Cerfacs Entrez dans le monde de la haute performance...

Assimilation de données des étendues des inondations obtenues par télédétection pour la prévision des inondations : Apports des données issues du satellite SWOT

SDU2E – [Subject to defense authorization]

La prévision et la modélisation des inondations sont essentielles pour une bonne gestion des risques et la protection des populations et des infrastructures. Ces phénomènes sont complexes à modéliser dû à leur forte non-linéarité, à leur caractère multi-échelle, et à la couverture spatiale et temporelle limitée des observations, en particulier lors de ces événements extrêmes. Ces dernières années, l’utilisation d’images satellitaires est devenue une source d’information essentielle pour la surveillance des inondations, offrant une couverture spatiale sans précédent. Ces observations soulèvent des défis majeurs liés à l’intégration d’observations hétérogènes et incertaines dans les modèles numériques.

Cette thèse répond à ces enjeux en développant et en évaluant des méthodes d'assimilation de données combinant mesures in situ et observations satellitaires, avec un accent particulier pour le satellite SWOT (Surface Water and Ocean Topography). Elle adopte une approche multi-échelle, allant du routage hydrologique à grande échelle à la modélisation hydrodynamique bidimensionnelle locale, et explore l'apport de différents produits SWOT pour améliorer la simulation et la surveillance des inondations.

À l'échelle du bassin de la Garonne, le modèle de routage RAPID est utilisé pour simuler les débits. L’assimilation des débits observés par les stations du réseau VigiCrue permet une amélioration significative de la représentation des événements de crue, mais met également en lumière des limites de l’algorithme d’assimilation liées à la définition et à la propagation des erreurs d’observation. Les débits estimés par SWOT sont analysés mais non assimilés, en raison d'écarts importants avec les observations in situ et les simulations.

À des échelles plus fines, la thèse se concentre sur la modélisation hydraulique 2D d’événements d’inondation et sur l’assimilation des produits SWOT de niveau 2. La donnée altimétrique de hauteurs d’eau des produits SWOT Node le long du linéaire des rivières est analysée et assimilée. Ces expériences d’assimilation montrent une bonne cohérence des données issues de SWOT avec les simulations hydrodynamiques associées dans des conditions d’étiage. Cependant, ces produits ne permettent pas une observation de la dynamique dans les plaines d’inondation. Une étude sur l’extraction des étendues d’inondation issues des produits SWOT Pixel Cloud est réalisée pour divers événements d’inondation à travers le monde. Elle montre le fort potentiel de SWOT pour la cartographie des inondations, tout en soulignant des limites méthodologiques dues à l’utilisation d’un seuillage simple pour l’extraction de ces étendues.

Pour permettre une assimilation efficace et pertinente des images satellitaires, une méthode innovante basée sur le modèle de segmentation d’image de Chan-Vese est développée dans un cadre théorique. Cette approche est intégrée dans un filtre de Kalman d’ensemble transformé et permet l’assimilation des informations géométriques contenues dans les étendues d’inondation binaires extraites de SWOT, ou d'autres satellites comme Sentinel-1 et 2. Les résultats des tests d'assimilation montrent que la méthode peut assimiler correctement les formes, mais révèlent également les limites actuelles de l'algorithme. Dans le cas réel, ces limites sont liées au calage des paramètres de la méthode, au coût de calcul et au contrôle des paramètres dans l’algorithme d’assimilation de données.

Enfin, la thèse évalue l’assimilation conjointe de données in situ, des étendues d’inondation issues de Sentinel-1 et de l'ensemble des produits SWOT. L'expérience d'assimilation intégrant l'ensemble des observations reste celle qui montre les résultats les plus précis pour l'événement d'inondation étudié. Ce travail démontre l’apport majeur de SWOT et de son assimilation pour l’étude et le suivi des inondations, tout en identifiant des défis méthodologiques qui doivent être relevés pour exploiter pleinement les données satellitaires.

Jury

M. Renaud HOSTACHE	IRD	Rapporteur
M. Pierre-Olivier MALATERRE	INRAE – UMR G-Eau	Rapporteur
Mme Florence TUPIN	Telecom Paris – LTCI – Institut Polytechnique de Paris	Examinatrice
M. Simon MUNIER	CNRM/Météo-France	Examinateur
M. Cedric DAVID	Jet Propulsion Laboratory	Examinateur
M. Sylvain BIANCAMARIA	LEGOS	Examinateur
M. Ludovic CASSAN	UMR CECI, CERFACS	Directeur de thèse
M. Christophe FATRAS	Collecte Localisation Satellites	Co-directeur de thèse
M. Santiago Pena Luque	Centre National d’Etudes Spatiales	Invité
Mme Sophie Ricci	UMR CECI, CERFACS	Invitée