra with low shrubs and a small clearing with shrubs within the forest) show different site-dependent behaviors. Spatial analysis from high-resolution Pleiades images combined with Landsat (Normalized Difference Snow Index) and MODIS (Fractional Snow Cover) images suggest a slight delay in melt over open and dense forest areas compared to tundra and dense high shrubs. A technic to measure snow depth using high resolution is also discussed.

Les études sur l'Antarctique sont motivées par l'interprétation des données que renferme la glace ancienne sur les climats passés et sur les possibles interactions entre la calotte et un éventuel changement climatique. Les radiomètres micro-ondes sont des instruments bien adaptés pour l'étude de la neige, car ils sont indépendants des conditions nuageuses et d'éclairement. Lorsque la neige est sèche, ils sont à même de fournir des informations en profondeur. Les caractéristiques du manteau neigeux (température, densité et taille de grains) sont liées aux processus de dépôt et leur évolution dépend des conditions climatiques. Ce sont ces caractéristiques, déterminantes vis à vis de la signature spectrale de la neige, que nous cherchons à évaluer à partir des données de télédétection. Les données utilisées proviennent du Scanning Multichannel Microwave Radiometer à bord du satellite Nimbus 7 (1978-86). Dans un premier temps, ces mesures ont été comparées à des données de terrain. A une forte stratification du manteau neigeux correspond une grande différence entre les polarisations verticale et horizontale, surtout pour les fréquences 6.6 et 10.7 GHz. On a trouvé aussi une forte corrélation entre la valeur moyenne de la taille des grains sur 0-2 mètres et la différence de comportement entre les fréquences 18 et 6.6 GHz (gradient en fréquence). Dans une seconde étape, nous avons modélisé l'émissivité microonde de la neige. Le modèle est basé sur la résolution des équations de Maxwell au travers de la théorie des fortes fluctuations (Stogryn 1986). Une solution analytique a été développée dans le cas d'un milieu uniforme en profondeur. Lorsque les caractéristiques de la neige changent en fonction de la profondeur, la solution fait appel à une résolution numérique. Le manteau neigeux est considéré isotherme, stratifié horizontalement et isotrope à l'intérieur de chaque strate. Les résultats du modèle font apparaitre plus clairement les contributions de la densité de la neige, de la taille des grains et surtout de la stratification sur les signatures spectrales.

The Centre d'expertise hydrique du Québec (CEHQ) operates a distributed hydrological model (MOHYSE), which integrates a snow model (SPH-AV), for the management of dams in the south of Québec. It appears that the estimation of the water quantity of snowmelt in spring remains a variable with a large uncertainty. This research aims to evaluate the potential of remote sensing data for the characterization of snow and ultimately to develop methods of integration of satellite data in the snow model for the improvement of the simulations of spring floods. Remote sensing snow cover area (SCA) products (MODIS[subscript SCN] & IMS) are compared with snow depth surveys at Environment Canada stations and initial simulations of the models. Thru these comparisons, an effective method of integration (seuil[subscript ÉEN]) of remote sensing SCA products, based on the hypothesis that satellites can not identify small amount of snow because snow become"dirty" and discontinuous, was developed.The improvement of the Nash coefficient and the root mean square error for spring 2004 to 2007 for the simulations with the approach developed compared with streamflow simulated without remote sensing is 0.11 and 21% on the optimized watershed (du Nord) and 0.13 and 22% on the verification watershed (aux Écorces).The method also relies to improve peaks identification as much as 36% on the du Nord watershed and 19% on the aux Écorces watershed.The study also shows the potential of QSCAT data for the characterization of snow cover. Overall accuracies around 90% are obtained for the detection of melt during the month of April from 2001 to 2007 on both studied watersheds.The relation between the rise of the backscatter coefficient and the snow depth surveys shows good correlation for the 2004 to 2006 years for the Lachute and St-Jérôme stations (0.64 to 0.93), but less interesting results for the St-Hippolyte station (0.29 to 0.73). QSCAT products considering only the descendant orbit give best results.The integration of remote sensing albedo product did not allow improvement in the simulations because of holes in the temporal series caused by cloud cover. Also, the relation between fractional snow cover and snow depth did not show interesting results in an operational context.The study shows the interest to create new remote sensing SCA products more precise on the studied region. Future works should also evaluate the possibility to adapt the seuil[subscript ÉEN] method for a Kalman filter approach. A more spatially extensive study and a better comprehension of the backscatter response in microwaves of the different elements might eventually permit to obtain useful results with QSCAT data.

The soil temperature is an essential parameter for the energy balance of the earth. Many methods have been developed to determine summer surface temperature, but the determination in the presence of snow is an ill-conditioned problem since it requires the differentiation of several temperatures (surface of snow, temperature gradient within the snowpack and temperature at the snow/soil interface). Our project was motivated by the need to improve the estimation of soil temperature, within the first centimeters of soil, under the snowpack.The passive microwave remote sensing could provide this information. We showed the potential of the passive microwave brightness temperature inversion at 10 GHz (derived from AMSR-E, version V5) for the estimation of the soil temperature by using a physical multilayer snow model (SNTHERM) coupled with a snow microwave emission model (HUT).The snow model is driven with measurements from meteorological stations (air temperature, precipitation, air relative humidity, wind speed) and data generated by the NARR meteorological reanalysis.The coupled model is validated with in-situ measurements and the retrieved soil temperatures are compared to those derived from the snow model and NARR.The overall root mean square error in the soil temperature retrieval is 3.29 K, which is lower than the error derived from models without the use of remote sensing. This validation must consider the fact that we are comparing temperatures from a point station to that corresponding to an area of 25 x 25 km on the satellite scale. We also show the possibility of mapping the soil temperature. This original procedure constitutes a very promising tool to characterize the soil under snow (frozen or not), as well as its evolution in locations where measurements are unavailable

La caractérisation de la neige est un enjeu important pour la gestion des ressources en eau et pour la prévision des risques d'avalanche. L'avènement des nouveaux satellites Radar de Synthèse d'Ouverture (RSO) bande X à haute résolution permet d'acquérir des données de résolution métrique avec une répétitivité journalière. Dans ce travail, un modèle de rétrodiffusion des ondes électromagnétiques de la neige sèche est adapté à la bande X et aux fréquences plus élevées. L'algorithme d'assimilation de données 3D-VAR est ensuite implémenté pour contraindre le modèle d'évolution de la neige SURFEX/Crocus à l'aide des observations satellitaires. Enfin, l'ensemble de ces traitements sont évalué à partir de données du satellite TerraSAR-X acquises sur le glacier d'Argentière dans la vallée de Chamonix. Cette première comparaison montre le fort potentiel de l'assimilation des données RSO bande X pour la caractérisation du manteau neigeux
Characterization of snowpack structure is an important issue for the management of water resources and the prediction of avalanche risks. New Synthetic Aperture Radar (SAR) satellites in X-band at high-resolution allow us to acquire image data with metric resolution and daily observations. In this work, an electromagnetic backscattering model applicable for dry snow is adapted for X-band and higher frequencies. The 3D-VAR data assimilation algorithm is then implemented to constrain the evolution of the snow metamorphisme model SURFEX/Crocus using satellite observations. Finally, the algorithm is evaluated using image data acquired from TerraSAR-X satellite on the Argentiere glacier in the Chamonix Valley of the French Alps. This first comparison shows the high potential of the data assimilation assimilation method using X-band SAR data for characterization of the snowpack

Le potentiel de l’assimilation d’un type d’observation pour la prévision hydrologique a été démontré dans certaines études. Cependant, le potentiel de l’assimilation simultanée de plusieurs types d’observations a été peu validé, particulièrement pour les données comprenant une information sur la neige au sol. De plus, l’amplitude et la durée de l’impact de l’assimilation de données peuvent dépendre du type de données assimilé, ainsi que du contenu du vecteur d’état employé pour mettre à jour les variables ou les paramètres du modèle hydrologique. La présente thèse examine l’impact de l’assimilation de données multivariées en fonction du type de données assimilé et du contenu du vecteur d’état pour la prévision hydrologique à court terme (horizon de prévision jusqu’à 5 jours) et moyen terme (horizon de prévision entre 25 et 50 jours). Le filtre de Kalman d’ensemble est employé pour assimiler les observations de l’équivalent en eau de la neige à trois endroits sur le bassin versant de la rivière Nechako, ainsi que le débit à l’exutoire, dans le modèle hydrologique CEQUEAU. Les scénarios d’assimilation sont premièrement testés dans un cadre synthétique afin d’identifier les variables les plus susceptibles à l’assimilation des données pour la prévision hydrologique. La robustesse des scénarios d’assimilation de données est ensuite testée en introduisant un biais sur les précipitations solides. Finalement, les observations réelles sont assimilées pour vérifier l’impact réel des scénarios pour la prévision hydrologique. Les résultats montrent une amélioration variable des prévisions hydrologiques en fonction des scénarios selon plusieurs critères de performance mesurant l’exactitude, le biais et la représentativité de l’incertitude représentée par les prévisions d’ensemble. L’assimilation du débit pour la mise à jour des variables améliore principalement les prévisions à court terme, tandis que l’impact de la mise à jour de certains paramètres persiste à moyen terme. L’assimilation de l’équivalent en eau de la neige améliore les prévisions à court et moyen terme, principalement pendant la période de fonte de neige. Pour la plupart des scénarios, l’assimilation simultanée du débit et de l’équivalent en eau de la neige surpasse l’assimilation des données individuellement. Ces résultats sont cohérents entre les cadres synthétique et réel.

Les milieux oroméditerranéens sont considérés comme particulièrement sensibles aux changements climatiques. Deux questions sont posées dans ce contexte : quelles sont la nature et l'ampleur des modifications climatiques à l'échelle régionale (climat et enneigement) au Chili central, depuis les années 70 ? Quels sont les changements de la végétation en montagne (dans la tranche d'altitude 1.500 - 2.500 m), en particulier au niveau de la limite supérieure de la forêt à Kageneckia angustifolia ? La première partie de la thèse présente les spécificités des milieux de montagne et les changements climatiques déjà observés de façon générale et au Chili en particulier. Elle présente aussi les sites d'étude au niveau climatique et biogéographique. La deuxième partie concerne les données et la méthodologie. Une approche scalaire est mise œuvre, avec confrontation et mise en complémentarité de différentes techniques : télédétection, chroniques climatiques et mesures in situ. La troisième partie présente les résultats. Les données climatiques enregistrées les 30 dernières années aux stations d'El Yeso (2.500 m) et de Los Bronces (3.500 m), montre une croissance d'environ 1 °C pour la température moyenne annuelle, réchauffement plus marqué à El Yeso, au niveau des températures minimales. Pour l'enneigement, il est montré une haute variation interannuelle de la couverture de neige et une élévation de la limite de la neige durant les dernières décennies, d'environ 300 m. Ces résultats, sont accompagnés d'une augmentation faible du NDVI. Au niveau de la vallée Yerba Loca, l'étude diachronique de l'écotone supraforestier montre des transformations vers une augmentation de la superficie des espaces forestiers et leur densification. Enfin, l'expérience de germination, à Yerba Loca montre qu'il existe une différence significative entre le pourcentage de germination des graines à l'intérieur des enclos et à l'extérieur, avec un effet négatif de la couverture neigeuse sur la germination des plantules.

Les précipitations solides jouent un rôle crucial dans le système climatique terrestre, ainsi que dans le maintien des écosystèmes et le développement des activités humaines. Les incertitudes associées aux estimations quantitatives des précipitations ainsi que celles concernant les projections des modèles climatiques font de cette composante du cycle hydrologique un sujet de recherche important. La télédétection permet de suivre les précipitations et les nuages dans des régions où les observations in situ sont rares et dispersées, mais avec une résolution temporelle limitée ainsi qu’une zone aveugle près du sol pour les capteurs spatiaux, et une visibilité limitée dans la basse atmosphère en terrain complexe pour les radars au sol. Les objectifs de cette thèse sont les suivants : 1) caractériser les nuages et les précipitations en Antarctique, en détectant la présence d’eau liquide surfondue et de particules de glace près du sol à l'aide d'un lidar 532-nm, polarisé, au sol ; 2) caractériser la structure verticale des précipitations dans deux régions contrastées mais importantes de la cryosphère, l’Antarctique et les Alpes, dans la basse troposphère, en utilisant des radars au sol.Dans cette étude, une méthode de détection des hydrométéores dans les nuages et les précipitations est proposée à l'aide de données lidar complétées par celles d’un <> (MRR) en bande K pour améliorer la détection des précipitations, ces deux instruments étant déployés à la station Dumont d'Urville (DDU) en Antarctique de l’Est. Une méthode fondée sur le facteur de dépolarisation lidar, le coefficient de rétrodiffusion atténué et l'utilisation d’un partitionnement en k-moyennes est développée. La classification des particules des nuages et des précipitations permet de documenter la distribution verticale de l'eau liquide surfondue, ainsi que des particules de glace sous différentes formes. La comparaison entre les classifications obtenues depuis le sol et celles obtenues à partir des données satellitaires montre des formes similaires pour la distribution verticale de l'eau liquide surfondue dans les nuages.La structure verticale des précipitations près de la surface est analysée à l'aide des moments Doppler obtenus à partir de trois MRRs situés à DDU, à la station Princess Elisabeth (PE) à l'intérieur de l'Antarctique de l’Est, et à la station du Col de Porte (CDP) dans les Alpes françaises. Ces analyses montrent que le climat local joue un rôle important dans la structure verticale des précipitations. En Antarctique, les forts vents catabatiques soufflant du haut plateau jusqu'à la côte diminuent le facteur de réflectivité radar près de la surface en raison de la sublimation des flocons de neige. Les moments Doppler fournissent aussi de riches informations pour comprendre les processus liés aux précipitations, tels que l'agrégation et le givrage, observés notamment à DDU et au Col de Porte.Les résultats montrent également qu'à l'intérieur du continent Antarctique, une partie significative (47%) des profils de précipitations présentent une sublimation complète avant la surface en raison des conditions atmosphériques sèches, alors que sur la côte de l'Antarctique, cela ne concerne qu’environ un tiers des profils (36%). Dans les Alpes, ce pourcentage est réduit à 15%. La majeure partie de la sublimation est observée en dessous de l'altitude où les profils de CloudSat sont contaminés par la proximité du sol. Par conséquent, ce phénomène ne peut pas être entièrement décelé depuis l'espace avec les capteurs actuels.Cette thèse contribue à l'étude de la structure verticale des précipitations neigeuses dans la basse troposphère ; elle est utile pour l'évaluation des produits de télédétection concernant les précipitations qui peuvent présenter de fortes limitations à la proximité de la surface
Solid precipitation plays an important role in the Earth's climate system, as well as for the maintenance of ecosystems and the development of human society. The large uncertainty in precipitation estimates and the discrepancies within climate model projections make this component of the hydrological cycle important as a research topic. Remote sensing allows to monitor precipitation and clouds in regions where in-situ observations are scarce and scattered, but with limited temporal resolution and a blind zone close to the ground level for spaceborne sensors, and limited visibility in the lower atmosphere in complex terrain for ground-based radars. The objectives of this dissertation are the following: 1) to characterize cloud and precipitation in Antarctica, detecting the presence of supercooled liquid and ice particles near the ground level using a ground-based 532-nm depolarization lidar; 2) to characterize the vertical structure of the precipitation in two contrasted but important regions of the cryosphere, Antarctica and the Alps, in the low troposphere using ground-based radars.In this study, a cloud and precipitation hydrometeor detection method is proposed using lidar data, complemented with a K-band micro rain radar (MRR) to improve the detection of precipitation, both instruments deployed at the Dumont d'Urville (DDU) station in East Antarctica. A method based on lidar depolarization and attenuated backscattering coefficient and the use of k-means clustering is developed for the particle classification. The classification of cloud and precipitation particles provides the vertical distribution of supercooled liquid water, as well as planar oriented ice and randomly oriented ice particles. The comparison between ground-based and satellite-derived classifications shows consistent patterns for the vertical distribution of supercooled liquid water in clouds.The vertical structure of precipitation near the surface is analyzed using the Doppler moments derived from three MRR profiles at DDU, the Princess Elisabeth (PE) station, at the interior of East Antarctica, and at the Col de Porte (CDP) station, in the French Alps. These analyses demonstrate that local climate plays an important role in the vertical structure of the precipitation. In Antarctica, the strong katabatic winds blowing from the high plateau down to the coast decrease the radar reflectivity factor near the surface due to the sublimation of the snowfall particles. Doppler moments also provide rich information to understand precipitation processes, such as aggregation and riming, as observed at DDU and CDP.The results also show that in the interior of the Antarctic continent a significant part (47%) of the precipitation profiles completely sublimate before reaching the surface, due to the dry atmospheric conditions, while in the coast of Antarctica it corresponds to about the third part (36%). In the Alps, this percentage is reduced to 15%. The major occurrence of particle sublimation is observed below the altitude where CloudSat profiles are contaminated by ground clutter. Therefore, this phenomenon cannot be fully captured from space with the current generation of sensors.This dissertation contributes to the study of the vertical structure of snowfall in the low troposphere, useful for the evaluation of precipitation remote sensing products, which may have severe limitations in the vicinity of the surface

La région de l'archipel canadien, située en Arctique, connaît actuellement d'importants changements climatiques, se traduisant notamment par une augmentation des températures, une réduction de l'étendue de la banquise marine et du couvert nival terrestre ou encore une perte de masse significative des calottes glaciaires disséminées sur les îles de l'archipel. Parmi ces calottes glaciaires, la calotte Barnes, située en Terre de Baffin, ne fait pas exception comme le montrent les observations satellitaires qui témoignent d'une importante perte de masse ainsi que d'une régression de ses marges, sur les dernières décennies. Bien que les calottes glaciaires de l'archipel canadien ne représentent que quelques dizaines de centimètres d'élévation potentielle du niveau des mers, leur perte de masse est une composante non négligeable de l'augmentation actuelle du niveau des mers. Les projections climatiques laissent à penser que cette contribution pourrait rester significative dans les décennies à venir. Cependant, afin d'estimer les évolutions futures de ces calottes glaciaires et leur impact sur le climat ou le niveau des mers, ils est nécessaire de caractériser les processus physiques tels que les modifications du bilan de masse de surface. Cette connaissance est actuellement très limitée du fait notamment du sous-échantillonnage des régions arctiques en terme de stations météorologiques permanentes. Une autre particularité de certaines calottes de l'archipel canadien, et de la calotte Barnes en particulier, est de présenter un processus d'accumulation de type glace surimposée, ce phénomène étant à prendre en compte dans l'étude des processus de surface. Pour palier au manque de données, l'approche retenue a été d'utiliser des données de télédétection, qui offrent l'avantage d'une couverture spatiale globale ainsi qu'une bonne répétitivité temporelle. En particulier les données acquises dans le domaine des micro-ondes passives est d'un grand intérêt pour l'étude de surfaces enneigées. En complément de ces données, la modélisation du manteau neigeux, tant d'un point de vue des processus physiques que de l'émission électromagnétique permet d'avoir accès à une compréhension fine des processus de surface tels que l'accumulation de la neige, la fonte, les transferts d'énergie et de matière à la surface, etc. Ces différents termes sont regroupés sous la notion de bilan de masse de surface. L'ensemble du travail présenté dans ce manuscrit a donc consisté à développer des outils permettant d'améliorer la connaissance des processus de surface des calottes glaciaires du type de celles que l'on rencontre dans l'archipel canadien, l'ensemble du développement méthodologique ayant été réalisé sur la calotte Barnes à l'aide du schéma de surface SURFEX-CROCUS pour la modélisation physique et du modèle DMRT-ML pour la partie électromagnétique. Les résultats ont tout d'abord permis de mettre en évidence une augmentation significative de la durée de fonte de surface sur la calotte Barnes (augmentation de plus de 30% sur la période 1979-2010), mais aussi sur la calotte Penny, elle aussi située en Terre de Baffin et qui présente la même tendance (augmentation de l'ordre de 50% sur la même période). Ensuite, l'application d'une chaîne de modélisation physique contrainte par diverses données de télédétection a permis de modéliser de manière réaliste le bilan de masse de surface de la dernière décennie, qui est de +6,8 cm/an en moyenne sur la zone sommitale de la calotte, qui est une zone d'accumulation. Enfin, des tests de sensibilité climatique sur ce bilan de masse ont permis de mettre en évidence un seuil à partir duquel cette calotte voit disparaître sa zone d'accumulation. Les modélisations effectuées suggèrent que ce seuil a de fortes chances d'être atteint très prochainement, pour une augmentation de température moyenne inférieure à 1°C, ce qui aurait pour conséquence une accélération de la perte de masse de la calotte.

Le manteau neigeux en montagne est une ressource importante pour les écosystèmes et les activités humaines comme l'irrigation, l'approvisionnement en eau des populations, la production hydroélectrique et l'économie touristique. Il représente aussi un risque dans les zones exposées aux avalanches. L'étude et le suivi du manteau neigeux en montagne s'appuie souvent sur des réseaux de mesure, des observations par télédétection et de la modélisation. Les avancées récentes en photogrammétrie satellite offrent de nouvelles perspectives pour compléter les réseaux de mesures qui sont souvent insuffisants vis-à-vis de la forte variabilité spatiale du manteau neigeux. Une méthode de cartographie de la hauteur de neige à partir d'images stéréoscopiques Pléiades est présentée et appliquée sur plusieurs sites. La comparaison avec une carte de référence par lidar aéroporté fournit une estimation de l'erreur des produits de photogrammétrie satellite sur un bassin versant de Californie (États-Unis). A l'échelle d'un pixel de 3 m, l'erreur standard est de 0,7 m. L'erreur décroît à ~0,3 m lorsque les mesures sont moyennées sur des surfaces supérieures à 103 m². Avec cette précision, les cartes de hauteur de neige par photogrammétrie satellite permettent d'observer les processus modelant le manteau neigeux en montagne (transport par le vent, avalanche), de mesurer le volume de neige sur des zones de plus 100 km² et de décrire la variabilité spatiale du manteau. Une série de cartes de hauteur de neige est assimilée dans la chaine de modélisation SAFRAN-Crocus afin d'évaluer le potentiel de ces données pour améliorer la représentation spatiale des propriétés physiques du manteau neigeux. Un filtre particulaire est utilisé pour assimiler une carte de hauteur de neige par hiver pendant cinq hivers sur un bassin versant des Pyrénées. L'assimilation corrige des biais dans les précipitations initialement sous-estimées à haute altitude et introduit une variabilité spatiale autrement absente des forçages et des processus modélisés. Cette combinaison innovante de produits de télédétection satellite et d'un modèle complexe spatialisé offre de nouvelles perspectives pour l'estimation de la ressource en eau en montagne et du risque avalanche
Mountain snowpack is a major resource for ecosystems and human activities. It supplies water for crop irrigation, human consumption, hydropower industries and the tourism sector. It is also a cause of damage in avalanche prone areas. The monitoring and study of mountain snowpack usually rely on field measurement networks, close range remote sensing and modeling. Recent improvements in satellite photogrammetry provide an alternative to measure the high spatial variability of the snowpack, which cannot be sampled by automatic networks. The results presented here, contribute to improve the mapping of snow-depth in mountains with satellite photogrammetry, a key variable for hydrology and risk assessment. Snow-depth maps from pairs and triplets of stereo images of the Pléiades satellite are calculated at several sites. The comparison with a reference snow-depth map measured with airborne lidar in California (USA), provides a robust estimation of the satellite products error. At the 3 m pixel scale, the standard error is about 0.7 m. The error decreases to 0.3 m when the snow-depth maps are averaged over areas greater than 103 m2. With this accuracy, Pléiades snow-depth maps allow the observation of the processes modeling mountain snowpack (wind transport, avalanche), the measurement of the snow volume over a 100 km2 area and the description of the spatial variability of the snowpack. The assimilation of such satellite snow-depth maps in the SAFRAN-Crocus snowpack model, resulted in promising outcomes for a mountainous catchment in the Pyrenees. A particle filter is used on a regular grid with 250 m spacing over five winters with one assimilation date per winter, near peak accumulation. The assimilation corrects an underestimation of the precipitation in the meteorological forcings. It also introduces spatial variability otherwise lacking in the forcings and the processes modeled. This innovative use of satellite products and complex spatial modeling, could help address the challenge of estimating snow distribution in the world's mountains

La cryosphère a un rôle essentiel dans le système climatique entre autre parce qu'elle réfléchit une fraction importante de l'énergie solaire parvenant à la surface de la Terre et qu'elle contient une grande quantité d'eau douce sous forme solide. Du fait de la grande sensibilité de la cryosphère aux variables climatiques comme la température et les précipitations, les différents éléments de la cryosphère, tels que la calotte polaire Antarctique et la neige saisonnière dans les régions subarctiques, sont des indicateurs du changement climatique global. Toutefois, nos connaissances des régions polaires restent limitées par un manque d'observation in situ qui s'explique par l'isolement de ces régions et les conditions météorologiques difficiles. L'analyse de ces observations éparses peut être renforcée grâce à la télédétection spatiale et ainsi réduire les incertitudes sur les tendances climatiques observées aux hautes latitudes. En effet, la télédétection permet des observations continues et à grande échelle des régions polaires et subpolaires.
La télédétection passive, en particulier dans le domaine spectral des micro-ondes, est adaptée à l'interprétation et au suivi des propriétés physiques du manteau neigeux. Effectivement, le rayonnement micro-onde émane du sol ou du manteau neigeux lui-même, puis se propage jusqu'à la surface. Ainsi, le rayonnement émergeant contient de l'information sur les variations verticales des propriétés de la neige, telles que la température ou les propriétés de microstructure (taille de grains et densité). Ces trois propriétés de la neige déterminent l'émission micro-onde d'un manteau sec. Lorsqu'il est humide, la teneur en eau liquide devient par contre la propriété dominant l'émission. Les évolutions temporelles et les variations verticales de ces différentes propriétés sont définies par la métamorphose. Leur lien avec l'émission micro-onde est considéré dans le transfert radiatif.

Cette thèse a pour objectif d'expliquer l'émission micro-onde de la neige par voie de modélisation afin de comprendre l'évolution des principales propriétés physiques de la neige. Le transfert radiatif dans la neige a été calculé avec les modèles multicouches Microwave Emission Model of Layered Snowpacks (MEMLS) et MultiLayered Dense Media Radiative Transfer (DMRT-ML), s'appuyant sur des approches respectivement semi-empirique et théorique. Les profils stratigraphiques de la neige utilisés en entrée ont été mesurés, estimés de façon aléatoire, modélisés avec une relation simple de la métamorphose ou avec le modèle d'évolution thermodynamique de la neige Crocus.

Ces modèles et approches ont été appliqués sur deux types de manteau neigeux, permanent en Antarctique et saisonnier au Québec. Dans le premier cas, l'évolution temporelle de la température de brillance a été modélisée localement, à Dôme C, à partir de mesures in situ des propriétés de la neige. Dans cette approche, l'émissivité est modélisée à partir de mesures et reste par conséquent applicable localement. Pour modéliser l'émissivité à l'échelle de l'Antarctique, différents profils synthétiques de taille de grains et de densité ont été testés. Dans tous les cas, la variation verticale de la taille de grains est apparue déterminante pour prévoir l'émissivité en polarisation verticale. Cette sensibilité a été exploitée pour estimer à l'échelle du continent cette variable glaciologique importante. Le profil de densité et les propriétés de surface déterminent quant à eux l'écart entre les polarisations verticale et horizontale.
L'émission micro-onde d'un manteau saisonnier au Québec a également été abordée. La spécificité de l'étude est de prévoir l'évolution temporelle de la température de brillance avec un modèle d'évolution thermodynamique de la neige couplé à un modèle de transfert radiatif micro-onde, ici Crocus-MEMLS. Cette approche a permis d'interpréter finement l'évolution temporelle des températures de brillance mesurées avec un radiomètre au sol et de mettre en doute certaines relations physiques du modèle Crocus. Les résultats ont mis en évidence la complexité du signal micro-onde pour des manteaux évoluant rapidement à des températures proches du point de fusion.

Parce que l’incertitude des mesures des précipitations solides est importante en Arctique, les taux de chutes de neige montrent des différences marquées entre les jeux de données disponibles. Afin de caractériser plus précisément les précipitations arctiques, la télédétection spatiale micro-ondes s’avère être un outil idéal. Les observations collectées par le radar à bord du satellite CloudSat ont permis d’obtenir les taux de chutes de neige à la surface pour quatre années complètes. Ces estimations ont été validées avec des données de stations météorologiques, et comparées à diverses climatologies. Malgré un bon accord qualitatif, d’importantes différences sont observées, particulièrement au Groenland. La réanalyse régionale ASR montre un meilleur accord avec les restitutions de CloudSat que la réanalyse globale ERA-Interim, notamment concernant la distribution saisonnière des taux de chutes de neige. Les observations CloudSat ont ensuite été utilisées comme référence afin d’évaluer la capacité des sondeurs passifs micro-ondes proches de 183 GHz à détecter les chutes de neige arctiques. Nous avons montré que la détection est possible et repose principalement sur les températures de brillance à 190 et 183 ± 3 GHz ainsi que la température proche de la surface et la vapeur d’eau intégrée. La détection est limitée dans le cas de conditions environnementales trop froides et pour des chutes de neige faibles. En dépit de ces limitations, l’algorithme développé permet un apport en information concernant les chutes de neige intenses, avec un bon échantillonnage grâce à sa large fauchée et sa longue série temporelle. Ainsi les résultats de ces travaux illustrent notamment l’apport des observations passives micro-ondes, disponibles pour les 20 dernières années, pour la caractérisation de l’occurrence des chutes de neige
Because solid precipitation measurements at the surface are complex in Arctic, snowfall rates present significant differences between recent datasets. To further characterize arctic precipitation, microwave remote sensing is an appropriate tool. The radar observations onboard CloudSat provides rates of snowfall at the surface for a 4-years period. These retrievals are validated with in situ data, and compared to various datasets. Despite a good qualitative agreement, significant differences are observed, especially over Greenland. The regional reanalysis shows a better agreement with CloudSat retrievals than the global reanalysis, especially regarding the seasonnal distribution of snowfall rates. Then, CloudSat observations are used as a reference to evaluate the ability of passive microwave sounders to detect arctic snowfall for frequencies around 183 GHz. Detection is possible and relies mainly on brightness temperatures at 190 and 183 ± 3 GHz as well as the temperature near the surface and the integrated water vapor. A poor detection capability is observed in cold conditions and for light snowfall. Despite these limitations, the algorithm provides significant information for intense snowfalls, with good sampling due to its wide swath and long time series. Available for the last 20 years, passive microwave observations show a notable ability for a better characterization of arctic snowfall

L'albédo, fraction de rayonnement réfléchi dans le spectre solaire, est une variable clef du bilan énergétique des surfaces enneigées et englacées. Cette grandeur possède une forte variabilité spatio-temporelle ce qui fait de la télédétection un outil adapté pour son étude. L'albédo dépend à la fois des propriétés physiques du milieu considéré et des caractéristiques du rayonnement incident. Les différentes grandeurs liées à l'albédo sont fonction des domaines angulaires et spectraux des radiations considérées. Les mesures de répartition angulaire du rayonnement réfléchi par la neige ont montré que l'hypothèse lambertienne pouvait conduire à des erreurs non négligeables lors de la détermination de l'albédo par télédétection. La connaissance des caractéristiques de la répartition angulaire du rayonnement réfléchi par la neige permet de développer une nouvelle méthode de détermination de l'albédo en zones montagneuses. Cette méthode prend en compte les effets liés à la forte variabilité topographique des terrains de montagne, à l'anisotropie du rayonnement réfléchi par la neige et par la glace ainsi que les variations spectrales de l'albédo en fonction des propriétés physiques de la surface. Elle a été appliquée à deux types de données : des photographies terrestres visibles et proche infrarouges (résolution spatiale 10 m) et des images MODIS (résolution spatiale 250 m). L'incertitude sur la valeur de l'albédo ainsi déterminée est évaluée à ±10% grâce aux mesures de terrain effectuées sur le glacier de Saint Sorlin (massif des Grandes Rousses, France). L'étude des cartes d'albédo issues de dix années (2000-2009) d'images MODIS montre qu'il n'y a pas de décroissance marquée de la valeur de l'albédo en zone d'ablation au contraire de ce qui a été prouvé pour le glacier du Morteratsch (Suisse). De plus, il existe une corrélation très élevée entre la valeur minimale de la moyenne de l'albédo sur le glacier, i.e. l'albédo moyen du glacier le jour où la ligne de neige est proche de la ligne d'équilibre, et la valeur du bilan de masse annuel spécifique. L'assimilation des données d'albédo obtenues grâce aux images MODIS et aux photographies terrestres dans le modèle de neige CROCUS permet une bonne estimation du bilan de masse spatialisé du glacier de Saint Sorlin (rmse=0.5 m w.e. pour les cinq années hydrologiques étudiées). Les forçages météorologiques utilisés pour cette étude sont de moyenne échelle. L'analyse succincte de la contribution des différents flux atmosphériques au bilan d'énergie de surface montre qu'en zone d'ablation comme en zone d'accumulation, le bilan radiatif net courtes longueurs d'ondes constitue la source principale d'énergie et que la variabilité de ce flux explique la majeure partie de la variabilité journalière de la somme des flux atmosphériques. Appliquées à d'autres glaciers, ces méthodes permettraient de savoir si les conclusions établies pour notre seul glacier d'étude sont valables pour d'autres glaciers. Elles rendraient également possibles la reconstruction du bilan de masse spatialisé sur 10 ans d'autres glaciers et potentiellement une meilleure quantification des processus physiques mis en jeu dans le bilan de masse de ces glaciers tempérés

MODIS est une méthode fiable et précise utilisée couramment pour suivre l'évolution du couvert nival au-dessus de bassins versants alpins. Toutefois, cette méthode de télédétection possède quelques limitations importantes, tel que l'inhabilité à distinguer la neige humide de la neige sèche, qui pourrait être mieux prise en compte par l'utilisation d'une méthode de télédétection complémentaire telle que l'imagerie par radar à synthèse d'ouverture (RSO). Le site d'étude utilisé pour le projet est le bassin versant de la rivière Nechako, situé dans la chaîne Côtière de la Colombie-Britannique, qui est caractérisé par un manteau neigeux pouvant atteindre plusieurs mètres d’épaisseur en montagne. Quinze images RADARSAT-2 en mode ScanSAR Wide ont été obtenues en polarisation VV et VH entre les mois de mars et juillet 2012. Elles ont été traitées à l'aide d'un algorithme basé sur la méthode de Nagler et Rott pour distinguer la neige humide de la neige sèche, mais qui utilise un seuil graduel plutôt que le seuil de -3 dB fréquemment utilisé. Les cartes de neige humide qui découlent de cette technique correspondent mieux aux incertitudes retrouvées sur le bassin en raison de la présence importante de forêts de conifères et de régions montagneuses. Les cartes ont été combinées au produit de neige de MODIS, afin d'utiliser son habileté à détecter le couvert nival avec précision pour corriger les zones de bruit des images RSO, causées entre autres par des sols gorgés en eau. Afin d'aider l'analyse des images RSO, une modélisation fine du manteau neigeux a été effectuée avec le logiciel Crocus afin de procéder à une analyse détaillée de l’évolution des caractéristiques du manteau neigeux, notamment du contenu en eau liquide de la neige, tout au long de l’hiver. La modélisation a été effectuée à l'emplacement de trois coussins à neige sur le bassin versant et est réalisée grâce à l'utilisation de données du North American Regional Reanalysis (NARR). À partir des résultats du modèle Crocus et de l'équivalent en eau observé aux coussins à neige, une relation a été établie entre la détection de neige humide en montagne par RADARSAT-2 et le ruissellement reçu au réservoir de la rivière Nechako. Avec le jeu de données actuel, le ruissellement maximal reçu au réservoir a été prévu avec une précision de 10 jours. Il est prévu que davantage d'années d’images radar pourraient permettre de confirmer et de réduire cet intervalle.

La connaissance de la variabilité du manteau neigeux est indispensable pour la prévision du risque d'avalanche ainsi que pour le suivi de la ressource en eau. D'une part, la couverture spatio-temporelle des observations in-situ et télédétectées de la neige est limitée. Les réflectances satellites dans le visible et le proche infra-rouge fournissent de précieuses informations sur les propriétés de surface du manteau neigeux mais ont une couverture par- cellaire, notamment à cause des nuages. De la même manière, les observations in-situ de hauteur de neige (HN) ont une représentativité et une couverture spatiale limitées. D'autre part, les modèles détaillés du manteau neigeux offrent la possibilité de simuler la stratigraphie complète du manteau neigeux en tout point. Cependant ceux-ci souffrent d'importantes erreurs provenant de leurs forçages météorologiques ainsi que de leur propre représentation de la physique de la neige. Dans ce contexte, l'assimilation de données, qui permet d'intégrer l'information provenant des observations dans les simulations de ces modèles, semble prometteuse. L'objectif de cette thèse est d'évaluer la capacité de l'assimilation de réflectances satellites et d'observations in-situ de HN à améliorer la simulation du manteau neigeux en montagne. Les problématiques suivantes seront donc abordées : • Les observations de réflectances satellites de la neige permettent-elles de mieux contraindre la modélisation du manteau neigeux en montagne ? • Peut-on propager de l'information sur l'état du manteau neigeux depuis des zones observées vers des zones non-observées ? • Dans quelle mesure peut-on utiliser les observations in-situ de HN pour améliorer les simulations du manteau neigeux dans leur voisinage ? Nous avons choisi d'utiliser une approche d'assimilation de données ensembliste séquentielle, untilisant le Filtre Particulaire (FP) qui est adapté aux modèles détaillés du manteau neigeux. Le système de modélisation d'ensemble est basé sur ESCROC, un ensemble de modèles multi-physiques du manteau neigeux, forcé par un ensemble de perturbations stochastiques des analyses météorologiques SAFRAN. Cette conception permet à la chaîne de modélisation de tenir compte de ses principales sources d'incertitude. Plusieurs versions innovantes du FP ont été développées afin d'assimiler un grand nombre d'observations simultanément, tout en évitant la dégénérescence du FP, un problème apparaissant lorsque le nombre d'observations augmente.(Palchetti et al., 2021). Le potentiel de l'assimilation de réflectances satellites a été estimé en comparant des observations du capteur satellite MODIS avec des sorties de simulations. Des expériences jumelles assimilant des observations partielles nous ont permis d'analyser la capacité du FP à propager de l'information vers des zones non-observées. Enfin, nous avons évalué l'apport de l'assimilation d'un réseau d'observations de HN couvrant les Alpes et les Pyrénées par une approche de validation croisée de type "un contre tous". Nos résultats montrent que l'approche proposée permet d'éviter la dégénérescence du FP tout en réussissant à propager de l'information entre différentes conditions topographiques. Un biais a été mis en evidence dans les observations standard MODIS, qui empêche leur assimilation directe. En revanche, nous avons mis en valeur le bénéfice de l'assimilation de HN dans les zones où les erreurs de modélisation sont systématiques et dépassent la variabilité naturelle. Ce travail ouvre la voie à l'assimilation d'autres produits satellitaires ainsi que d'observations in-situ de HS dans un contexte spatialisé, représentant un saut qualitatif important pour la prévision du risque d'avalanche et l'hydrologie de montagne
Understanding mountain snowpack variability is key to anticipate avalanche hazards and monitor water resources. On the one hand, remotely-sensed and in-situ observations of snow have a limited spatial and temporal coverage. For instance, visible and near infrared satellite reflectances provide useful information on snowpack surface properties, but are affected by important gaps of coverage e.g. due to clouds. Likewise, in-situ observations of the height of snow (HS) are reliable but with a limited representativeness and spatial coverage. On the other hand, detailed snowpack models can simulate the complete snow stratigraphy virtually anywhere, but they suffer from large uncertainties in their meteorological inputs and their representation of snow physical processes. Thus, data assimilation offers an unique opportunity to merge information from observations and models into a better estimate of the snowpack state. The aim of this thesis is to investigate the potential for satellite reflectances and in-situ HS to improve snowpack simulations in mountainous areas via assimilation. In this work, we will try to address the following questions: • Can we use observations of snowpack reflectance from satellites to better constrain snowpack modelling over mountainous areas? • Can we propagate information on the snowpack state from observed areas to unobserved areas with data assimilation? • To what extent can we use in-situ observations of HS to improve snowpack simulations in their neighborhood? We opt for a sequential ensemble data assimilation strategy, using the Particle Filter algorithm (PF), which is well adapted to detailed snowpack models. An ensemble modelling system is built by forcing ESCROC, a multiphysics ensemble of snowpack models, with an ensemble of stochastic perturbations on SAFRAN meteorological analyses. This design enables the modelling system to account for its main sources of uncertainty. Several innovative versions of the PF are developed in order to assimilate large numbers of observations and propagate information to unobserved areas while avoiding PF degeneracy, an issue arising when the number of observations increases. The potential for assimilation of satellite reflectance is assessed by comparing MODIS observations with simulated reflectances. We conduct twin experiments assimilating partial observations to analyse the ability of the PF to propagate information into unobserved areas. Finally, we assess the added value of the assimilation of HS observations from an observation network over the Alps and Pyrenees using a Leave-One-Out approach. Results show that the proposed methodology is efficient to tackle PF degeneracy while managing to propagate information across topographic conditions. Though standard MODIS observations cannot be directly assimilated because they are biased, the assimilation of HS observations have some added value where modelling errors are systematic and larger thaniv natural variability. This work is a novel contribution to improve the assimilation of other satellite products and in-situ HS observations in a spatialised context, a significant qualitative leap for avalanche forecasting and hydrological studies

La calotte polaire antarctique est constituée d'une épaisse couche de glace surmontée d'un névé d'une centaine de mètres d'épaisseur. Si les observations satellites, avec une couverture quasi-globale du continent, ont permis depuis bientôt 40 ans de fournir de nombreuses informations sur sa topographie et quelques propriétés de sa surface, la connaissance de son manteau neigeux est encore très limitée. Les précipitations qui se déposent sont balayées par les vents, s'accumulent pour former des couches. En s'enfouissant, les grains de neige qui les constituent subissent un métamorphisme qui modifie leur taille et leurs caractéristiques. Pourtant, Les taux d'accumulations ou les tailles des grains de neige, dont la signature est contenue dans les observations de la proche surface, sont des indicateurs climatiques clés, jusqu'alors mal connus.

Depuis 2002 et le lancement de ENVISAT, on dispose d'un altimètre radar qui couvre 80 \% de la calotte polaire Antarctique, dont la particularité est d'acquérir des signaux à deux fréquences différentes (bande S à 3.2 GHz et bande Ku à 13.6 GHz). Ces deux ondes pénètrent dans le manteau neigeux sur plusieurs mètres et ont des sensibilités aux propriétés de la neige différentes. Ainsi, l'idée de cette thèse est d'utiliser cette double information pour retrouver les propriétés du manteau neigeux.

On se propose de résoudre cette problématique par une analyse et une modélisation des signaux altimétriques bi-fréquences sur la calotte polaire, puis par leur inversion. On se penche tout d'abord sur quelques études de cas pour estimer la sensibilité des signaux aux différentes propriétés de la neige: i/ On montre tout d'abord que le signal altimétrique est sensible à la rugosité de la surface à différentes échelles, puis ii/ que le signal altimétrique est sujet à des variations saisonnières causées par la densification de la neige en surface, et enfin iii/ que les ondes radars sont réfléchies par des strates en profondeur.

Un modèle de l'interaction de l'onde avec le manteau neigeux est réalisé simultanément aux deux fréquences, afin de permettre une comparaison de ces signaux entre eux. Les résultats du modèle sont utilisés pour expliquer les variations saisonnières précédemment observées. Finalement, les paramètres du manteau neigeux sont estimés à l'échelle de la calotte polaire antarctique. Les tailles de grains retrouvées présentent un grossissement vers l'intérieur du continent. La densité montre des variations saisonnières de plusieurs g.cm3 notamment sur les côtes antarctiques. Certaines régions présentent un état de surface de la neige particulièrement lisse (Dronning Maud Land, par exemple).

La donnée in situ de l'état de surface de la neige étant quasi inexistante sur les calottes polaires, on développe finalement un protocole de mesure de la rugosité de la neige, qui est testé sur un glacier du Spitzberg.

Résumé : Le bilan d’énergie de la Terre est largement influencé par la variation de l’albédo de surface (fraction de l'énergie solaire réfléchie par une surface). Ces variations sont modifiées par la présence, l’épaisseur et les propriétés physiques de la neige. Le réchauffement climatique observé a un impact significatif sur l'évolution du couvert nival, ce qui influence grandement l'albédo de surface, et en retour modifie le climat. Malgré l’importance de l’albédo de surface, plusieurs modèles calculent l’albédo de manière empirique, ce qui peut entraîner des biais significatifs entre les simulations et les observations selon les surfaces étudiées. Le schéma de surface canadien, Canadian Land Surface Scheme, CLASS (utilisé au Canada dans les modèles climatiques Global Climate Model et Modèle Régional Canadien du Climat), modélise l’évolution spatiale et temporelle des propriétés de la neige, dont l'albédo. L’albédo de CLASS est calculé selon la hauteur et l’âge (métamorphisme) de la neige au sol, et selon l’accumulation de la neige sur la canopée. Les objectifs de ce travail sont d’analyser le comportement de l’albédo (simulé et mesuré) et d’améliorer le paramétrage de l’albédo de surface pendant l’hiver sur des régions à l’est du Canada. Plus précisément, le comportement de l’albédo a été étudié par l’analyse de la sensibilité de CLASS 3.6 aux paramètres prescrits (paramètres qui sont utilisés dans les calculs du modèle dont les valeurs sont fixes et définies empiriquement). En plus de l’analyse des variations temporelles de l’albédo en fonction des conditions météorologiques pour les terrains de végétation basse (noté "gazon") et de conifères. Aussi, l’amélioration du paramétrage a été tentée en optimisant (pour le gazon et les conifères) ou en modifiant (pour le gazon) les calculs considérant les paramètres prescrits dont l’albédo de CLASS est sensible. En premier lieu, nous avons montré que la sensibilité de l’albédo de CLASS en terrain de gazon dépend grandement du seuil du taux de précipitation nécessaire pour que l’albédo soit actualisé (à sa valeur maximale) dans le modèle. Faire varier ce seuil entraîne que les simulations quotidiennes d’albédo de surface enneigées vont s’étaler en majorité entre 0.62 à 0.8 (supérieur à l’étalement normalement simulé). Le modèle est aussi sensible à la valeur d’actualisation de l’albédo dont la variation entraîne que l’albédo enneigé quotidien peut s’étaler de jusqu’à 0.48 à 0.9. En milieu forestier (conifères), le modèle est peu sensible aux paramètres prescrits étudiés. La comparaison entre les albédos simulés et les mesures au sol montrent une sous-estimation du modèle de -0.032 (4.3 %) à SIRENE (gazon au sud du Québec), de -0.027 (3.4 %) à Goose-Bay (gazon en site arctique) et de -0.075 (27.1 %) à la Baie-James (forêt boréale). Lorsque comparée avec les données MODIS (MODerate resolution Imaging Spectroradiometer) la sous-estimation du modèle à la Baie-James est de -0.011 (5.2 %). On montre que la valeur de l'albédo mesurée lors des précipitations de neige à Goose Bay est en moyenne supérieure à la valeur d'actualisation de l'albédo dans le modèle (0.896 par rapport 0.84), ce qui peut expliquer la sous-estimation. En forêt, un des problèmes provient de la faible valeur de l'albédo de la végétation enneigée (ajout de 0.17 dans le visible), tandis que l’albédo de surface mesuré peut être augmenté de 0.37 (par rapport à la végétation sans neige). Aussi, l’albédo de la neige sur la canopée ne diminue pas avec le temps contrairement à ce qui est observé. En second lieu, nous avons tenté d’améliorer le paramétrage, en optimisant des paramètres prescrits (aucune amélioration significative n’est obtenue) et en modifiant la valeur d'actualisation de l’albédo de la neige en zone de gazon. Cette valeur, normalement fixe, a été rendue variable selon la température et le taux de précipitations. Les résultats démontrent que les modifications n’apportent pas d'améliorations significatives de la RMSE (Root Mean Square Error) entre les simulations et les mesures d’albédo. Les modifications sont toutefois pertinentes pour ajouter de la variabilité aux fortes valeurs d’albédo simulées ainsi que pour améliorer la compréhension du comportement des simulations d’albédo. Aussi, la méthodologie peut être reproduite pour d’autres études qui veulent étudier la représentativité et améliorer les simulations d’un modèle.
Abstract : The surface energy balance of northern regions is closely linked to surface albedo (fraction of solar radiation reflected by a surface) variations. These variations are strongly influenced by the presence, depth and physical properties of the snowpack. Climate change affects significantly snow cover evolution, and decreases surface albedo and snow albedo with positive feedback to climate. Despite the importance of the albedo, many models empirically compute it, which can induce significant biases with albedo observations depending on studied surfaces. The Canadian Land Surface Scheme, CLASS (used in Canada into the Canadian Regional Climate Model, and the Global Climate Model), simulates the spatial and temporal evolution of snow state variables including the albedo. The albedo is computed according to the depth of snow on the ground as well as the accumulation of snow in trees. The albedo seasonal evolution for snow on ground is estimated in CLASS from an empirical aging expression with time and temperature and a “refresh” based on a threshold of snowfall depth. The seasonal evolution of snow on canopy is estimated from an interception expression with trees type and snowfall density and an empirical expression for unloading rate with time. The objectives of this project are to analyse albedo behavior (simulated and measured) and to improve CLASS simulations in winter for Eastern Canada. To do so, sensitivity test were performed on prescribed parameters (parameters that are used in CLASS computation, their values are fixed, and determined empirically). Also, albedo evolution with time and meteorological conditions were analysed for grass and coniferous terrain. Finally, we tried to improve simulations by optimizing sensitive prescribed parameters for grass and coniferous terrain, and by modifying the refresh albedo value for grass terrain. First, we analysed albedo evolution and modelling biases. Grass terrain showed strong sensitivity to the precipitation rate threshold (for the albedo to refresh to its maximum value), and to the value of the albedo refresh. Both are affected by input data of precipitation rate and phase. The modification of precipitation threshold rate generates daily surface albedo to vary mainly (75 % of data in winter) between 0.62 and 0.8, which is a greater fluctuation than for a normal simulation over winter. The modification of the albedo refresh value generates surface albedo to vary mainly (75 %) between 0.66 and 0.79, but with extreme values, 25 % of data, from 0.48 to 0.9. Coniferous areas showed small sensitivity to studied prescribed parameters. Also, comparisons were made between simulated and measured mean albedo during winter. CLASS underestimates the albedo by -0.032 (4.3 %) at SIRENE (grass in Southern Quebec), by -0.027 (3.4 %) at Goose Bay (grass in arctic site) and by -0.075 (27.1 %) at James Bay (boreal forest) (or -0.011 (5.2 %) compared to MODIS (MODerate resolution Imaging Spectroradiometer) data). A modelling issue in grass terrain is the small and steady maximum albedo value (0.84) compared to measured data in arctic condition (0.896 with variation of an order of 0.09 at Goose Bay, or 0.826 at SIRENE with warmer temperatures). In forested areas, a modelling issue is the small albedo increase (+0.17 in the visible range, +0.04 in NIR) for the part of the vegetation that is covered by snow (total surface albedo gets to a maximum of 0.22) compared to events of high surface albedo (0.4). Another bias comes from the albedo value of the snow trapped on canopy which does not decrease with time in opposition to observed surface albedo which is lower at the end of winter and which suggests snow metamorphism occurred. Secondly, we tried to improve simulations by optimizing prescribed parameters and by modifying the albedo’s maximum value computation. Optimisations were made on sensitive prescribed parameters or on those that seemed unsuited. No significant RMSE (Root Mean Square Error) improvements were obtained from optimisations in both grass and coniferous area. Improvements of albedo simulations were tried by adjusting the maximum value (normally fixed) with temperature and precipitation rate, in grass terrain. Results show that these modifications did not significantly improved simulations’ RMSE. Nevertheless, the latter modification improved the correlation between simulated and measured albedo. These statistics were made with the whole dataset which can reduce the impact of modifications (they were mainly affecting albedo during a precipitation event), but it allows to overview the new model performance. Modifications also added variability to maximum values (closer to observed albedo) and they increased our knowledge on surface albedo behavior (simulated and measured). The methodology is also replicable for other studies that would aim to analyse and improve simulations of a surface model.

Une modélisation précise du manteau neigeux saisonnier est indispensable pour comprendre son évolution et améliorer la prévention d risque d’avalanche. Le Centre d’Études de la Neige (CEN) développe depuis plus de 20 ans un modèle de manteau neigeux nommé Crocus dédié à simuler son évolution et ses propriétés physiques uniquement à partir de variables météorologiques de surface. Les erreurs du modèle et l’imprécision des forçages météorologiques sont des sources inévitables d’incertitudes dans les prévisions de Crocus.Contraindre le modèle avec des observations peut être un moyen de minimiser l’impact de ces incertitudes dans les simulations. En raison de la faible densité des réseaux de mesures in situ et de la forte variabilité spatiale du manteau neigeux, il est vraisemblable que seule l’imagerie satellitaire puisse permettre une contrainte efficace du modèle. Le spectroradiomètre MODIS,fournissant quotidiennement des informations sur la surface terrestre à une résolution de 250m, est bien adapté pour l’observation du couvert nival. Ce capteur opère dans les domaines du visible et de l’infrarouge où les réflectances mesurées (rapport du flux solaire réfléchi surincident selon les longueurs d’onde) sont sensibles à certaines propriétés du manteau neigeux.Le nouveau schéma radiatif TARTES de Crocus est en mesure de simuler l’évolution de ces réflectances, ce qui ouvre la voie à l’assimilation des réflectances MODIS.L’objectif de la thèse est d’explorer l’assimilation des réflectances MODIS dans le modèle de manteau neigeux Crocus, dans une perspective opérationnelle à moyen terme. Ce projet s’appuie fortement sur l’expertise en modélisation physique et radiative du manteau neigeux et en assimilation de données présente au Centre d’Études de la Neige et au Laboratoire de Glaciologie et Géophysique de l’Environnement à Grenoble.Le projet s’est déroulé en deux étapes pour répondre aux questions suivantes :Les réflectances optiques satellitaires possèdent-elles un contenu informatif capable de contraindre efficacement le modèle Crocus ?Quels sont les obstacles à surmonter pour parvenir à l’assimilation effective des réflectances optiques mesurées par satellites ?Un filtre particulaire est utilisé comme méthode d’assimilation pour évaluer l’apport des réflectances sur les estimations du manteau neigeux en termes de hauteur de neige et son équivalent en eau liquide. Le choix de ce filtre, permis par la petite dimension du problème,est conforté par sa facilité d’implémentation au vu des contraintes fortes du modèle Crocus.Les expériences conduites dans cette étude sont réalisées au niveau du Col du Lautaret et du Col de Porte (Alpes françaises). Des expériences d’assimilation d’observations virtuelles démontrent le potentiel des réflectances spectrales pour guider Crocus dans ses estimations du manteau neigeux. L’erreur quadratique moyenne (RMSE) des variables intégrées de la hauteur de neige et de son équivalent en eau est réduite de près de moitié par l’assimilation des observations. L’efficacité de l’assimilation est cependant fortement dépendante de la distribution temporelle des observations.Des expériences d’assimilation de réflectances réelles mettent en évidence une grande sensibilité des résultats de l’assimilation à la qualité des observations. La conversion et le traitement des données MODIS au sommet de l’atmosphère (TOA) en réflectances de surface sont la cause de fortes incertitudes dans ces données. Les biais occasionnés et une mauvaise caractérisation de ces erreurs détériorent les estimations du manteau neigeux. Le contrôle qualité et la sélection des données satellitaires sont à ce titre une priorité dans la perspective d’assimilation des données satellitaires.Ce travail démontre ainsi le potentiel des données spatiales pour le suivi et la prévision du manteau neigeux, potentiel qu’il conviendra d’exploiter dans un futur proche
An accurate seasonal snowpack modeling is needed to study its evolution and to improvethe avalanche hazard forecast. For 20 years, the snow study center (CEN) has developed asnowpack model named Crocus to simulate the snow cover and its physical properties drivenby near-surface meteorological conditions. Model and meteorological forcing errors are themain uncertainties in the Crocus forecasts. Constraining the model with observations canminimize the impacts of these uncertainties on simulations. Because of the low density ofground-based measurement networks combined to the high spatial variability of the snowcover, satellite observations should be the best way to constrain the model. The MODISspectroradiometer which provides daily surface information at 250 m spatial resolution isappropriated to study the snow cover. The visible and near-infrared reflectances (definedas the fraction of incident solar flux that is reflected by the surface) measured by MODISare strongly sensitive to physical properties of the snowpack. The radiative transfer modelTARTES, recently implemented into Crocus, calculates the same spectral reflectances and so,opens routes to data assimilation of MODIS reflectances.The aim of this thesis is to investigates the assimilation of the MODIS reflectances into thesnowpack model Crocus in an operational perspective. This work benefits from the expertisein physical and radiative snowpack modeling as well as data assimilation from two laboratoriesof Grenoble, the snow study center and the Laboratory of Glaciology and Geophysics of theEnvironment.The project took place in two steps to answer the following questions:Do MODIS reflectances offer an informative content allowing an efficient constraint ofthe Crocus snowpack model?What are the challenges associated to the assimilation of remotely-based optical reflectances?A particle filter is used as data assimilation scheme to evaluate the ability of opticalreflectance data assimilation to improve snow depth and snow water equivalent simulations.The choice of this filter, allowed by the small size of the problem, is based on its ease ofimplementation regarding the severe constraints of the Crocus model. The experiments wereconducted at the Col du Lautaret and the Col de Porte in the French Alps.The assimilation of synthetic observations demonstrates the potential of spectral reflectancesto constraint the Crocus snowpack model simulations. The root-mean square errors(RMSE) of bulk variables like snow depth and snow water equivalent are reduced by a factorof roughly 2 after assimilation. However, the performance of assimilation is highly dependenton the temporal distribution of the observations.The assimilation of real reflectances shows a high sensitivity to the quality of the assimilatedobservations. Converting MODIS top of atmosphere reflectances into surface reflectancesintroduces uncertainties in these data. Resulting biases and a poor characterization of errorsdeteriorate the estimation of the snowpack. Screening methods prior assimilation are thereforea priority in the prospect of satellite data assimilation.This work demonstrates the potential of remotely-based data assimilation to monitor and forecast the snow cover, potential which should be used in the near future

L'albédo de la surface antarctique Joue un rôle important dans les études climatologiques. Essentiellement deux facteurs peuvent modifier sa valeur: la taille des grains de neige et la rugosité de surface générée par les vents dominants. Ces caractéristiques de surface varient dans l'espace et dans le temps et seuls les satellites permettent régulièrement leurs estimations sur un continent aussi vaste, inhospitalier et isolé que l'Antarctique. Parmi les in struments de télédétection, POLDER (POLarization and Directionality of the Earth's Reflectances), à bord du satellite ADEOS, est le premier à offrir jusqu'à 14 observations d'un même site, dans les domaines spectraux du visible et du proche infrarouge, sous des angles de visée différents, au cours d'une seule orbite. Comme sa fauchée est large et que les orbites d'ADEOS se recoupent à proximité des pôles, les régions polaires profitent d'une bonne couverture quotidienne. Par conséquent, POLDER semble être particulièrement bien adapté pour étudier les FDRBs (Fonctions de Distribution des Réflectances Bidirectionnelles) de la neige antarctique. Dans cette étude est montrée l'analyse des données POLDER du mois de novembre 1996, dans une région limitée de l'Antarctique. Après élimination des nuages, par l' utilisation notamment des mesures de polarisation, des FDRBs caractéristiques de différentes zones ont été restituées qui ont permis l'extraction d'informations relatives à la rugosité de surface et à la taille des grains de neige. Il apparaît que dans les zones rugueuses, les FDRBs sont caractérisées par une forte diffusion dans le demi-plan arrière (souvent plus forte que vers l'avant) que ne restituent pas les modèles de réflectance bidirectionnelle de la neige utilisés. De plus la position du pic de diffusion dans ce demi-plan arrière varie d'une région à une autre et peut donc être reliée à la rugosité de la surface. Toutefois, l'étude de cette rugosité est rendu complexe par le fait qu'il existe souvent plus d'une direction dans laquelle s'alignent les reliefs (d'érosion ou d'accumulation) de surface. L'étude comparative du rapport de réflectances mesurées par POLDER d'une part (865nm/670nm) et ATSR-2 d'autre part (1600nm/865nm), relié à la taille des grains de neige, montre les mêmes variations spatiales relatives. Cependant, la détermination des tailles de grains de neige ne peut être déduite, en valeur absolue, par les mesures satellitales.

Résumé : L'étude du couvert nival est essentielle afin de mieux comprendre les processus climatiques et hydrologiques. De plus, avec les changements climatiques observés dans l'hémisphère nord, des événements de dégel-regel ou de pluie hivernale sont de plus en plus courants et produisent des croutes de glace dans le couvert nival affectant les moeurs des communautés arctiques en plus de menacer la survie de la faune arctique. La télédétection micro-ondes passives (MOP) démontre un grand potentiel de caractérisation du couvert nival. Toutefois, a fin de bien comprendre les mesures satellitaires, une modélisation adéquate du signal est nécessaire. L'objectif principal de cette thèse est d'analyser le transfert radiatif (TR) MOP des sols, de la neige et de la glace a fin de mieux caractériser les propriétés géophysiques du couvert nival par télédétection. De plus, un indice de détection des croutes de glace par télédétection MOP a été développé. Pour ce faire, le modèle Microwave Emission Model of Layered Snowpacks (MEMLS) a été étudié et calibré afin de minimiser les erreurs des températures de brillance simulées en présences de croutes de glace. La première amélioration faite à la modélisation du TR MOP de la neige a été la caractérisation de la taille des grains de neige. Deux nouveaux instruments, utilisant la réflectance dans le proche infrarouge, ont été développés afin de mesurer la surface spécifique de la neige (SSA). Il a été démontré que la SSA est un paramètre plus précis et plus objectif pour caractériser la taille des grains de neige. Les deux instruments ont démontré une incertitude de 10% sur la mesure de la SSA. De plus, la SSA a été calibré pour la modélisation MOP a n de minimiser l'erreur sur la modélisation de la température de brillance. Il a été démontré qu'un facteur multiplicatif [phi] = 1.3 appliqué au paramètre de taille des grains de neige dans MEMLS, paramètre dérivé de la SSA, est nécessaire afin de minimiser l'erreur des simulations. La deuxième amélioration apportée à la modélisation du TR MOP a été l'estimation de l'émission du sol. Des mesures radiométriques MOP in-situ ainsi que des profils de températures de sols organiques arctiques gelés ont été acquis et caractérisés a fin de simuler l'émission MOP de ces sols. Des constantes diélectriques effectives à 10.7, 19 et 37 GHz ainsi qu'une rugosité de surface effective des sols ont été déterminés pour simuler l'émission des sols. Une erreur quadratique moyenne (RMSE) de 4.65 K entre les simulations et les mesures MOP a été obtenue. Suite à la calibration du TR MOP du sol et de la neige, un module de TR de la glace a été implémenté dans MEMLS. Avec ce nouveau module, il a été possible de démontré que l'approximation de Born améliorée, déjà implémenté dans MEMLS, pouvait être utilisé pour simuler des croutes de glace pure à condition que la couche de glace soit caractérisée par une densité de 917 kg m[indice supérieur _􀀀3] et une taille des grains de neige de 0 mm. Il a aussi été démontré que, pour des sites caractérisés par des croutes de glace, les températures de brillances simulées des couverts de neige avec des croutes de glace ayant les propriétés mesurées in-situ (RMSE=11.3 K), avaient une erreur similaire aux températures de brillances simulées des couverts de neige pour des sites n'ayant pas de croutes de glace (RMSE=11.5 K). Avec le modèle MEMLS validé pour la simulation du TR MOP du sol, de la neige et de la glace, un indice de détection des croutes de glace par télédétection MOP a été développé. Il a été démontré que le ratio de polarisation (PR) était très affecté par la présence de croutes de glace dans le couvert de neige. Avec des simulations des PR à 10.7, 19 et 37 GHz sur des sites mesurés à Churchill (Manitoba, Canada), il a été possible de déterminer des seuils entre la moyenne hivernale des PR et les valeurs des PR mesurés indiquant la présence de croutes de glace. Ces seuils ont été appliqués sur une série temporelle de PR de 33 hivers d'un pixel du Nunavik (Québec, Canada) où les conditions de sols étaient similaires à ceux observés à Churchill. Plusieurs croutes de glace ont été détectées depuis 1995 et les mêmes événements entre 2002 et 2009 que (Roy, 2014) ont été détectés. Avec une validation in-situ, il serait possible de confirmer ces événements de croutes de glace mais (Roy, 2014) a démontré que ces événements ne pouvaient être expliqués que par la présence de croutes de glace dans le couvert de neige. Ces mêmes seuils sur les PR ont été appliqués sur un pixel de l'Île Banks (Territoires du Nord-Ouest, Canada). L'événement répertorié par (Grenfell et Putkonen, 2008) a été détecté. Plusieurs autres événements de croutes de glace ont été détectés dans les années 1990 et 2000 avec ces seuils. Tous ces événements ont suivi une période où les températures de l'air étaient près ou supérieures au point de congélation et sont rapidement retombées sous le point de congélation. Les températures de l'air peuvent être utilisées pour confirmer la possibilité de présence de croutes de glace mais seul la validation in-situ peut définitivement confirmer la présence de ces croutes.
Abstract : Snow cover studies are essential to better understand climatic and hydrologic processes. With recent climate change observed in the northern hemisphere, more frequent rain-on-snow and meltrefreeze events have been reported, which affect the habits of the northern comunities and the survival of arctique wildlife. Passive microwave remote sensing has proven to be a great tool to characterize the state of snow cover. Nonetheless, proper modeling of the microwave signal is needed in order to understand how the parameters of the snowpack affect the measured signal. The main objective of this study is to analyze the soil, snow and ice radiative transfer in order to better characterize snow cover properties and develop an ice lens detection index with satellite passive microwave brightness temperatures. To do so, the passive microwave radiative transfer modeling of the Microwave Emission Model of Layered Snowpacks (MEMLS) was improved in order to minimize the errors on the brightness temperature simulations in the presence of ice lenses. The first improvement to passive microwave radiative transfer modeling of snow made was the snow grain size parameterization. Two new instruments, based on short wave infrared reflectance to measure the snow specific surface area (SSA) were developed. This parameter was shown to be a more accurate and objective to characterize snow grain size. The instruments showed an uncertainty of 10% to measure the SSA of snow. Also, the SSA of snow was calibrated for passive microwave modeling in order to reduce the errors on the simulated brightness temperatures. It was showed that a correction factor of φ = 1.3 needed to be applied to the grain size parameter of MEMLS, obtain through the SSA measurements, to minimize the simulation error. The second improvement to passive microwave radiative transfer modeling was the estimation of passive microwave soil emission. In-situ microwave measurements and physical temperature profiles of frozen organic arctic soils were acquired and characterized to improve the modeling of the soil emission. Effective permittivities at 10.7, 19 and 37 GHz and effective surface roughness were determined for this type of soil and the soil brightness temperature simulations were obtain with a minimal root mean square error (RMSE) of 4.65K. With the snow grain size and soil contributions to the emitted brightness temperature optimized, it was then possible to implement a passive microwave radiative transfer module of ice into MEMLS. With this module, it was possible to demonstrate that the improved Born approximation already implemented in MEMLS was equivalent to simulating a pure ice lens when the density of the layer was set to 917 kg m−3 and the grain size to 0 mm. This study also showed that by simulating ice lenses within the snow with there measured properties, the RMSE of the simulations (RMSE= 11.3 K) was similar to the RMSE for simulations of snowpacks where no ice lenses were measured (only snow, RMSE= 11.5 K). With the validated MEMLS model for snowpacks with ice lenses, an ice index was created. It is shown here that the polarization ratio (PR) was strongly affected by the presence of ice lenses within the snowpack. With simulations of the PR at 10.7, 19 and 37 GHz from measured snowpack properties in Chucrhill (Manitoba, Canada), thresholds between the measured PR and the mean winter PR were determined to detect the presence of ice within the snowpack. These thresholds were applied to a timeseries of nearly 34 years for a pixel in Nunavik (Quebec, Canada) where the soil surface is similar to that of the Churchill site. Many ice lenses are detected since 1995 with these thresholds and the same events as Roy (2014) were detected. With in-situ validation, it would be possible to confirm the precision of these thresholds but Roy (2014) showed that these events can not be explained by anything else than the presence of an ice layer within the snowpack. The same thresholds were applied to a pixel on Banks island (North-West Territories, Canada). The 2003 event that was reported by Grenfell et Putkonen (2008) was detected by the thresholds. Other events in the years 1990 and 2000’s were detected with these thresholds. These events all follow periods where the air temperature were warm and were followed by a quick drop in air temperature which could be used to validate the presence of ice layer within the snowpack. Nonetheless, without in-situ validation, these events can not be confirmed.

En passant de 50 000 à plus d'un million d'individus en moins de 40 ans, la Grande Oie des neiges exerce une pression si forte sur son habitat que l'équilibre écologique de ce dernier est menacé.En effet, lors de ses haltes migratoires automnales et printanières, elle dévore tout sur son passage, en particulier les rhizomes de scirpe américain. Cette situation est fort préoccupante, particulièrement pour la préservation de l'intégrité écologique des marais. Il s'avère donc essentiel de déterminer avec le plus de précision possible à quel point l'évolution de la végétation des marais à scirpe est importante. Pour ce faire, une analyse spatio-temporelle a été effectuée pour les sites traditionnels d'halte migratoire, c'est-à-dire Cap Tourmente, Montmagny, l'Isle-aux-Grues et Cap-Saint-Ignace. Aux images satellitaires IKONOS datant de 2002 s'ajoutent des photographies aériennes prises au cours des quatre dernières décennies. Des classifications servant à identifier les groupements végétaux et les taux de recouvrement du scirpe sont réalisées à partir du logiciel eCognition ( Definiens ) afin de tirer profit de toutes les caractéristiques spectrales, texturales et contextuelles des classes identifiées. De nombreuses données prises sur le terrain servent à la fois à l'entraînement et à la validation des classifications. Les résultats tirés des analyses des secteurs de Cap-St-Ignace, Cap Tourmente et Montmagny révèlent une diminution des proportions de scirpe particulièrement importante à partir des années 1980 à l'intérieur du bas marais. Cette transition s'effectue généralement au profit de la zizanie aquatique dont les populations se sont sensiblement accrues au cours de la même période. De plus, un phénomène important d'érosion a été observé à la limite entre le haut et le bas marais pour pratiquement l'ensemble des secteurs étudiés. Le taux d'érosion peut atteindre 1,5 m/année à plusieurs endroits, ce qui met en péril l'équilibre écologique de ces milieux.

S'appuyant sur de longues missions de terrain, ce travail offre le regard quantitatif et qualitatif d'un géographe sur la dynamique nivo-glaciaire en région polaire dans un contexte de changement climatique actuel. Il s'inscrit dans le cadre du programme ANR Hydro-Sensor-FLOWS mis en oeuvre dans la mouvance de l'Année Polaire Internationale. En amont de ce programme pluridisciplinaire visant à comprendre le fonctionnement hydrologique d'un petit hydrosystème polaire il fallait adjoindre une étude plus spécifique concernant le rôle de la neige et de la glace dans l'équation hydrologique : c'est l'objet de cette thèse. Le bassin glaciaire de l'Austre Lovénbreen (10 km2, Spitsberg - 79°N) a servi de terrain d'étude dans une approche géographique à échelle locale. De nombreuses méthodes ont été testées tant sur le terrain (stations photo automatiques, carottages de la neige, DGPS et GPR) que pour l'exploitation des données acquises. Au total, ce travail suit la dynamique nivo-glaciaire pendant trois années (2008, 2009 et 2010) à partir de 15 séries de carottages en 40 points du bassin, de mesures de densité, de profils nivologiques, de bilan de masse et de suivi continu, en 20 points, de la température de l'air. Outre l'image satellite, ce travail s'appuie également sur une collection de 3 clichés journaliers acquis en 10 points du bassin. Des méthodes ont été développées pour corriger géométriquement les photos afin d'en faire des documents en projection verticale dont il est possible de tirer de l'information quantitative. Les outils de la géomatique ont permis de spatialiser l'information ponctuelle et d'établir à des pas de temps variables, par croisement des données acquises in situ, les diverses lames entrant dans l'équation hydrologique (précipitations, fonte potentielle de la neige et de la glace en relation avec les lames écoulées). Les trois années consécutives de suivi offrent des conditions très différentes qui révèlent le rôle constant et modérateur des températures et celui beaucoup plus impulsif des précipitations. Ce travail pose également le problème des mesures et de leur fiabilité dans un milieu aussi sévère et aussi impétueux que l'Arctique

L'objectif des études en télédétection au Laboratoire de Glaciologie et de Géophysique de l'Environnement est de pouvoir mesurer de l'espace les paramètres géophysiques importants caractérisant la surface des calottes polaires, tels que les zones de fonte, la température et l'accumulation de neige. De plus, les mesures satellitaires dans le domaine des micro-ondes offrent l'avantage d'être peu sensibles aux effets atmosphériques et de fournir des informations sur une épaisseur du manteau neigeux de quelques centimètres à plusieurs mètres. Un modèle semi-empirique basé sur le transfert radiatif et un modèle thermodynamique simple ont permis, moyennant l'hypothèse d'une émissivité constante et l'ajustement du coefficient d'extinction dans le milieu, de reconstruire les températures de brillance mesurées par le satellite (données SSM/I), à partir des seules températures de l'air dont nous disposions. Cette méthode a été testée sur deux sites d'Antarctique présentant des caractéristiques de neige différentes. Ce modèle a ensuite été inversé de façon à déterminer la température de surface de la neige à partir des mesures satellitaires. Le problème est actuellement sous déterminé, cependant les résultats sont prometteurs. De manière à valider les modèles, nous avons acquis simultanément, en un site glaciaire du massif du Mont-Blanc, des mesures radiométriques à plusieurs fréquences et angles d'incidence, avec le radiomètre PORTOS du CNES, fixé à une télécabine, et des mesures des caractéristiques du manteau neigeux. Ces mesures ont été étalonnées, corrigées de l'angle local d'incidence, l'effet du diagramme d'antenne sur la mesure angulaire a été évalué. Elles ont alors été comparées aux valeurs simulées par un modèle d'émissivité de la neige pour un milieu uniforme et stratifié et à un modèle de transfert radiatif. Les problèmes de caractérisation de la structure de la neige pour les micro-ondes et de modélisation de la diffusion par les cristaux ont été soulevés.

Chaque jour, des décisions doivent être prises quant à la quantité d'hydroélectricité produite au Québec. Ces décisions reposent sur la prévision des apports en eau dans les bassins versants produite à l'aide de modèles hydrologiques. Ces modèles prennent en compte plusieurs facteurs, dont notamment la présence ou l'absence de neige au sol. Cette information est primordiale durant la fonte printanière pour anticiper les apports à venir, puisqu'entre 30 et 40% du volume de crue peut provenir de la fonte du couvert nival. Il est donc nécessaire pour les prévisionnistes de pouvoir suivre l'évolution du couvert de neige de façon quotidienne afin d'ajuster leurs prévisions selon le phénomène de fonte. Des méthodes pour cartographier la neige au sol sont actuellement utilisées à l'Institut de recherche d'Hydro-Québec (IREQ), mais elles présentent quelques lacunes. Ce mémoire a pour objectif d'utiliser des données de télédétection en micro-ondes passives (le gradient de températures de brillance en position verticale (GTV)) à l'aide d'une approche statistique afin de produire des cartes neige/non-neige et d'en quantifier l'incertitude de classification. Pour ce faire, le GTV a été utilisé afin de calculer une probabilité de neige quotidienne via les mélanges de lois normales selon la statistique bayésienne. Par la suite, ces probabilités ont été modélisées à l'aide de la régression linéaire sur les logits et des cartographies du couvert nival ont été produites. Les résultats des modèles ont été validés qualitativement et quantitativement, puis leur intégration à Hydro-Québec a été discutée.
Every day, decisions must be made about the amount of hydroelectricity produced in Quebec. These decisions are based on the prediction of water inflow in watersheds based on hydrological models. These models take into account several factors, including the presence or absence of snow. This information is critical during the spring melt to anticipate future flows, since between 30 and 40 % of the flood volume may come from the melting of the snow cover. It is therefore necessary for forecasters to be able to monitor on a daily basis the snow cover to adjust their expectations about the melting phenomenon. Some methods to map snow on the ground are currently used at the Institut de recherche d'Hydro-Québec (IREQ), but they have some shortcomings. This master thesis's main goal is to use remote sensing passive microwave data (the vertically polarized brightness temperature gradient ratio (GTV)) with a statistical approach to produce snow maps and to quantify the classification uncertainty. In order to do this, the GTV has been used to calculate a daily probability of snow via a Gaussian mixture model using Bayesian statistics. Subsequently, these probabilities were modeled using linear regression models on logits and snow cover maps were produced. The models results were validated qualitatively and quantitatively, and their integration at Hydro-Québec was discussed.