Session 3 : Etat de l’art du couplage et perspectives des hyperfréquences
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un même thème de surface sur des bassins différents risque de recouvrir des distributions d’états
de surface différentes, conduisant à des lames ruisselées différentes elles aussi.
Du rôle des images
A la lumière du principe général du couplage et de la méthode plus complexe esquissée
précédemment, les images servent à identifier des thèmes de surface, variables en nature mais
surtout en taille, selon que l’on souhaite caractériser de grandes zones sensiblement homogènes
(par dégradation de l’information spatiale), des parcelles agricoles, ou encore que l’on cherche
comme Puech (1993) à déterminer pour chaque pixel une combinaison d’information sur
l’occupation des sols (sol cultivés ou non, indice de végétation) et les sols eux-mêmes; les sols
sahéliens présentent en effet la particularité d’une caractérisation possible depuis l’espace.
L’étape statistique, qui consiste à transformer ces plans primaires en termes d’états de surface,
permet alors d’alimenter le modèle « simulateur » de l’ORSTOM. Ainsi, les images n’apportent
pas une information qui ne serait pas disponible sur le terrain; elles sont utilisées pour alimenter
les modèles à moindre coût de l’ensemble des paramètres requis à l’échelle du bassin, en
extrapolant les différents thèmes de surface présents sur un bassin à partir des thèmes reconnus
au sol sur une zone d’apprentissage.
De la nature des modèles
Les modèles qui ont permis l’assimilation des données satellitaires sont des modèles empiriques
qui proposent de déterminer la réponse hydrologique d’une portion de sol (simulateur) ou d’une
parcelle (SCS) à partir de caractéristiques observables sur le terrain (occupation du sol, état de
surface). Ces modèles s’appliquent par ailleurs typiquement à l’échelle globale de l’événement
pluvieux, c’est-à-dire qu’ils ne fournissent qu’une estimation du volume total ruisselé
correspondant à une certaine quantité de pluie, qu’il s’agit ensuite d’agréger à l’échelle du bassin.
Chevallier (1985) propose néanmoins une fonction de production qui permet d’utiliser les
résultats de la simulation des pluies lorsque les pas de temps du modèle sont plus courts que la
durée de l’événement pluvieux considéré. Le modèle utilisé, MODLAC (Girard, 1982), discrétise
l’espace géographique en mailles de taille variable qui tendent à s’adapter aux grands thèmes de
surface présents sur le bassin (sables vifs, altération avec cuirasse, végétation de bas-fonds, par
exemple). A chaque thème identifié par télédétection correspond une fonction de production et le
transfert est calculé à l’exutoire de chaque sous-bassin par la méthode des isochrones. Après
calage des seuls paramètres du transfert, le modèle semble capable de simuler correctement les
événements extrêmes observés sur le bassin de la mare d’Oursi au Burkina Faso. Albergel et al.
(1987) ont ensuite transposé ce modèle aux bassins de Gagara situés à une cinquantaine de
kilomètres de la mare d’Oursi (sur la même image Landsat) en utilisant les mêmes fonctions de
production et paramètres de transfert. Les hydrogrammes de crues ainsi obtenus sont jugés
satisfaisants.
Problèmes de changement d’échelle
Les problèmes de changement d’échelle (scaling problem) interviennent au niveau de chacune des
fonctions des modèles, production et transfert.
Au niveau de la production, les expressions dérivées des expérimentations de simulation des
pluies sont appliquées telles quelles à l’échelle d’un pixel de l’ordre de 900 m², additionnées au
prorata des états de surface constitutifs d’un pixel. Si cela peut se justifier à la lumière des
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un même thème de surface sur des bassins différents risque de recouvrir des distributions d’états
de surface différentes, conduisant à des lames ruisselées différentes elles aussi.
Du rôle des images
A la lumière du principe général du couplage et de la méthode plus complexe esquissée
précédemment, les images servent à identifier des thèmes de surface, variables en nature mais
surtout en taille, selon que l’on souhaite caractériser de grandes zones sensiblement homogènes
(par dégradation de l’information spatiale), des parcelles agricoles, ou encore que l’on cherche
comme Puech (1993) à déterminer pour chaque pixel une combinaison d’information sur
l’occupation des sols (sol cultivés ou non, indice de végétation) et les sols eux-mêmes; les sols
sahéliens présentent en effet la particularité d’une caractérisation possible depuis l’espace.
L’étape statistique, qui consiste à transformer ces plans primaires en termes d’états de surface,
permet alors d’alimenter le modèle « simulateur » de l’ORSTOM. Ainsi, les images n’apportent
pas une information qui ne serait pas disponible sur le terrain; elles sont utilisées pour alimenter
les modèles à moindre coût de l’ensemble des paramètres requis à l’échelle du bassin, en
extrapolant les différents thèmes de surface présents sur un bassin à partir des thèmes reconnus
au sol sur une zone d’apprentissage.
De la nature des modèles
Les modèles qui ont permis l’assimilation des données satellitaires sont des modèles empiriques
qui proposent de déterminer la réponse hydrologique d’une portion de sol (simulateur) ou d’une
parcelle (SCS) à partir de caractéristiques observables sur le terrain (occupation du sol, état de
surface). Ces modèles s’appliquent par ailleurs typiquement à l’échelle globale de l’événement
pluvieux, c’est-à-dire qu’ils ne fournissent qu’une estimation du volume total ruisselé
correspondant à une certaine quantité de pluie, qu’il s’agit ensuite d’agréger à l’échelle du bassin.
Chevallier (1985) propose néanmoins une fonction de production qui permet d’utiliser les
résultats de la simulation des pluies lorsque les pas de temps du modèle sont plus courts que la
durée de l’événement pluvieux considéré. Le modèle utilisé, MODLAC (Girard, 1982), discrétise
l’espace géographique en mailles de taille variable qui tendent à s’adapter aux grands thèmes de
surface présents sur le bassin (sables vifs, altération avec cuirasse, végétation de bas-fonds, par
exemple). A chaque thème identifié par télédétection correspond une fonction de production et le
transfert est calculé à l’exutoire de chaque sous-bassin par la méthode des isochrones. Après
calage des seuls paramètres du transfert, le modèle semble capable de simuler correctement les
événements extrêmes observés sur le bassin de la mare d’Oursi au Burkina Faso. Albergel et al.
(1987) ont ensuite transposé ce modèle aux bassins de Gagara situés à une cinquantaine de
kilomètres de la mare d’Oursi (sur la même image Landsat) en utilisant les mêmes fonctions de
production et paramètres de transfert. Les hydrogrammes de crues ainsi obtenus sont jugés
satisfaisants.
Problèmes de changement d’échelle
Les problèmes de changement d’échelle (scaling problem) interviennent au niveau de chacune des
fonctions des modèles, production et transfert.
Au niveau de la production, les expressions dérivées des expérimentations de simulation des
pluies sont appliquées telles quelles à l’échelle d’un pixel de l’ordre de 900 m², additionnées au
prorata des états de surface constitutifs d’un pixel. Si cela peut se justifier à la lumière des