Monitoring the water status of olive trees by C-band radar remote sensing in semi-arid zones
Suivi de l'état hydrique de l'olivier par télédétection radar en bande C en zone semi-aride
Résumé
In the face of climate change and anthropogenic pressures, water is a particularly threatened resource in semi-arid regions. Efforts must be made to rationalize water use, especially in agriculture, which accounts for 80% of water consumption. In this context, space-based remote sensing, with its repeated observations (every few days) on a decametric scale, is proving to be a particularly suitable tool for monitoring the land surface. These data can be valuable for estimating the water status of vegetation, including stress phases. In particular, the C-band radar data have a potential for monitoring vegetation, especially its moisture content, for which analyses are needed to estimate its characteristics (biomass, moisture) independently from those of the underlying soil (roughness moisture), which also influence the radar signal. This thesis presents the analyses carried out in the framework of an experiment for in situ acquisition of C-band radar data with a time step of 15 minutes on an olive orchard. An analysis of the radar signal and its interactions with environmental parameters and physiological measurements as well as a comparison with Sentinel-1 satellite images was performed. First, a thorough analysis of the water status of the olive trees during the growth and water deficit periods was carried out, examining dendrometric measurements (ΔR), sap flow and meteorological data collected between 2020 and 2022. The results obtained can explain the significant differences observed in the behavior of the in situ radar data between the two years 2020 and 2021. Regarding the effects of climatic factors on the growth and water deficit of olive trees, the results show positive correlations between growth and air humidity, as well as significant correlations between water deficit and vapor pressure deficit (VPD). The latter seems to be one of the most influential meteorological parameters for the water deficit.Regarding the radar measurements, especially the interferometric coherence (γ), the results confirm the existence of a diurnal cycle that has already been observed in tropical forests. This diurnal cycle is strongly correlated with wind speed and also with the onset of vegetation activity (resulting in internal water fluxes) at dawn before the onset of wind. The analyses showed that the morning decrease in γ is correlated with the evapotranspiration rate (ETR), especially when the wind speed is below 2 m/s. The γ correlations calculated for multi-day baselines also showed that diurnal cycles are still detectable for up to 18 days. This illustrates the potential of satellite missions such as Sentinel-1 (with acquisitions made around 6:30 a.m. and a repetition rate of 6 days). However, several acquisitions would be required at dawn (as opposed to just one for Sentinel-1) to determine the morning coherence decay. Moreover, a satisfactory agreement between the in situ coherences and those of the Sentinel-1 satellites was observed, despite the different acquisition configurations of the two systems (e.g. angle of incidence and azimuth).Regarding in situ radar intensities (I), which are proportional to the radar backscatter coefficients (σ0), showed a significant correlation with the ETR and sap flow, highlighting their sensitivity to the water status of the vegetation cover. Diurnal cycles were also observed, with a morning increase in intensities correlated with ETR, while minimal and stable values were observed at night during vegetation dormancy. Similar to the coherences, the comparison of the in situ intensities with the sentinel-1 backscatter coefficient σ0 showed an overall good agreement.These results confirm the sensitivity of radar coherence to the water status of vegetation, especially over an olive canopy, during morning measurements under calm conditions. The coherence values remained significant over a period of several days, underlining the potential of satellite missions for this application
Face au réchauffement climatique et à la pression anthropique, l’eau est une ressource particulièrement menacée dans les régions semi-arides. Des efforts sont à faire pour mieux rationnaliser l’utilisation de l’eau, notamment pour l’agriculture représentant 80% de sa consommation. Dans ce contexte, la télédétection spatiale, par son observation répétitive (quelques jours) à des échelles décamétriques s’avère être un outil particulièrement adapté pour le suivi des surfaces terrestres. Ces données peuvent être précieuses pour estimer notamment l’état hydrique de la végétation, et ses phases de stress. En particulier, les données radar en bande C présentent un potentiel pour le suivi de la végétation, notamment son humidité, dont des analyses restent à faire pour pouvoir estimer ses caractéristiques (biomasse humidité) indépendamment de celles du sol sous-jacent (rugosité humidité) affectant également le signal radar. Cette thèse présente les analyses réalisées dans le cadre d’une expérience consistant à acquérir des données radar in situ en bande C avec un pas de temps de 15 min. sur une parcelle d’oliviers. Une analyse du signal radar et ses interactions avec les paramètres environnementaux et les mesures physiologiques, ainsi qu’une comparaison avec l’imagerie satellite Sentinel-1, a été menées.Une analyse approfondie de l’état hydrique des oliviers a été réalisée pendant les périodes de croissance (GRO) et de déficit hydrique (TWD) en examinant les mesures dendrométriques (ΔR), les flux de sève, et les données météorologiques collectées entre 2020 et 2022. Les résultats obtenus peuvent expliquer les différences significatives observées dans le comportement des données radar in situ entre les deux années 2020 et 2021. Concernant les effets des facteurs climatiques sur le GRO et le TWD des oliviers, les résultats montrent des corrélations positives entre le GRO et l’humidité de l’air et des corrélations significatives entre TWD et le déficit de pression de vapeur (VPD). Ce dernier semble être l’un des paramètres météorologiques les plus influents sur TWD. Concernant les mesures radar, les résultats confirment l’existence d’un cycle diurne de la cohérence interférométrique (γ), déjà observé sur des forêts tropicales. Ce cycle diurne est fortement corrélé à la vitesse du vent (WS) et également au démarrage de l’activité de la végétation (aux flux d’eau interne) à l’aube avant le levé du vent. Les analyses ont révélé que la décroissance matinale de γ est corrélée au taux d’évapotranspiration (ETR), en particulier lorsque WS < 2 m/s. Les γ calculées pour des lignes de bases temporelles de plusieurs jours a également montré que les cycles diurnes sont encore discriminables jusqu’à 18 jours. Cela illustre le potentiel de missions satellitaires telles que Sentinel-1 (avec des acquisitions faites vers 6h30, toute les 6 jours). Il faudrait néanmoins plusieurs acquissions à l’aube (à la différence d’une seule pour Sentinel-1) afin d’estimer la chute matinale de la cohérence. De plus, un accord satisfaisant entre les cohérences in situ et celles des satellites Sentinel-1 a été observé, malgré les différentes configurations d’acquisition des deux systèmes (par ex. angle d’incidence et azimut). Concernant les intensités radar in situ (I), proportionnelles aux coefficients radar de rétrodiffusion (σ0), ont montré de corrélation significative avec l’ETR et le flux de sève, soulignant leur grande sensibilité à l’état de l’eau du couvert végétal. Des cycles diurnes ont également été observés, avec une augmentation matinale des intensités corrélées avec l’ETR, avec un bon accord global entre des intensités in situ avec σ0 de Sentinel-. Ces résultats confirment la sensibilité de γ et I à l’état hydrique de la végétation, surtout au-dessus d'une canopée d'oliviers, lors de mesures matinales dans des conditions calmes, et soulignant le potentiel des missions satellites pour cette application sur une période de plusieurs jours
Origine | Version validée par le jury (STAR) |
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