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Estimation of soil moisture using optical/thermal infrared remote sensing in the Canadian Prairies

Rahimzadeh-Bajgiran, P., Berg, A.A., Champagne, C., et Omasa, K. (2013). « Estimation of soil moisture using optical/thermal infrared remote sensing in the Canadian Prairies. », ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing, 83, p. 94-103. doi : 10.1016/j.isprsjprs.2013.06.004  Accès au texte intégral (en anglais seulement)

Résumé

Une nouvelle méthode d’estimation de l'humidité du sol (SM) fondée sur la valeur de la fraction d’évaporation (EF) récupérée à partir de données optiques/thermiques infrarouge produites par le spectroradiomètre MODIS est présentée en prenant pour domaine d’étude les Prairies canadiennes dans certaines parties de la Saskatchewan et de l'Alberta. Un modèle EF utilisant la notion de température de la surface terrestre (Ts) et d’indice de végétation a été modifié en intégrant des données Ta de la North American Regional Reanalysis (NARR) et utilisé pour réaliser l’estimation de l’humidité du sol. Deux combinaisons différentes de la fraction thermique et de la fraction de végétation faisant appel à la différence entre la Ts calculée à partir des données MODIS à bord d’Aqua et des images de Terra et la température de l’air Ta obtenue à partir des données NARR (respectivement Ts-Ta Aqua-jour et Ts-Ta Terra-jour) ont été proposées. Ces résultats ont été comparés avec ceux obtenus à partir d'un modèle amélioré précédemment (ΔATs Aqua-jour-nuit) comme référence. Pour l'estimation de SM à partir de l’EF, deux modèles empiriques ont été testés et examinés afin de trouver le modèle le plus approprié pour convertir les données EF calculées à partir des données MODIS en valeurs de SM. Les valeurs estimatives de SM ont ensuite été corrélées avec des mesures de SM prises sur place et leurs relations ont été analysées statistiquement. Les résultats ont révélé des corrélations statistiquement significatives entre les valeurs de SM estimées à partir des trois méthodes d'estimation de l’EF et les valeurs de SM mesurées sur le terrain (R2 = 0,42–0,77, p valeurs < 0,04), ce qui montre la possibilité d'estimer SM à partir de modèles de l’EF auxquels sont appliquées des valeurs télédétectées. Les méthodes proposées qui mettent en jeu Ts-Ta MODIS Aqua-jour et Terra-jour ont permis d'améliorer les estimations de SM (en moyenne, des valeurs supérieures de R2 et des valeurs de RMSE similaires) comparativement à la méthode produisant le ΔTs de référence, ce qui indique que le principe de l'intégration des données dans le modèle Ts/indice de végétation améliore la précision de l’estimation de l'humidité du sol basée sur la fraction d’évaporation. La précision des prédictions se sont avérées nettement meilleure pour des valeurs intermédiaires (SM de 12 à 22 vol/vol%) pour lesquelles l’erreur quadratique moyenne est inférieure à 11 (vol/vol%)2. Cela signifie que des modifications doivent être apportées au modèle pour tenir compte des conditions extrêmes d'humidité du sol. Les résultats de cette recherche pourront potentiellement être utilisés pour réduire l'échelle des estimations de SM obtenues au moyen des techniques de télédétection hyperfréquences passives.

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