Soutenance de thèse de Chaima Touati

8 octobre 2020

9 h 30

La soutenance aura lieu en ligne sur la plateforme Zoom

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Événement gratuit et ouvert à toutes et à tous

L’étudiante au doctorat en sciences de l’eau Chaima Touati soutiendra sa thèse intitulée «Caractérisation multi-échelle du cycle saisonnier gel/ dégel des sols à partir des données microondes actives et passives en bande L dans le parc national de Turjusuq au Nunavik» le jeudi 8 octobre 2020, à 9 h 30.

La soutenance aura lieu en ligne sur la plateforme Zoom.

Résumé de la thèse

La faible émissivité des surfaces d’eau, abondantes dans le nord du Québec, domine la température de brillance (Tb) mesurée par les capteurs micro-ondes passives comme celui du satellite SMAP (Soil Moisture Active Passive) de la -NASA. Le premier objectif de notre étude est de développer deux approches pour corriger les Tb SMAP de niveau L1C () de l’effet atténuant des surfaces d’eau. Les images ont été acquises au-dessus du parc National Turjusuk entre 2015 et 2019.. Les deux approches de correction de Tb, appelées Normalisation et Normalisation par type de végétation, résolvent la divergence observée à partir d’une fraction d’eau supérieure à 20% lors de la correction standard SMAP. Le second objectif est d’utiliser les Tb corrigées pour cartographie l’état Gel/Dégel des sols. L’accord atteint 90% pour l’orbite ascendante et 79% pour l’orbite descendante pour l’approche de Normalisation par Type de Végétation face à 64% et 50% pour l’approche standard. Le troisième objectif est d’adapter notre algorithme Gel/Dégel à la fraction de la couverture nival dans un pixel SMAP. Une amélioration de la précision de l’ordre de 5% est obtenue. L’application d’un nouvel algorithme Gel/Dégel sur les données PALSAR à haute résolution (30 m), montre que l’algorithme SMAP identifie le gel avec succès à partir d’une fraction de surface gelée supérieure à 50% dans le pixel SMAP.

Directrice de recherche
Monique Bernier (INRS)

Codirecteurs de recherche
Ralf Ludwig (LMU Munich) et Saeid Homayouni (INRS)