Modèlisation de la variabilité spatiale de l'humidité du sol à partir d'imagerie radar à synthèse d'ouverture PDF Download
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Author: Amine Merzouki
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Soil moisture content is a key variable in many environmental sciences. Even though it represents a small proportion of the liquid freshwater on Earth, it modulates interactions between the land surface and the atmosphere, thereby influencing climate and weather. Accurate modeling of the above processes depends on the ability to provide proper spatial characterization of soil moisture. In this dissertation we report on an investigation of the possibility of that the spatial variability of soil moisture can be evaluated using Radarsat-1 C-band SAR data. The data were acquired during five different periods over the Roseau River watershed in southern Manitoba, Canada. For validation purposes, ground measurements were carried out at 62 locations simultaneously with the satellite data acquisitions. The first step in this analysis was to assess the potential of wide mode acquisitions from the Radarsat-1 SAR to provide reliable measurements of the rms height surface roughness parameter. It was found that the best estimation occurred when a constraint on local incidence angle was introduced. Without this constraint, none of the used models ( OM: Oh Model and IEM: Integral Equation Model) provided satisfactory predictions. In order to reduce the surface roughness effect on radar backscatter behavior, the semi-empirical calibration technique of IEM as proposed by Baghdadi et al. (2004) was implemented. Overall, a better agreement was found between the calibrated model results and SAR-based backscatter coefficients compared to simulation results based on the original IEM version. Soil moisture maps were then computed by inversion of the calibrated IEM based on a simplex algorithm routine. Derived spatial patterns of near-surface moisture content were then examined using an exponential semivariogram model for spatial extents ranging from tens of meters to kilometers. Despite quite different soil proprieties, similarities were found between the semivariogram range results ( 100 m) and those reported in the literature. Our scaling analysis of near-surface moisture images confirms the existence of power law decay between the variance and the increasing scale over the range of log scale of 3 to 4.75 ( R2 > 0.94). The slopes of the corresponding fitted lines were found to be in the range (-0.27, -0.51], which indicates the existence of a clustering effect. Combining these results with those obtained by passive microwaves, one could infer that the power law decay of the soil moisture moments could be valid over an extended log scale ranging from 3 to 7.5. To investigate the multi-scaling properties of the SAR-based soil moisture images, moment analyses were performed. A consistent linear log-log dependency of the higher statistical moments on cell resolution was found over different moisture regimes, yielding good coefficients of determination (R2 > 0.90). The relationship between the regression slope of this power law decay and the moment order exhibits a concave shape, clearly showing a multi-fractal pattern in soil moisture during all acquisition periods.
Author: Amine Merzouki
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Soil moisture content is a key variable in many environmental sciences. Even though it represents a small proportion of the liquid freshwater on Earth, it modulates interactions between the land surface and the atmosphere, thereby influencing climate and weather. Accurate modeling of the above processes depends on the ability to provide proper spatial characterization of soil moisture. In this dissertation we report on an investigation of the possibility of that the spatial variability of soil moisture can be evaluated using Radarsat-1 C-band SAR data. The data were acquired during five different periods over the Roseau River watershed in southern Manitoba, Canada. For validation purposes, ground measurements were carried out at 62 locations simultaneously with the satellite data acquisitions. The first step in this analysis was to assess the potential of wide mode acquisitions from the Radarsat-1 SAR to provide reliable measurements of the rms height surface roughness parameter. It was found that the best estimation occurred when a constraint on local incidence angle was introduced. Without this constraint, none of the used models ( OM: Oh Model and IEM: Integral Equation Model) provided satisfactory predictions. In order to reduce the surface roughness effect on radar backscatter behavior, the semi-empirical calibration technique of IEM as proposed by Baghdadi et al. (2004) was implemented. Overall, a better agreement was found between the calibrated model results and SAR-based backscatter coefficients compared to simulation results based on the original IEM version. Soil moisture maps were then computed by inversion of the calibrated IEM based on a simplex algorithm routine. Derived spatial patterns of near-surface moisture content were then examined using an exponential semivariogram model for spatial extents ranging from tens of meters to kilometers. Despite quite different soil proprieties, similarities were found between the semivariogram range results ( 100 m) and those reported in the literature. Our scaling analysis of near-surface moisture images confirms the existence of power law decay between the variance and the increasing scale over the range of log scale of 3 to 4.75 ( R2 > 0.94). The slopes of the corresponding fitted lines were found to be in the range (-0.27, -0.51], which indicates the existence of a clustering effect. Combining these results with those obtained by passive microwaves, one could infer that the power law decay of the soil moisture moments could be valid over an extended log scale ranging from 3 to 7.5. To investigate the multi-scaling properties of the SAR-based soil moisture images, moment analyses were performed. A consistent linear log-log dependency of the higher statistical moments on cell resolution was found over different moisture regimes, yielding good coefficients of determination (R2 > 0.90). The relationship between the regression slope of this power law decay and the moment order exhibits a concave shape, clearly showing a multi-fractal pattern in soil moisture during all acquisition periods.
Author: Emna Ayari
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Le développement des stratégies optimales pour gouverner et gérer durablement les ressources en eau, dans le secteur agricole, devient de plus en plus crucial, particulièrement au niveau du bassin Méditerranée. La quantification de l'humidité du sol constitue l'une des variables clés dans ces stratégies, vu son importance dans les interactions sol-végétation-atmosphère. Durant les dernières décennies, la télédétection radar a prouvé sa pertinence pour estimer et cartographier l'état hydrique en allant d'une échelle parcellaire à une échelle régionale. Dans le cadre des futures missions des mesures radar en bande de fréquences L, les travaux de la présente thèse visent, en premier lieu, la proposition d'une approche pour estimer l'état hydrique du sol dans une région semi-aride, en Tunisie centrale en comparant le potentiel des données en bandes C et L. L'estimation de l'humidité du sol se base sur l'utilisation des mesures radar à synthèse d'ouverture (SAR) à haute résolution en bande L acquises par ALOS-2 en HH (L-HH) et en HV (L-HV) et en bande C acquises par Sentinel-1 en VV (C-VV) et en VH (C-VH) avec des mesures in-situ faites sur des parcelles sélectionnées dans la plaine de Kairouan. Pour quantifier l'humidité du sol, nous avons considéré deux types de végétation omniprésents dans la zone d'étude, les céréales et les piments structurés en lignes. Dans le but de simuler le signal radar sur des parcelles des céréales dans un contexte homogène d'humidité du sol, nous avons considéré deux options du Water Cloud Model (WCM) sans et avec le terme de diffusion lié à l'interaction sol-végétation. L'intégration du terme d'interaction sol-végétation apporte une amélioration importante des estimations d'humidité du sol en utilisant les données L-HV face à une amélioration limitée en utilisant les données en bande C. Lorsque la végétation est structurée en ligne et localement irriguée, la répartition spatiale de l'humidité est hétérogène. Nous avons proposé une version modifiée du WCM sur les parcelles des piments. La sensibilité du signal simulé avec le modèle WCM modifié diminue en fonction de l'augmentation de la hauteur et la fraction du couvert végétal. La comparaison des résultats de simulation dévoile que le modèle proposé est plus sensible à l'humidité du sol en utilisant les données L-HH qu'en C-VV. Vu la complexité de la description de la végétation et la limitation des données optiques en présence des nuages, dans la deuxième partie des travaux, nous nous sommes intéressés au potentiel des données radar Sentinel-1 pour décrire la végétation dans le processus d'estimation d'humidité du sol. Nous avons utilisé la cohérence interférométrique et l'indice normalisé du rapport de polarisation pour estimer l'indice NDVI durant le cycle du blé en fonction des périodes de développement. Cette méthodologie développée a permis le retraçage des séries temporelles de NDVI des parcelles test de blé. Le rapport de polarisation et sa normalisation ont été testés en tant que descripteurs de végétation dans le modèle WCM pour estimer l'humidité du sol en utilisant les données Sentinel-1. Les résultats d'estimation de l'état hydrique du sol insistent sur la pertinence des données SAR pour décrire la végétation avec des RMSE inférieure à 7.5 vol.%. Dans la dernière partie des travaux de thèse, nous avons investigué le potentiel des séries temporelle de la variabilité de l'humidité de surface du sol dans l'identification des anomalies climatiques. Nous avons utilisé des produits opérationnels d'humidité du sol issus de la synergie Sentinel-1 et Sentinel-2 (HRSM) à une résolution spatiale kilométrique. Après validation avec d'autres produits satellites, les résultats ont souligné la capacité des données à reproduire les évolutions de l'humidité à différents contextes climatiques sur le territoire Tunisien ainsi son potentiel à identifier les périodes de sécheresse.
Author: André Beaudoin
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Pages : 186
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Author: François Gibon
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L'humidité du sol à été déclarée Essential Climate Variable (ECV) en 2010 par l'European Space Agency (ESA) en support du travail du Groupe d'experts Intergouvernemental sur l'Évolution du Climat (GIEC). Dans des zones vulnérables comme l'Afrique de l'Ouest (agriculture faiblement irriguée et de subsistance, températures extrêmes et forte variabilité des précipitations), la valeur ajoutée d'informations concernant l'humidité du sol est importante, surtout dans un contexte de changement climatique. La première partie de ces travaux de thèse concerne la représentation de l'humidité en profondeur à grande échelle en utilisant le triptyque mesures in-situ/télédétection/modélisation. Ces 3 méthodes présentent chacune des limites: (i) la faible densité des réseaux in-situ (3 sites de mesures sur toute l'Afrique de l'Ouest), (ii) les estimations de SMOS uniquement en surface (0-5 cm) et (iii) les incertitudes des forçages de précipitation temps-réel utilisés dans les modèles de surface. Afin de réduire ces limitations, une méthode d'assimilation (filtre particulaire) des données SMOS à été implémentée dans un modèle de surface empirique (API) et comparées aux mesures in-situ AMMA-CATCH. Les résultats montrent une amélioration des humidités modélisée après assimilation. La seconde partie concerne l'impact des variations d'humidité du sol sur les rendements de mil. Une relation statistique a tout d'abord été déterminée à partir de données de rendements mesurés sur 10 villages autour de Niamey. Les résultats montrent que les anomalies d'humidité du sol sur 20 jours début Juillet et fin Août - mi Septembre (période reproductive et période de remplissage du grain), à une profondeur d'environ 30 cm, expliquent les variations de rendement mesuré à R2=0.77 sur l'ensemble de 9 villages. Cette relation à ensuite été appliquée à l'échelle du Niger à partir de données de rendement issues de la FAO et de cartes d'humidité en profondeur développées dans la première partie de la thèse. Les résultats montrent une corrélation à R2=0.62 sur les années 1998-2014. Puis la méthode a été appliquée à 3 autres pays du Sahel, montrant une corrélation de 0.77. La dernière partie de ces travaux concerne l'exploitation des résidus du schéma d'assimilation afin de réduire les incertitudes sur les précipitations. Les produits de précipitations satellites CMORPH, TRMM et PERSIANN, dans leur version temps-réel ont été comparées à des pluviomètres avant et après assimilation. Le résultat de cette étude montre une nette amélioration des intensités estimées. La méthode a ensuite été appliquée à un produit de précipitation utilisé au centre régional AGRHYMET pour le suivi agricole, le produit TAMSAT.Ces travaux de thèse ont permis d'approfondir les recherches concernant le potentiel des données d'humidité par satellite pour des applications agronomiques. Les perspectives de ces travaux portent principalement sur : (i) l'utilisation d'autres capteurs (SMAP, ASCAT, AMSR) pour augmenter la fréquence des observations d'humidité dans l'assimilation, (ii) sur des méthodes de désagrégation des coefficients pour la correction des précipitations à plus haute résolution spatiale et (iii) sur l'utilisation de données multispectrales (indices de végétation, température du sol, ...) pour un meilleur suivi des rendements.
![L'apport de l'humidité du sol dans la modélisation des valeurs relatives d'images radar en bande C [microforme] : le cas de sols couverts en milieu agricole PDF](https://books.google.com/books/content/images/frontcover/L1bGwgEACAAJ?fife=w80-h100)
Author: Michel Dupuis
Publisher: Bibliothèque nationale du Canada
ISBN: 9780315477063
Category :
Languages : fr
Pages : 88
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Author: KADER.. FELLAH
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Languages : fr
Pages : 213
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LES SATELLITES RADAR A SYNTHESE D'OUVERTURE (RSO) PERMETTENT UNE OBSERVATION DE LA TERRE INDEPENDANTE DE LA COUVERTURE NUAGEUSE, GARANTISSANT AINSI L'ACQUISITION REGULIERE D'IMAGES ET APPORTANT DE NOUVELLES INFORMATIONS SUR LES PROPRIETES PHYSIQUES DES SURFACES ILLUMINEES. CEPENDANT, L'EXPLOITATION DE CES DONNEES SE HEURTE A DEUX DIFFICULTES MAJEURES, LE SPECKLE ET LA COMPLEXITE DES PHENOMENES D'INTERACTION ENTRE L'ONDE ET LE MILIEU NATUREL. L'OBJECTIF DE CETTE THESE EST L'EXPLORATION DES POTENTIALITES DES DONNEES RSO D'ERS A FOURNIR DE L'INFORMATION SUR L'ETAT HYDRIQUE DES SOLS. POUR MESURER UN PARAMETRE BIO-GEOPHYSIQUE A L'AIDE DU RADAR, LE CHOIX DE L'ECHELLE D'OBSERVATION EST DETERMINANT. UNE MODELISATION STATISTIQUE DU SPECKLE, PRENANT EN COMPTE CE CHOIX, ABOUTIT A UNE NOUVELLE FORMULATION DE LA RESOLUTION RADIOMETRIQUE. ON DISPOSE AINSI D'UN OUTIL PERMETTANT D'ETABLIR UN COMPROMIS ENTRE RESOLUTIONS SPATIALE ET RADIOMETRIQUE. POUR LA QUANTIFICATION DES PARAMETRES DES SOLS, CETTE APPROCHE CONDUIT A RETENIR UNE ECHELLE REGIONALE PLUTOT QUE LOCALE. NEANMOINS, DANS CERTAINS CAS, UNE AMELIORATION DE LA RESOLUTION RADIOMETRIQUE EST POSSIBLE PAR SOMMATION TEMPORELLE D'UNE SEQUENCE D'IMAGES. GRACE A UNE IMPORTANTE BASE DE DONNEES CONSTITUEE SUR LA PLAINE D'ALSACE, UN MODELE EMPIRIQUE FONDE SUR LA COMPLEMENTARITE DES DONNEES OPTIQUES ET RADAR PERMET, SOUS CERTAINES CONDITIONS, DE QUANTIFIER SEPAREMENT, L'EFFET DE LA VEGETATION ET CELUI DE L'HUMIDITE SUR LA MESURE RADAR. ENFIN, L'EXPLOITATION D'UNE SERIE D'IMAGES ERS ACQUISES A UNE FREQUENCE ELEVEE SUR LA CAMARGUE A PERMIS L'ANALYSE DE LA CRUE DE 1994 : CARTOGRAPHIE DE L'EVOLUTION DES CHAMPS D'INONDATION ET SUIVI DE L'ETAT HYDRIQUE DES SOLS APRES EXONDATION. L'ETAT DE SATURATION EST CARACTERISE PAR UNE PLAGE DE VALEURS PARTICULIERES DU COEFFICIENT DE RETRODIFFUSION. CE TRAVAIL CONFIRME ET PRECISE L'APTITUDE DES SYSTEMES RADAR A PRODUIRE DE L'INFORMATION UTILE DANS DE NOMBREUX DOMAINES ET PLUS PARTICULIEREMENT EN HYDROLOGIE.
Author: Gayane Faye
Publisher: Presses Academiques Francophones
ISBN: 9783838144863
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Languages : fr
Pages : 148
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Ce travail consiste a combiner les donnees radar en bande-C et celles en bande-Ku afin d'estimer la production herbace et l'humidite du sol. Pour cela, une etude de la complementarite des donnees radar en bande-C et Ku a etait faite. Les resultats montrent qu'au pic de la biomasse, la contribution du sol nu est plus importante que celle de la vegetation pour la bande-C, contrairement a la bande-Ku ou la contribution de la vegetation est nettement plus importante. Les donnees du diffusiometre bande Ku ont ete acquises par le capteur SEAWIND au cours de la periode allant de 1999 a 2009, tandis que celles en bande-C sont mesurees par le capteur ASCAT fonctionnel depuis 2007. Les resultats montrent une bonne correlation entre les humidites du sol obtenues par inversion a partir des donnees radar avec celles des sorties du Modele STEP. Neanmoins, on note quelques anomalies du certainement a faible resolution spatiale des donnees radar utilisee. Les donnees hautes resolution spatiale de la future mission sentinelle-1 pourraient etre d'un grand apport."
Author: Anne-Laure Cognard-Plancq
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Languages : fr
Pages : 247
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UNE BONNE CONNAISSANCE DE L'ETAT HYDRIQUE DU SOL OFFRE DES POSSIBILITES INTERESSANTES POUR AMELIORER LA MODELISATION DES DEBITS A L'EXUTOIRE DE PETITS BASSINS VERSANTS AGRICOLES. DANS CETTE OPTIQUE, L'OBJECTIF DE CETTE RECHERCHE ETAIT D'ELABORER ET DE METTRE EN UVRE UNE METHODOLOGIE PERMETTANT LE SUIVI DE L'ETAT HYDRIQUE DES SOLS PAR TELEDETECTION SPATIALE (RADAR ET INFRAROUGE THERMIQUE) EN VUE DE L'INTEGRATION DE CETTE INFORMATION DANS UN MODELE HYDROLOGIQUE. L'ETUDE MENEE SUR LA BRETAGNE DE 1992 A 1994 A D'ABORD MONTRE, EN PERIODE DE FAIBLE DEVELOPPEMENT DE LA VEGETATION, LA CAPACITE DU RADAR A OUVERTURE SYNTHETIQUE DU SATELLITE ERS1 A ESTIMER L'ETAT HYDRIQUE DE SURFACE DU SOL A L'ECHELLE D'UN BASSIN VERSANT DE RECHERCHE (NAIZIN, MORBIHAN). CE RESULTAT A ETE GENERALISE A L'ECHELLE REGIONALE SUR UNE QUARANTAINE D'AUTRES BASSINS VERSANTS. CEPENDANT, EN PERIODE ESTIVALE LE SUIVI DE L'HUMIDITE DU SOL EST PERTURBE PAR LE COUVERT VEGETAL QUI INFLUENCE FORTEMENT LE SIGNAL RADAR RETRODIFFUSE. DANS UN SECOND TEMPS, LA RESOLUTION DU BILAN ENERGETIQUE A LA SURFACE DU SOL A PERMIS D'EXPLOITER EN TERME D'HUMIDITE DE SURFACE DU SOL LES DONNEES RECUEILLIES DANS L'INFRAROUGE THERMIQUE PAR LE RADIOMETRE AVHRR DU SATELLITE NOAA. EN RAISON DES CONDITIONS LOCALES CLIMATIQUES ET D'OCCUPATION DU SOL, IL EST APPARU DIFFICILE D'ACCEDER PAR CETTE METHODE A L'HUMIDITE DE LA COUCHE RACINAIRE ET SEUL L'ETAT HYDRIQUE DE SURFACE A PU ETRE OBTENU. LE TROISIEME VOLET DU TRAVAIL A CONSISTE A COMPARER L'ETAT HYDRIQUE ESTIME PAR TELEDETECTION AVEC LES SIMULATIONS D'UN MODELE HYDROLOGIQUE CONCEPTUEL GLOBAL. LES BONS RESULTATS OBTENUS OUVRENT DE LARGES PERSPECTIVES D'ASSIMILATION DES DONNEES DE TELEDETECTION POUR LA MODELISATION DES DEBITS DES RIVIERES ET LA GESTION DES RESSOURCES EN EAU SUPERFICIELLES
Author: NOUNIRA.. BENALLEGUE
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Languages : fr
Pages : 272
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L'OBJECTIF DE CE TRAVAIL EST DE TESTER LA FAISABILITE DES HYPERFREQUENCES RADAR POUR L'EVALUATION DE L'HUMIDITE DU SOL, AINSI QUE POUR L'IDENTIFICATION DE SON ETAT DE SURFACE. L'EXPERIENCE QUI EST L'OBJET DE NOTRE ETUDE A ETE SPECIALEMENT CONCUE POUR ETABLIR UNE BASE DE DONNEES TERRAIN (HUMIDITE, RUGOSITE ET VEGETATION) ET RADAR. ELLE A ETE REALISEE TOUT AU LONG DE L'ANNEE 1989 (DE MARS A DECEMBRE), DONC TOUT AU LONG D'UN CYCLE HYDROLOGIQUE. ELLE A CONSISTE SELON PLUSIEURS AXES AU SURVOL DE DEUX SOUS-BASSINS DE L'ORGEVAL PAR UN HELICOPTERE EQUIPE D'UN RADAR. EN PARALLELE, DES OPERATIONS REALITE DE TERRAIN ETAIENT REALISEES SUR DES PARCELLES TEMOINS RETENUES LE LONG DE AXES DE VOL. L'APPROCHE DE CETTE ETUDE EST TRES CLASSIQUE. ELLE SE FONDE SUR LA COMPARAISON DES MESURES RADAR AVEC LES REALITES DE TERRAIN. SUR LES SOLS NUS, DES CONFIGURATIONS RADAR PROCHES DE CELLES DU SAR DU SATELLITE ERS-1, NE PERMETTENT PAS D'AVOIR ACCES DIRECTEMENT A L'HUMIDITE DE SURFACE, EN RAISON DE L'EFFET DOMINANT DE LA DEGRADATION DE LA RUGOSITE, QUI MASQUE POUR L'ESSENTIEL LA VARIATION DANS LE TEMPS DE L'HUMIDITE DU SOL. CONTRAIREMENT AUX COUVERTS DE BLE, DONT LA RUGOSITE EST TRES LARGEMENT DEGRADEE AU DEBUT DU PRINTEMPS ET RESTE STABLE JUSQU'A LA PERIODE VEGETATIVE. ON MESURE DONC BIEN L'HUMIDITE, MAIS A CONDITION QUE LES SOLS NE SUBISSENT PLUS DE MODIFICATIONS DE STRUCTURE, NI EN SURFACE NI EN VOLUME. EN CE QUI CONCERNE LA RUGOSITE DES SOLS, L'ECART-TYPE DE LA VARIATION DES PENTES DES PROFILS SEMBLE ETRE UN PARAMETRE TERRAIN PERTINENT DANS LA DESCRIPTION DES SOLS, POUR L'ETUDE DE LEURS COMPORTEMENTS VIS-A-VIS DU RADAR. ENFIN, L'UTILISATION DE MODELES SIMPLES DE RETRODIFFUSION ELECTROMAGNETIQUE DE SURFACE NE PERMET PAS UNE RECONSTITUTION CORRECTE DES DONNEES EXPERIMENTALES. L'HYPOTHESE DU DIELECTRIQUE HOMOGENE N'EST PAS REPRESENTATIF DE LA REALITE ET IL EST NECESSAIRE DE PRENDRE EN COMPTE LA DIFFUSION DE VOLUME
Author: Nitu kumari Ojha
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Languages : en
Pages : 190
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Book Description
SMOS and SMAP passive microwave sensors provide soil moisture (SM) data at 40 km resolution every 2-3 days globally, with a 0-5 cm sensing depth relevant for climatic and meteorological applications. However, SM data would be required at a higher (typically 100 m or finer) spatial resolution for many other regional (hydrology) or local (agriculture) applications. Optical/thermal and radar sensors can be used for retrieving SM proxies at such high spatial resolution, but both techniques have limitations. In particular, optical/thermal data are not available under clouds and under plant canopies. Moreover, radar data are sensitive to soil roughness and vegetation structure, which are challenging to characterize from outer space, and have a repeat cycle of at least six days, limiting the observations' temporal frequency. In this context, the leading principle of the thesis is to propose a new approach that combines passive microwave, optical/thermal, and active microwave (radar) sensors for the first time to retrieve SM data at 100 m resolution on a daily temporal scale. Our assumption is first to rely on an existing disaggregation method (DISPATCH) of SMOS/SMAP SM data to meet the target resolution achieved by radars. DISPATCH is originally based on the soil evaporative efficiency (SEE) retrieved over partially vegetated pixels from 1 km resolution optical/thermal (typically MODIS) surface temperature and vegetation cover data. The disaggregated SM data is then combined with a radar-based SM retrieval method to exploit the sensing capabilities of the Sentinel-1 radars. Finally, the efficacy of the assimilation of satellite-based SM data in a soil water balance model is assessed in terms of SM predictions at the 100 m resolution and daily temporal scale. As a first step, the DISPATCH algorithm is improved from its current version by mainly 1) extending its applicability to fully vegetated optical pixels using the temperature vegetation dryness index and an enhanced vegetation cover product, and 2) increasing the targeted downscaling resolution from 1 km to 100 m using Landsat (in addition to MODIS) optical/thermal data. The 100 m resolution disaggregated SM product is validated with in situ measurements collected over irrigated areas in Morocco, showing a daily spatial correlation in the range of 0.5-0.9. As a second step, a new algorithm is built on a synergy between DISPATCH and radar 100 m resolution data. In practice, the DISPATCH SM product available on clear sky days is first used to calibrate a radar radiative transfer model in the direct mode. Then the calibrated radar radia- tive transfer model is used in the inverse mode to estimate SM at the spatio-temporal resolution of Sentinel-1. Results indicate a positive correlation between satellite and in situ measurements in the range of 0.66 to 0.81 for a vegetation index lower than 0.6. As a third and final step, an optimal assimilation method is used to interpolate 100 m resolution SM data in time. The assimilation exercise is undertaken over irrigated crop fields in Spain. The analyzed SM product derived from the assimilation of 100 m resolution DISPATCH SM is consistent with irrigation events. This approach can be readily applied over large areas, given that all the required input (remote sensing and meteorological) data are available globally.
