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Caractérisation multi-échelle du cycle saisonnier gel/ dégel des sols à partir des données micro-ondes actives et passives en bande L dans le parc national de Turjusuq au Nunavik.

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Touati, Chaima (2020). Caractérisation multi-échelle du cycle saisonnier gel/ dégel des sols à partir des données micro-ondes actives et passives en bande L dans le parc national de Turjusuq au Nunavik. Thèse. Québec, Doctorat en sciences de l'eau, Université du Québec, Institut national de la recherche scientifique, 245 p.

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Résumé

Au Nunavik, le cycle Gel/Dégel (G/D) joue un rôle important dans le fonctionnement des écosystèmes. Mieux le début et la durée des saisons de gel et de dégel du sol sont caractérisés, meilleure sera notre compréhension de leur fonctionnement. Le site d’étude est le parc National Turjusuk. Cette thèse est constituée de trois articles. Dans le premier article, deux approches sont développées pour corriger les températures de brillance (Tb) d’images SMAP-L1C (Soil Moisture Active Passive-L1C) acquises entre 2015 et 2019, de l’effet atténuant des surfaces d’eau dans chaque pixel de 36 par 36 km². La première approche normalise les Tb avec l’ordonnée à l’origine de leur régression linéaire par rapport à la fraction d’eau de chaque pixel. La deuxième approche, applique une normalisation spécifique à chaque type de végétation. Les deux approches résolvent la divergence observée à partir d’une fraction d’eau supérieure à 20% avec la correction standard SMAP. Les Tb corrigées sont utilisées pour cartographier l’état G/D des sols en utilisant le Ratio de Polarisation Normalisé. Notre algorithme G/D définit un seuil spécifique par pixel, au lieu du seuil unique de l’ordre de 0.5 fixé par les développeurs SMAP. Pour valider la correction des Tb, la température mesurée à ~5 cm de la surface des sols est utilisée. L’accord atteint 90% pour l’orbite ascendante et 79% pour l’orbite descendante pour l’approche de Normalisation par Type de Végétation face à 64% et 50% pour l’approche standard. Dans le deuxième article, la variation de Tb est analysée en fonction de la végétation dominante et de la fraction de la couverture de neige par pixel SMAP. Une deuxième version de notre algorithme G/D, intégrant la fraction de neige dans chaque pixel, est proposée. Une amélioration de la précision de l’ordre de 5% est obtenue pour les orbites ascendantes et descendantes. Le troisième article analyse les données PALSAR à haute résolution spatiale (30 m) pour suivre le G/D SMAP à grande échelle dans le parc national Turjusuk. Un nouvel algorithme G/D PALSAR, à une précision supérieure à 80% avec les scènes à polarisation HV, est proposé. La classification G/D PALSAR montre que l’algorithme G/D SMAP identifie l’arrivée de la saison de gel avec succès à partir d’une fraction de surface gelée PALSAR supérieure à 50% dans le pixel SMAP.

n Nunavik, the freeze/thaw (F/T) cycle plays an important role in ecosystems functions. The better the freeze and thaw seasons are characterized, the better our understanding of ecosystem functioning will be. The study site is the Turjusuk National Park. This thesis consists of three papers. In the first paper, two approaches are developed to correct the SMAP-L1C (Soil Moisture Active Passive-L1C) brightness temperature (Tb), collected between 2015 and 2019, for the damping effect of water bodies within each 36 by 36 km² pixel. In Nunavik, typically covered by numerous lakes, the low emissivity of water bodies dominates the measured Tb. The first approach normalizes Tb with the intercept of its linear regression versus the water fraction of each pixel. The second approach applies the Normalized approach differently per each vegetation class. The two approaches resolve the divergence observed with SMAP standard correction when the water fraction is higher than 20%. The SMAP corrected Tb are used to map the soil F/T state using the Normalized Polarization Ratio. Our F/T algorithm defines a specific threshold by pixel, instead of the unique threshold in the order of 0.5 fixed by the SMAP developers. To validate those Tb corrections, the surface soil temperature measured at ~5 cm depth is used. An agreement of up to 90% and 79% was reached for the ascending and descending orbits respectively using the Normalized approach per Vegetation, versus 64% and 50% for the Standard Approach. In the second paper, Tb variations by dominant vegetation and snow cover fractions are analyzed. A second version of our F/T algorithm, incorporating the snow cover fraction available in each pixel, is introduced. An overall improvement of up to 5% is quantified over ascending and descending overpasses. The third paper analyzes the high resolution (30 m) PALSAR data acquired between 2015 and 2017 to follow the SMAP F/T cycle at large scale over the Turjusuk National Park. A new PALSAR F/T algorithm, with an overall accuracy higher than 80% with HV polarized scenes, is suggested. The PALSAR F/T classification shows that our SMAP F/T algorithm identified the arrival of freezing season with success when more than 50% of PALSAR pixels over the SMAP pixel area are freezing.

Type de document: Thèse Thèse
Directeur de mémoire/thèse: Bernier, Monique
Co-directeurs de mémoire/thèse: Ludwig, Ralf; Homayouni, Saeid
Mots-clés libres: Nunavik, suivi du Gel/Dégel; SMAP; PALSAR; correction de la température de brillance; fraction d’eau; normalisation de Tb; seuil de classification spécifique; fraction de neige; validation avec la température du sol; freeze/Thaw monitoring; brightness temperature correction; water fractions; Tb normalization; specific threshold classification; snow fractions; validation by soil temperature
Centre: Centre Eau Terre Environnement
Date de dépôt: 15 sept. 2021 17:19
Dernière modification: 06 oct. 2021 15:35
URI: http://espace.inrs.ca/id/eprint/11461

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