Expertises

Télédétection et hydrologie

Téléphone
418 654-2570

Télécopieur
418 654-2600

Courriel
karem.chokmani@ete.inrs.ca

Centre Eau Terre Environnement

490, rue de la Couronne
Québec (Québec)  G1K 9A9
CANADA

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Intérêts de recherche

Les travaux du professeur Chokmani portent sur le développement de méthodes d’estimation et de suivi des ressources hydriques, tant à l’échelle locale que régionale, pour permettre l’application en hydrologie des données de télédétection et des outils géomatiques. Ses intérêts de recherche combinent les méthodes d’observation in situ, la modélisation statistique, la qualité synoptique des données de télédétection et la capacité de traitement spatial des outils géomatiques.

Le volet expérimental de sa démarche est principalement consacré à l’étude de l’interaction spécifique entre le rayonnement électromagnétique et l’eau douce dans tous ses états (liquide, neige, glace).

Le volet appliqué est orienté vers le développement d’algorithmes permettant de suivre les composantes clés du cycle hydrologique, les paramètres représentatifs de la demande et de l’utilisation de l’eau, la qualité des effluents et les impacts sur les milieux aquatiques.

 

Futurs étudiants

J’invite les étudiant(e)s intéressé(e)s par mes recherches et désireux de poursuivre des études de 2e et 3e cycles à me contacter. Vous pouvez aussi consulter le répertoire des offres de projets de maîtrise et de doctorat à l’INRS.

Son équipe

Jasmin Gill-Fortin

Agent de recherche

Imen Attig

Maîtrise en sciences de l’eau

Marc-Antoine Persent

Maîtrise en sciences de l’eau

Hachem Agili

Doctorat en sciences de l’eau

Zam Zam Ahamat Karambal

Doctorat en sciences de l’eau

Sarah Cristina Araujo Martins

Doctorat en sciences de l’eau

Rabiaa Ben Aïcha

Doctorat en sciences de l’eau

Mohamed Karim El Oufir

Doctorat en sciences de l’eau

Sarah Goubet – codirection

Doctorat en science de l’eau

Fatemehalsadat Madaeni

Doctorat en sciences de l’eau

Marie-Christine Marmette

Doctorat en sciences de l’eau

Valérie Plante Lévesque

Doctorat en sciences de l’eau

Sophie Roberge

Doctorat en sciences de l’eau

Aarthi Venkatesan

Doctorat en sciences de l’eau

Anas El Alem

Stage postdoctoral

Rachid Lhissou

Stage postdoctoral

Khalid Oubennaceur

Stage postdoctoral

Parham Nooralishahi

Stage

Formation universitaire

  • Diplôme d’ingénieur agronome en génie rural, Institut national agronomique de Tunis, Tunisie
  • M. Sc. Génie rural, Université Laval
  • Ph. D. Sciences géomatiques, Université Laval
  • Certificat, Administration des affaires, Université Laval

Projets de recherche récents

 

Gestion intrasaisonnière de la fertilisation azotée dans la pomme de terre à l’aide de drone

Une fertilisation azotée optimale est importante afin de maintenir les objectifs de production en termes de bonne qualité et de meilleur rendement. Outre le profit économique, une gestion appropriée de l’azote réduit les impacts environnementaux engendrés par le lessivage des nitrates vers les eaux souterraines et par les émissions d’oxyde nitreux, un gaz à effets de serre. La mise au point de méthodes précises de diagnostic du besoin des cultures en azote est donc nécessaire pour définir les bonnes doses au bon moment et au bon endroit. Pour ce faire, il est important de tenir compte à la fois des propriétés physiques du sol, des conditions hydriques et du statut azoté des cultures. Les méthodes classiques que ce soit pour la caractérisation du sol ou de l’état de l’azote dans la plante nécessitent un travail exorbitant sur terrain à des coûts élevés et donnent des résultats qui manquent d’exhaustivité spatiale. L’objectif du projet est développer une méthodologie de gestion intrasaisonnière de la fertilisation azotée dans la culture de la pomme de terre en utilisant l’imagerie hyperspectrale acquise à partir d’un drone. Les objectifs spécifiques sont : 1) développer une méthode de caractérisation des propriétés texturales du sol afin de définir les zones de gestion; 2) développer un modèle d’estimation de la dose optimale d’azote intégrant le statut azoté de la plante, la texture du sol et les conditions hydrométéorologiques (précipitation/irrigation)

Financement :  Ministère de l’Agriculture, des Pêcheries et de l’Alimentation du Québec- Programme Innov’Action

Collaboratrice : Athyna Cambouris, Agriculture et Agroalimentaire Canada

 

Développement et application d’un outil de gestion et d’analyse du risque d’inondation (GARI) sur le système transfrontalier du lac Champlain – rivière Richelieu

Les inondations sont, de toutes les catastrophes naturelles qui frappent la société canadienne chaque année, les plus fréquentes et les plus dommageables. Le Québec se trouve aussi régulièrement touché par ce type de phénomène. Entre 1990 et 2010, 27 inondations qualifiées de catastrophiques ont affecté le Québec. Les inondations survenues en juillet 1996 au Saguenay-Lac-Saint-Jean, et plus récemment, d’avril à juin 2011 le long de la rivière Richelieu, en sont des illustrations marquantes. Ce projet de recherche vise à développer un outil standardisé d’aide à la décision pour la prévention, la préparation et l’intervention face aux risques reliés aux inondations (GARI). Cet outil aura la forme d’une application intégrée à un système d’information géographique (SIG) comprenant un module de cartographie dynamique de l’aléa en temps réel et en mode préparatoire, et un module de cartographie des populations les plus vulnérables, des dommages physiques et des pertes socio-économiques. Le projet s’arrimera aux travaux en cours menés par l’INRS sur la cartographie dynamique des risques d’inondation en zones urbaines. Aussi, il s’arrimera aux travaux en cours menés par le Centre d’expertise hydrique du Québec visant à améliorer les prévisions hydrologiques sur ce bassin. Le projet appuiera également la Sécurité publique et la municipalité de St-Jean-sur-Richelieu dans l’élaboration de mesures d’atténuation des conséquences des inondations et le développement d’outils d’aide à la décision adaptés. Aussi, le projet s’appuiera sur les travaux en cours de Ressources naturelles Canada sur l’adaptation d’HAZUS pour le contexte canadien. Par ailleurs, le projet contribuera à répondre aux objectifs du Groupe de travail international du plan d’étude du lac Champlain et de la rivière Richelieu de la Commission mixte internationale.

Financement : Défense Canada – Programme canadien pour la sûreté et la sécurité et Ministère de la Sécurité publique du Québec

Collaborateurs : Monique Bernier (INRS), Miroslav Nastev (Commission géologique du Canada)

 

Suivi des fleurs d’eau d’algues bleu-vert ou cyanobactéries (FEA) par télédétection dans les petits lacs et dans le littoral près des rives

En partenariat avec l’INRS, len Groupe Hémisphères s’est doté d’un outil autonome permettant la production de cartes de la distribution spatiale de la concentration en chlorophylle a (Chl a), indice de présence des fleurs d’eau d’algues et/ou de cyanobactéries (FEA), basé sur l’imagerie du capteur MODIS. Avec la résolution spatiale (250 m) de ce capteur, il est impossible de suivre l’évolution des FEA dans les lacs de petites à très petites tailles (moins de 3 ha) et dans le littoral près des rives à cause des pixels mixtes. En 2008, de nouvelles modalités de gestion des plans d’eau au Québec ont été proposées par le gouvernement. Une des trois recommandations était d’assurer la surveillance des sources d’approvisionnement et de la qualité de l’eau dans les installations de traitement, notamment en cas d’observation d’une FEA à moins de 200 m. Ainsi et afin de compléter son offre de service, Groupe Hémisphères a besoin d’outils de suivi de l’évolution des FEA dans le littoral près des rives des lacs (moins de 200 m) ainsi que des lacs de taille petite à très petite (soit 80 % des plans d eau sur lesquels Groupe Hémisphère pose des diagnostics sur l’état de santé). Ce type de suivi pourrait être assuré avec des données du capteur Landsat dont la résolution spatiale est de 30 m. L’objectif du présent projet est de développer une approche d’estimation de la concentration en Chl a destinée aux zones près des rives et aux petits lacs avec les données Landsat en se basant sur le même concept méthodologique développé avec les données MODIS.

Financement : CRSNG – Subvention d’engagement partenarial et Groupe Hémisphères

 

L’utilisation de l’imagerie hyperspectrale embarquée sur drone pour la calibration et la validation d’un algorithme basé sur l’imagerie Sentinel-2 pour le suivi des fleurs d’eau d’algues et/ou de cyanobactéries dans les eaux douces du Québec méridional

Les fleurs d’eau d’algues et/ou de cyanobactéries (FEA) ont gagné en importance ces dernières années au Québec. Leur suivi par les méthodes d’échantillonnages standards est laborieux, coûteux et limité dans l’espace et le temps. Un modèle basé sur les méthodes d’ensembles (MBME) développé à partir d’images MODIS a démontré un grand potentiel pour détecter les FEA, particulièrement durant leur phase d’initiation. Cependant, leur suivi près des rives des lacs est impossible et c’est la zone qui pose le plus de risques à la santé publique. Le transfert conceptuel du MBME vers des données Sentinel-2 simulées d’imageries embarquées sur drone est possible. Les sorties générées de Sentinel-2, détaillées et récurrentes, seront très utiles pour les gestionnaires de l’eau afin de suivre les FEA près des rives des lacs.

Financement : Agence spatiale canadienne
Collaboratrice : Isabelle Laurion, INRS

 

Télédétection hyperspectrale pour les applications environnementales

L’objectif à long terme du programme de recherche est de contribuer à l’amélioration des connaissances dans l’utilisation de données de télédétection hyperspectrale pour des problématiques environnementales. Le programme vise ainsi le développement d’approches et d’algorithmes innovants de suivi de l’état de l’environnement basés sur la télédétection hyperspectrale. Grâce à l’accès à une infrastructure de recherche de pointe telle que le Laboratoire de télédétection environnementale par drone, ce programme permet d’allier les avantages de la télédétection hyperspectrale en termes de richesse et de qualité de l’information, à la souplesse de déploiement offerte par les drones. Ainsi, il sera question dans ce programme d’explorer de nouvelles données autrement inaccessibles en termes de qualité (large gamme spectrale, meilleures résolutions spatiale et spectrale), de caractéristiques temporelles (déploiement fréquent et au bon moment) et de caractéristiques spatiales (étendue et résolution spatiales modulables selon le besoin et zones inaccessibles). En plus de permettre l’étude de phénomènes impossibles/difficiles à suivre par des moyens conventionnels (satellitaires ou aéroportés) en raison de leur faible étendue et/ou leur grande dynamique spatiotemporelle, ces développements anticipent la mise en service de la prochaine génération de capteurs hyperspectraux satellitaires. Le programme comprend deux volets complémentaires. Le premier volet en recherche appliquée est l’étude de l’interaction spécifique entre le rayonnement électromagnétique (visible et l’infrarouge) et la végétation, le sol et l’eau douce dans tous ses états (liquide, neige, glace), ainsi que les matières en suspension qui s’y trouvent (inertes ou vivantes). Le deuxième volet a une portée analytique et est consacré au développement de techniques adaptées aux traitements des données hyperspectrales.

Financement: CRSNG – Subvention à la découverte

 

Réseau CAIMAN : CAméras aux Infrastructures MAritimes du Nunavik

http://caiman.ete.inrs.ca/

Réseau de caméras installées dans six communautés du Nunavik pour étudier l’évolution des conditions de glace et soutenir la recherche en impacts et adaptation aux changements climatiques.

Partenaires : Gouvernement du Québec (MTMDET, Fonds Vert), Savoir polaire Canada, Administration régionale Kativik, Centre d’études nordiques

Diplômé(e)s

Enseignement

  • Systèmes d’information géographique (ETE403)

Publications

Madaeni, Fatemehalsadat; Lhissou, Rachid; Chokmani, Karem; Raymond, Sébastien et Gauthier, Yves (2020). Ice jam formation, breakup and prediction methods based on hydroclimatic data using artificial intelligence: A reviewCold Reg. Sci. Technol., 174 (Juin) : Art. 103032.
DOI : 10.1016/j.coldregions.2020.103032

El Alem, Anas; Chokmani, Karem; Laurion, Isabelle; El Adlouni, Salah-Eddine; Raymond, Sébastien et Ratté-Fortin, Claudie (2019). Ensemble-based systems to monitor algal bloom with remote sensingIEEE Trans. Geosci. Remote Sens., 57 (10) : 7955-7971.
DOI : 10.1109/TGRS.2019.2917636

Gignac, Charles; Bernier, Monique et Chokmani, Karem (2019). ICEPAC – A probabilistic tool to study sea ice spatiotemporal dynamic: application to the Hudson Bay area, northeastern CanadaCryosphere, 13 (2) : 451-468.
DOI : 10.5194/tc-13-451-2019

Oubennaceur, Khalid; Chokmani, Karem; Nastev, Miroslav; Gauthier, Yves; Poulin, Jimmy; Tanguy, Marion; Raymond, Sébastien et Lhissou, Rachid (2019). New sensitivity indices of a 2D flood inundation model using gauss quadrature samplingGeosciences, 9 (5) : Art. 220.
DOI : 10.3390/geosciences9050220

Oubennaceur, Khalid; Chokmani, Karem; Nastev, Miroslav; Lhissou, Rachid et El Alem, Anas (2019). Flood risk mapping for direct damage to residential buildings in Quebec, CanadaInt. J. Disast. Risk Re., 33 (Février) : 44-54.
DOI : 10.1016/j.ijdrr.2018.09.007

Sena, Guillaume Noumonvi Yawu; Chokmani, Karem; Gloaguen, Erwan et Bernier, Monique (2019). Critical analysis of the snow survey network according to the spatial variability of snow water equivalent (swe) on Eastern Mainland CanadaHydrology, 6 (2) : Art. 55.
DOI : 10.3390/hydrology6020055

Chaabani, Chayma; Chini, Marco; Abdelfattah, Riadh; Hostache, Renaud et Chokmani, Karem (2018). Flood mapping in a complex environment using bistatic TanDEM-X/TerraSAR-X InSAR coherenceRemote Sens., 10 (12) : Art. 1873.
DOI : 10.3390/rs10121873

Novoa, Julia; Chokmani, Karem et Lhissou, Rachid (2018). A novel index for assessment of riparian strip efficiency in agricultural landscapes using high spatial resolution satellite imagerySci. Total Environ., 644 (Décembre) : 1439-1451.
DOI : 10.1016/j.scitotenv.2018.07.069

Oubennaceur, Khalid; Chokmani, Karem; Nastev, Miroslav; Tanguy, Marion et Raymond, Sébastien (2018). Uncertainty analysis of a two-dimensional hydraulic modelWater, 10 (3) : Art. 272.
DOI : 10.3390/w10030272

Oubennaceur, Khalid; Chokmani, Karem; Nastev, Miroslav; Tanguy, Marion et Raymond, Sébastien (2018). Correction: Oubennaceur, K., et al. Uncertainty Analysis of a Two-Dimensional Hydraulic ModelWater, 10 (3) : Art. 1071.
DOI : 10.3390/w10081071

Perron, Isabelle; Cambouris, Athyna N.; Chokmani, Karem; Vargas Gutierrez, Felipe Miguel; Zebarth, Bernie J.; Moreau, Gilles; Biswas, Asim et Adamchuck, Vlacheslav I. (2018). Delineating soil management zones using a proximal soil sensing system in two commercial potato fields in New Brunswick, CanadaCan. J. Soil Sci. / Rev. Can. Sci. Sol, 98 (4) : 724-737.
DOI : 10.1139/CJSS-2018-0063

Ratté-Fortin, Claudie; Chokmani, Karem et El Alem, Anas (2018). A novel algorithm of cloud detection for water quality studies using 250 m downscaled MODIS imageryInt. J. Remote Sens., 39 (19) : 6429-6439.
DOI : 10.1080/01431161.2018.1460506

De Munck, Stéphane; Gauthier, Yves; Bernier, Monique; Chokmani, Karem et Légaré, Serge (2017). River predisposition to ice jams: a simplified geospatial modelNat. Hazards Earth Syst. Sci., 17 (7) : 1033-1047.
DOI : 10.5194/nhess-17-1033-2017

Gignac, Charles; Bernier, Monique; Chokmani, Karem et Poulin, Jimmy (2017). IceMap250 – Automatic 250 m sea ice extent mapping using MODIS dataRemote Sens., 9 (1) : Art. 70.
DOI : 10.3390/rs9010070

Tanguy, Marion; Chokmani, Karem; Bernier, Monique; Poulin, Jimmy et Raymond, Sébastien (2017). River flood mapping in urban areas combining Radarsat-2 data and flood return period dataRemote Sens. Environ., 198 (Septembre) .
DOI : 10.1016/j.rse.2017.06.042

El Harti, Abderrazak; Lhissou, Rachid; Chokmani, Karem; Ouzemou, Jamal-eddine; Hassouna, Mohamed; Bachaoui, El Mostafa et El Ghmaria, Abderrahmene (2016). Spatiotemporal monitoring of soil salinization in irrigated Tadla Plain (Morocco) using satellite spectral indicesInt. J. Appl. Earth Observ. Geoinfo., 50 (Août) : 64-73.
DOI : 10.1016/j.jag.2016.03.008

Filion, Rébecca; Bernier, Monique; Paniconi, Claudio; Chokmani, Karem; Melis, Massimo; Soddu, Antonio; Talazac, Manon et Lafortune, François-Xavier (2016). Remote sensing for mapping soil moisture and drainage potential in semi-arid regions: Applications to the campidano plain of Sardinia, ItalySci. Total Environ., 543 (Part B) : 862-876.
DOI : 10.1016/j.scitotenv.2015.07.068

Sena, Guillaume Noumonvi Yawu; Chokmani, Karem; Gloaguen, Erwan et Bernier, Monique (2016). Analyse multi-échelles de la variabilité spatiale de l’équivalent en eau de la neige (EEN) sur le territoire de l’Est du CanadaHydrol. Sci. J., 62 (3) : 359-377.
DOI : 10.1080/02626667.2015.1022552

Barbouchi, M.; Abdelfattah, R.; Chokmani, K.; Ben Aissa, N.; Lhissou, R. et El Harti, A. (2015). Soil salinity characterization using polarimetric InSAR Coherence: Case studies in Tunisia and MoroccoIEEE J. Sel. Top. Appl. Earth Observ. Remote Sens., 8 (8) : 3823-3832.
DOI : 10.1109/JSTARS.2014.2333535

Ikani, Vahid; Chokmani, Karem; Turcotte, Caroline; Ferland, Martin; Rainville, Ève et Granberg, Hardy (2015). Micrometeorological observations for the evaluation of the selective inverted sink against radiation frost and the potential of a new hybrid systemProcedia Earth Planet. Sci., 15 (2015) : 920-927.
DOI : 10.1016/j.proeps.2015.08.147

Morier, T.; Cambouris, A. N. et Chokmani, K. (2015). In-season nitrogen status assessment and yield estimation using hyperspectral vegetation indices in a potato cropAgron. J., 107 (4) : 1295-1309.
DOI : 10.2134/agronj14.0402

Novoa, J.; Chokmani, K.; Nigel, R. et Dufour, P. (2015). Quality assessment from a hydrological perspective of a digital elevation model derived from WorldView-2 remote sensing data / Évaluation dans une perspective hydrologique de la qualité d’un modèle numérique de terrain provenant de données télédétectées par WorldView-2Hydrol. Sci. J., 60 (2) : 218-233.
DOI : 10.1080/02626667.2013.875179

Agili H, Daniel S et Chokmani K (2014). Revue des méthodes de prétraitement des données d’imagerie hyperspectrale acquises depuis un drone. Geomatica, 68 (4): 331-343. DOI : 10.5623/cig2014-407

Daniel, S.; Chokmani, K. et Gignac, C. (2014). The GRSS summer school Quebec city 2014IEEE Geosci. Remote Sens. Mag., 2 (3) : 50-54.
DOI : 10.1109/MGRS.2014.2345971

El Alem, A.; Chokmani, K.; Laurion, I. et El Adlouni, S. E. (2014). An adaptive model to monitor chlorophyll-a in inland waters in Southern Quebec using downscaled MODIS imageryRemote Sens., 6 (7) : 6446-6471.
DOI : 10.3390/rs6076446

Lhissou, R., El Harti, A. et Chokmani, K. (2014). Mapping soil salinity in irrigated land using optical remote sensing data. Eurasian J. Soil Sci., 3 (2) : 82-88.

Mermoz, S., Allain-Bailhache, S., Bernier, M., Pottier, E., Van Der Sanden, J. J. et Chokmani, K. (2014). Retrieval of river ice thickness from C-band PolSAR dataIEEE Trans. Geosci. Remote Sens., 52 (6) : 3052-3062.
DOI : 10.1109/TGRS.2013.2269014

Nigel, R., Chokmani, K., Novoa, J., Rousseau, A. N. et El Alem, A. (2014). An extended riparian buffer strip concept for soil conservation and stream protection in an agricultural riverine area of the La Chevrotière River watershed, Quebec, Canada, using remote sensing and GIS techniques. Can. Water Resour. J. / Rev. Can. Ressour. Hydr., 39 (3) : 285-301.