Projet H2020 REC : Estimations de l'humidité du sol dans la zone racinaire à l'échelle quotidienne et à l'échelle des parcelles agricoles pour la gestion de l'irrigation des cultures et les impacts de l'utilisation de l'eau : une approche de télédétection multicapteurs
- Taper Projet
- État Rempli
- Exécution 2015 -2019
- Budget alloué 895.500,00 €
- Portée Europeo
- Principale source de financement H2020
- Site Web du projet REC
L’utilisation durable de l’eau est une préoccupation croissante en Europe. Aujourd’hui, l’agriculture exerce une pression importante sur les ressources en eau, notamment dans les pays méditerranéens, où l’irrigation peut représenter jusqu’à 80 % de la consommation d’eau. Par conséquent, l’augmentation de l’efficacité de l’utilisation de l’eau dans l’agriculture a été identifiée comme l’un des problèmes clés liés à la pénurie d’eau et à la sécheresse. Il est désormais nécessaire d’améliorer la gestion de l’irrigation dans les exploitations agricoles, en l’adaptant aux besoins en eau des cultures tout au long de la saison de croissance. Les systèmes d’irrigation modernes s’appuient sur des mesures in situ de l’humidité du sol dans la zone racinaire pour détecter le début du stress hydrique des cultures et lancer l’irrigation. Cependant, les mesures ponctuelles in situ ne sont généralement pas disponibles sur de grandes surfaces et peuvent ne pas être représentatives à l’échelle du terrain. Bien que la télédétection fournisse des techniques rentables pour surveiller de vastes zones, il n’existe actuellement aucun algorithme spécifique pour surveiller l’humidité du sol dans la zone racinaire à l’échelle de la parcelle. REC propose une solution au besoin de connaître l'humidité du sol dans la zone racinaire à l'échelle de la culture pour la gestion de l'irrigation. Il s'appuie sur un algorithme opérationnel innovant qui vise à : 1) cartographier quotidiennement l'humidité du sol dans la zone racinaire à l'échelle du champ et 2) évaluer quantitativement les différentes composantes du bilan hydrique à l'échelle du champ à partir de données de télédétection facilement disponibles. La méthodologie repose sur le couplage d'un modèle de surface représentant les flux d'eau à l'interface entre la surface terrestre et l'atmosphère (infiltration, évaporation, transpiration) et dans le sol (drainage), et de données de télédétection composées de la température de surface terrestre et de l'humidité du sol proche de la surface, récupérées à partir de radiomètres micro-ondes et de radars. Ces estimations seront intégrées dans un système de gestion de l’irrigation qui sera utilisé pour activer l’irrigation. En outre, ces estimations permettront d’évaluer l’impact de la consommation d’eau et de l’empreinte hydrique.
Les objectifs spécifiques suivants ont été atteints :
Objectif EO INNOVANT : Définir, développer et mettre en œuvre des algorithmes innovants pour estimer l'humidité du sol près de la surface à haute résolution spatiale à partir de données d'observation de la Terre. Le NSSM a été obtenu avec une résolution spatiale (échelle de champ) et temporelle (tous les 3 jours) élevée en développant des synergies entre les données micro-ondes passives de SMOS, les données micro-ondes actives de Sentinel-1 et les données optiques de Sentinel-3/MODIS/Landsat.
Par conséquent, nous pouvons fournir des NSSM haute résolution tous les 3 jours dans toutes les conditions météorologiques.
VALIDATION Objectif : Réaliser régulièrement des expériences de validation en utilisant des activités in situ, EO et de modélisation pour toutes les estimations REC.
En coordination avec les agences d'irrigation respectives de Segarra-Garrigues (ASG) et du périmètre irrigué de la plaine du Haouz (ORMVAH), des campagnes intensives de terrain ont été mises en œuvre au cours des années 2015, 2016, 2017 et 2018.
Nous disposons ainsi des moyens de valider pleinement les produits EO et les flux d’eau couvrant une large gamme de conditions d’humidité du sol et d’irrigation.
RÉSEAU Objectif : Construire un réseau d’échange de connaissances intersectorielles et de collaboration à long terme dans le domaine des applications de télédétection pour la gestion des ressources en eau.
REC s'appuie sur des projets de R&D européens existants ou achevés visant à optimiser la gestion de l'irrigation, et les partenaires ont déjà collaboré sur des projets internationaux. Le cadre de ce projet est de renforcer ces liens et d’aider à atteindre les institutions et les entreprises travaillant dans le secteur de l’irrigation.
Nous avons organisé trois journées portes ouvertes pour le projet et un atelier international final avec un nombre toujours croissant de participants expérimentés.
Un cadre est en cours de mise en œuvre pour faciliter une communauté forte et cohésive (scientifique/opérationnelle ; recherche/industrielle) dans la recherche multidisciplinaire sur les ressources en eau (hydrologues, agronomes, gestionnaires des ressources en eau, etc.).
En conséquence, l’intégration des activités internationales synergétiques en cours visant à influencer l’irrigation et l’utilisation de l’eau est facilitée.
Objectif : DIFFUSION : Promouvoir les résultats du projet REC à travers des ateliers et séminaires ouverts, des webinaires, des articles scientifiques évalués par des pairs, un portail Web, des brochures, des newsletters et des films pour dynamiser les résultats dans les futurs services opérationnels.
Les actions promotionnelles suivantes ont été réalisées :
- Trois journées portes ouvertes et un atelier final
- 8 ateliers
- Plusieurs sessions de formation sur le terrain, 4 webinaires et cours en personne
- 6 conférences doctorales et 3 conférences doctorales prévues en 2019, 6 programmes doctoraux en cours
- Présence dans plus de 50 conférences dans plus de 10 pays
- 21 publications dans des revues scientifiques internationales à comité de lecture
- Deux films
- Présence à 18 événements d'intermédiation et 5 salons
En conséquence, nous avons constaté une augmentation du nombre de participants aux séminaires ouverts et aux webinaires et avons renforcé le réseau REC.
L’utilisation durable de l’eau est une préoccupation croissante en Europe. Aujourd’hui, l’agriculture exerce une pression importante sur les ressources en eau, notamment dans les pays méditerranéens, où l’irrigation peut représenter jusqu’à 80 % de la consommation d’eau. Par conséquent, l’augmentation de l’efficacité de l’utilisation de l’eau dans l’agriculture a été identifiée comme l’un des problèmes clés liés à la pénurie d’eau et à la sécheresse. Il est désormais nécessaire d’améliorer la gestion de l’irrigation dans les exploitations agricoles, en l’adaptant aux besoins en eau des cultures tout au long de la saison de croissance.
Les systèmes d’irrigation modernes s’appuient sur des mesures in situ de l’humidité du sol dans la zone racinaire pour détecter le début du stress hydrique des cultures et lancer l’irrigation. Cependant, les mesures ponctuelles in situ ne sont généralement pas disponibles sur de grandes surfaces et peuvent ne pas être
représentatif à l'échelle du terrain. Bien que la télédétection fournisse des techniques rentables pour surveiller de vastes zones, il n’existe actuellement aucun algorithme spécifique pour surveiller l’humidité du sol dans la zone racinaire à l’échelle de la parcelle.
REC propose une solution au besoin de connaître l'humidité du sol dans la zone racinaire à l'échelle de la culture pour la gestion de l'irrigation. Il s'appuie sur un algorithme de fonctionnement innovant qui vise à :
1) cartographier quotidiennement l'humidité du sol dans la zone racinaire à l'échelle du champ et
2) évaluer quantitativement les différentes composantes du bilan hydrique à l’échelle du terrain en utilisant des données de télédétection facilement disponibles.
La méthodologie repose sur le couplage d'un modèle de surface représentant les flux d'eau à l'interface entre la surface terrestre et l'atmosphère (infiltration, évaporation, transpiration) et dans le sol (drainage), et de données de télédétection composées de la température de surface terrestre et de l'humidité du sol proche de la surface, récupérées à partir de radiomètres micro-ondes et de radars.
Ces estimations seront intégrées dans un système de gestion de l’irrigation qui sera utilisé pour activer l’irrigation. En outre, ces estimations permettront d’évaluer l’impact de la consommation d’eau et de l’empreinte hydrique.
L’utilisation durable de l’eau est une préoccupation croissante en Europe. Actuellement, l’agriculture exerce une pression importante sur les ressources en eau, notamment dans les pays méditerranéens, où l’irrigation peut représenter jusqu’à 80 % de la consommation d’eau. Par conséquent, l’augmentation de l’efficacité de l’utilisation de l’eau dans l’agriculture a été identifiée comme l’un des problèmes clés liés à la pénurie d’eau et à la sécheresse (rapport de l’AEE n° 1/2012). Il est désormais nécessaire d’améliorer la gestion de l’irrigation dans les exploitations agricoles, en l’adaptant aux besoins en eau des cultures tout au long de la saison de croissance.
Les systèmes d’irrigation modernes s’appuient sur des mesures in situ de l’humidité du sol dans la zone racinaire pour détecter l’apparition d’un stress hydrique des cultures et activer l’irrigation. Cependant, les mesures ponctuelles in situ ne sont généralement pas disponibles sur de grandes surfaces et peuvent ne pas être représentatives à l’échelle du terrain. Bien que la télédétection fournisse des techniques rentables pour surveiller de vastes zones, il n’existe actuellement aucun algorithme spécifique pour surveiller l’humidité du sol dans la zone racinaire à l’échelle de la parcelle.
REC propose une solution au besoin de connaître l'humidité du sol dans la zone racinaire à l'échelle de la culture pour la gestion de l'irrigation. Il s'appuie sur un algorithme opérationnel innovant qui permettra pour la première fois : 1) de cartographier quotidiennement l'humidité du sol dans la zone racinaire à l'échelle du champ et 2) d'évaluer quantitativement les différentes composantes du bilan hydrique à l'échelle du champ à partir de données de télédétection facilement disponibles.
La méthodologie repose sur le couplage d'un modèle de surface représentant les flux d'eau à l'interface entre la surface terrestre et l'atmosphère (infiltration, évaporation, transpiration) et dans le sol (drainage), et de données de télédétection composées de la température de surface terrestre et de l'humidité du sol proche de la surface récupérées à partir de radiomètres micro-ondes et de radars.
Ces estimations seront intégrées dans un système de gestion de l’irrigation qui sera utilisé pour activer l’irrigation. En outre, ces estimations permettront d’évaluer l’impact de la consommation d’eau et de l’empreinte hydrique.
L'équipe avait précédemment mis en œuvre et validé un algorithme de désagrégation (DISPATCH) pour fournir des données NSSM d'une résolution de 1 km à partir de données SMOS et MODIS (Merlin et al. 2013).
Au cours du développement du projet, les aspects suivants ont été abordés :
- Amélioration de la résolution temporelle des données DISPATCH à 1 km de résolution en assimilant les données dans un modèle de surface terrestre (Malbéteau et al. 2017)
- Identifier les forces et les faiblesses des méthodes existantes de réduction de l'humidité du sol pour ouvrir de nouvelles voies de recherche (Peng et al. 2017)
- Étudier différentes approches pour modéliser les données de rétrodiffusion pour l'estimation du NSSM (Gao et al. 2017)
- Développer une approche innovante pour exploiter la complémentarité entre le NSSM SMOS désagrégé thermiquement (aucun étalonnage requis) et le NSSM dérivé de Sentinel-1 (avec la nécessité d'étalonner le modèle de transfert radiatif) à une résolution de 100 m (Escorihuela et al. 2017)
Par conséquent, nous pouvons fournir des NSSM haute résolution tous les 3 jours dans toutes les conditions météorologiques.
Au cours de la deuxième période de rapport du REC, les aspects suivants ont été abordés :
- Étudier les synergies potentielles entre les données Sentinel-1 et un proxy NSSM dérivé des données thermiques LandSat-7/8 (Amazirh et al. 2018)
- Une meilleure représentation de la répartition entre l'évaporation du sol et la transpiration des plantes (Aït Hssaine et al. 2018)
- Améliorer la résolution spatiale de MODIS/Terra LST en intégrant la haute résolution spatiale de NSSM dérivée de Sentinel-1 (Amazirh et al., 2019).
Par conséquent, nous pouvons fournir un RZSM haute résolution tous les 3 jours dans toutes les conditions météorologiques.
Estimer avec précision toutes les composantes du cycle de l'eau de surface en développant un couplage innovant entre un modèle de surface terrestre (LSM) représentant les flux d'eau à l'interface surface terrestre-atmosphère et dans le sol, et le NSSM et le RZSM télédétectés.
Au cours de la deuxième période de rapport du REC, les aspects suivants ont été abordés :
- Assimiler les données LST et Fc dans le modèle FAO-2Kc et simuler le RZSM comme variable d'état du bilan hydrique résultant des flux d'eau entrants (irrigation, précipitations) et sortants (transpiration, évaporation et drainage) (Olivera et al. 2018).
- Améliorer notre compréhension de la transpiration des plantes en utilisant le formalisme de la FAO (Ayyoub et al. 2017).
- Proposer un nouveau modèle d'évaporation du sol piloté par l'humidité du sol près de la surface et doté de capacités d'étalonnage à partir d'informations sur la texture du sol ou le LST (Merlin et al. 2018).
- Aborder la représentation du drainage dans le modèle de bilan hydrique FAO-56 (Nassah et al. 2018).
Il en résulte une nette amélioration du LSM par rapport à l’état de l’art.
- ISARDSAT SL (isardSAT)
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