Cartographie par télédétection optique MODIS des couverts neigeux en montagne : réalisation et analyse topographique (Asie centrale, Alpes) Mémoire

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1 Cartographie par télédétection optique MODIS des couverts neigeux en montagne : réalisation et analyse topographique (Asie centrale, Alpes) Mémoire Présenté et soutenu le Laboratoire d accueil : LTHE (Laboratoire d étude des Transferts en Hydrologie et Environnement) Bâtiment CERMO 460 rue de la piscine Mardi 14 juin 2011 Domaine universitaire, BP Grenoble cedex 09 Pour l obtention du diplôme d ingénieur INSA Spécialité topographie Directeur de PFE : - M. Jean-Pierre Dedieu, chargé de recherche CNRS au LTHE Correcteurs :- Mme Tania LANDES, Maître de conférences, INSA Strasbourg -Mme Par Françoise Violaine NERRY, LSIIT DOUTRELEAU Laboratoire d accueil : LTHE (Laboratoire d étude des Transferts en Hydrologie et Environnement) Bâtiment CERMO Domaine universitaire BP Grenoble cedex 09 Directeur de PFE : - M. Jean-Pierre Dedieu, Chargé de Recherche CNRS au LTHE Correcteurs :- Mme Tania LANDES, Maître de Conférences, INSA Strasbourg -Mme Françoise NERRY, LSIIT

2 Violaine Doutreleau

3 REMERCIEMENTS Je tiens à remercier en premier lieu toutes les personnes qui m ont suivie, encouragée et donné les moyens de parvenir à l accomplissement de ces études. Particulièrement, suite à ce projet de fin d études, je remercie Mr J.-P. Dedieu, mon maitre de stage, qui m a encadré durant ce projet. Diplômé de l IGN, et chargé de recherche CNRS au LTHE (Laboratoire d étude des Transferts en Hydrologie et Environnement), il a validé les différentes étapes de mon travail et m a permis de mieux comprendre certains points théoriques. Ses connaissances m ont guidée au fil de ce projet. Pour l aspect technique d utilisation des logiciels je remercie les multiples membres du LTHE qui m ont permis d avancer dans mes recherches. Christine Barachet, informaticienne de formation m a permis de mieux comprendre la philosophie du langage python. Nous avons pu échanger des idées et solutions avec les stagiaires Alexandre Mary de Météo-France (travaille sous Geomatica) et Romain Lemettais (travaille sous ArcGis et Access). Julie Gardelle ancienne INSA, doctorante en glaciologie m a permis de mieux comprendre certains paramètres utilisés sous Géomatica. Je tiens également à remercier d autres étudiants du LTHE qui se sont questionnés sur ma production de cartes. Ceci m a apporté de nouvelles pistes de recherche et une autre vision de mon travail. Puis l interaction avec le monde de la recherche m a permis de découvrir de nouveaux logiciels, et fonctionnalités de logiciels que je ne connaissais pas encore et qui m ont facilité le travail (Ant Renamer, TeamViewer ). Enfin je remercie le LTHE, mon laboratoire d accueil, qui m a permis de réaliser ce projet dans de bonnes conditions autant au niveau social que professionnel.

4 SOMMAIRE 1 INTRODUCTION Le sujet d étude Contexte du projet Le laboratoire d accueil Projet de réalisation de cartes (Kyrgyzstan) Projet d analyse topographique de l enneigement (Europe) Les objectifs et les lignes suivies Plan du rapport LE CAPTEUR MODIS Les caractéristiques techniques du capteur MODIS Les produits issus du capteur MODIS Les données de réflectance MOD Les produits de neige ETAT DE L ART Présentation de la méthode actuelle de réalisation des cartes Les algorithmes Analyse des cartes Analyse topographique des couverts neigeux Bilan des connaissances Résultats des précédents stagiaires SUIVI DYNAMIQUE DE L ENNEIGEMENT, BASSIN VERSANT DU SYR DARIA AU KYRGYZSTAN Les données Images de réflectance Produit- neige MNT SRTM Traitements Suivi de la chaine de traitements Précision relative des deux types de cartes Carte d occupation des sols Suivi temporel de la surface enneigée Analyse des résultats Evaluation de l automatisation Evaluation qualitative Précision relative des cartes Violaine Doutreleau

5 4.3.4 Suivi temporel de la surface enneigée ETUDE TOPOGRAPHIQUE DE L ENNEIGEMENT SUR L EUROPE Les données Les cartes Le MNT et ses produits dérivés Les données statistiques Les traitements Suivi temporel de la surface enneigée Relation Altitude / Enneigement Relation Orientation/Enneigement Etude de la limite inférieure de la neige Relation Orientations/Limite inférieure de la neige Etude de la durée moyenne d enneigement Analyse des résultats Suivi temporel de la surface enneigée Relation entre enneigement et altitude Courbes de fusion par tranche d orientation Limite de la neige CONCLUSION ET PERSPECTIVES Réalisation des cartes sur le bassin versant du Syr Daria au Kyrgyzstan Analyse topographique de l enneigement sur l Europe Bilan sur le projet TABLE DES ILLUSTRATIONS BIBLIOGRAPHIE SITES INTERNET TABLE DES ANNEXES... 61

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7 1 Introduction 1 INTRODUCTION L étude de la répartition des ressources en eau est une des clés de survie des populations. Utile pour l agriculture, la production d énergie, et au maintien de la vie, l eau est un des corps chimiques essentiels de la Terre. En moyenne, 150L d eau sont utilisés chaque jour en France par personne. La préserver et conserver sa qualité est donc un enjeu de taille. Pour des études à l échelle d un département ou d un pays, la télédétection 1 contribue à cette politique de préservation de l eau. L analyse de la répartition et de l évolution des stocks d eau est utile d une part pour la mise en place de modèles hydrologiques et écologiques et d autre part pour évaluer l impact d un changement climatique. Ces deux dimensions interviennent dans mon projet. 1.1 LE SUJET D ETUDE La première partie de mon travail consiste à traiter des images optiques MODIS (MODerate Resolution Imaging Spectroradiometer) afin d en extraire des cartes de neige et des cartes de pourcentage de neige en Asie centrale (Kyrgyzstan). Les cartes de neige donnent une information binaire sur la présence de neige. Les cartes de fraction de neige estiment la présence de neige à l échelle sub-pixellaire en fournissant une fraction de surface enneigée. La période d étude est de 10 ans : du 26 février 2000 (premières acquisition du satellite Terra) au 31 décembre 2010 (fin de la période d étude). Ce travail est réalisé dans la perspective de mise en place de modèles hydrologiques et climatiques, pour une étude sur l impact des barrages sur les ressources en eau. La seconde partie de mon étude concerne l analyse des relations entre l enneigement et la topographie sur les bassins versants du Rhône (Suisse) et du Pô (Italie), ces deux derniers étant déjà largement documentés. Cette étude contribue à évaluer l impact du changement climatique sur les couverts neigeux en zone de montagne. Ce projet s inscrit dans le programme européen FP7 ACQWA (Assessing Climate impacts on the Quantity and quality of WAter). Le FP7, ou septième programme cadre, est le programme cadre de l union européenne pour la recherche et le développement technologique. Le programme ACQWA a pour but d étudier les impacts d un changement climatique sur l hydrologie en montagne. Il est coordonné par l université de Genève. Ce programme se base sur 4 bassins versants, celui de l Aconcagua au Chili, du Rhône en Suisse, du Pô en Italie et du Syr Daria au Kyrgyzstan. Pour plus d information, le site officiel est le suivant : Ma contribution se situe dans le Work Package (WP) 2.3 dont l objectif général est de fournir une description quantitative du changement climatique et indirectement de facteurs socio-économiques. 1.2 CONTEXTE DU PROJET LE LABORATOIRE D ACCUEIL J ai effectué ce projet au LTHE (Laboratoire d étude des Transfert en Hydrologie et Evironnement). Ce laboratoire est composé de 5 équipes de recherche et regroupe environ 120 personnes. Je fais partie de l équipe CHyC (Cryosphère 2, HYdrosphère et Climat de montagne). Plus d information sur ce laboratoire sont disponibles à l adresse suivante : 1 La télédétection est l ensemble des connaissances et techniques utilisées pour déterminer, au moyen de mesures effectuées à distance, les caractéristiques physiques et biologiques des phénomènes (Office québecois de la langue française, 2006). 1 2 La cryosphère désigne les régions recouvertes par de l eau à l état solide (Cryosphère, 2011).

8 1 Introduction PROJET DE REALISATION DE CARTES (KYRGYZSTAN) Le Kirghizstan ou Kirghizistan ou encore Kyrgyzstan 3 (Figure 1), en Asie centrale est un pays montagneux, à l'origine peuplé par des populations nomades. Ancienne république de l'urss, il a obtenu son indépendance en D une superficie de km², il abrite 5 millions d habitants. Pour information, la superficie des glaciers sur le Kyrgyzstan a été estimée en 1960 à 8077km², selon le catalogue des glaciers de l URSS (1966). Le besoin en cartographie au Kyrgyzstan est surtout géopolitique et économique. Le fleuve du Syr Daria alimente le Kyrgyzstan, l Ouzbékistan et le Kazakhstan en prenant sa source au Kyrgyzstan dans la chaine de montagne du Tian Shan. Du Tian Shan à la mer d Aral, le Syr Daria parcourt 3019 km. Durant la période de l URSS, le Kyrgyzstan devait fournir de l eau en été à l Ouzbékistan et au Kazakhstan pour leur culture de coton (~ ha irrigués), et en hiver ces deux derniers pays devaient fournir de l énergie au Kyrgyzstan. Aujourd hui le Kyrgyzstan exploite ce fleuve pour combler ses besoins en énergie, et les pays en aval dépendent de sa gestion des barrages pour l alimentation de leurs cultures. Il est également possible qu à l avenir, le Syr Daria ne s alimente plus suffisamment à cause du changement climatique. D où un projet de construction de réservoirs d eau, directement en lien avec ma production de cartes d enneigement. Les différents barrages se situent à la sortie du lac artificiel de Toktogul au nord-ouest du pays (Figure 2) à la frontière avec l Ouzbékistan et à l entrée de la rivière Naryn dans ce réservoir. Le Syr Daria est divisé en deux affluents : le Naryn qui traverse le pays d est en ouest (700 km de long, bassin versant de km²) et le Kara Daria (177 km de long, bassin versant de km²) de trajectoire Sud-est/ Nord-ouest. Le principal glacier sur le bassin versant du Syr Daria (Figure 2) est l Akshiriak (Ak-Shyyrak) dans la chaîne de montagnes du TianShan à l est du bassin versant. Figure 1 : Localisation du Figure 2 : Localisation du bassin versant du Syr Daria au Kyrgyzstan (intérieur de la courbe noire) avec localisation des glaciers (en Aucune étude n a été menée jusqu à présent pour quantifier les variations interannuelles de l enneigement sur le bassin versant du Syr Daria ( km²) au Kyrgyzstan, d où l intérêt de mon intervention PROJET D ANALYSE TOPOGRAPHIQUE DE L ENNEIGEMENT (EUROPE) Pour deux raisons, l analyse topographique de l enneigement sur l Europe a été divisée en deux bassins versants : celui du Pô en Italie et du Rhône en Suisse (Figure 3). La première raison est que leurs orientations prédominantes sont quasiment opposées avec, pour le Pô, une majorité des massifs orientés Sud-est, Sud-ouest et, pour le Rhône, orientés Ouest, Nord-ouest. D autre part ces deux bassins versants subissent des courants atmosphériques très différents avec pour le Pô un régime dominant méditerranéen et pour le Rhône un régime dominant Atlantique. Les courants atmosphériques impliquent des différences lors de l enneigement. Ainsi les Alpes du Sud sont connues pour être généralement davantage enneigées que celles du Nord, car le courant 3 On utilisera le terme anglais Kyrgyzstan tout au long de ce mémoire. Violaine Doutreleau

9 1 Introduction méditerranéen se déverse en premier sur les Alpes. Par contre, dans le cas du courant océanique, les précipitations se heurtent d abord aux Préalpes suisses et françaises. Ces deux bassins versants ont une superficie respective de 5000km² pour le Rhône en Suisse, et de 37000km² pour le Pô en Italie (ce qui est de 3 à 20 fois inférieur au bassin versant du Syr Daria, en Asie centrale). Figure 3 : Localisation des bassins versants du Rhône (bleu) et du Pô (rouge) (MOD09 modifié) Pour information, les coordonnées géographiques centrales du Rhône sont : Long. : 7 30 ; Lat. : et celles du Pô: Long. : 8 00 ; Lat. : Les limites nord et sud des bassins versants sont séparées d une distance de 90 km pour le Rhône et de 290 km pour le Pô. 1.3 LES OBJECTIFS ET LES LIGNES SUIVIES Les objectifs sont la création et l analyse de cartes de neige et de fraction de neige sur le bassin du Syr Daria (Kyrgyzstan) en utilisant un protocole déjà validé (Boos, Notice explicative_aboos, 2009). Cette réalisation de cartes s est orientée vers la programmation sous les logiciels ArcGis v.9.3 (langage python) et Geomatica PCI v.9.1 (langage «easi» et modeler) pour automatiser le protocole de réalisation des cartes. Geomatica PCI est un logiciel de télédétection canadien distribué dans plus de 135 pays (http://www.pcigeomatics.com/ ). Il permet de gérer un grand nombre de formats et peut combiner des données raster et vecteur. Une fois les cartes créées, une analyse de précision ainsi qu un suivi temporel de la variation de surface enneigée ont été réalisés. Il a également été nécessaire de compléter la base de données de cartes pour les bassins versants du Rhône et du Pô. Pour l étude des relations entre enneigement et topographie, il a été nécessaire de créer de nouvelles cartes permettant d exploiter cette relation. Ainsi nous avons créé des cartes de corrélation entre enneigement et orientation, enneigement et limite de neige, enneigement et altitude de nuage et enfin entre enneigement et orientation de nuage. Puis il a fallu automatiser l extraction de données statistiques pour l exploitation de ces cartes. 1.4 PLAN DU RAPPORT Ce rapport sera divisé en 6 grandes parties, la première étant l exposé de cette introduction. La seconde partie traitera des données MODIS utilisées en spécifiant ses caractéristiques techniques. La troisième partie établira un état de l art des différentes études réalisées sur mon projet et se divisera donc en deux sous-parties : la création des cartes de neige et l analyse topographique de l enneigement. Les quatrième et cinquième parties décrivent les données, traitements et résultats obtenus respectivement suite au suivi dynamique de l enneigement sur le Kyrgyzstan et à l analyse topographique de l enneigement sur l Europe. Enfin la conclusion présentera un bilan des travaux réalisés et proposera des perspectives sur les futurs travaux à réaliser pour compléter cette étude. 3

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11 2. Le capteur MODIS 2 LE CAPTEUR MODIS Cette partie présente l outil sur lequel s est basé ce projet. Nous nous intéresserons ici à comprendre les raisons d être du capteur MODIS (MOderate Resolution Imaging Spectroradiometer), ses caractéristiques techniques et les différents produits issus de ce capteur utilisés. Le capteur MODIS a été conçu pour remplir les exigences du programme EOS (Earth Observation System) de la NASA (National Aeronautics and Space Administration), dont le but est l observation à long terme des sols, de l atmosphère, de la biosphère et des océans de la Terre. Une des missions de MODIS est d anticiper les changements climatiques majeurs afin d assister les politiques de protection de l environnement. Le capteur MODIS est présent sur les satellites Terra et Aqua de la NASA respectivement lancés le 1 er décembre 1999 et le 4 mai Lors de son lancement, la bande 6 (moyen infra-rouge) du satellite Aqua a été fortement endommagée. C est pourquoi, nous n utiliserons dans cette étude que les données issues du satellite Terra. Les données du satellite Terra ont la dénomination MOD. Ce satellite a une résolution temporelle (répétitivité) de 16 jours et sa fauchée (2330km) lui permet de recouvrir le globe chaque jour. Il est en orbite héliosynchrone quasi-polaire circulaire à une altitude de 705km avec une période orbitale de 96,5 minutes. D orbite descendante, il passe au dessus de l équateur l après-midi vers 14h30 heure solaire locale. 2.1 LES CARACTERISTIQUES TECHNIQUES DU CAPTEUR MODIS Le capteur MODIS, à proprement parler, est un spectroradiomètre à balayage opto-mécanique. Il a une haute résolution radiométrique (12 bits) sur 36 bandes spectrales (détaillées en annexes page i) et un domaine de longueur d ondes allant de 0.4 à 14.4μm. Sa résolution spatiale varie suivant les bandes spectrales : 2 bandes à 250m, 5 bandes à 500m et 29 bandes à 1000m. Ce capteur a une fauchée de 2330km avec une scène complète de 2300 km par 2300 km. La durée de vie de ces instruments est estimée à 6 ans. Ci-dessous un résumé des informations liées à ce capteur (issues du site MODIS, rubrique Specification) : Swath Dimensions: 2330 km (cross track) by 10 km (along track at nadir) Telescope: Size: Weight: Quantization: Spatial Resolution: cm diam. off-axis, afocal (collimated), with intermediate field stop 1.0 x 1.6 x 1.0 m kg 12 bits 250 m (bands 1-2) 500 m (bands 3-7) 1000 m (bands 8-36) Tableau 1 : Spécifications MODIS modifié) Les caractéristiques spectrales des bandes MODIS sont détaillées en annexe page i. 2.2 LES PRODUITS ISSUS DU CAPTEUR MODIS Les données satellites sont traitées au préalable par l EDOS (EOS Data and Operation System) afin de fournir à l utilisateur des produits exploitables. Celles-ci regroupent un large champ d études qui se répartissent en 4 catégories : - Atmosphère: regroupe les aérosols, les nuages et la vapeur d eau. - Cryosphère: regroupe des informations de glace et de neige. - Terre: regroupe les données d écosystème, de radiation et d occupation des sols. - Eau : regroupe les données de réflectance des océans et de température des mers 5 Pour l étude de l enneigement, les données de réflectance et de la cryosphère sont particulièrement intéressantes. Celles de réflectance permettent de calculer des indices de neige (Normalized

12 2. Le capteur MODIS Difference Snow Index) utiles à la création des cartes de fraction de neige. Tandis que les données de la cryosphère fournissent des produits de neige déjà traités. Ces données peuvent être de type journalier ou à 8 jours. Les produits à 8 jours synthétisent les données journalières. Si sur la période de 8 jours un pixel est codé plusieurs fois de la même manière, alors il sera codé pareillement pour le produit à 8 jours. Si un pixel est codé plusieurs fois en nuage mais aussi plusieurs fois en élément différent (neige, lacs ) alors l information de neige ou lac sera privilégiée. Ceci permet de réduire la couverture nuageuse, car les nuages parasitent l exploitation des données. Les images sont distribuées avec une étendue au sol de 1200km par 1200km. Le nom complet d un fichier est du type : MOD09A1.A h24v hdf, ce qui correspond à : - MOD09_A1 : type de fichier, ici image de réflectance à 8 jours issue du satellite Terra : Année d acquisition des données : jour julien d acquisition des données - H24 : désignation horizontale de la tuile - V05 : désignation verticale de la tuile : année de production : jour julien de production : Heure/Minute/Seconde de production en GMT (06 :21 :48) LES DONNEES DE REFLECTANCE MOD09 Les données de réflectance utilisées pour les cartes de fraction de neige sont issues de la catégorie Terre et sont traitées par le LP DAAC (Land Processes Distributed Active Archive Center). Ce centre traite, archive, et distribue les données et produits de terre issues des plateformes MODIS et ASTER (Advanced Spaceborne Thermal Emission and Reflection Radiometer), (LP Les réflectances proposées ici sont celles qui auraient été mesurées au sol sans l effet de l absorption ou de la diffusion atmosphérique. Le chargement des données se fait par l intermédiaire du site WIST (Warehouse Inventory Search Tool : https://wist.echo.nasa.gov/api/ ) de la NASA. Les canaux à disposition sont les suivants : Tableau 2 : Relation entre les canaux utilisés et leurs propriétés physiques (issus de la documentation modifié) 6 Violaine Doutreleau

13 2 Le capteur MODIS Les caractéristiques techniques de ces images sont les suivantes : Résolution spatiale: 500m (exactement m) Résolution spectrale: 7 bandes (Tableau 1) Dimensions d image : 2400*2400 pixels (1200km*1200km) Projection sinusoïdale Taille du fichier : ~64MB Format: HDF-EOS (Hierarchical Data Format - Earth Observing System). Le format HDF est le format standard issu des missions EOS. La dénomination des produits utilisés est MOD09_A1, image de réflectance du satellite Terra à 8 jours LES PRODUITS DE NEIGE Les produits de neige sont distribués par le NSIDC (National Snow and Ice Data Center : ). On utilisera le produit de couverture neigeuse à 8 jours du satellite Terra de dénomination MOD10_A2. Ce produit comporte deux canaux dénommés «Maximum Snow Cover» et «Eight Day Snow Cover». Le «Maximum Snow Cover» donne, comme son nom l indique, une information sur la couverture neigeuse maximale sur la période de 8 jours. Si un pixel est classifié en neige plus d une fois sur cette période alors il sera classifié en neige dans ce canal. Le «Eight Day Snow Cover» quand à lui donne une chronologie sur la présence de neige avec un code pour chaque jour de neige. Dans le cadre de mon projet, le canal «Maximum Snow Cover» est plus pertinent d utilisation. Les caractéristiques techniques de ces images sont: Résolution : 500m (exactement m) Dimensions d image: 2400*2400 pixels (1200km*1200km) Projection sinusoïdale Taille du fichier : ~11 MB Format : HDF-EOS MODIS annonce pour ce produit une précision de 93%. C'est-à-dire que 93% des pixels sont classifiés conformément à leur thématique respective, c'est-à-dire en nuage, eau, neige (Hall et al., 2001). Cette première partie permet de connaître les outils de bases sur lequel s est basé ce projet et d avoir une première idée sur la précision attendue des cartes résultantes. La prochaine partie présente un état de l art des études ayant déjà été réalisées à propos de ce projet et permet entre autre d approfondir la question de la précision des cartes MODIS. 7

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15 3 Etat de l art 3 ETAT DE L ART Plan de la partie 3.1 PRESENTATION DE LA METHODE ACTUELLE DE REALISATION DES CARTES Les algorithmes Snowmap de MODIS Droite de régression de Salomonson Corrélation entre neige et altitude Analyse des cartes Bilan des erreurs Erreurs de données Erreurs issues des algorithmes Solutions à apporter Analyse topographique des couverts neigeux Publications Résultats des précédents stagiaires... Ce chapitre présente les résultats et analyses d études sur la création de cartes de couvert neigeux et sur l analyse topographique de l enneigement. Celui-ci se divise en deux grandes sous-parties : la première présente les études liées à la création des cartes tandis que la seconde présente celles liées à l analyse topographique. 3.1 PRESENTATION DE LA METHODE ACTUELLE DE REALISATION DES CARTES Alain Boos, stagiaire ESGT (Ecole Supérieure des Géomètres et Topographes) au LTHE en 2009 a mis en place un protocole de réalisation de cartes de neige et de fraction de neige durant son Projet de Fin d Etudes en William Kiage, (stagiaire ESGT au LTHE en 2010) a appliqué cette méthodologie et l a ainsi testée une première fois sur un bassin versant éloigné (au Chili) avec peu de contrôle terrain possible. La précision de ces cartes a été validée pour l Europe. Au final, les cartes réalisées par ces deux stagiaires se situent sur les bassins versants du Rhône (Suisse), du Pô (Italie) et de l Aconcagua (Chili). Notre objectif est de reproduire ce protocole pour le dernier bassin versant du projet ACQWA : le Syr Daria au Kyrgyzstan. Ce protocole de création des cartes, contrôlé et validé, est voué à être réutilisé et optimisé autant que possible. Celui-ci est détaillé dans un tutoriel qu a rédigé Alain Boos (Boos, 2009). Celui-ci permet de suivre rigoureusement la méthodologie mise en place. 9

16 3 Etat de l art Voici l organigramme synthétisant les étapes à suivre : Figure 4 : Chaînes de traitement (Boos, 2009, modifié) Le problème majeur de cette procédure est qu elle est pensée pour la réalisation d une seule carte et non d un nombre important de cartes, d où la nécessité de rechercher un moyen d automatiser ce protocole LES ALGORITHMES L étude des algorithmes de création des cartes permet de mieux comprendre leur fonctionnement et d appréhender les diverses erreurs résultantes possibles. Les mémoires d Alain Boos et de William Kiage donnent les bases des algorithmes de création des cartes ainsi que les références bibliographiques afin de les approfondir si nécessaire. Cette partie synthétise les algorithmes de calculs utilisés pour la création des deux types de cartes SNOWMAP DE MODIS (MOD10_A2, FIGURE 4) Pour rappel, les cartes de neige/non neige sont des cartes indiquant pour chaque pixel si celui-ci est enneigé à plus de 50% de sa surface ou pas. L information est donc binaire et peut parfois manquer de détail. Le NSIDC a mis en place l algorithme snowmap de traitement d images MODIS afin d obtenir des cartes binaires de neige-non neige. Celui-ci utilise plusieurs seuillages pour arriver aux cartes de neige. Il se base sur un certains nombre de critères dont le NDSI (Normalized Difference Snow Index). Le NDSI, similaire à l index de végétation NDVI est définit tel que : Équation 1 10 avec ρ la valeur de réflectance des bandes 4 (vert visible) et 6 (moyen infrarouge). Violaine Doutreleau

17 3 Etat de l art Le principe de l algorithme est basé sur le fait que la neige et la glace réfléchissent beaucoup plus dans le visible que dans le proche infrarouge et que la réflectance de la majorité des nuages est élevée dans le proche infrarouge, là où la réflectance de la neige est faible. Certains nuages, à cristaux de glace (au contraire des nuages à gouttelettes d eau), ont une faible réflectance pour la longueur d onde de 1,6μm. Or c est cette longueur d onde qui permet de distinguer nuage et neige. Il en résultera des problèmes de classifications de nuages en neige pour les nuages à cristaux de glace. Pour plus de détail, se référer au mémoire d Alain Boos ou à (Hall et al., 2001). L algorithme snowmap est régulièrement mis à jour et amélioré. C est actuellement la version 5 qui est accessible. Les cartes résultantes sont codées de la manière suivante : Tableau 3 : Codes du produit neige (issus du cahier des charges ACQWA WP2.3) DROITE DE REGRESSION DE SALOMONSON (FRA, FIGURE 4) Pour rappel, les cartes de fraction de neige apportent un complément d information aux cartes de neige : un pourcentage de surface enneigée est associé à chaque pixel. On a donc davantage d information que dans le cas d une cartographie binaire. 100 valeurs d enneigement sont possibles. Les produits de fraction de neige n existent qu en produits journaliers. Il nous faudra donc les créer à partir d images de réflectances à 8 jours. Salomonson et Appel (2004), de l équipe de recherche «MODIS» ont permis de corréler l indice de neige (NDSI: Normalized Difference Snow Index) à la fraction de neige par une droite de régression dont l équation est la suivante : Cette droite de régression est basée sur des comparaisons entre une situation de référence issue des images Landsat de résolution au sol 30m et celle des images MODIS de résolution au sol 500m. Ces comparaisons sont basées sur différentes zones : en Alaska, dans le Labrador au Canada, une zone de taïga en Sibérie, une zone en Scandinavie, dans les Andes en Amérique du Sud, dans l état de Washington et dans la Sierra aux Etats-Unis. D après Salomonson et Appel (2004) l erreur moyenne quadratique de la fraction de neige est inférieure à 10%. Les images de fraction de neige sont codées comme suit: 11 Tableau 4 : Récapitulatif du codage du produit fraction de neige (issu du cahier des charges ACQWA WP2.3)

18 3 Etat de l art CORRELATION ENTRE NEIGE ET ALTITUDE Il est intéressant de connaître la répartition de la neige en fonction de l altitude en vue d une future étude topographique. Les cartes de corrélation de neige et d altitude couplent les cartes de neige avec un MNT afin d étudier la relation entre l altitude et la topographie (cf. p.19). Ce travail apporte une information scientifique au projet en donnant la possibilité d étudier la relation entre enneigement et topographie. D autres cartes de corrélation pourront être créées ; des cartes de corrélation entre enneigement et orientation, ou entre enneigement et limite altitudinale de couvert neigeux. La méthodologie détaillée est décrite dans la notice d Alain Boos. Le principe est de regrouper dans une même base de données 4 la carte binaire de neige et le MNT. Puis dans un néocanal 5, l algorithme affecte à chaque pixel son altitude s il est enneigé, ou copie les informations initiales de la carte. Cette opération s effectue facilement sur toutes les cartes à la fois en les regroupant toutes dans la même base de données (cf. annexe page ii). On obtient une carte codée de la manière suivante: Altitude de pixel enneigé Code du pixel Description 0 Pas de donnée 20 Terre nue 40 Nuage (exemple de l étendue des altitudes en m) Altitude de pixel enneigé Tableau 5 : Code des cartes de neige en fonction de l'altitude (Kiage, 2010, modifié) Ce type de carte permet d extraire des statistiques de la surface enneigée en fonction de l altitude ANALYSE DES CARTES Ce paragraphe présente une analyse des différents types de cartes créées afin de donner un moyen d appréhender les résultats fournis. Un bilan des erreurs sur ces cartes ainsi que différentes solutions à apporter seront présentées BILAN DES ERREURS SUR LES CARTES Les erreurs se divisent en deux parties : celles résultantes des données initiales et celles résultante des algorithmes utilisés Erreurs de données La réalisation des cartes se base sur des mesures de réflectances de la surface au sol. Cette mesure est entachée de plusieurs erreurs majeures : - Absorption et diffusion de l onde au passage dans l atmosphère - Erreur panoramique - Effet de la topographie Le phénomène d absorption est minimisé par l utilisation de fenêtres atmosphériques. La diffusion est plus difficilement corrigée et apporte un biais à la valeur de la réflectance mesurée. Les effets atmosphériques sont corrigés mais il reste une certaine incertitude due à ces derniers observée sur les réflectances On parlera de base de données lorsqu un fichier regroupe tous les néocanaux de la période d étude, donc par exemple toutes les cartes de neige. 5 On parlera de néocanal lorsque les informations qu il contient sont le résultat de combinaison linéaire entre bandes spectrales (Landes, 2009). Violaine Doutreleau

19 3 Etat de l art L équipe MODIS a choisi des scènes de 55 afin de limiter l erreur panoramique. Cette erreur est minimisée mais subsiste. Voici une illustration de cette erreur : Figure 5 : Illustration de l'erreur panoramique(landes, 2009) Les zones d études étant des zones de montagne, ou le relief est très accidenté, les erreurs qui en résultent sont : - déformation de l image - modification de la valeur de l albédo à cause des réflexions multiples causées par les pentes avoisinantes, des brumes matinales en fond de vallées, des zones d ombre, des angles d illumination élevés qui augmentent l énergie reçue (cas des fortes pentes). Le «mosaïquage» de deux images prises à des temps différents entraîne également l erreur d onde projetée des lignes de crêtes qui n auront pas les mêmes positions. Toutes ces erreurs sont connues de l équipe «MODIS» et on été minimisées par des corrections radiométriques et géométriques, mais il n empêche qu elles subsistent et qu il faut les prendre en compte dans l interprétation des résultats Erreurs issues des algorithmes Les études précédentes (Boos, 2009) et (Kiage, 2010) montrent que la classification en neige issue de l algorithme snowmap de MODIS implique deux problèmes majeurs : - la mauvaise classification de nuages en neige - la mauvaise classification de lacs en neige - la mauvaise classification de la neige en zone de forêts La mauvaise classification des lacs peut se corriger en appliquant un seuillage sur la bande 2 (proche infra-rouge) des images, ce qui permettra de déterminer la limite eau/terre. Cependant celle des nuages est difficilement corrigible. Cette dernière se remarque dans des zones où la présence de la neige est improbable : en plaine par exemple, où l on retrouve des ilots de neige en été. Une comparaison des images de neige et de réflectance a permis à Alain Boos de valider cette observation. Il a estimé cette erreur minime (biais de moins de 3%) par rapport à la superficie totale du bassin versant. La mauvaise classification de la neige en zone de forêts a été améliorée en couplant le NDSI et le NDVI afin de déterminer la présence de la neige avec l algorithme snowmap. Néanmoins elle subsiste dans les cartes de fraction de neige. 13 L équipe de recherche de MODIS a contrôlé puis validé l algorithme snowmap lorsque des données Landsat Enhanced Thematic Mapper Plus (ETM+) étaient disponibles. Les résultats montrent que l algorithme snowmap classifie plus de neige que ce qu il en existe en réalité. Il a également été

20 3 Etat de l art prouvé que la précision des cartes varie avec l occupation du sol. L erreur maximale de classification de la neige attendue sur l hémisphère nord (à l exception des nuages) est de 7.5%. Cette erreur augmente jusqu à 9-10% lorsque la neige couvre des zones de forêts entre novembre et avril. Lorsqu il n y a pas de nuages, l erreur de classification de la neige est inférieure à 1% pour tous les types d occupation des sols à l exception des forêts (Hall et al., 2001). En définitive, un des problèmes majeurs est dû à la couverture nuageuse : soit celle-ci provoque une mauvaise classification de nuage en neige soit, elle cache de l information. Le paragraphe suivant traite des différentes améliorations possibles SOLUTIONS A APPORTER L idéal serait de traiter la couverture nuageuse afin d extraire le plus d informations possibles du sol. Il est ici question de réduire la couverture nuageuse qui perturbe l information. Une des solutions apportée (Xie et al., 2009) est de coupler les produits neige des satellites Terra et Aqua. L intérêt d utiliser les résultats des deux satellites réside dans le fait qu ils passent à deux périodes différentes au dessus de l équateur (10h30 pour Aqua et 14h30 pour Terra), ce qui permet d extraire plus d information en absence de nuage. Cette solution n a pas été testée par manque de temps, et manque de relation avec le sujet, mais serait intéressante à approfondir. Pour le problème de mauvaise classification des nuages en neige, déterminer la limite inférieure du manteau neigeux peut apporter une solution. Les cartes de corrélation entre neige et altitude ont permis à Alain Boos d extraire des statistiques du pourcentage de surface enneigée en fonction de l altitude. Il est alors possible de diminuer les biais de classification des cartes de neige lorsqu un pixel est estimé enneigé alors qu il est à une altitude inférieure à cette limite. Cette méthode est appliquée depuis plusieurs années par Météo-France aux images Météosat (Derrien et al., 1990). Enfin un seuil de couverture nuageuse à 10% instauré par Alain Boos permet de valider la fiabilité des cartes. Ainsi si la surface nuageuse dépasse les 10% de la surface du bassin versant, la carte correspondante n est pas considérée comme exploitable pour des études statistiques ultérieures. 3.2 ANALYSE TOPOGRAPHIQUE DES COUVERTS NEIGEUX Cette partie présente les diverses connaissances acquises sur l analyse topographique des couverts neigeux. Celle-ci trouve son intérêt dans la préservation des ressources en eaux. Cette analyse est à but climatologique, car dans la perspective d un réchauffement climatique global de 2 C à 4 C, la précocité de la fusion nivale saisonnière et la diminution des réservoirs glaciaires devient une préoccupation majeure des climatologues (Beniston, 2004) BILAN DES CONNAISSANCES Le sens commun ainsi que plusieurs études ont prouvées que la présence de la neige dépend de l altitude, de la pente et de l orientation, notamment l article Tong et al. (2009) où est effectuée une analyse topographique de la distribution de la neige sur le bassin versant du Quesnel au Canada. Il montre que la neige fond de 5,5 % tous les 8 jours pendant la période de fusion de la neige pour des altitudes inférieures à 1500m et pratiquement pas (près de 0%) pour des altitudes supérieures à 2500m. Cet article montre également une forte corrélation entre la durée moyenne d enneigement et l altitude avec un coefficient de corrélation de Cette durée moyenne d enneigement se calcule grâce aux cartes de fraction de neige (Brander et al., 2000). Celle-ci représente une durée (en nombre de jours) pour laquelle le pourcentage de neige est supérieur à 50%. Cette étude montre seulement la relation entre enneigement et topographie sur la zone d étude, mais n analyse pas l évolution de l enneigement au cours du temps. 14 L analyse topographique des couverts neigeux en Europe trouve son importance dans la prédiction de l évolution de l enneigement. L étude de Bravard (2006) prouve que la limite inférieure de la neige tend à augmenter. Dans les Alpes, l altitude moyenne annuelle pour laquelle on se trouve à la limite entre neige et sol nu tendrait à monter de 200 à 300 m pour un réchauffement climatique allant de 2 à 4 C. On peut se demander alors si sur les 10 dernières années cette limite a déjà eu tendance à monter. Egalement d après Haeberli & Beniston (1998), les glaciers d Europe auraient déjà perdu près de 30 à 40% de leur volume depuis les années Violaine Doutreleau

21 3 Etat de l art Des simulations suivant un scenario de Meteo France (Martin et Durand, 1998) montrent que la durée moyenne d enneigement par an ou «Snow Cover Duration» devrait passer de jours par an à jours par an, d ici à Le schéma italien de l EURAC (Notarnicola et al. 2009) valide l hypothèse de Martin et Durand (1998) et montre qualitativement une diminution marquée de la durée moyenne d enneigement entre 2006/2007 et 2008/2009 sur les Alpes d Italie. Parallèlement, l étude de Brander et al. (2000) montre qu entre 1985 et 1998 la durée moyenne d enneigement pendant la période de fusion de la neige (de fin mars à fin juin) a diminuée d environ 10 jours. Cette étude est réalisée sur le bassin versant du Rhône en Suisse. Le graphe suivant présente les résultats de cette étude : Figure 6 : Durée moyenne d'enneigement, bassin versant du Rhône (Brander et al., 2000, modifié) Il serait alors intéressant d étudier cette durée moyenne sur les 10 dernières années et de la comparer avec ces derniers résultats. On étudiera la durée d enneigement pour des altitudes supérieures à 1500 et 2000m sans pouvoir corréler ces résultats à cette étude, par manque de temps. D après les diverses études réalisées, topographie et enneigement apparaissent donc fortement corrélés RESULTATS DES PRECEDENTS STAGIAIRES Alain Boos a pensé déterminer la limite inférieure du manteau neigeux à l aide des données issues des cartes binaires de neige (cf ). Au vu des erreurs issues de ces cartes, nous avons décidé d étudier la limite de neige en extrayant les données des cartes de fraction de neige, plus fiables. L analyse topographique réalisée par Alain Boos montre que le Pô est beaucoup plus sensible aux hivers doux que le Rhône. Ce qui s explique par l altitude moyenne du Rhône (2073m), beaucoup plus élevée que celle du Pô (925m). Cette observation se retrouve également sur les glaciers : 14,3% de la surface du bassin versant pour le Rhône et 0.6% pour le Pô. Le faible pourcentage de glaciers sur le Pô a des impacts hydrographiques sur ses débits puisqu il ne garde pas en réserve son couvert nival. Les études ont également montré que les débits du Rhône sont artificialisés par les barrages c'est-àdire que 50% du débit hivernal provient des barrages et en été 25% de ce débit est retenu par les barrages (Fette et al., 2007). Pour le Pô, le Val d Aosta est quasiment naturel mais l ensemble du Pô (Val d Aosta et Piemonte) est artificialisé par des barrages. Ces études sont un premier pas mais ne sont pas assez poussées pour tirer des hypothèses sur l évolution possible de l enneigement en Europe. L analyse topographique de l enneigement que j ai menée donne plus de pistes, mais la période temporelle d étude reste encore trop courte (10 ans) pour tirer des conclusions liées au changement climatique. Maintenant que les diverses études précédentes nous éclairent sur le travail déjà réalisé et les erreurs résultantes, avec les solutions possibles, la prochaine partie présentera l étude du suivi dynamique de l enneigement au Kyrgyzstan. 15

22 3 Etat de l art 16 Violaine Doutreleau

23 4 Suivi dynamique de l enneigement, bassin versant du Syr Daria au Kyrgyzstan 4 SUIVI DYNAMIQUE DE L ENNEIGEMENT, BASSIN VERSANT DU SYR DARIA AU KYRGYZSTAN Plan de la partie 4.1 Les données Images de réflectance Produit- neige MNT SRTM Traitements Suivi de la chaine de traitement Précision relative des deux types de cartes Carte d occupation des sols Suivi temporel de la surface enneigée Analyse des résultats Evaluation de l automatisation Evaluation qualitative Précision relative des cartes Evaluation globale Les différentes erreurs observées Classification de l eau Classification de la neige Classification de la neige en zone de forêt Erreur de donnée Suivi temporel de la surface enneigée Graphique de l évolution de la surface enneigée Etude de variabilité de la surface enneigée Etude de l évolution de la surface minimale de neige... Cette partie présentera les données utilisées, les divers traitements effectués et leur concepts, pour terminer sur les résultats obtenus. 4.1 LES DONNÉES Ce paragraphe explicite les données utilisées, et donne des informations sur la zone d étude. Celle-ci correspond à deux scènes MODIS et représente une surface totale de km². La période d étude représente 499 dates soit une image tous les 8 jours sur 10 ans ( ). A cause de problèmes techniques d acquisition ou de traitement par le fournisseur, certaines images manquent (moins de 1%) pour les produits de neige et de réflectances IMAGES DE RÉFLECTANCE Les images de réflectance utilisées sont celles détaillées à la page 6 (MOD09_A1). Pour un total de 499 dates hebdomadaires, 496 dates sont disponibles et seront traitées. Les 3 dates manquantes sont dues à des problèmes techniques d acquisition ou de traitement par le fournisseur PRODUIT- NEIGE Le produit neige utilisé est celui cité à la page 7: MOD10_A2. On utilise le premier canal («Maximum Snow Cover») pour notre étude. 494 dates sur 10 ans sont disponibles et seront traitées MNT SRTM Le Modèle Numérique de Terrain utilisé est issu de la mission SRTM de la NASA de février 2000 avec une résolution spatiales de 90m (http://www2.jpl.nasa.gov/srtm/ ). La méthode de mesure est l interférométrie radar. Ce MNT (Figure 7) est codé en 16 bits, et donne des altitudes au mètre près. 17

24 Pourcentage de surface(%) 4 Suivi dynamique de l enneigement, bassin versant du Syr Daria au Kyrgyzstan La précision annoncée est de +/- 20 m en planimétrie et +/- 10 m en altimétrie. Nous effectuons un rééchantillonnage par la méthode du plus proche voisin, à 500m, résolution des images MODIS, afin de pouvoir analyser en parallèle le MNT et les images de neige. Figure 7 : MNT ombré, bassin versant du Syr Daria, Kyrgyzstan A l est se trouvent les glaciers, et la source du Syr Daria (cercle bleu, Figure 7). On peut également visualiser les différents plateaux peu perturbés par la topographie. Cette dernière peut se découper par tranche d altitudes, ce qui correspond à différents types de reliefs (Tableau 6). Classification type Scale % Surface High mountain >3000 m 35,4 Mountain m 58,7 Upland m 5,8 Lowland m 0,1 Tableau 6: Classement topographique des surfaces du bassin versant du Syr Daria (Vanmaercke et al., 2011) Ce classement est le standard utilisé en hydrologie (Vanmaercke et al., 2011). Les altitudes varient de 402 m à 5457m (Figure 8) avec une altitude moyenne de 2531m. 5,00 4,00 3,00 2,00 1,00 0,00 Altitudes (m) Figure 8 : Répartition des altitudes sur le bassin versant du Syr Daria, Kyrgyzstan 18 Cet histogramme (Figure 8) met en évidence trois plateaux qui correspondent aux «bosses» à 1100, 2100, et 3200 m. Le pic de pourcentage de surface à l altitude de 3200 m correspond à la présence du lac Song-Kul situé au Nord-Est du bassin versant (cf. carte d occupation des sols p.22). Violaine Doutreleau

25 Pourcentage de surface (%) 4 Suivi dynamique de l enneigement, bassin versant du Syr Daria au Kyrgyzstan Les orientations du bassin versant se répartissent de la manière suivante (comprises entre 0 et 360 avec 0 désignant le nord) : N-NE 20,00 O-NO NO-N 15,00 10,00 5,00 0,00 NE-E E-SE SO-O SE-S Figure 9 : Répartition des orientations du Syr Daria, Kyrgyzstan On remarque une prédominance dans la direction Nord-Ouest/ Nord. Cette information sera utile par la suite lors de l étude de la fusion de la neige en fonction de l orientation. Le bon sens pose que la neige fond plus vite sur les versants sud que sur les versants nord, il restera donc à vérifier cette information par voie statistique. Il faut également noter que toutes les orientations sont présentes. Enfin voici la répartition des pentes sur le bassin versant (les pentes sont comprises entre 0 et 45 ) : S-SO [0;15[ [15;30[ [30;45[ [45;60[ [60;75[ [75;90[ Pentes ( ) Figure 10 : Répartition des pentes du bassin versant du Syr Daria, Kyrgyzstan Il faut noter que les pentes supérieures à 60 ne sont pas réelles et correspondent aux bords du bassin versant, donc on exclura ces valeurs erronées. L outil de Geomatica ne permet pas de gérer les frontières de la zone étudiée. 4.2 TRAITEMENTS Ce paragraphe présente les différents traitements réalisés SUIVI DE LA CHAINE DE TRAITEMENTS Dans le cadre du cahier des charges ACQWA, j ai mis en place les bases de données suivantes : - Cartes de neige - Cartes de fraction de neige - Cartes de corrélation entre neige et altitude 19 Le système de projection du bassin versant du Syr Daria est l UTM zone 43N, WGS84. Ce travail est le premier à avoir été réalisé sur cette région du globe. Les bases de données réalisées contiennent 494 cartes de neige et 496 cartes de fraction de neige.

26 4 Suivi dynamique de l enneigement, bassin versant du Syr Daria au Kyrgyzstan J ai également complété les bases de données du Rhône et du Pô pour la fin de l année 2009 ce qui représente 11 cartes de neige et de fraction de neige pour chacun des deux bassins versants. On obtient des cartes du type suivant : Figure 11a : Carte de neige-non neige, Bassin versant du Syr Daria, Kyrgyzstan, 16 octobre 2001 Figure 11b : Carte de fraction de neige, bassin versant du Syr Daria, Kyrgyzstan, 16 octobre 2001 Figure 11c : Carte de corrélation entre neige et altitude, bassin versant du Syr Daria, Kyrgyzstan, 16 octobre Un très grand nombre de cartes (990) devant être traitées, il a été indispensable d automatiser les traitements. Ceci permet également d éviter les erreurs d opérateurs dues à la répétition et au manque de concentration. Il a été nécessaire de bien gérer l espace disque (RAM et disque dur) pour optimiser les traitements car les données brutes occupent plus de 74 Go. Puis chaque étape de traitement a été sauvegardée, ce qui implique un espace disque utilisé considérable. Au final, les données traitées représentent 21 Go. La sauvegarde permet de revenir en arrière et de contrôler les traitements effectués à des étapes où des incohérences pourraient survenir. L automatisation concerne tout le protocole de création de cartes, jusqu à l extraction de données en vue d une analyse topographique. Violaine Doutreleau

27 4 Suivi dynamique de l enneigement, bassin versant du Syr Daria au Kyrgyzstan Cette méthodologie a légèrement modifié celle d Alain Boos pour la création de cartes de neige mais les résultats finaux sont de la même précision. J ai synthétisé ma procédure en annexe à travers deux organigrammes (cf. annexe page x). Les différents programmes développés sont les suivants : - Modèle de transformation de formats avec le «modeler» de Geomatica (extension.mod) - Programmes «easi» de reprojection, de traitements de néocanaux et d exportation de données statistiques, avec l outil de programmation «easi» de Geomatica (extension.eas) - Programme «python» de mosaïquage avec l outil de script d ArcGis (extension.py) - «Toolbox» (boite à outils) pour une meilleure interface avec ArcGis (extension.tbx) Cette méthodologie est expliquée et détaillée dans un tutoriel que j ai réalisé pour les futurs acteurs du projet (cf. annexe page ii) PRECISION RELATIVE DES DEUX TYPES DE CARTES Comme expliqué précédemment, les cartes de neige et de fraction de neige possèdent de grandes différences dues à la mauvaise classification de nuages en neige. Ceci provient de l algorithme snowmap de MODIS. L idée ici est de quantifier ces différences afin de valider la pertinence des cartes de neige. Geomatica possède un outil de matrice de confusion dédié à l évaluation de la classification mais adaptable à cette situation. Cette matrice donne le pourcentage de pixels affectés à une même classe pour les deux images. Elle se calcule à partir d une donnée de référence définie ici par le «Fractional Snow Cover». Celle-ci est comparée à la donnée de classification de la neige de MODIS. Pour être comparable, les deux cartes doivent être codées de la même manière et donner les mêmes informations. Il a donc fallu dégrader les informations issues du Fractional Snow Cover en information binaire de neige non-neige. Un pixel recouvert par plus de 50% de neige est codé en neige, sinon en sol sans neige. Les codes associés aux nuages, lacs et absence de données sont homogénéisés afin de correspondre aux codes de cartes de neige (Tableau 3, p.11). La précision extraite de Geomatica est dénommée «Overall accuracy» ou précision totale. Cette précision (précision à une date t) est une moyenne pondérée de la précision de chaque classe avec pour poids p, le nombre de pixels de la classe i correspondante tel que : Équation 2 Ou Équation 3 L utilisation des poids nous donne ici une précision plus cohérente (que sans utilisation des poids) en tenant compte du nombre de pixels par classe. La précision relative de la carte de neige par rapport à celle de fraction de neige 6 ( ) est telle que : Équation 4 avec n le nombre total de précisions disponibles (soit le nombre total de dates disponibles pour les cartes de neige ET de fraction de neige) 21 6 On utilisera le terme de précision relative pour désigner la précision relative de la carte de neige par rapport à celle de fraction de neige.

28 4 Suivi dynamique de l enneigement, bassin versant du Syr Daria au Kyrgyzstan Ce résultat se démontre de la manière suivante : Équation 5 Comme le nombre total de pixels est sensiblement le même à chaque date, on considère que pour toutes les dates il est constant et égal à N (= ) : Équation CARTE D OCCUPATION DES SOLS Il s est avéré nécessaire de connaitre l occupation des sols du bassin versant étudié. En effet comme la documentation MODIS le précise, les zones de forêts impliquent des erreurs accrues sur l estimation de la surface enneigée (cf. p.13), car la neige est cachée par le couvert forestier. On a donc créé une carte d occupation des sols sur le bassin versant du Syr Daria (Figure 12) qui permet d évaluer les zones où les erreurs de classification seront donc accrues. Celle-ci a été calculée par classification non supervisée avec Géomatica par les K-means à partir d une date avec le minimum de neige (5 août 2007). Cette carte a été validée par les partenaires ACQWA au Kyrgyzstan, et présente un premier aperçu de l usage des sols dans notre secteur d étude. Figure 12 : Carte d'occupation des sols, Syr Daria, Kyrgyzstan, 5 août Violaine Doutreleau

29 4 Suivi dynamique de l enneigement, bassin versant du Syr Daria au Kyrgyzstan Le bassin versant du Syr Daria donne la répartition suivante des différents types d occupation des sols (en % de surface) : Occupation du sol Pourcentage de surface occupée (%) Eau 0,69 Forêt de conifères 17,59 Agriculture et prairies 24,38 Landes 25,37 Sols nus 29,00 Glaciers 1,85 Neige 1,12 Tableau 7 : Occupation des sols, Syr Daria, Kyrgyzstan L erreur maximale de classification de la neige attendue sur 4/5 de la surface du bassin versant est de 7.5%. Cette erreur augmente jusqu à 9-10% pour le 1/5 ème restant (lorsque la neige couvre des zones de forêts) entre novembre et avril (cf. p.13) SUIVI TEMPOREL DE LA SURFACE ENNEIGEE Une exploitation simple des cartes réalisées est l étude de l évolution de la surface enneigée au fil du temps. Celle-ci permet d aboutir à divers résultats: - En couplant les observations de surfaces enneigées avec les débits du Syr Daria on peut en tirer des conclusions quant à l influence des barrages sur les débits naturels (modification des régimes annuels : si les débits restitués varient en fonction d une chute récente de neige) - En étudiant la variabilité de la surface enneigée, on peut mettre en avant les périodes pour lesquelles l enneigement est plus ou moins variable. Cette observation permet également de pointer les années chaudes ou froides, ou encore un enneigement tardif. - En ciblant la période d étude sur l été ou la variabilité de la surface enneigée est la plus faible, on peut étudier l évolution de la surface minimale enneigée. La variabilité de la surface enneigée se quantifie par un écart type autour d une valeur moyenne de la surface enneigée. La valeur moyenne se calcule par: Équation 7 Avec : : Surface moyenne enneigée à une date t (%) : Surface enneigée à une date t de l année a (%) : Nombre d années disponibles à la date t (On incrémente sur les années : ) L écart type se calcule par : Équation 8 Avec : Erreur apparente à une date t pour une année a : Nombre d années disponibles à la date t On calcule donc pour chaque date de l année une moyenne de la surface enneigée, puis un écart type sur cette moyenne. 23

30 4 Suivi dynamique de l enneigement, bassin versant du Syr Daria au Kyrgyzstan 4.3 ANALYSE DES RÉSULTATS L analyse des résultats de cartes porte sur une évaluation de l automatisation en premier lieu puis une évaluation qualitative et quantitative des cartes créées. Une étude de l évolution de la surface enneigée sera ensuite présentée EVALUATION DE L AUTOMATISATION Ce paragraphe présente l apport du travail d automatisation. Celui-ci a permis de rentabiliser le travail d un facteur 2 voire 3. William Kiage en suivant le protocole d Alain Boos a mis trois mois pour la réalisation des cartes. J ai passé 2 mois à étudier le protocole et à le programmer. Il m a fallu ensuite seulement une semaine pour faire tourner les programmes. J estime donc qu il faudrait 3 semaines voire un mois maximum pour parvenir aux cartes de neige et de fraction de neige sur une nouvelle zone. Voici un tableau prévisionnel du temps qui serait dédié pour chaque étape de notre protocole de travail : Actions 1 ère semaine 2 ème semaine 3 ème semaine Chargement des données sur les sites X X du WIST et du NSIDC Compréhension du protocole X X Application du protocole X X Tableau 8 : Planning prévisionnel de création de cartes de neige et de fraction de neige EVALUATION QUALITATIVE En premier lieu, j ai contrôlé qualitativement la cohérence des cartes. J ai vérifié à l aide du MNT de la zone que l altitude soit corrélée à l enneigement. Par exemple j ai contrôlé si, en zone de faible altitude en été, les surfaces enneigées sont quasiment inexistantes. Ce type de cartes est le premier à être réalisé au Kyrgyzstan, et n ayant pas la possibilité d aller sur le terrain, ce moyen est le premier utilisé pour contrôler la qualité de ces cartes. Par la suite, un contrôle «carte après carte» a été réalisé. Il s est avéré par exemple que la date du 2 décembre 2007 pour la carte de fraction de neige est inutilisable, alors que la carte de neige correspondante est correcte PRÉCISION RELATIVE DES CARTES Comme les deux types de cartes créés sont comparables et doivent être cohérents, on a voulu contrôler leur précision relative (Équation 2). Ce paragraphe traite des résultats de cette étude et des erreurs décelées EVALUATION GLOBALE J ai d abord effectué une évaluation sur 3 dates différentes. En comparant par transparence les deux types de cartes (fraction de neige et neige-non neige) pour une date en hiver, une au printemps et une au milieu de l été, on remarque qu il subsiste des différences plus ou moins marquées dans la classification de la neige. En hiver et au printemps, les cartes sont très similaires : les zones de neige se superposent et les différences se situent uniquement à la limite neige-non neige. Comme l équipe MODIS le reconnaît, les cartes de neige classifient plus de pixels en neige que celles de fraction de neige au niveau de la limite inférieure de la neige. D autre part, en été, par exemple, le 5 aout 2001, de grandes zones (1.77 % de la surface du bassin versant) ont été classifiées en neige pour les cartes de neige, à l opposé des cartes de fraction de neige. Cela correspond probablement à une mauvaise classification de nuage en neige, car en superposant avec le MNT ces zones ne correspondent pas à une zone favorable à l enneigement. Cette dernière observation étant faite, on a voulu savoir si ce phénomène est récurent. C'est-à-dire est-ce qu en été la classification de la neige implique plus d imprécisions qu en hiver? On a donc testé la précision relative des cartes de neige par rapport aux cartes de fraction de neige pour chaque date disponible (cf ). Violaine Doutreleau

31 1-janv. 1-févr. 1-mars 1-avr. 1-mai 1-juin 1-juil. 1-août 1-sept. 1-oct. 1-nov. 1-déc. Précision relative (%) 4 Suivi dynamique de l enneigement, bassin versant du Syr Daria au Kyrgyzstan La carte de fraction de neige donne les mêmes informations que celle de neige, mais avec plus de détails (pourcentage de neige). On a décidé de la dégrader afin que la carte de fraction de neige ne donne plus qu une information binaire d enneigement et soit directement comparable à celle de neige. Ceci a permis d extraire une matrice de confusion et une précision relative de la carte de neige par rapport à celle de fraction de neige (Équation 2). A partir de la précision totale pour chaque date σ t (Équation 2), on a calculé une moyenne de précision pour chaque date sur les 11 années disponibles puis un écart-type sur ces moyennes. Les pics d écarts-type indiquent une grande variabilité de la précision relative, ceci a permis de mettre en évidence des dates pour lesquelles la précision relative était beaucoup plus faible que la moyenne. On utilise un seuil d écart-type de 6 % car au delà de 6% les variations temporelles d écart-type sont peu homogènes. Les dates suivantes ont été contrôlées et considérées comme erronées : Erreur Précision Dates Carte de Carte de fraction de Analyse relative (%) neige neige 22-mars-00 X Classification de l eau 77,2 3-déc.-04 X Erreur de donnée brute 72,32 3-déc.-05 X Classification de la neige 71,13 17-nov.-06 X Classification de la neige 63,7 25-janv.-07 X Classification de la neige 78,16 29-août-10 X Erreur de donnée brute sept.-10 Fraction de neige X erronée par la présence de forêts Tableau 9 : Synthèse des dates erronées, bassin versant du Syr Daria, Kyrgyzstan Finalement 1,6% des cartes de neige et 1,4% des cartes de fraction de neige sont inexploitables, soit à cause de cette étude de précision relative, soit par manque de données distribuées par le fournisseur. Après suppression des données erronées, on obtient le graphique suivant de précision totale de la carte de neige par rapport à celle de fraction de neige où la moyenne est la moyenne de précision totale (Équation 2) pour une date donnée sur les 11 années d étude: ,56 Moyenne Moyenne + Ecart-type Moyenne - Ecart-type Figure 13 : Précision relative des deux types de cartes, bassin versant du Syr Daria, Kyrgyzstan 25

32 4 Suivi dynamique de l enneigement, bassin versant du Syr Daria au Kyrgyzstan Ainsi pour la période , du 1 er mai au 5 aout, la précision relative varie très peu et est toujours supérieure à 90%. Elle atteint 94% entre le 18 juin et le 29 août. Donc contrairement à la première observation faite, en été la précision relative des cartes est élevée. L erreur due à la présence de forêt est quasiment inexistante car en été seuls les glaciers et névés 7 subsistent, et ce hors zones de forêts. Sur la période d étude de fusion de la neige, de fin mars à fin juillet, les études statistiques (Figure 13) donnent une précision totale de 94 ± 2%, donc des résultats très fiables. Du 30 septembre au 3 décembre la précision moyenne des cartes est inférieure à 90% ce qui peut être handicapant pour l analyse scientifique de l enneigement sur cette période. Cette période est celle impliquant le plus d erreurs de classification probablement dues à la couverture forestière. La précision totale sur les 10 ans est de 93 ± 3%. Comme la période de l été n est pas utilisée dans les diverses études, la précision qui intéresse les nivologues concerne la période de l année entière moins celle de l été (01 juin-31 aout) soit une précision de 91 ± 4%. Ces précisions ont augmenté de 0,3% (année entière) respectivement de 0,2 % (période de l année entière moins celle de l été) en enlevant les données erronées (Tableau 9) aux précisions trop faibles. Observer les cartes erronées s est avéré nécessaire car leur précision relative était trop faible pour être fiable et la précision relative moyenne de la carte de neige par rapport à celle de fraction de neige (Équation 4) augmente considérablement. Il serait intéressant d étudier spatialement la précision relative moyenne. On pourrait alors déterminer si effectivement les minimums de précisions se situent sur les zones de forêts ce qui est probable mais ce travail ne sera pas réalisé car, dans le cadre du PFE, il demande trop de temps de recherche d automatisation LES DIFFERENTES ERREURS OBSERVEES Grâce aux calculs issus de la matrice de confusion on peut mettre en avant 4 types d erreurs, explicitées dans ce paragraphe. La légende utilisée sera la suivante : Cartes de neige Cartes de fraction de neige Légendes 26 7 Un névé est une accumulation de neige qui peut perdurer en dessous de la limite de neiges éternelles et ce même pendant une partie de l été. Un névé peut être originaire d un glacier lorsque celui-ci disparait. (Wikipedia, 2011) Violaine Doutreleau

33 4 Suivi dynamique de l enneigement, bassin versant du Syr Daria au Kyrgyzstan Classification de l eau La première erreur observée est due à la mauvaise classification de l eau. On l observe sur les images suivantes : Carte de neige Carte de fraction de neige Figure 14a : Carte de neige, bassin versant du Syr Daria, Kyrgyzstan, 21 mars 2000 Figure 14b : Carte de fraction de neige, bassin versant du Syr Daria, Kyrgyzstan, 21 mars 2000 La carte de fraction de neige classifie trop de pixels en eau. On confirme cette observation en comparant avec les dates précédant et suivant le 21 mars 2000 où l eau n est classifiée que sur les lacs Classification de la neige Puis, la classification d autres éléments en neige par l algorithme snowmap est illustrée par les cartes suivantes à la date du 17/11/2006 : Cartes de neige Cartes de fraction de neige Figure 15a : Carte de neige, bassin versant du Syr Daria, Kyrgyzstan, 17 novembre 2006 Figure 15b : Carte de fraction de neige, bassin versant du Syr Daria, Kyrgyzstan, 17 novembre Classification de la neige en zone de forêt D autre part, l influence de la forêt sur la classification de la neige a été étudiée à l aide de la carte d occupation des sols sur les cartes de neige et de fraction de neige pour une année-test (2010). Il s avère que les cartes de neige ne subissent pas beaucoup cette influence car l algorithme snowmap de MODIS, par l utilisation de l indice de végétation NDVI, permet de réduire cette erreur. Néanmoins les cartes de fraction de neige sont plus affectées par la présence de cette végétation car l algorithme utilisé ne prend pas en compte la présence de forêt. 27

34 4 Suivi dynamique de l enneigement, bassin versant du Syr Daria au Kyrgyzstan L étude de précision relative a permis de mettre en avant une carte particulièrement marquée par ce phénomène (les forêts sont en vert) : Carte de neige Carte de fraction de neige Figure 16a : Carte de neige, bassin versant du Syr Daria, Kyrgyzstan, 14 septembre 2010 Figure 16b : Carte de fraction de neige, bassin versant du Syr Daria, Kyrgyzstan, 14 septembre 2010 La carte de neige gère la classification de neige en zone de forêt et réduit les erreurs de classifications dues au couvert forestier, ce que la carte de fraction de neige ne réalise pas. Les cartes de fraction de neige nécessitent donc l implémentation d un indice de végétation (NDVI) dans leur protocole de création, ce qui sera réalisé à la suite de ce PFE Erreur de donnée On observe ici deux erreurs de données différentes illustrées ci-dessous et imputables au fournisseur: Figure 17 : Erreur de donnée brute, image de réflectance, bassin versant du Syr Daria, Kyrgyzstan, 3 décembre 2004 Figure 18a : Carte de neige, bassin versant du Syr Daria, Kyrgyzstan, 29 août 2010 Figure 18b : Carte de fraction de neige, bassin versant du Syr Daria, Kyrgyzstan, 29 août On observe deux types d erreurs différents. La première erreur (Figure 17) est une erreur de donnée brute avec un problème de numérisation du signal. L image affiche ici les canaux du visible, donc le vert ici, représente la végétation. La seconde erreur (Figure 18a, Figure 18b) montre le manque de relation entre les cartes de neige et de fraction de neige, issue ici des cartes de fraction de neige. En effet il est incohérent d observer de la neige en été, et cette observation a été confirmée par comparaison avec les cartes de dates précédant et suivant le 29 août Finalement, grâce à l étude de précision relative, 8 dates erronées ont été détectées et occultées des calculs statistiques (Tableau 9). Violaine Doutreleau

35 Pourcentage de surface enneigée (%) Pourcentage de surface enneigée (%) 4 Suivi dynamique de l enneigement, bassin versant du Syr Daria au Kyrgyzstan SUIVI TEMPOREL DE LA SURFACE ENNEIGEE A partir des cartes de neige, des données de surface enneigée ont été extraites. Voici les différentes analyses faites GRAPHIQUE DE L EVOLUTION DE LA SURFACE ENNEIGEE Après extraction des statistiques de la surface occupée par classe de pixel à chaque date pour les cartes de neige-non neige sous Geomatica, on obtient le graphe de l évolution de la surface enneigée sur 11 ans : Figure 19 Courbe de variation temporelle de l'enneigement en fonction du temps, Syr Daria, Kyrgyzstan Comme le sens commun nous le fait penser, une première analyse montre que l enneigement est saisonnier. On remarque également que la surface enneigée sur dix ans ne semble pas diminuer. Les surfaces enneigées sont assez homogènes sur 10 années consécutives : le pourcentage de surface enneigée par année est de ± 3.76 %. On notera que l année 2007 a eu un printemps particulièrement chaud où la surface maximale de neige a rapidement fondu (en une semaine), contrairement aux autres années où elle fond sur un mois et demi. L analyse de cette courbe de variation temporelle de l enneigement sera prolongée l an prochain par une étude hydrologique. Aujourd hui les données de débits ne sont pas disponibles pour effectuer cette étude ETUDE DE VARIABILITE DE LA SURFACE ENNEIGEE L étude de la variabilité de la surface enneigée permet d effectuer différentes observations. Celles-ci sont présentées dans ce paragraphe Moyenne Moyenne + Ecart-type Moyenne - Ecart-type 29 Date Figure 20 : Courbes de variabilité de la surface enneigée, bassin versant du Syr Daria, Kyrgyzstan

36 Pourcentage de surface enneigé e (%) 4 Suivi dynamique de l enneigement, bassin versant du Syr Daria au Kyrgyzstan Les moyennes présentées ici correspondent à des moyennes de surface enneigée par date sur les 11 années de données cartographiques. Ce graphique (Figure 20) permet de mettre en avant les différentes saisons de neige du bassin versant. A savoir que la moyenne présentée est une moyenne interannuelle sur les 11 années d étude. Analyse Période de fusion Période d enneigement Période de stabilité de la neige en hiver Période de stabilité de la neige en été Bassin versant du Kyrgyzstan 6-mars - 4 juillet 14 septembre - 11 décembre 11 décembre - 6 mars 4 juillet - 14 septembre Vitesse de fusion 4.8%.8j -1 Tableau 10 : Récapitulatif de l'étude de variabilité, bassin versant du Syr Daria, Kyrgyzstan On note que du 4 juillet au 14 septembre (Tableau 10), la variabilité est très faible. Il y a peu de variation interannuelle de l enneigement, ce qui se comprend puisque l on se trouve en été et seuls les glaciers sont présents à cette période-là. On remarque également que pendant la période où la couverture neigeuse est stable à 80%, il existe de fortes variabilités. Ceci est du aux années plus où moins chaudes qui ont finalement une plus grande influence en période hivernale qu estivale. L année 2007 a été pauvre en enneigement avec un printemps chaud et est la cause majeure de cette grande variabilité. Enfin, la neige semble fondre à une vitesse moyenne de 4.8%.8j -1 sur les 10 années ce qui est proche de l observation de Tong et al. (2009) avec 5,5%.8j ETUDE DE L EVOLUTION DE LA SURFACE MINIMALE DE NEIGE Ce paragraphe étudie l évolution de la surface enneigée subsistant en été. Le graphe suivant présente cette dernière observée en été (4 juillet -14 septembre cf.tableau 10): Année Figure 21 : Courbe de variation temporelle de la surface minimale enneigée, bassin versant du Syr Daria, Kyrgyzstan 30 L année 2009 a été une année exceptionnellement froide et a permis de conserver davantage de neige pendant la période estivale. Par contre, la surface de neige fond dès l année suivante. On choisit d occulter cette année 2009 pour une meilleure interprétation par la suite. D autre part, les pics minimum de surface enneigée (cercles rouges, Figure 22) tendent à diminuer : il existe une légère tendance à la diminution de la surface enneigée subsistant en été. Violaine Doutreleau

37 Pourcentage de surface enneigée (%) 4 Suivi dynamique de l enneigement, bassin versant du Syr Daria au Kyrgyzstan Enfin, d ici à 2050 la Terre devrait subir une hausse de température allant de 2 à 4 C (IPCC, 2007) et un recul 8 marqué des glaciers (Beniston, 2004). On a donc décidé d étudier la corrélation entre la surface minimale d enneigement et l année. Sur cette période il n y aurait pas de corrélation (R²=0,014). 4 Variation temporelle de la surface minimale de neige Année Figure 22 : Courbe de variation temporelle de la surface minimale enneigée, bassin versant du Syr Daria, Kyrgyzstan Ces observations sont à prendre avec beaucoup de précaution et à confirmer dès que davantage de données temporelles seront disponibles. Il ne faut en effet pas oublier que pour cette courte période d étude (11 ans), on ne peut pas tirer de conclusions en vue d un changement climatique. Cette première partie de l étude a permis la mise en place d une base de données cartographique de couverts neigeux, jusque-là inexistante. Puis on a pu mettre en place une méthode de sélection des cartes pour lesquelles des erreurs importantes de classification sont présentes. Enfin, l étude du suivi dynamique de l enneigement a présenté les premiers résultats qui seront ensuite développés par le partenaire ACQWA au Kyrgyzstan Le recul se réfère à la position du front du glacier. Un glacier qui recule est un glacier dont l extension diminue, ce qui se produit principalement du côté des altitudes les plus basses, au front

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39 5 Etude topographique de l enneigement sur l Europe 5 ETUDE TOPOGRAPHIQUE DE L ENNEIGEMENT SUR L EUROPE Plan de la partie 5.1 Les données Les cartes Le MNT et ses produits dérivés Les données statistiques Les traitements Suivi temporel de la surface enneigée Relation Altitude / Enneigement Traitements de base Etude de corrélation Relation Orientation/Enneigement Etude de la limite inférieure de la neige Relation Orientations/Limite inférieure de la neige Etude de la durée moyenne d enneigement Analyse des résultats Suivi temporel de la surface enneigée Etude de variabilité de la surface enneigée Variations temporelle de la surface minimale enneigée Bassin versant du Pô Bassin versant du Rhône Relation entre enneigement et altitude Courbes de fusion en fonction de l altitude Présentation des différents résultats obtenus Analyse des résultats Corrections des graphes Vitesses de fusion et dates de début de fusion Influence des années chaudes Etude de la corrélation enneigement/altitude Courbes de fusion par tranche d orientation Bassin versant du Pô Bassin versant du Rhône Bilan Limite de la neige Les orientations extrêmes Durée moyenne d enneigement Altitudes supérieures à 1500m Altitudes supérieures à 2000m Calendrier des limites... La réalisation et l analyse globale des cartes sur le bassin versant du Syr Daria au Kyrgyzstan a représente la moitié du PFE avec une grande partie du temps consacré à la recherche d automatisation du protocole. Cette seconde partie, plus axée sur la recherche scientifique présentera les données, traitements et résultats sur l analyse topographique de l enneigement en Europe. 33

40 5 Etude topographique de l enneigement sur l Europe 5.1 LES DONNÉES Cette sous-partie résume les données sur lesquelles se base ce travail. Pour mémoire, le bassin versant du Rhône (canton du Valais, Suisse) représente une surface de 5376 km² dont 14,3% de glaciers et celui du Pô (Val d Aosta et Piemonte, Italie) une surface de km² dont 0,6% de glaciers LES CARTES Les cartes de neige, de fraction de neige et de corrélation entre neige et altitude sont disponibles. Elles recouvrent la période du 26 février 2000 au 31 décembre Comme Alain Boos a réalisé son PFE au cours de l année 2009, William Kiage et moi-même avons dû compléter la base de données cartographiques pour la fin de l année Cela a permis de valider l automatisation des processus sur un autre bassin versant que celui sur lequel s est basée la recherche d automatisation (Syr Daria). Il a fallu ensuite regrouper chaque type de cartes dans les bases de données correspondantes : base de données de cartes de neige et de cartes de fraction de neige LE MNT ET SES PRODUITS DERIVES Pour le Rhône et le Pô, deux types de MNT sont à disposition. Pour le Pô, on utilise le MNT issu de la mission SRTM 2000, comme pour le Kyrgyzstan. Pour rappel, sa résolution est de 90m, puis est dégradée à 500m afin de pouvoir l exploiter parallèlement aux cartes produites. Pour le Rhône, on utilise le Modèle Numérique de Terrain de la Mensuration Officielle MNT-MO, réalisé par l office fédéral de la topographie (Office fédéral de la topographie à 250m puis dégradé à 500m par Alain Boos. Cet organisme annonce une précision altimétrique de ±0.5 m à 1σ (intervalle de confiance à 68%). Les mesures ont été prises par scanner laser aéroporté. Ces deux MNT ombrés à l aide d un outil de Geomatica permettent de visualiser globalement la topographie de ces deux bassins versants : Figure 24 : MNT ombré, bassin versant du Rhône, Suisse Figure 23 : MNT ombré, bassin versant du Pô, Italie 34 Les produits dérivés de ce MNT sont des cartes de pentes et d orientations. La carte de pentes, présente pour chaque pixel le degré de pente correspondant. Cette valeur est comprise entre 0 et 90. La carte d orientation présente l azimut de la perpendiculaire à la pente : cette valeur est comprise entre 0 et 360. La valeur de 999 représente les lacs. Les altitudes du Pô varient de 32 à 4730 m (Figure 25) avec une moyenne de 925m. Celles du Rhône varient de 356 à 4498 m (Figure 25) avec une altitude moyenne de 2073m. Violaine Doutreleau

41 Pourcentage de surface (%) 5 Etude topographique de l enneigement sur l Europe 16,00 14,00 12,00 10,00 8,00 6,00 4,00 2,00 0,00 Rhône Pô Altitudes (m) Figure 25 : Répartition des altitudes, Europe A 191m, un pic de pourcentage de surface est observé. Celui-ci correspond à la présence d un lac, le lac Majeur en Italie. On note également que les deux bassins versants se comportent de manière totalement différente : avec une grande partie du bassin versant en plaine pour le Pô et au contraire, en zone montagneuse pour le Rhône (Tableau 11). Classification type Scale % Surface Pô Rhône High mountain >3000 m 1,1 12,4 Mountain m 35,6 76,0 Upland m 15,4 8,0 Lowland m 47,8 3,6 Tableau 11 : Classification topographique des surfaces des bassins versants du Pô (Italie) et du Rhône (Suisse) Le graphique suivant montre la répartition des orientations sur les deux bassins versants étudiés : O-NO NO-N 15 N-NE NE-E E-SE Rhône Pô S0-O S-SO SE-S Figure 26 : Répartition des orientations, Europe Le bassin versant du Pô a une prépondérance dans les directions depuis le Nord/Nord-Est jusqu au Sud-Est/Sud, donc peu de versants ouest. Le Rhône par contre a davantage de massifs orientés Ouest/Nord-Ouest. Comme le Pô est majoritairement constitué de plaines, il est intéressant de situer la répartition des orientations du Pô (Figure 27). 35

42 Pourcentage de surface (%) 5 Etude topographique de l enneigement sur l Europe Figure 27 : Cartes des orientations sur le bassin versant du Pô, Italie Ainsi en couplant ces observations à celles du MNT on remarque que les orientations prédominantes en zone de montagne pour le bassin versant du Pô sont Sud-est/ Sud et Sud/ Sud-ouest. Enfin le diagramme suivant permet de synthétiser la répartition des pentes des deux bassins versants : [0-15] [15-30] [30-45] [45-60] [60-75] [75-90] Pentes( ) Figure 28 : Répartition des pentes, Europe Rhône Pô Tout comme pour le bassin versant du Syr Daria au Kyrgyzstan, les pentes supérieures à 60 sont erronées et ne doivent pas être prises en compte, ces pentes représentent les contours du bassin versant LES DONNÉES STATISTIQUES Différents types de résultats statistiques sont à disposition. i. Les premiers sont des graphiques présentant l évolution du pourcentage de surface enneigée au cours des 10 années d étude sur les deux bassins versants. Cela permet de voir les différences de comportement pour deux bassins proches. Ainsi le Pô serait beaucoup plus sensible aux hivers doux (3.2.2). 36 ii. Des données statistiques stipulent le nombre de pixels enneigés en fonction de l altitude pour chaque date disponible. Ces données sont issues des cartes de corrélation entre neige et altitude. Il n en existe pas de synthèse par année, ce qui est intéressant à réaliser. Ces graphes permettent néanmoins de déterminer la limite inférieure du manteau neigeux et de réduire le biais de classification des nuages en neige. Violaine Doutreleau

43 5 Etude topographique de l enneigement sur l Europe iii. Une synthèse de l évolution de l enneigement en fonction de l altitude pour une même date au cours des années avait été réalisée par W.Kiage. Il est alors pertinent de réaliser cette même synthèse, mais par année. Cela permet de mieux étudier la relation entre l enneigement et l altitude. Les données de relation entre altitude et topographie ont été extraites par Alain Boos mais peu exploitées. Le paragraphe suivant expose les différents traitements effectués afin d analyser autant que possible la relation qui existe entre l enneigement et la topographie. 5.2 LES TRAITEMENTS Dans le cadre de l analyse topographique de l enneigement, différentes relations se sont avérées intéressantes à étudier : - Relation entre l altitude et l enneigement - Relation entre l orientation et l enneigement - Etude de la limite inférieure de la neige - Relation entre l orientation et la limite inférieure de la neige Pour modéliser ces relations, les concepts suivants sont intéressants à connaître : - Courbes de fusion nivale ou «snow cover depletion curves» (Norticola et al., 2009) Les courbes de fusion nivale sont des courbes représentant les variations de surfaces enneigées en fonction du temps. Elles permettent donc de visualiser le phénomène de fusion en fonction de différents paramètres. Dans notre étude on séquencera ces courbes par tranches d altitudes ou d orientation. - Limite inférieure de la neige : La limite de fusion de la neige représente l altitude la plus probable correspondant à une fraction de neige de 50%, soit la limite entre la présence de neige ou pas pour les cartes de neige. Cette limite est intéressante à étudier car elle pourrait évoluer avec le changement climatique SUIVI TEMPOREL DE LA SURFACE ENNEIGEE L étude de l évolution temporelle de la surface enneigée a déjà été réalisée par Alain Boos. Néanmoins, comme expliqué pour le Kyrgyzstan, il est intéressant d étudier la variabilité inter-annuelle de l enneigement afin de déterminer les périodes où les surfaces enneigées varient. Ce graphe permet également d étudier l évolution de la surface minimale d enneigement. On peut alors étudier l évolution de cette surface, voire détecter une tendance à la diminution. On effectue ici la même étude que pour le Kyrgyzstan (4.2.4) RELATION ALTITUDE / ENNEIGEMENT Traitements de base L étude de la relation entre l altitude et l enneigement mise en place par Alain Boos, donne la surface enneigée en fonction de différentes tranches d altitudes. Lors de la synthèse de tous ces graphes par année, on remarque des incohérences liées à la surface nuageuse. On a donc souhaité filtrer les données trop parasitées par la présence de nuages. C est pourquoi on cherche à extraire les surfaces de nuages par tranche d altitude. Il a donc été nécessaire de créer des cartes de corrélation entre la présence de nuages et l altitude. Deux types de cartes sont créés : des cartes de corrélation entre la couverture nuageuse et l altitude (a, Tableau 12) et des cartes de corrélation entre la couverture nuageuse et les tranches d altitudes (b, Tableau 12). 37

44 5 Etude topographique de l enneigement sur l Europe Altitude de pixel nuageux (a) Tranche d altitude de pixel nuageux (b) Code du pixel Description Code du Description pixel 0 Pas de donnée 0 Pas de donnée 20 Sol nu 10 Pixel nuageux à m Altitude de pixel 20 nuageux (exemple d étendue des altitudes en m) Pixel nuageux à m Pixel nuageux à m Pixel nuageux à m Pixel nuageux à m 60 Pixel nuageux à m 70 Pixel nuageux à m Tableau 12 : Codage des cartes de corrélation entre nuages et altitudes La création du deuxième type de carte (carte de corrélation entre tranche d altitude et pixel nuageux) a été nécessaire pour exporter les données, car le programme d exportation utilisé n exporte que des données codées en 8 bits. Le premier type de cartes est codé en 16 bits et n est qu une étape pour arriver à extraire des données. Lors de l exploitation de ces résultats, on a choisi un seuil de 30% de couverture nuageuse. Ainsi si plus de 30% de couverture nuageuse se retrouvent pour une tranche d altitude à une date particulière on supprime la donnée de pourcentage enneigée pour cette même tranche d altitude de l étude. On a testé différents seuils et il s est avéré que ce seuil gardait suffisamment de données : le seuil de 10% d Alain Boos réduisait trop l échantillon Etude de corrélation L étude de la relation entre enneigement et altitude peut également se quantifier par le calcul d une droite de régression linéaire simple 9 possible sous Excel. Cette droite de régression est calculée sous Excel par le principe des moindres carrés. Une variable explicative (ici l altitude) sert à expliquer le comportement d une variable expliquée (ici l enneigement). On quantifie cette relation par un coefficient de détermination (R² sous Excel) de l enneigement en fonction de l altitude. Il mesure la proportion de la variation de l enneigement qui est expliquée par la valeur de l altitude sur tout l échantillon (Cours sur l analyse de la régression, université Laval). Son expression est : Équation 9 Avec : : valeur observée de la variable dépendante y (ici pourcentage observé de surface enneigée) : valeur estimée de la variable dépendante y (ici pourcentage estimé de surface enneigée) : valeur moyenne de la variable dépendante y observée (ici le pourcentage moyen de surface enneigée) n: taille de l échantillon Dans ce cas de régression linéaire, on a : R²=r² ou r est le coefficient de corrélation : Équation 10 Ici y représente la surface enneigée du bassin versant (%) pour une tranche d altitude x définie RELATION ORIENTATION/ENNEIGEMENT L étude de la relation entre l orientation et l enneigement se base sur le même principe que l étude de la relation entre l enneigement et l altitude. On créé donc des cartes de corrélation entre orientation et enneigement et des cartes de corrélations entre orientation et couverture nuageuse. 9 Une régression linéaire est l ajustement d une droite au nuage statistique d une série de couple de donnée. Dans le cas d une régression linéaire simple, il n y a qu une seule variable indépendante. Violaine Doutreleau

45 5 Etude topographique de l enneigement sur l Europe Les 4 types de cartes sont les suivants : - Corrélation entre la surface enneigée et l orientation (a, Tableau 13) - Corrélation entre la surface enneigée et des tranches d orientations (b, Tableau 13) - Corrélation entre la couverture nuageuse et l orientation (c, Tableau 14) - Corrélation entre la couverture nuageuse et des tranches d orientations (d, Tableau 14) Orientation de pixel neigeux (a) Tranche d orientation de pixel neigeux (b) Code du pixel Description Code du Description pixel Pas de donnée 0 Pas de donnée 400 Sol nu 10 Pixel nuageux au N-NE Orientation ( ) de pixel nuageux Pixel nuageux au NE-E Pixel nuageux à l E-SE Pixel nuageux au SE-S 50 Pixel nuageux au S-SO 60 Pixel nuageux au SO-O 70 Pixel nuageux à l O-NO 80 Pixel nuageux au NO-N Tableau 13 : Codage des cartes de corrélation entre neige et orientations Orientation de pixel nuageux (c) Tranche d orientation de pixel nuageux (d) Code du pixel Description Code du Description pixel Pas de donnée 0 Pas de donnée 400 Sol nu 10 Pixel nuageux au N-NE Orientation ( ) de pixel nuageux Pixel nuageux au NE-E Pixel nuageux à l E-SE Pixel nuageux au SE-S 50 Pixel nuageux au S-SO 60 Pixel nuageux au SO-O 70 Pixel nuageux à l O-NO 80 Pixel nuageux au NO-N Tableau 14 : Codage des cartes de corrélation entre nuages et orientations Au final, on extraira les données issues des cartes de tranche d orientation de pixels neigeux (b) et de tranche d orientation de pixels nuageux (d). Les données de tranche d orientation de pixel nuageux servent à filtrer les données de tranche d orientation de pixel neigeux trop parasitées par la présence de nuages. Si plus de 30% de couverture nuageuse se retrouve pour une tranche d orientation à une date particulière on supprime la donnée de pourcentage de surface enneigée pour cette même tranche d orientation ETUDE DE LA LIMITE INFERIEURE DE LA NEIGE L étude de la limite inférieure de la neige sur 10 ans permet d étudier des tendances interannuelles mais aussi de visualiser un phénomène dynamique de remontée de cette limite peut-être en lien avec le changement climatique. Il ne faut néanmoins pas oublier que la période d étude est trop courte pour tirer des conclusions sur un changement climatique à moyen terme. Pour extraire les données de limite inférieure de la neige, il a fallu créer une carte de corrélation entre altitude et pixels enneigés de 45 % à 55%. On utilise donc pour cette étude les cartes de fraction de neige et le MNT. Ne sélectionner que les pixels enneigés à 50%, (limite exacte de fusion) réduisait trop l échantillon de données et les résultats n auraient pas été assez fiables. On part d une base de données des cartes de fraction de neige et du MNT. Si la carte de fraction de neige indique un enneigement de 45 à 55%, on affecte alors au pixel son altitude issue du MNT. 39

46 5 Etude topographique de l enneigement sur l Europe Les cartes de limite de neige sont codées de la manière suivante : Altitude de pixel à la limite de fusion Code du pixel Description 0 Pas de donnée (exemple Altitude du pixel à la d étendue des altitudes limite de fusion en m) Tableau 15 : Codage des cartes de corrélation entre altitude et limite de neige RELATION ORIENTATIONS/LIMITE INFERIEURE DE LA NEIGE L étude de l évolution de la limite de la neige s est avérée intéressante et la coupler avec les différentes orientations donne davantage d informations. Cela peut permettre de valider le fait que les limites soient plus ou moins hautes en fonction de l orientation et de déterminer les orientations de comportements extrêmes. Il sera alors intéressant de comparer les orientations extrêmes issues de cette étude à l étude de la surface enneigée en fonction de l orientation (p.38). Cette étude est également utile pour déterminer si l orientation a un impact sur la vitesse de la fonte de la neige et si le comportement de cette limite en fonction des orientations a évolué. Le phénomène que tentent de prouver les climatologues est que les versants Sud tendent logiquement à fondre plus vite que les versants Nord (Beniston, 2004), mais ce n est pas ce que nous avons observé lors de notre étude. Pour réaliser ces cartes, il a fallu fusionner la base de données des cartes de fraction de neige au MNT et à la carte des orientations. Puis, si la fraction de neige est comprise entre 45 et 55% et que l orientation est par exemple du type N-NE, alors on affecte au pixel son altitude issue du MNT. Il a donc fallu créer une carte par tranche d altitude étudiée, soit 8 tranches d orientations : N-NE, NE-E, E-SE, SE-S, S-SO, SO-O, O-NO, NO-N. Les cartes de limite de neige par tranche d altitudes sont codées comme suit : Altitude de pixel à la limite de fusion pour une orientation particulière Code du pixel Description 0 Pas de donnée (exemple Altitude du pixel à la d étendue des altitudes limite de fusion en m) Tableau 16 : Cartes de corrélation orientations/limite de neige ETUDE DE LA DUREE MOYENNE D ENNEIGEMENT La durée moyenne d enneigement (cf. p.erreur! Signet non défini.) peut facilement se déduire de l étude de la limite de l enneigement. Cette étude n est pas spatialisée comme Norticola et al. (2009) l avaient réalisée, mais est plus facile à mettre en œuvre sans pour autant perdre de sa pertinence. On traite ici le nombre de semaines pour lesquelles l altitude de la limite de neige aura été supérieure à 1500 ou 2000m. Ces deux altitudes sont choisies car elles se situent au niveau des variations les plus marquées de l enneigement dans l optique du changement climatique. Les bases des concepts utilisés et des traitements effectués ayant été développés ici, la partie suivante traitera des résultats obtenus et de leur analyse. 40 Violaine Doutreleau

47 Pourcentage de surface enneigée (%) 5 Etude topographique de l enneigement sur l Europe 5.3 ANALYSE DES RÉSULTATS Cette sous-partie regroupe des résultats de suivi temporel de la surface enneigée (comme pour le Kyrgyzstan), des relations entre surface enneigée, altitude, et orientation, et enfin une étude sur la limite de la neige. On prendra bien en compte que la surface du bassin versant du Rhône est 7 fois inférieure à celle du Pô, et que la topographie du Pô est bien différente de celle du Rhône par la prédominance de sa plaine. Tout au long de cette partie, par soucis de simplicité, le terme «semaine» sera utilisé pour désigner une période de 8 jours SUIVI TEMPOREL DE LA SURFACE ENNEIGEE Tout comme pour l étude sur le Kyrgyzstan, on étudie ici la variabilité d enneigement sur les bassins versants du Rhône et du Pô ainsi que la variation de la surface minimale enneigée. L étude de l évolution de la surface enneigée, quant à elle, avait déjà été réalisée par Alain Boos ETUDE DE VARIABILITE DE LA SURFACE ENNEIGEE Le graphique suivant présente une synthèse de la variabilité d enneigement sur les bassins versants du Rhône et du Pô : Rhône Pô Date Figure 29 : Courbes de variabilité d'enneigement, bassin versants du Rhône et du Pô, Europe Les barres représentent les écarts-types sur la moyenne interannuelle de la surface enneigée. Ce graphe nous permet de découper l enneigement en 4 périodes et de mettre en valeur les différences de variabilité des deux bassins versants (Tableau 17). Analyse Bassin versant du Rhône Bassin versant du Pô Période de fusion 7 avril-18 juin : 10 semaines 26 février 10 juin : 14 semaines Période d enneigement 6 sept-11 décembre : 12 semaines 14 sept-27 décembre : 13 semaines Période de stabilité de 27 décembre-26 février : 7 11 décembre-7avril : 14 semaines la neige en hiver semaines Période de stabilité de la neige en été 18 juin-6sept : 0 semaines 10 juin-14 sept : 12 semaines Vitesse de fusion 5.5%.8j %.8j -1 Variabilité Variabilité moyenne en hiver et faible Variabilité forte en hiver et très en été faible en été Tableau 17 : Comparatif sur la variabilité des bassins versants du Rhône et du Pô 41

48 Pourcentage de surface enneigée (%) 5 Etude topographique de l enneigement sur l Europe Ainsi, la neige pour le Rhône fond deux fois plus vite que pour le Pô et débute sa fusion 5 semaines plus tard (7 avril). Les deux bassins versants finissent leur fusion à une semaine d intervalle (18 juin pour le Rhône et 10 juin pour le Pô). Le Rhône est majoritairement orienté Ouest/ Nord-ouest alors que le Pô est majoritairement orienté Sud-est /Sud-ouest en zone montagneuse. Cette différence peut expliquer la rapidité de la fusion de la neige sur le Rhône. Quant au décalage de la date de début de fusion entre les deux bassins versants, il peut s expliquer par la différence entre les courants atmosphériques dominants méditerranéens pour le Pô et océaniques pour le Rhône, qui jouent un rôle majeur. Le Pô par sa topographique particulière a une variabilité très forte en hiver. Cette remarque confirme l observation d Alain Boos sur le fait que le Pô subisse davantage les hivers doux (cf. p.15). Ainsi un hiver doux va avoir beaucoup plus d impact sur sa surface enneigée que sur le Rhône. Ceci s explique principalement par le fait que le Pô comporte une grande partie de son terrain en plaine : 63,2% de sa surface est inférieure à 1000m d altitude contre 11,6% pour le Rhône. Tout comme pour le Kyrgyzstan, la période d enneigement déterminée ici est issue des graphiques (Figure 29) et ne correspond pas à la période de reconstitution du manteau neigeux. Cette dernière débute en novembre. La date de début d enneigement définit les premières neiges situées sur les hautes altitudes. La période de fusion déterminée ici va nous servir pour les autres études topographiques. Voici un tableau récapitulatif de l analyse de variabilité des trois bassins versants d étude : Analyse Période de fusion Période d enneigement Période de stabilité de la neige en hiver Période de stabilité de la neige en été Bassin versant du Kyrgyzstan 6-mars - 4 juillet :15 semaines 14 septembre - 11 décembre : 11 semaines 11 décembre - 6 mars : 11 semaines 4 juillet - 14 septembre : 9 semaines Bassin versant du Rhône 7 avril-18 juin : 10 semaines 6 sept-11 décembre : 12 semaines 11-décembre-7avril : 14 semaines 18 juin-6sept : 10 semaines Vitesse de fusion 4.8%.8j %.8j %.8j -1 Bassin versant du Pô 26 février 10 juin :14 semaines 14 sept-27 déc. 13 semaines 27 décembre-26 février : 7 semaines 10 juin-14 sept :12 semaines Tableau 18 : Récapitulatif de l'étude de variabilité sur les trois bassins versants d'étude VARIATIONS TEMPORELLE DE LA SURFACE MINIMALE ENNEIGEE Ce paragraphe traite de l étude de l évolution de la surface enneigée minimale en période estivale pour le bassin versant du Pô (10 juin 14 septembre) en premier lieu, puis pour celui du Rhône (18 juin 6 septembre) Bassin versant du Pô Pour rappel, les glaciers du Pô occupent 0.6% de la surface du bassin versant (soit 223 km²). Le graphique suivant présente l évolution de la surface minimale enneigée par année : 42 1,20 1,00 0,80 0,60 0,40 0,20 0, Année Figure 30 : Courbe de variation temporelle de la surface minimale enneigée, bassin versant du Pô, Italie Violaine Doutreleau

49 Pourcentage de surface enneigée (%) 5 Etude topographique de l enneigement sur l Europe Pour les années 2003 à 2005, la surface enneigée est très proche de la surface stricte des glaciers. L année 2005 est connue pour avoir été une année chaude avec une hausse de température de 0.63 C par rapport à une période de référence ( ) (Glaciers du Mont blanc Mémoire du climat, 2010).Les années 2000, 2002 et 2003 on été les plus chaudes dans la zone alpine depuis le 16è siècle d après une analyse réalisée jusqu en 2003 (ClimChAlp, 2008) Bassin versant du Rhône Pour rappel, les glaciers du Rhône occupent 14,3% de la surface du bassin versant soit 769 km² Année Figure 31 : Courbe de variation temporelle de la surface minimale enneigée, bassin versant du Rhône, Suisse La surface minimale observée pour l année 2004 est seulement de 10% (Figure 31), c'est-à-dire réduite aux zones d accumulation supérieures dans les glaciers. En comparaison aux résultats du Pô, on n observe pas de surface enneigée particulièrement faible pour l année 2005, ce qui est probablement du à la topographie du Pô, majoritairement orienté Sud. D après ces données, il n est pas possible de tirer une tendance liée au réchauffement climatique. D une part parce que la période d étude est trop courte pour tirer des conclusions sur un changement climatique à moyen terme. Il faudrait 30 années de données au minimum afin d avoir suffisamment de points (30) pour tracer une droite de régression. D autre part parce que la droite de régression n est pas assez représentative de l échantillon (coefficient de corrélation très faible) et l échantillon est très variable. Néanmoins, les années chaudes ressortent nettement de la série RELATION ENTRE ENNEIGEMENT ET ALTITUDE Cette partie étudie la corrélation entre enneigement et altitude. On traitera l étude des courbes de fusion en fonction de l altitude puis la corrélation entre enneigement et altitude COURBES DE FUSION EN FONCTION DE L ALTITUDE Présentation des différents résultats obtenus Les différents résultats obtenus sont les suivants : a. Courbes de variation temporelle de la surface enneigée par tranches d altitude (soit 7 graphiques pour les 7 tranches d altitude) séquencés par années, appelées aussi Snow Cover Depletion Curves (Figure 32, Figure 33) 43

50 Pourcentage de surface enneigée (%) Pourcentage de surface enneigée (%) 1-févr. 1-mars 1-avr. 1-mai 1-juin 1-juil. Pourcentage de surface enneigée (%) 5 Etude topographique de l enneigement sur l Europe Moyenne Moyenne Date Figure 32 : Courbes de variation temporelle de la surface enneigée, tranche d'altitude m, , bassin versant du Pô, Italie Moyenne 20 0 Date Figure 33 : Courbes de variation temporelle de la surface enneigée, tranche d'altitude m, , bassin versant du Rhône, Suisse b. Courbes de variation de la surface enneigée (moyenne sur les 10 ans) séquencé par tranches d altitude (Figure 34, Figure 35): m m m m m m m Date Figure 34 : Courbes de variation temporelle de la surface enneigée séquencées par tranches d'altitudes, bassin versant du Pô, Italie ( ) 44 Violaine Doutreleau

51 Pourcentage de surface enneigée (%) Pourcentage de surface enneigée (%) 5 Etude topographique de l enneigement sur l Europe m m m m m m m 0 Date Figure 35: Courbes de variation temporelle de la surface enneigée séquencées par tranches d'altitudes, bassin versant du Rhône, Suisse ( ) L ensemble des graphiques réalisés pour chaque tranche d altitudes, année et bassin versant est présenté en annexe (cf. page xii) Analyse des résultats Ces différents graphiques permettent d aboutir à diverses conclusions présentées dans ce paragraphe. La période d étude se situe sur la période de fusion (appelée aussi mûrissement du manteau neigeux). Cela correspond pour le Rhône au 26 février-28 juillet et pour le Pô au 30 mars-28 juillet Corrections des graphes En premier lieu, l analyse des courbes de variation temporelle de la surface enneigée séquencées par tranche d altitudes met en avant les données de surface enneigée perturbées par la présence de nuages. Cette erreur se remarque par la présence de pics incohérents (pour illustration, cercles rouges Figure 36, année 2000, bassin versant du Pô) symbolisant une diminution soudaine de la surface enneigée. Ces pics ont été contrôlés avec les cartes des dates avoisinant la date problématique. Ceux-ci étaient dus à une couverture nuageuse sur la zone où devait se trouver la neige. Ces données de surface enneigée ont donc été retirées de nos graphes < Date Figure 36 : Courbes de variation temporelle de la surface enneigée, année 2000, séquencées par tranche d altitude, bassin versant du Pô, Italie 45 Il ne faut pas oublier que pour chaque tranche d altitude on se base sur un nombre différent de pixels. Ainsi les observations ont des poids différents.

52 1-févr. 1- mars 1-avr. 1-mai 1-juin 1-juil. Pourcentage de surface enneigée (%) 5 Etude topographique de l enneigement sur l Europe Vitesses de fusion et dates de début de fusion Les courbes de variation temporelle de la surface enneigée séquencées par tranche d altitude ont permis de faire deux observations importantes (Tableau 19) : - la vitesse de fusion de la neige augmente avec l altitude - la date de début de fusion est de plus en plus tardive avec l altitude (confirmation du sens commun) Les tranches d altitude de m, m, et m seront étudiées, car ce sont celles où se trouvent les stations de skis et qui sont les plus sensibles à une fusion nivale plus précoce en années chaudes. Le tableau suivant présente les vitesses de fusion ainsi que les dates de début de fusion pour les deux bassins versants de l étude : Tranche d altitudes Vitesse de fonte (%. 8j -1 ) Bassin versant du Pô Date de début de fusion Pourcentage de surface (Figure 25) Vitesse de fonte (%. 8j -1 ) Bassin versant du Rhône Date de début de fusion Pourcentage de surface (Figure 25) m mars 11% avril 19% m mars 10% mai 23% m avril 5% mai 21% Tableau 19 : Comparaison des vitesses de fusion et date de début de fusion par tranche d'altitudes pour les bassins versants du Pô et du Rhône Pour les deux bassins versants, entre chaque tranche d altitude on observe un décalage de 2 à 3 semaines au niveau du début de la fusion. La neige fond 2 voire 3 semaines plus tard à chaque remontée de 500m. Ce temps de latence est en partie dû au fait qu en zone de hautes altitudes, la surface enneigée est élevée par rapport aux zones de faible altitude. Ce décalage de date de début de fusion n est pas négligeable pour la gestion des stations de skis et des barrages. De plus, pour toutes les tranches d altitude, la neige sur le bassin versant du Rhône fond globalement plus tard que pour celui du Pô, ce qui est probablement dû à la différence de leur répartition d altitudes et d orientations. On peut également penser que les latitudes respectives du Pô et du Rhône influent sur ce phénomène ; plus proche de l équateur, le Pô fond plus tôt. Ces constatations complètent l observation faite au cours de l étude de variabilité de la surface enneigée Influence des années chaudes L influence d une année chaude sur l enneigement de la tranche d altitude m a également été étudiée. Cette tranche d altitude semble la plus intéressante car la plus affectée par ces années particulières qui préfigurent le contexte supposé des prochaines décennies (IPCC, 2007) Moyenne ( ) 46 Date Figure 37 : Courbes de variation temporelle de la surface enneigée, tranche d'altitude: m, années 2003 et 2005, bassin versant du Pô, Italie Pour le Pô, on observe (Figure 37) une fonte tardive mais très rapide de l année 2005 avec une vitesse de 27.5%.8j -1 et de 7.5%.8j -1 pour l année Par rapport à la moyenne de 6.19%.8j -1, la fonte peut Violaine Doutreleau

53 Pourcentage de surface enneigée (%) Pourcentage de surface enneigée (%) 5 Etude topographique de l enneigement sur l Europe accélérer d un facteur 1 à 4 suivant le cas. Il est intéressant de remarquer que la fonte de la neige dans les deux cas se termine environ un mois avant la date moyenne (2 juin) Moyenne ( ) Date Figure 38 : Courbes de variation temporelle de la surface enneigée, tranche d altitude : m, années 2003 et 2005, bassin versant du Rhône, Suisse Pour le Rhône, aucun phénomène particulier quant au début de la fusion n est observable. Néanmoins la vitesse de fonte est beaucoup plus élevée, et la période de fusion se termine 4 semaines avant la moyenne (10 juin). La vitesse de fusion pour l année 2003 est de 15,72%.8j -1 et de 10,5%.8j -1 pour l année 2005 alors qu elle est en moyenne de 8,10%.8j -1. Finalement pour les deux bassins versants, une année chaude implique une fusion plus rapide et une fin de saison anticipée de 4 semaines ETUDE DE LA CORRELATION ENNEIGEMENT/ALTITUDE Pour conclure sur la relation entre enneigement et topographie il est intéressant de quantifier la corrélation entre enneigement et altitude On choisit d étudier cette relation pendant la période de l été où peu de neige subsiste. Étant donné qu en hiver, la neige est répartie sur toutes les tranches d altitude, une telle étude serait moins pertinente. La période de l été est déterminée à l aide du graphe de variabilité de la surface enneigée (Figure 29) et correspond à la période du 10 juin au 14 septembre pour le Pô et du 18 juin au 6 septembre pour le Rhône (Tableau 17). On a divisé les données en 2 séries : la première de 0 à 2000m et la seconde de 2000 à 4800m. Ceci permet de ne sélectionner que les données susceptibles d être enneigées (on élimine les biais de classification) R² = 0, Altitude(m) Figure 39 : Etude de corrélation entre surface enneigée et altitude, bassin versant du Pô, Italie >2000m <2000m Linéaire (>2000m) 47

54 Pourcentage de surface enneigée (%) Pourcentage de surface enneigée (%) 5 Etude topographique de l enneigement sur l Europe R² = 0,90 <2000m >2000m Linéaire (>2000m) Altitude (m) Figure 40 : Etude de corrélation entre surface enneigée et altitude, bassin versant du Rhône, Suisse On obtient un coefficient de corrélation de 0.92 pour le Pô (Figure 39) et de 0.95 pour le Rhône (Figure 40). Altitude et surface enneigée sont donc fortement corrélées. Il aurait été intéressant de réaliser le même calcul, mais avec les données non triées par tranche d altitude afin d avoir davantage de données et une répartition plus homogène car ici la droite de régression se base seulement sur 4 abscisses COURBES DE FUSION PAR TRANCHE D ORIENTATION On a réalisé le même type de graphique que pour l altitude (Figure 34, Figure 35) pour étudier la fusion, mais ici en fonction de l orientation. Cette étude nous permet de distinguer les orientations globales pour lesquelles il y a le plus de neige BASSIN VERSANT DU PO Le graphique suivant présente une synthèse de la surface enneigée sur 10 ans sur le bassin versant du Pô : N-NE E-SE S-SO O-NO NE-E SE-S SO-O NO-N Date Figure 41 : Courbes de variation temporelle de la surface enneigée par tranches d'orientation pendant la période de fusion nivale, bassin versant du Pô, Italie Violaine Doutreleau

55 Pourcentage de surface enneigée (%) 5 Etude topographique de l enneigement sur l Europe Tout comme pour le graphe des courbes de variation de la surface enneigée par tranche d altitude, les observations présentées ici n ont pas les mêmes poids. On peut penser que les orientations extrêmes sont Est/Sud-est (maximum de neige) et Sud/Sud-ouest (minimum de neige). Il ne faut néanmoins pas perdre de vue que l on étudie la surface enneigée en fonction de l orientation toutes altitudes confondues. Ainsi, comme la répartition des orientations par tranche d altitude n est pas homogène, ce résultat n est pas forcément représentatif de la réalité. C est une des raisons pour laquelle on souhaite également étudier la limite de neige en fonction des orientations BASSIN VERSANT DU RHONE On effectue ici la même étude que pour le bassin versant du Pô N-NE E-SE S-SO O-NO NE-E SE-S SO-O NO-N Date Figure 42 : Courbe de variation temporelle de la surface enneigée par tranches d'orientation pendant la période de fusion nivale, bassin versant du Rhône, Suisse Ce graphe (Figure 42) nous montre que, tout comme pour le Pô, toutes les orientations subissent la fusion de la neige en même temps. On n observe pas de variation significative de vitesse de fusion en fonction des orientations. Les orientations extrêmes sont ici Nord/Nord-est (maximum de surface enneigée) et Sud-ouest/Ouest (minimum de surface enneigée) BILAN Finalement on n a pas pu constater ici le fait que la vitesse de fusion de la neige dépende de l orientation. Sur les deux bassins versants, la vitesse de fusion de la neige ainsi que la date de début de fusion sont identiques à l intérieur d un même bassin versant quelqu en soit l orientation LIMITE DE LA NEIGE Ce paragraphe traite de l étude de la limite inférieure du couvert neigeux. Celle-ci est intéressante à étudier pour les trois raisons suivantes. La première est que l étude de la variation temporelle de la surface enneigée par tranche d orientation manquait de sens sans prendre en compte l altitude. Ainsi on extrait la limite de neige par tranche d altitude ce qui permet de coupler l enneigement à l altitude et à l orientation. La seconde raison de cette étude est que cette limite est un bon indicateur de l évolution climatique et constitue un calendrier sur la période d étude. Enfin cette limite permet d en déduire des durées moyennes d enneigement ce qui est également un bon indice de changement climatique pour les climatologues LES ORIENTATIONS EXTREMES Nous avons pu extraire les limites de neige par tranche d orientation. Nous en tirons les limites extrêmes de neige (Figure 43, Figure 44). 49

56 Altitude (m) Altitude (m) 5 Etude topographique de l enneigement sur l Europe SE-O N-NE Moyenne Année Figure 43 : Courbes des limites minimales et maximales des tranches d'orientations correspondantes, bassin versant du Pô, Italie Année Figure 44 : Courbes de variation temporelle de la limite de neige des orientations extrême, bassin versant du Rhône, Suisse A savoir qu en moyenne, pour le Pô, nous avons 155 pixels par date à la limite de neige et pour le Rhône, 59. Ces échantillons sont réduits pour des études statistiques. La donnée de limite de neige de l année 2000 (données du satellite Terra disponibles à partir du 26 février 2000) ne peut pas être utilisée, car il manque 7 semaines de données du début d année donc a priori fortement enneigée. Cela fausserait les interprétations. Pour le Pô, les trois orientations SE-S, S-SO et SO-O ont été regroupées en une seule, SE-O (Sudest/Ouest) car leur limites de neige ont des comportements similaires. En moyenne, la différence d altitude entre les deux orientations est de 225m pour le Pô et de 290m pour le Rhône. Les limites inférieures de couvert neigeux pour le bassin versant du Rhône (~2500m) sont plus élevées que pour celui du Pô (~2400m). Cela peut s expliquer par les courants atmosphériques qui diffèrent d un bassin versant à l autre. Les orientations de comportements de surface enneigée extrêmes sont les suivantes : Bassin versant du Pô Bassin versant du Rhône Maximum de neige N-NE NO-N Minimum de neige SE-O S-SO S-SO NO-N Moyenne Tableau 20 : Comparatif des orientations extrêmes sur les bassins versants du Pô (Italie) et du Rhône (Suisse) 50 On observe que le maximum de neige se situe bien sur les versants nord. D autre part les différences de résultats entre les deux bassins versants peuvent s expliquer en partie par la répartition des orientations en fonction du bassin versant et par la différence de courants atmosphériques présents sur ces bassins versants. Violaine Doutreleau

57 Nombre de semaines Nombre de semaines 5 Etude topographique de l enneigement sur l Europe Puis le changement de comportement des orientations par rapport à l étude de la surface enneigée par orientation (Figure 41, Figure 42) s explique par le fait que cette dernière ne prend pas en compte la répartition des altitudes par tranche d orientation. On note également que dans le cas d année chaude, l écart de limite de neige se creuse entre les deux orientations extrêmes. Ce phénomène s observe pour les deux bassins versants DUREE MOYENNE D ENNEIGEMENT La durée d enneigement sera étudiée selon deux critères : au-delà de 1500m d altitude et de 2000m d altitude Altitudes supérieures à 1500m SE-O N-NE Moyenne Année Figure 45 : Courbes de variation temporelle de la durée moyenne d'enneigement au dessus de 1500m d'altitude, bassin versant du Pô, Italie En moyenne entre les deux orientations extrêmes, l écart de durée d enneigement est de 5 semaines. On remarque que l année 2007 a été très déficitaire en neige. Sur les années chaudes, telle que 2003, on peut visualiser un écart prononcé entre les deux orientations extrêmes. Il serait intéressant d étudier avec davantage de données si le réchauffement climatique creuserait l écart de limite entre les orientations extrêmes. Les courbes de variation temporelle de la limite de neige permettent d extraire les variations temporelles de la durée d enneigement. Celles-ci sont présentées dans le graphe ci-dessous : S-SO NO-N Moyenne Année Figure 46 : Courbe de variation temporelle de la durée d'enneigement pour des altitudes supérieures à 1500m, bassin versant du Rhône, Suisse 51

58 Nombre de semaines Nombre de semaines 5 Etude topographique de l enneigement sur l Europe On observe ici une tendance à l augmentation des écarts entre les deux types d orientation au fur et à mesure que les années passent. Pour les années 2003 et 2005 l écart d altitude entre les limites de neige est accentué, ces années étant connues pour être chaudes on observe le même phénomène que pour le Pô. Ces analyses se basent sur 10 observations et sont donc peu significatives. Il faudrait pouvoir la confirmer ce phénomène avec davantage de données. Néanmoins cela confirmerait les dires des climatologues. D autre part, on remarque que les années 2002,2004 et 2007 ont été pauvres en enneigement Altitudes supérieures à 2000m SE-O N-NE Moyenne Année Figure 47 : Courbe de variation temporelle de la durée moyenne d'enneigement au dessus de 2000m d'altitude, bassin versant du Pô, Italie Entre les deux altitudes seuils choisies (1500 et 2000 m), les phénomènes observés sont sensiblement les mêmes mais accentués pour l altitude la plus faible. D autre part, la différence moyenne de durée d enneigement entre les deux orientations est de 6 semaines (+1 semaine par rapport à 1500m). L écart entre ces deux valeurs est probablement dû au pic de 2007 qui est plus accentué pour le seuil de 1500m S-SO NO-N Année Figure 48 : Courbe de variation temporelle de la durée d'enneigement pour des altitudes supérieures à 2000m, bassin versant du Rhône, Suisse On constate une nette augmentation de la durée d enneigement passant de 0 à 6 semaines pour certaines années. 52 Violaine Doutreleau

59 Altitude (m) Altitude (m) 5 Etude topographique de l enneigement sur l Europe CALENDRIER DES LIMITES Ce paragraphe présente le calendrier des limites entre 2000 et Celui-ci est un indice climatologique et un moyen d effectuer des études futures. On note que l année 2007 pour le bassin versant du Pô a subit une augmentation de sa limite inférieure de couvert neigeux Date Figure 49 : Calendrier de la limite de neige, bassin versant du Pô, Italie Date Figure 50 : Calendrier de la limite de neige, bassin versant du Rhône, Suisse Finalement cette deuxième partie du projet a permis de confirmer différentes observations déjà réalisées auparavant par rapport à l influence de l altitude, de l orientation, de la latitude ou encore de courant atmosphérique sur le comportement de l enneigement. Cette étude donne des pistes de recherche pour de futures études et fournit des bases pour l avenir (calendrier de limites). 53

60 6 Conclusion et perspectives 6 CONCLUSION ET PERSPECTIVES Cette partie détaille les apports de ce PFE et donne des perspectives de futures études. Celle-ci traitera la réalisation des cartes, l analyse topographique et réalisera un bilan de mon apport au laboratoire. 6.1 REALISATION DES CARTES SUR LE BASSIN VERSANT DU SYR DARIA AU KYRGYZSTAN Ce projet de fin d études a permis de fournir une base de cartes d enneigement sur une zone du monde peu documentée, le bassin versant du Syr Daria au Kyrgyzstan. Cela est un moyen pour les futurs acteurs d étudier les réserves en eau et la possibilité de construction de barrages, mais il fournit aussi les premières bases pour étudier l impact d un changement climatique sur les ressources en eau. L analyse de la variation temporelle de l enneigement sera prolongée l an prochain par une étude hydrologique, les données de débits n étant pas encore disponibles pour effectuer cette étude. De plus le travail d automatisation permet aux futurs intervenants de gagner un temps considérable dans le cas d autres études similaires, et de mieux appréhender la plate-forme de Geomatica PCI. L analyse de précision relative est un bon moyen de faire le tri sur les cartes rencontrant des problèmes de classification, et d éliminer les cartes erronées. L algorithme snowmap de MODIS pourrait être amélioré en le couplant avec les cartes de fraction de neige dans le cas de classification des limites de neige. Néanmoins dans le cas de la classification de la neige sous un couvert forestier, c est la carte de fraction de neige qui nécessiterait une amélioration. Il faudrait alors réutiliser l algorithme utilisé dans l algorithme snowmap pour corriger ce problème (coupler le NDVI et le NDSI). Enfin, pour limiter la couverture nuageuse, l idée serait de coupler les données issues du satellite Aqua et Terra de la NASA. 6.2 ANALYSE TOPOGRAPHIQUE DE L ENNEIGEMENT SUR L EUROPE Par rapport à l étude topographique de l enneigement, différentes observations déjà réalisées auparavant ont pu être validées. Il a pu être mis en avant l influence de l altitude, de l orientation, ou encore de la latitude sur le comportement de l enneigement (vitesse de fusion, date de début de fusion, surface enneigée). Confronter ces deux bassins versants (Rhône et Pô) semble pertinent car ils ont des comportements différents au niveau de la répartition de leurs orientations, de leur latitude, et des courants atmosphériques y circulant. Ainsi on peut voir l impact des différences d orientation ou de courant atmosphérique sur l enneigement. Néanmoins la surface du Rhône est trop faible par rapport à celle du Pô et l idéal aurait été de comparer le bassin versant du Rhône à celui du Val d Aoste. Il serait également intéressant de confronter d autres bassins versants d étude à ceux-ci afin de confirmer les comportements récurrents observés ici. En se basant seulement sur 2 bassins versants et sur une courte période, l étude ne permet pas de tirer de conclusions quant au changement climatique. Elle donne néanmoins des pistes de recherche pour de futures études et fournit des bases pour l avenir (calendrier de limites). De plus, lors de l étude de la limite de neige, l échantillon de donnée pour le Rhône et le Pô est réduit pour prétendre à une étude statistique fiable. Il serait donc intéressant de l élargir en considérant que la limite de neige représente un pourcentage de fraction de neige de 30 à 70% et non de 45 à 55%. Enfin pour améliorer l interprétation des résultats il aurait été intéressant d étudier la précision relative des cartes créées comme pour le bassin versant du Syr Daria. Cela aurait permis de filtrer les cartes erronées et de connaître la précision relative sur ces zones d études. Cette étude n a pas été réalisée car le temps de traitement est long, et nous avons donc choisi de filtrer les dates à problème à l aide des graphiques réalisés. 54

61 6 Conclusion et perspectives 6.3 BILAN SUR LE PROJET Ce travail a nécessité une grande rigueur de la phase de programmation à celle d exploitation des résultats afin de ne pas passer à côté de résultats importants. L apport d automatisation reste un atout considérable à ce projet. Les objectifs de réalisation de cartes et d étude topographique de l enneigement ont été remplis avec une méthodologie qui permettra aux futurs acteurs de reproduire et d améliorer les études réalisées. 55

62 7 TABLE DES ILLUSTRATIONS FIGURES FIGURE 1 : LOCALISATION DU KYRGYZSTAN 2 FIGURE 2 : LOCALISATION DU SYR DARIA AU KYRGYZSTAN (INTERIEUR DE LA COURBE NOIRE) AVEC LOCALISATION DES GLACIERS (EN ROUGE) 2 FIGURE 3 : LOCALISATION DES BASSINS VERSANTS DU RHONE (BLEU) ET DU PO (ROUGE) 3 FIGURE 4 : CHAINES DE TRAITEMENT (BOOS, 2009, MODIFIE) 10 FIGURE 5 ILLUSTRATION DE L'ERREUR PANORAMIQUE (LANDES, 2009) 13 FIGURE 6 : DUREE MOYENNE D'ENNEIGEMENT, BASSIN VERSANT DU RHONE (BRANDER ET AL., 2000, MODIFIE) 15 FIGURE 7 MNT OMBRE, BASSIN VERSANT DU SYR DARIA, KYRGYZSTAN 18 FIGURE 8 : REPARTITION DES ALTITUDES SUR LE BASSIN VERSANT DU SYR DARIA, KYRGYZSTAN 18 FIGURE 9 : REPARTITION DES ORIENTATIONS DU SYR DARIA 19 FIGURE 10 : REPARTITION DES PENTES DU BASSIN VERSANT DU SYR DARIA, KYRGYZSTAN 19 FIGURE 11A : CARTE DE NEIGE-NON NEIGE, BASSIN VERSANT DU SYR DARIA, KYRGYZSTAN, 16 OCTOBRE FIGURE 11B : CARTE DE FRACTION DE NEIGE, BASSIN VERSANT DU SYR DARIA, KYRGYZSTAN, 16 OCTOBRE FIGURE 11C : CARTE DE CORRELATION ENTRE NEIGE ET ALTITUDE, BASSIN VERSANT DU SYR DARIA, KYRGYZSTAN, 16 OCTOBRE FIGURE 12 : CARTE D'OCCUPATION DES SOLS, SYR DARIA, KYRGYZSTAN 22 FIGURE 13 : PRECISION RELATIVE DES DEUX TYPES DE CARTES, BASSIN VERSANT DU SYR DARIA, KYRGYZSTAN 25 FIGURE 14A : CARTE DE NEIGE, BASSIN VERSANT DU SYR DARIA, KYRGYZSTAN, 21 MARS FIGURE 14B : CARTE DE FRACTION DE NEIGE, BASSIN VERSANT DU SYR DARIA, KYRGYZSTAN, 21 MARS FIGURE 15A : CARTE DE NEIGE, BASSIN VERSANT DU SYR DARIA, KYRGYZSTAN, 17 NOVEMBRE FIGURE 15B : CARTE DE FRACTION DE NEIGE, BASSIN VERSANT DU SYR DARIA, KYRGYZSTAN, 17 NOVEMBRE FIGURE 16A : CARTE DE NEIGE, BASSIN VERSANT DU SYR DARIA, KYRGYZSTAN, 14 SEPTEMBRE FIGURE 16B : CARTE DE FRACTION DE NEIGE, BASSIN VERSANT DU SYR DARIA, KYRGYZSTAN, 14 SEPTEMBRE FIGURE 17 : ERREUR DE DONNEE BRUTE, IMAGE DE REFLECTANCE, BASSIN VERSANT DU SYR DARIA, KYRGYZSTAN, 3 DECEMBRE FIGURE 18A : CARTE DE NEIGE, BASSIN VERSANT DU SYR DARIA, KYRGYZSTAN, 29 AOUT FIGURE 18B : CARTE DE FRACTION DE NEIGE, BASSIN VERSANT DU SYR DARIA, KYRGYZSTAN, 29 AOUT FIGURE 19 COURBE DE VARIATION TEMPORELLE DE L'ENNEIGEMENT EN FONCTION DU TEMPS, SYR DARIA, KYRGYZSTAN 29 FIGURE 20 : COURBES DE VARIABILITE DE LA SURFACE ENNEIGEE, BASSIN VERSANT DU SYR DARIA, KYRGYZSTAN 29 FIGURE 21 : COURBE DE VARIATION TEMPORELLE DE LA SURFACE MINIMALE ENNEIGEE, BASSIN VERSANT DU SYR DARIA, KYRGYZSTAN 30 FIGURE 22 : COURBE DE VARIATION TEMPORELLE DE LA SURFACE MINIMALE ENNEIGEE, BASSIN VERSANT DU SYR DARIA, KYRGYZSTAN 31 FIGURE 23 : MNT OMBRE, BASSIN VERSANT DU PO, ITALIE 34 FIGURE 24 : MNT OMBRE, BASSIN VERSANT DU RHONE, SUISSE 34 FIGURE 25 : REPARTITION DES ALTITUDES, EUROPE 35 FIGURE 26 : REPARTITION DES ORIENTATIONS, EUROPE 35 FIGURE 27 CARTES DES ORIENTATIONS SUR LE BASSIN VERSANT DU PO, ITALIE 36 FIGURE 28 : REPARTITION DES PENTES, EUROPE 36 FIGURE 29 : COURBES DE VARIABILITE D'ENNEIGEMENT, BASSIN VERSANTS DU RHONE ET DU PO, EUROPE 41 FIGURE 30 : COURBE DE VARIATION TEMPORELLE DE LA SURFACE MINIMALE ENNEIGEE, BASSIN VERSANT DU PO, ITALIE 42 FIGURE 31 : COURBE DE VARIATION TEMPORELLE DE LA SURFACE MINIMALE ENNEIGEE, BASSIN VERSANT DU RHONE, SUISSE 43 FIGURE 32 : COURBES DE VARIATION TEMPORELLE DE LA SURFACE ENNEIGEE, TRANCHE D'ALTITUDE M, , BASSIN VERSANT DU PO, ITALIE 44 Violaine Doutreleau

63 FIGURE 33 : COURBES DE VARIATION TEMPORELLE DE LA SURFACE ENNEIGEE, TRANCHE D'ALTITUDE M, , BASSIN VERSANT DU RHONE, SUISSE 44 FIGURE 34 : COURBES DE VARIATION TEMPORELLE DE LA SURFACE ENNEIGEE SEQUENCE PAR TRANCHE D'ALTITUDE, BASSIN VERSANT DU PO, ITALIE ( ) 44 FIGURE 35: COURBES DE VARIATION TEMPORELLE DE LA SURFACE ENNEIGEE SEQUENCE PAR TRANCHE D'ALTITUDE, BASSIN VERSANT DU RHONE, SUISSE ( ) 45 FIGURE 36 : COURBES DE VARIATION TEMPORELLE DE LA SURFACE ENNEIGEE, ANNEE 2000, SEQUENCE PAR TRANCHE D ALTITUDE, BASSIN VERSANT DU PO, ITALIE 45 FIGURE 37 : COURBES DE VARIATION TEMPORELLE DE LA SURFACE ENNEIGEE, TRANCHE D'ALTITUDE: M, ANNEES 2003 ET 2005, BASSIN VERSANT DU PO, ITALIE 46 FIGURE 38 : COURBES DE VARIATION TEMPORELLE DE LA SURFACE ENNEIGEE, TRANCHE D ALTITUDE : M, ANNEES 2003 ET 2005, BASSIN VERSANT DU RHONE, SUISSE 47 FIGURE 39 : ETUDE DE CORRELATION ENTRE SURFACE ENNEIGEE ET ALTITUDE, BASSIN VERSANT DU PO, ITALIE 47 FIGURE 40 : ETUDE DE CORRELATION ENTRE SURFACE ENNEIGEE ET ALTITUDE, BASSIN VERSANT DU RHONE, SUISSE 48 FIGURE 41 : COURBES DE VARIATION TEMPORELLE DE LA SURFACE ENNEIGEE PAR TRANCHES D'ORIENTATION PENDANT LA PERIODE DE FUSION NIVALE, BASSIN VERSANT DU PO, ITALIE 48 FIGURE 42 : COURBE DE VARIATION TEMPORELLE DE LA SURFACE ENNEIGEE PAR TRANCHES D'ORIENTATION PENDANT LA PERIODE DE FUSION NIVALE, BASSIN VERSANT DU RHONE, SUISSE 49 FIGURE 43 : COURBES DES LIMITES MINIMALES ET MAXIMALES DES TRANCHES D'ORIENTATIONS CORRESPONDANTES, BASSIN VERSANT DU PO, ITALIE 50 FIGURE 44 : COURBES DE VARIATION TEMPORELLE DE LA LIMITE DE NEIGE DES ORIENTATIONS EXTREME, BASSIN VERSANT DU RHONE, SUISSE 50 FIGURE 45 : COURBES DE VARIATION TEMPORELLE DE LA DUREE MOYENNE D'ENNEIGEMENT AU DESSUS DE 1500M D'ALTITUDE, BASSIN VERSANT DU PO, ITALIE 51 FIGURE 46 : COURBE DE VARIATION TEMPORELLE DE LA DUREE D'ENNEIGEMENT POUR DES ALTITUDES SUPERIEURES A 1500M, BASSIN VERSANT DU RHONE, SUISSE 51 FIGURE 47 : COURBE DE VARIATION TEMPORELLE DE LA DUREE MOYENNE D'ENNEIGEMENT AU DESSUS DE 2000M D'ALTITUDE, BASSIN VERSANT DU PO, ITALIE 52 FIGURE 48 : COURBE DE VARIATION TEMPORELLE DE LA DUREE D'ENNEIGEMENT POUR DES ALTITUDES SUPERIEURES A 2000M, BASSIN VERSANT DU RHONE, SUISSE 52 FIGURE 49 : CALENDRIER DE LA LIMITE DE NEIGE, BASSIN VERSANT DU PO, ITALIE 53 FIGURE 50 : CALENDRIER DE LA LIMITE DE NEIGE, BASSIN VERSANT DU RHONE, SUISSE TABLEAUX TABLEAU 1 : SPECIFICATIONS MODIS MODIFIE)... 5 TABLEAU 2 : RELATION ENTRE LES CANAUX UTILISES ET LEURS PROPRIETES PHYSIQUES (ISSUS DE LA DOCUMENTATION MODIFIE)... 6 TABLEAU 3 : CODES DU PRODUIT NEIGE (ISSUS DU CAHIER DES CHARGES ACQWA WP2.3) TABLEAU 4 : RECAPITULATIF DU CODAGE DU PRODUIT FRACTION DE NEIGE (ISSU DU CAHIER DES CHARGES ACQWA WP2.3) TABLEAU 5 : CODE DES CARTES DE NEIGE EN FONCTION DE L'ALTITUDE (KIAGE, 2010, MODIFIE) TABLEAU 6: CLASSEMENT TOPOGRAPHIQUE DES SURFACES DU BASSIN VERSANT DU SYR DARIA (VANMAERCKE ET AL., 2011) TABLEAU 7 : OCCUPATION DES SOLS, SYR DARIA, KYRGYZSTAN TABLEAU 8 : PLANNING PREVISIONNEL DE CREATION DE CARTES DE NEIGE ET DE FRACTION DE NEIGE TABLEAU 9 : SYNTHESE DES DATES ERRONEES, BASSIN VERSANT DU SYR DARIA, KYRGYZSTAN TABLEAU 10 : RECAPITULATIF DE L'ETUDE DE VARIABILITE, BASSIN VERSANT DU SYR DARIA, KRGYZSTAN TABLEAU 11 : CLASSIFICATION TOPOGRAPHIQUE DES SURFACES DES BASSINS VERSANTS DU PO (ITALIE) ET DU RHONE (SUISSE) TABLEAU 12 : CODAGE DES CARTES DE CORRELATION ENTRE NUAGES ET ALTITUDES TABLEAU 13 : CODAGE DES CARTES DE CORRELATION ENTRE NEIGE ET ORIENTATIONS TABLEAU 14 : CODAGE DES CARTES DE CORRELATION ENTRE NUAGES ET ORIENTATIONS TABLEAU 15 : CODAGE DES CARTES DE CORRELATION ENTRE ALTITUDE ET LIMITE DE NEIGE TABLEAU 16 : CARTES DE CORRELATION ORIENTATIONS/LIMITE DE NEIGE

64 TABLEAU 17 : COMPARATIF SUR LA VARIABILITE DES BASSINS VERSANTS DU RHONE ET DU PO TABLEAU 18 : RECAPITULATIF DE L'ETUDE DE VARIABILITE SUR LES TROIS BASSINS ERSANTS D'ETUDE TABLEAU 19 : COMPARAISON DES VITESSES DE FUSION ET DATE DE DEBUT DE FUSION PAR TRANCHE D'ALTITUDES POUR LES BASSINS VERSANTS DU PO ET DU RHONE TABLEAU 20 : COMPARATIF DES ORIENTATIONS EXTREMES SUR LES BASSINS VERSANTS DU PO (ITALIE) ET DU RHONE (SUISSE) Violaine Doutreleau

65 8 BIBLIOGRAPHIE Beniston, M., 2010: Impacts of climatic change on water and associated economic activities in the Swiss Alps. Journal of Hydrology, doi: /j.jhydrol Boos, A. (2009). Application de la télédétection optique à l'échelle globale pour la restitution cartographique multi temporelle des couverts neigeux dans les bassins versants du Pô et du Rhône. Mémoire d'ingénieur ESGT, LTHE, Grenoble, 59p. Boos, A. (2009). Notice explicative_aboos. Notice MODIS Neige, LTHE, Grenoble. Boudhar, A. (2009). Télédétection du manteau neigeux et modélisation de la contribution des eaux de fonte des neiges aux débits des oueds du haut atlas de Marrakech. Rapport de thèse, Université Cadi Ayyad. Brander, D., Seidel, K., Zurflüh, M. and Huggel, C. (2001). Snow Cover Duration Maps in Alpine regions with remote sensing data. EARSeL Workshop on Remote Sensing of Land Ice and Snow, Dresden, EARSeL eproceedings, 1, CD-ROM Bravard. (2006). Impact of climate change on the management of upland waters: the Rhône river case, 42p. Canicule de l'été 2003: Rapport de synthèse, PROCLIM( Forum for Climate and Global Change). Bern:ProClim, 2005, 28p. Cremonese, E., Diotri, F., Morra di Cella, U., Pogliotti, P., Galvagno, M. (2011). Modeling Snow Water Equivalent distribution in Aosta Valley (NW Italy). Eaux et montagne.lyon. Derrien, M., Legleau, H., Lavanant, L., Harang, L., Noyalet, A., Pochic, D. (1990). Détection automatique des nuages avec l'imageur AVHRR du satellite défilant NOAA11. Note de travail EERM 4, Etablissement d'etudes et de Recherches Météorologiques, Direction de la Météorologie Nationale, Ministère de l'equipement, des Transports et de la Mer, Paris, 37p. Fette, M., Weber C., Peter A., and Wehrli B. (2007) Hydropower production and river rehabilitation: A case study on an alpine river. Environmental Modeling & Assessment 12(4), Flueraru, C., Stancalie, G., Craciunescu, V. and Savin, E. (2007). A Validation of MODIS Snowcover Products in Romania: Challenges and Future Directions. Transactions in GIS, 11: doi: /j x Folland, C. Karl, T, Salinger, J.(2002). Observed Climate variability and change. Weather, 9p. Haeberli, W., Beniston, M. (1998, 06 04). Climate change and its impacts on glaciers and permafrosts in the alps. (Springer, Éd.) AMBIO, 27 (4), p. 9. Hall, D.K., Foster, J.L., Salomonson, V.V., Klein, A.G., Chien, J.Y.L. (2001). Development of a Technique to Assess Snow-Cover Mapping Errors from Space, Institute of Electrical and Electronics Engineers (IEEE) Transactions on Geoscience and Remote Sensing, (39)2: Hall, D. K., Riggs, G. A., Salomonson, V. (2001). Algorithm Theoretical Basis Document (ATBD) for the MODIS Snow and Ice-Mapping Algorithms. NASA/Goddard Space Flight Center, Greenbelt.45p. Hall, D.K., Riggs, G.A., (2007). Accuracy assessment of the MODIS snow-cover products, Hydrological Processes, 21: Hastie, T., Tibishirani, R. (1990). Generalized additive models. London: Chapman and Hall. 352p.

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67 9 SITES INTERNET Glaciers du Mont blanc Mémoire du URL : Impact du changement climatique sur les systèmes Alpes-Climat-Risques URL : LGGE, Glossaire glaciologique URL : MODIS Specifications, Modis Web URL: About LP DAAC URL: https://lpdaac.usgs.gov/ Office québecois de la langue Télédétection URL : Office fédéral de la topographie MNS/MNT-MO URL : Terre Science de la Terre, Environnement et RTFlash Recherche & Technologie URL : Kyrgyzstan, Cryosphère, Névé URL : Search URL: https://wist.echo.nasa.gov/wist-bin/api/ims.cgi?mode=mainsrch&js=1 Rapport annuel 2009 URL: 10 TABLE DES ANNEXES A. BANDES SPECTRALES DE MODIS i B. TUTORIEL....ii C. COURBES DE VARIATION TEMPORELLE DE LA SURFACE ENNEIGÉE PAR TRANCHE D ALTITUDE..xii a. Bassin versant du Pô...xii b. Bassin versant du Rhône....xv D. Limites inférieure de neige.... xviii a. Bassin versant du Pô....xviii b. Bassin versant du Rhône..... xviii 61

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69 A. BANDES SPECTRALES DE MODIS Primary Use Band Bandwidth (nm) Land/Cloud/Aerosols Boundaries Land/Cloud/Aerosols Properties Ocean Color/ Phytoplankton/ Biogeochemistry Atmospheric Water Vapor Surface/Cloud Temperature Atmospheric Temperature Cirrus Clouds Water Vapor Cloud Properties Ozone Surface/Cloud Temperature Cloud Top Altitude Annexe 1 : Caractéristiques spectrales du capteur MODIS (MODIS modifié) i

70 B. TUTORIEL AUTOMATISATION DES TRAITEMENTS D IMAGES MODIS SOUS LES LOGICIELS GEOMATICA PCI ET ARCGIS (ESRI) SOMMAIRE I. CHARGEMENT DES IMAGES WIST... II II.TRAITEMENT DES IMAGES DE NEIGE/NON-NEIGE... III III.TRAITEMENT DES IMAGES DE REFLECTANCE... VI IV.STATISTIQUES DE L ENNEIGEMENT (ISSU DES IMAGES DE NEIGE-NON NEIGE)... VIII V.MATRICE DE CONFUSION... VIII VI.CARTES DE PENTES ET D ORIENTATION... IX VII.EXPORTATION DES IMAGES EN GEOTIFF (.TIF)... IX VIII.RECAPITULATIF LOGICIELS/ACTION/OUTILS UTILISES... X I. CHARGEMENT DES IMAGES WIST Voici un moyen de chargement des données, au lieu de charger le fichier zip, on peut charger les fichiers 1 à 1 grâce à Filezilla. L adresse de chargement est la première : a. Copier cette adresse dans la barre d adresse b. Choisir le répertoire de destination des fichiers c. Sélectionner les fichiers que l on souhaite charger (fenêtre de droite) d. Lancer le chargement ii

71 II. TRAITEMENT DES IMAGES DE NEIGE/NON-NEIGE i. Traduction de tous les fichiers.hdf en.pix : Le format «.hdf» (Hierarchical Data Format) est le format standard de distribution des données MODIS. Le format «.pix» est le format de traitement sous Geomatica (http://www.pcigeomatics.com/ ). Le programme ici est réalisé à l aide du modeler de Geomatica, et de deux modules d importation et d exportation des fichiers. Le «modeler» trouve son avantage dans le fait qu on peut faire tourner en boucle un programme sur tout un dossier. On peut choisir les canaux à exporter dans le nouveau format. Ceci permet également de sauver de l espace sur le disque dur. - Ouvrir le modèle «TranslateHdfPixRoutine» dans PCI Modeler. - Entrer les paramètres d entrée et de sortie en cliquant sur les modules «import» ou «export». - Exécuter en boucle la méthode avec Execute/Setup Batch Processing : a) Choisir un filtre (Filename Filter) basé sur l extension de fichier qui va permettre à la boucle de s effectuer (ici *.hdf) ii. b) Spécifier le dossier ou se trouvent les fichiers à traduire c) Spécifier le dossier ou se trouveront les fichiers traduits (il vaut mieux en créer un nouveau pour la suite) Si une erreur empêche l ouverture du module, il faut en créer un nouveau. Pour cela on importe les modules «import» et «export» à l aide de la bibliothèque de modèle (Librarian modeler) de Geomatica (celui-ci s ouvre à l ouverture de PCI Modeler) Ce batch permet de réaliser un nombre limité de boucles (environ 40). Ceci est un «bug» de la version 9.3 de Geomatica résolu pour la version 10. Il faut relancer le «modeler» pour effectuer les autres. Mosaïquage sous ArcGis Le bassin versant du Kyrgyzstan correspond à deux tuiles MODIS. Il a donc fallu créer des mosaïques de celles-ci avant tout autre traitement. Dans le cas ou la zone étudiée correspond à plusieurs tuiles, créer des mosaïques de ces tuiles devient nécessaire avant tout traitement. Ce mosaïquage se fait grâce à ArcGis et à la possibilité d écrire des codes (ou scripts) python. L extension correspondante est.py. ESRI a mis en place une plate-forme de distribution de scripts. Ainsi tout utilisateur et créateur de scripts peut les mettre en ligne et autoriser leur modification et rediffusion. Un script de mosaïquage existe mais ne permet pas de traiter les données en boucle. La boucle du programme tourne sur une liste (après avoir lu un répertoire, et créé une liste des fichiers de ce répertoire), sans avoir forcément besoin de compter le nombre d éléments du répertoire. Dans notre cas, il est utile de les compter pour utiliser un pas et ne pas réaliser les opérations pour tous les éléments du répertoire. En effet, le programme créé une mosaïque avec deux images consécutives et donc sans pas, on aurait des mosaïques incohérentes de dates différentes. Une des particularités du mosaïquage sous ArcGis est qu il fonctionne avec des espaces de travail appelés workspace. Le programme créé ce workspace à chaque tour de boucle afin de pouvoir utiliser le mosaîquage d ArcGis. a) Créer un dossier vide qui contiendra les mosaïques b) Créer un raster mosaïque «FichierRasterMosaNeige» (possible avec le module orthoengine de Geomatica ou ArcGis). Ce raster contient toutes les caractéristiques de la mosaïque qui sera créée (nombre de bandes ). Un fois le nouveau raster créé, modifier le chemin d accès à ce raster dans le code python (extension.py) : iii

72 c) Sous ArcGis : Affichage de l ArcToolbox Ajout de la toolbox «ToolboxMosaiquage» (clic droit/add) Lancement du script correspondant Le script python est attaché à la toolbox. Exécuter une action de la toolbox revient à exécuter le script correspondant. iii. Renommer les mosaïques créées : Utiliser Ant Renamer : il est possible de supprimer des éléments de la chaîne de caractère, d en ajouter iv. Reprojection Geomatica, tout comme ArcGis, a une petite base de données de scripts. Un script de reprojection en boucle avait déjà été créé. Il a fallu néanmoins le modifier afin de l adapter à notre situation. Le principal problème était le fichier de sortie de ce programme qui n avait pas la bonne taille (limites en haut à gauche et en bas à droites de l image) ni la bonne résolution spatiale de pixel : il faut donc définir le nombre de lignes et de colonnes du fichier de sortie et les limites externes (en haut à gauche et en bas à droite) dans le nouveau système de projection. Réaliser une reprojection test avec Geomatica permet d obtenir ces informations. Les scripts de Geomatica sont en format «.eas» en langage «easi» et peuvent se lancer à l aide de la fonctionnalité «easi» de la barre d outils de Geomatica. On utilise ici un script «EASI» de reprojection (reproj.eas) en routine issu du site de PCI Geomatica (cf. a) Modifier le script de reprojection afin de l adapter à notre situation : le fichier «readme» donne les premières indications. Il est également utile de spécifier le nombre de lignes et colonnes du fichier de sortie en se basant sur une image reprojetée (dans le code : nlines, npixel). Enfin les limites de reprojection peuvent varier de celles issues du fichier de reprojection et utiles à spécifier. Ces limites correspondent à celles du système de projection du fichier reprojeté, fichier de sortie. Quelques conseils pour éviter les bugs et simplifier les prochaines opérations : Eviter les accents ou caractères non anglophones dans les noms de fichier et de dossier! Limiter la longueur des chemins d accès! Donner le nom yyyy-jjj en fichier de sortie dans le «filelist.txt» (exigence du cahier des charges) iv Figure 51 Illustration du changement du nombre de lignes et de colonnes Figure 2 Illustration du changement des limites de reprojection Violaine Doutreleau

73 b) Copier le script dans le répertoire de Geomatica : «C:\Program Files\Geomatica_9.1\pro», puis lancer le script sous «easi» : run reproj On effectue la reprojection pour les images de neige et de réflectance (si la reprojection des images de neige n a pas déjà été réalisée) Il peut être pratique de créer deux scripts «easi» : un pour les images de réflectance et un autre pour celles de neige. Il suffit alors de modifier le nom du fichier texte (filelist.txt) dans le script. Traitement v. Application d un masque de lac si nécessaire Le calcul de néocanal est récurrent dans la réalisation de cartes. Dans notre cas, il est utile lors de l application de masques de lac, de masque d absence de donnée (découpe du bassin versant ou clipping), de calcul d indice (NDSI) ou d application de la droite de régression de Salomonson (III.v). Le programme réalisé est un programme «easi» (.eas) et est très intuitif. Il est possible dans «easi» de copier les informations de canaux issus de fichiers externes au programme (ici pour l application des masques) et de réaliser des calculs entre canaux en ouvrant un modèle sur le fichier à traiter. Utiliser le script masque_lac.eas qui est un script «easi» : a) Créer un masque de lac par seuillage à l aide de la bande 2 de réflectance pour une date en plein été. On peut définir le seuil à l aide de l histogramme. Il suffit ensuite de réaliser un algorithme sous «EASI Modeler» afin d isoler les lacs pour créer un masque de lacs b) Dans le script «easi» : Modifier le chemin d accès au masque de lac Modifier le numéro du canal correspondant au masque (au cas où le masque de lac comprenne plusieurs canaux) Modifier la valeur du code lac du masque lac vi. Application d un masque «pas de données» Utiliser le script «easi» : «masque_nodata.eas». Il faut passer par les mêmes étapes que pour le masque de lac. Pour créer le masque «no data», on réalise une découpe (clip) de la zone étudiée qu on fusionne (merge) avec une image reprojetée afin d avoir la bonne taille d image de sortie. Dans les limites (extents) du fichier créé, spécifier «From File» et choisir le fichier qui définit les limites du fichier de sortie. Un petit script sous «easi modelling» permet d affecter la valeur zéro aux valeurs Na (si les pixels de la bande 1 sont différents des valeurs de pixels de la zone alors on leur affecte zéro). On a alors notre masque «no data». v

74 vii. Fusion des.pix renommés en un seul fichier Utiliser l outil de Géomatica Focus : Tools/Data Merge Cet outil créé un.pix avec en canaux (layer) toutes les dates disponibles : cette opération est lourde sur une longue période et sur des gros fichiers. On la réalisera donc soit sur une période plus courte soit sur une zone réduite. Dans les paramètres, on peut choisir les limites de la zone de l image qu on veut fusionner ce qui accélère considérablement le temps de calcul (cercle rouge ci-contre). Cela a suffit dans mon cas à réaliser le traitement. Si le traitement est toujours trop lourd, on peut fusionner par période. Ensuite on effectuera un clipping/subsetting sur le polygone (cf. Notice d Alain Boos) de la région utile sur la dite période. Enfin on fusionnera toutes les périodes en une seule grande période. III. TRAITEMENT DES IMAGES DE REFLECTANCE i. Traduction de tous les fichiers.hdf en.pix : Traduire tous les canaux de réflectance (cf. ci-contre) avec le même module que pour les images de neige (cf. II.i., page iii) ii. Renommer les fichiers avec Ant Renamer : Les noms de fichiers initiaux sont trop longs pour le traitement. Penser également à réduire la hiérarchie de dossier car cela peut bloquer le traitement. iii. Création des mosaïques sous ArcGis (cf p.iii Mosaïquage sous ArcGis) iv. Reprojection des mosaïques (cf II.iv. page iv) v. Calcul du NDSI et du Fractional Snow Cover avec utilisations de masques (lac, nuage, pas de données) a) Créer les masques de lac et «pas de donnée» On peut réutiliser les masques créés pour les images de neige-non neige. b) S assurer que les noms de fichiers de réflectance et neige-non neige soient exactement les mêmes (la règle est : Année - Jour julien) car le masque de nuage est issu des images neige- non neige vi c) Modifier dans le script le chemin d accès aux masques lac et «pas de donnée» d) Créer deux nouveaux dossiers FRA et NDSI dans chaque répertoire ou le fractional snow cover sera calculé (correspond au répertoire ou les images ont été reprojetées) : ces répertoires sont utilisés lors de la création de nouvelles images avec pour unique bande le FRA ou le NDSI. Violaine Doutreleau

75 Lancer le script dans «easi» : e) Copier le script dans le répertoire de geomatica : «/pro» Attention à la syntaxe du répertoire (utilisation du slash : C:/DATA_Doutreleau/» Ce script aboutit à 3 résultats : o Images de réflectance, NDSI et Fractional Snow Cover avec les canaux suivantes : Numéro Couche Nom de la couche 1 MOD_Grid_500m_Surface_Reflectance;sur_refl_b01 2 MOD_Grid_500m_Surface_Reflectance;sur_refl_b02 3 MOD_Grid_500m_Surface_Reflectance;sur_refl_b03 4 MOD_Grid_500m_Surface_Reflectance;sur_refl_b04 5 MOD_Grid_500m_Surface_Reflectance;sur_refl_b05 6 MOD_Grid_500m_Surface_Reflectance;sur_refl_b06 7 MOD_Grid_500m_Surface_Reflectance;sur_refl_b07 8 NDSI 9 FRA o o Images FRA (Fractional Snow Cover) (copie de la couche n 9 dans un nouveau fichier) Images NDSI (copie de la couche n 8 dans un nouveau fichier) vi. Fusion des «Fractional Snow Cover» en un seul fichier Utiliser Tools/ Data Merge (cf notice d Alain Boos) vii. Renommer les néocanaux pour éviter de perdre leur date : On utilise le script «easi» «Renom_channels.eas». Modifier le script en fonction du nom qu on veut affecter aux néocanaux. Spécifier le nom du fichier dont on veut modifier le nom des canaux : tempfile="c:\data_doutreleau\06neigevsalti\neigevsalti.pix" Modifier les 2ème et 3ème paramètres d entrée de l instruction suivante : call DBWriteChanDesc(fp,i,"NeigeVsAlti_2010-"+s) Le 2ème paramètre est le numéro du canal à modifier et le 3ème paramètre est le nom à affecter au canal. IV. CREATION DE COMPOSITION COLOREE Pour modifier la composition colorée des images, la notice d Alain Boos donne les détails de réalisation de LUT colorée. vii

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