Télédétection spatiale et modélisation du fonctionnement hydrologique des petits bassins versants

II. Etat de l'art du couplage et perspectives des hyperfréquences

Philippe Gineste

Laboratoire commun de télédétection, CEMAGREF-ENGREF, Montpellier, France

Resumé

Si la télédétection optique n'a guère permis de caractériser le fonctionnement hydrologique des petits bassins versants, elle semble permettre en revanche d'envisager, dans les régions arides à semi-arides, de prédire la réponse d'un bassin à la pluie sans en mesurer le débit à l'exutoire. L'avènement de l'imagerie radar, de par sa sensibilité à l'humidité superficielle des sols, offre par ailleurs en milieu humide à tempéré notamment, de précieuses perspectives d'étude des processus du ruissellement à l'échelle d'un bassin et un fort potentiel d'amélioration des prédictions des modèles.

Abstract

Even if remote sensing did not yield a better understanding of the functioning of small catchments yet for arid to semi-arid areas it points towards the prediction of an outlet discharge without any prior measurement. Because of its sensitivity to superficial soil moisture, radar imagery, especially in humid to temperate climates, offers valuable possibilities both to study the runoff generating processes at the catchment scale and to improve the predictions of the models.

Introduction

Ni les flux internes à un petit bassin versant, ni même les débits à son exutoire, ne peuvent être prédits avec confiance par les modèles hydrologiques actuels (Gineste, partie I).

Cette situation découle en partie de la complexité des processus de génération des débits, mais aussi des difficultés à étudier le milieu naturel en conditions contrôlées. Il n'est pas possible d'appliquer des précipitations contrôlées à l'échelle d'un bassin ou encore de maîtriser l'ensemble des conditions initiales. Chaque événement est unique et survient dans des conditions particulières; mais l'on est souvent contraint de supposer que les phénomènes étudiés sont stationnaires.

La télédétection spatiale offre une possibilité unique d'observation et de suivi du milieu naturel qui a permis de nombreuses applications en hydrologie (Caloz et Puech, 1996) : caractérisation de l'occupation des sols et des couvertures végétale et neigeuse, inventaire des plans d'eau et de leur cubature, extraction de MNT par couple d'images des grandes lignes du réseau hydrographique, estimation des précipitations et de l'évapotranspiration, etc. Cependant, la liaison entre les informations requises par la modélisation hydrologique des petits bassins versants et les informations disponibles en télédétection n'est pas évidente (Caloz et Puech, 1996) : comment passer de la luminance spectrale des différents pixels du bassin au débit à son exutoire? On propose un bref état de l'art en la matière, avant d'envisager l'apport potentiel d'une technologie spatiale plus récente, la télédétection radar.

Couplage télédétection-modélisation hydrologique

Toutes les méthodes d'assimilation des données satellitaires reposent sur un même schéma qui se décompose en plusieurs étapes (Caloz et Puech, 1996) :

· identification de l'occupation des sols,

· transformation en indice ou fonction de production de ruissellement,

· agrégation à l'échelle globale du bassin.

Les différentes classes d'occupation du sol sont obtenues à partir des images (visible et proche infrarouge) par classification multispectrale ou par segmentation d'indice de végétation. L'intégration de l'information satellitaire à la modélisation hydrologique s'opère lors de la seconde étape qui consiste à associer un certain potentiel de ruissellement à chacune des classes d'occupation du sol (Duchon et al., 1992). Ce sont typiquement les tables du SCS curve number qui sont utilisées (Ragan et Jackson, 1980), parce qu'elles fournissent une estimation de la lame ruisselée selon le type de sol - à déterminer par ailleurs - et son occupation (tableau 1). Ces estimations sont malheureusement entachées d'une forte dispersion. L'agrégation s'opère en principe ensuite pour traduire le transfert des contributions des diverses parcelles jusqu'à l'exutoire du bassin; elle intervient sinon implicitement sous la forme d'un pourcentage d'occupation du sol lorsque la fonction de production s'applique directement à l'échelle du bassin.

En outre, parce que ces méthodes reposent sur des concepts - production et transfert - qui s'inscrivent dans le schéma hortonien d'un ruissellement à la surface des sols (Gineste, partie I), leur champ d'application semble structurellement limité aux bassins des régions arides à semi-arides. Leur efficacité dépend alors en premier lieu de la « force » de la liaison entre l'occupation d'un type de sol et sa capacité d'infiltration, que l'on analyse par la suite sur la base des travaux réalisés dans une région typiquement hortonienne, le Sahel.

Du concept d'état de surface

Depuis les années 50, l'ORSTOM a étudié plus d'une centaine de bassins expérimentaux sahéliens dans l'optique d'établir une typologie basée sur les caractéristiques des bassins. Contre toute attente, la nature des sols ne s'est pas révélée un facteur discriminant vis-à-vis des ruissellements observés (Dubreuil et al., 1975). D'intensives campagnes de simulation des pluies associées à une étude pédologique détaillée des horizons superficiels du sol ont alors montré que la capacité d'infiltration des sols est sous la dépendance quasi exclusive des propriétés de la surface du sol, et en particulier de son encroûtement (Casenave et Valentin, 1989). Cela a conduit à définir une typologie des états de surface qui présente l'avantage d'associer à chaque type d'états de surface une équation empirique issue des mesures de simulation de pluie, qui exprime la lame d'eau ruisselée en fonction de la pluie et d'un indice d'humidité antérieure.

TABLEAU 1

Valeurs du Curve Number pour différentes occupations du sol (conditions initiales d'humidité II) (d'après Ragan et Jackson, 1980)

A : low runoff potential

B : moderate infiltration rate

C : slow infiltration rate

D : high runoff potential

La liaison état de surface - capacité d'infiltration d'un sol est ainsi établie (à l'échelle du simulateur), mais qu'en est-il du lien entre les états de surface et les thèmes identifiables sur les images, à savoir typiquement l'occupation du sol ? S'il est clair que la mise en culture des sols favorise la formation de croûtes de battance pratiquement imperméables - néanmoins susceptibles d'évoluer au fil de la saison selon les pratiques culturales (sarclage) -, les travaux de Puech (1993) apportent, concernant les zones naturelles, un premier élément de réponse semble-t-il plus nuancé. Parce que certaines caractéristiques participant à la définition des états de surface sont franchement inaccessibles par télédétection, comme le nombre de micro-horizons constitutifs d'un type de croûte ou encore l'activité de la mésofaune, Puech (1993) propose une méthode en deux étapes où le passage aux états de surface s'opère de façon statistique à partir de l'observation terrain de leur distribution pour chaque thème identifié au préalable sur les images. Il semble cependant que la stabilité des liens statistiques ne soit vérifiée qu'assez localement; autrement dit, un même thème de surface sur des bassins différents risque de recouvrir des distributions d'états de surface différentes, conduisant à des lames ruisselées différentes elles aussi.

Du rôle des images

A la lumière du principe général du couplage et de la méthode plus complexe esquissée précédemment, les images servent à identifier des thèmes de surface, variables en nature mais surtout en taille, selon que l'on souhaite caractériser de grandes zones sensiblement homogènes (par dégradation de l'information spatiale), des parcelles agricoles, ou encore que l'on cherche comme Puech (1993) à déterminer pour chaque pixel une combinaison d'information sur l'occupation des sols (sol cultivés ou non, indice de végétation) et les sols eux-mêmes; les sols sahéliens présentent en effet la particularité d'une caractérisation possible depuis l'espace. L'étape statistique, qui consiste à transformer ces plans primaires en termes d'états de surface, permet alors d'alimenter le modèle « simulateur » de l'ORSTOM. Ainsi, les images n'apportent pas une information qui ne serait pas disponible sur le terrain; elles sont utilisées pour alimenter les modèles à moindre coût de l'ensemble des paramètres requis à l'échelle du bassin, en extrapolant les différents thèmes de surface présents sur un bassin à partir des thèmes reconnus au sol sur une zone d'apprentissage.

De la nature des modèles

Les modèles qui ont permis l'assimilation des données satellitaires sont des modèles empiriques qui proposent de déterminer la réponse hydrologique d'une portion de sol (simulateur) ou d'une parcelle (SCS) à partir de caractéristiques observables sur le terrain (occupation du sol, état de surface). Ces modèles s'appliquent par ailleurs typiquement à l'échelle globale de l'événement pluvieux, c'est-à-dire qu'ils ne fournissent qu'une estimation du volume total ruisselé correspondant à une certaine quantité de pluie, qu'il s'agit ensuite d'agréger à l'échelle du bassin.

Chevallier (1985) propose néanmoins une fonction de production qui permet d'utiliser les résultats de la simulation des pluies lorsque les pas de temps du modèle sont plus courts que la durée de l'événement pluvieux considéré. Le modèle utilisé, MODLAC (Girard, 1982), discrétise l'espace géographique en mailles de taille variable qui tendent à s'adapter aux grands thèmes de surface présents sur le bassin (sables vifs, altération avec cuirasse, végétation de bas-fonds, par exemple). A chaque thème identifié par télédétection correspond une fonction de production et le transfert est calculé à l'exutoire de chaque sous-bassin par la méthode des isochrones. Après calage des seuls paramètres du transfert, le modèle semble capable de simuler correctement les événements extrêmes observés sur le bassin de la mare d'Oursi au Burkina Faso. Albergel et al. (1987) ont ensuite transposé ce modèle aux bassins de Gagara situés à une cinquantaine de kilomètres de la mare d'Oursi (sur la même image Landsat) en utilisant les mêmes fonctions de production et paramètres de transfert. Les hydrogrammes de crues ainsi obtenus sont jugés satisfaisants.

Problèmes de changement d'échelle

Les problèmes de changement d'échelle (scaling problem) interviennent au niveau de chacune des fonctions des modèles, production et transfert.

Au niveau de la production, les expressions dérivées des expérimentations de simulation des pluies sont appliquées telles quelles à l'échelle d'un pixel de l'ordre de 900 m², additionnées au prorata des états de surface constitutifs d'un pixel. Si cela peut se justifier à la lumière des travaux de Collinet (1985) qui, sur des parcelles cultivées tout du moins, n'observe pas de différence significative entre des simulateurs de 1 m² et de 50 m², l'application de ces mêmes fonctions de production à l'échelle plus large d'une zone « homogène » paraît nettement plus délicate.

Il en est de même concernant le transfert où le saut d'échelle peut facilement atteindre quatre ou cinq ordres de grandeur dans le cadre d'une approche distribuée à l'échelle du pixel. Le schéma d'agrégation le plus immédiat suppose l'additivité des contributions locales (Puech, 1993); il repose sur l'hypothèse selon laquelle la production d'un pixel se concentre en petites rigoles qui se rejoignent rapidement pour établir des chemins préférentiels jusqu'au ruisseau, limitant ainsi les possibilités d'infiltration en chemin (Planchon, 1991). Puech (1993) obtient des résultats raisonnables sur deux des trois bassins étudiés, avec des facteurs d'échelle entre lame prédite et lame totale observée de 47 et 90 % sur les bassins de Thyssé Kaymor au Sénégal. Le bassin de Ndorola, situé en revanche dans une région à la fois plus humide (frange soudano-sahélienne du Burkina Faso) et moins cultivée, ne restitue que 5 % de la lame prédite par la même méthodologie. L'hypothèse d'additivité n'y est donc plus acceptable.

En fait, certaines zones naturelles, comme les brousses tigrées ou les cuirasses ferrugineuses (apparentes sur les images), sont connues pour ne produire qu'un ruissellement global négligeable malgré de forts potentiels locaux (Rodier, 1992), ce qui soulève finalement le problème de la dépendance d'échelle des concepts mêmes de production et de transfert.

Conclusions

Les méthodes précédentes semblent structurellement limitées aux régions hortoniennes et ne semblent donc guère applicables sous les climats plus humides où ce n'est théoriquement pas l'occupation du sol qui conditionne le ruissellement d'une parcelle, mais plutôt la position de cette parcelle dans la toposéquence et les conditions d'humidité initiales du versant. Elles sont de plus fondamentalement basées sur l'existence d'un lien empirique entre la production de ruissellement et les thèmes de surface télédétectés, lien qui, s'il est établi à certaines échelles spatiales et temporelles, mériterait de profondes vérifications avant d'être extrapolé à d'autres échelles.

S'esquisse en revanche la possibilité d'utiliser ces modèles en transposition, c'est-à-dire pour la prédiction du comportement d'un bassin non instrumenté. Ce type d'application, qui correspond aux besoins réels des aménageurs, est favorisé au Sahel par la prédominance du seul processus hortonien et une bonne visibilité de la surface des sols à la fin de la saison sèche. Il offre un champ de recherche considérable en télédétection car les méthodes empiriques existantes n'utilisent que quelques descripteurs géomorphologiques globaux (superficie du bassin, indice de pente, par exemple) pour la régionalisation des paramètres hydrologiques comme le débit de crue décennal (Rodier et Auvray, 1965; Puech et Chabi-Gonni, 1983). Nul doute que de nouvelles études statistiques qui incluraient les données de télédétection permettraient d'améliorer considérablement la très faible précision de ces méthodes.

Cependant, à mesure que l'échelle temporelle considérée s'affine jusqu'à la simulation en continu de la réponse d'un bassin, les estimations empiriques de production se fragilisent tandis que les problèmes liés au transfert des écoulements de surface s'accentuent (Gineste, partie I), si bien que la transposition d'un modèle de simulation ne semble pouvoir s'envisager avec confiance que lorsqu'une meilleure compréhension des processus le permettra.

Généralités sur la télédétection radar

Lancé en juillet 1991, ERS-1 est le premier satellite radar permettant des acquisitions régulières de façon opérationnelle. Son prédécesseur, SEASAT, n'a en effet fonctionné que trois mois en 1979. Cette technologie, qui procure une résolution spatiale voisine de celle des capteurs satellitaires optiques, connaît depuis peu un développement considérable, comme en témoignent les récents lancements des satellites ERS-2 (européen), JERS-1 (japonais), et RADARSAT (canadien).

Le principe consiste à capter, non plus le rayonnement solaire réfléchi par une surface (visible, proche et moyen infrarouge), ni le rayonnement électromagnétique propre des corps (infrarouge thermique, micro-ondes passives), mais le rayonnement rétrodiffusé par l'illumination de cette surface dans le domaine des hyperfréquences. Parce qu'ils possèdent leur propre source d'illumination, les capteurs radar permettent des acquisitions de jour comme de nuit; la gamme des hyperfréquences utilisées (0.3 - 15 Ghz), qui correspond à une transparence de la vapeur d'eau, les affranchit d'autre part des perturbations atmosphériques.

Les capteurs radar sont également ceux qui présentent le plus fort potentiel d'estimation de l'humidité des sols depuis l'espace parce qu'ils permettent une mesure directe des propriétés diélectriques de la cible, qui sont étroitement liées à la teneur en eau du fait de la disparité des permittivités diélectriques d'un sol sec, de l'ordre de deux à cinq, et de l'eau, 80 à 20°C (Van de Griend et Engman, 1985). Le signal rétrodiffusé, cependant, dépend également des caractéristiques de la visée et du capteur, de l'humidité volumique du couvert végétal et de la rugosité de la cible, c'est-à-dire son micro-relief (Ulaby et al., 1986).

De nombreuses expérimentations aéroportées ont permis de préciser les configurations les mieux adaptées à l'estimation de l'humidité superficielle des sols. Aucune cartographie ne semble cependant pouvoir être obtenue à partir d'un capteur radar simplement configuré, comme le sont aujourd'hui les capteurs embarqués sur des plates-formes satellitaires qui ne fonctionnent qu'avec une seule fréquence et polarisation. Même lorsque les sols sont nus, il est en effet logiquement très difficile de séparer la composante de rugosité du sol de celle de l'humidité à partir d'un seul coefficient de rétrodiffusion. Aussi, la recherche s'est-elle orientée vers l'utilisation de radars plus complexes (plusieurs polarisations, fréquences variables, angle d'incidence variable, etc.) afin d'estimer conjointement l'humidité superficielle des sols et leur rugosité effective (Dubois et Van Zyl, 1995). Le modèle empirique de Oh et al. (1992), qui utilise des données polarimétriques en bande L, permet une mesure précise de l'humidité volumique dans les cinq premiers centimètres du sol lorsque la végétation ne dépasse pas 15 cm (Ulaby et al., 1996).

La télédétection radar semble par conséquent capable de cartographier l'humidité superficielle des sols sous des couverts suffisamment épars à l'horizon du troisième millénaire grâce au développement des capteurs multi-configurés (programme EOS, Way et Smith, 1991). Cette information intéresse bon nombre d'applications agro-climatologiques de par le rôle privilégié de l'humidité superficielle des sols à l'interface du complexe sol-végétation-atmosphère. Elle permettrait notamment d'améliorer les techniques d'estimation de l'évapotranspiration réelle par la déconvolution de la température radiométrique (infrarouge thermique) en ses composantes sol et végétation, techniques dont la validation est par ailleurs délicate sans la connaissance de la distribution des humidités sur un bassin (Price, 1980).

En hydrologie de bassin s'ouvre la voie d'une mesure spatiale d'une variable d'état du système à une échelle compatible avec celle des modèles distribués. Après avoir vérifié comment les « humidités radar » se comportent vis-à-vis des mesures d'humidité au sol et des moyennes spatiales de ces mesures, ce qui laisse présager certaines difficultés théoriques (Charpentier et Goofman, 1992; Van Oevelen et al., 1995), l'on serait certes tenté d'essayer d'intégrer ces nouvelles données dans une approche de modélisation. Une étape préliminaire, consiste cependant à reconnaître la complexité de la genèse des crues en général : diversité des processus, sources variables dans le temps et l'espace, mélange d'eaux plus ou moins souterraines et écoulements de surface, etc. L'étude des processus du ruissellement, sous cet éclairage, apparaît alors comme une perspective des plus intéressantes.

Perspectives d'étude des processus du ruissellement

On distingue trois domaines d'étude essentiels : le premier concerne la caractérisation de l'échelle et du fonctionnement d'unités hydrologiquement homogènes; il est considéré par Engman et Gurney (1991) comme une des principales attentes vis-à-vis de la télédétection. Suivent les perpectives d'identification des zones saturées et des zones d'érosion.

Zones hydrologiquement homogènes

La télédétection permet de découper l'espace en fonction de critères d'homogénéité portant sur les réponses des divers canaux du spectre électromagnétique.

Rien ne garantit cependant qu'une zone identifiée comme homogène du point de vue de la vision satellitaire optique conserve une certaine homogénéité d'un point de vue hydrologique. La sensibilité du signal radar à l'humidité du sol offre en revanche la possibilité d'une segmentation de l'espace fortement liée à une variable d'état du système hydrologique. En outre, lorsque les observations sont suffisamment fréquentes (telles les phases d'acquisition à trois jours d'intervalle par le satellite ERS-1), une approche relative qui considère les variations du signal comme un indicateur des variations de l'humidité superficielle des sols permet de s'affranchir des facteurs qui perturbent l'interprétation du signal.

Ainsi, si les satellites radar ne permettent pas actuellement de livrer une image spatialisée précise de l'humidité des sols, ils semblent néanmoins pouvoir fournir des indications précieuses sur la structure spatiale des zones hydrologiquement homogènes ainsi que sur la dynamique temporelle de ces zones. Peut-on ensuite relier l'observation de différentes dynamiques de drainage superficiel des sols aux caractéristiques morpho-pédologiques du bassin, à la profondeur de la nappe phréatique, ou encore à la présence de chemins préférentiels naturels (fissures, macropores) ou artificiels (drains, fossés) ?

Zones saturées

Siège de processus géochimiques particuliers comme la dénitrification, le rôle des zones saturées dans le fonctionnement des bassins humides est essentiel. Elles sont également les limites naturelles de divers processus hydrologiques : refus d'infiltration, exfiltration, rétention de surface, et ruissellement de surface. Cependant, le comportement du signal radar aux fortes humidités est encore très mal connu car la plupart des études se sont limitées à une plage d'humidité qui ne dépasse pas la capacité au champ.

Une des applications opérationnelles de la technologie radar concerne pourtant le suivi des inondations; elle s'appuie sur une décroissance marquée du signal résultant de la réflexion spéculaire de l'onde à la surface de l'eau. Sur le même principe, un critère de seuillage aux faibles intensités radar a été proposé pour suivre l'extension des zones saturées (Brun et al., 1990). Nos premières tentatives d'application à partir des images ERS-1 montrent cependant que ce schéma de détection ne semble pas pertinent à l'échelle des petits bassins où la saturation n'implique pas nécessairement une forte présence d'eau libre à la surface des sols.

Il semble donc qu'il faille attendre que la technologie radar permette une estimation absolue de l'humidité superficielle d'un sol, à moins de formuler l'hypothèse d'une plus grande persistance de l'humidité superficielle pour ces zones, liée à l'alimentation des nappes sous-jacentes, et se traduisant par la plus faible variation possible de l'humidité (et par conséquent du signal radar).

Zones d'érosion

La sensibilité du signal radar au micro-relief de la cible permet en principe de détecter des changements de rugosité même si le lien entre la rugosité effective perçue par le capteur et la rugosité du sol n'est pas évident.

Si d'autre part seule l'information en puissance (le coefficient de rétrodiffusion) est couramment disponible et utilisée, les progrès techniques récents ont montré l'intérêt de l'interférométrie pour la génération des MNT et l'étude des changements superficiels des surfaces terrestres (Massonnet et al., 1993). Interviennent alors de nouvelles variables, à savoir la différence de phase entre deux acquisitions aux géométries sensiblement identiques (principe de l'interférométrie) ou encore le degré de cohérence, qui sont très sensibles aux modifications du micro-relief survenant entre l'acquisition d'un couple d'images (Wegmüller et Werner, 1995), et qui permettent par conséquent d'envisager de repérer les manifestations de l'érosion hydrique des sols et d'en suivre l'évolution spatiale et temporelle.

Perspectives d'assimilation par les modèles hydrologiques

D'un point de vue théorique, le champ d'application des humidités radar dans le domaine de la modélisation hydrologique paraît considérable; elles peuvent en effet servir :

· à la confrontation avec les prévisions des modèles distribués,

· à l'initialisation ou à la réinitialisation périodique de l'état hydrique des modèles,

· à la calibration des modèles spatialisés.

D'un point de vue pratique cependant, ne serait-ce qu'à partir de l'observation au sol de l'extension des zones saturées, les efforts pour valider les simulations du fonctionnement hydrologique interne à un bassin sont rarissimes (Ambroise et al., 1995). Engman et al. (1989) ont utilisé les hyperfréquences passives (aéroportées) pour suivre l'évolution de la structure spatiale des humidités résultant du drainage et de l'évapotranspiration sur un petit bassin forestier de 37 ha; ces observations ont permis d'identifier les zones contribuant au débit de base et de contrôler les résultats d'un modèle d'écoulement subsuperficiel (Sloan et Moore, 1984). Goodrich et al. (1994) ont également utilisé les micro-ondes passives pour étudier la sensibilité, à différentes échelles, des conditions initiales de l'humidité d'un bassin sur la simulation des écoulements de surface par le modèle Kineros (Woolhiser et al., 1990). Leurs résultats montrent qu'une estimation moyenne semble suffisante au regard des incertitudes liées à l'estimation des précipitations, mais l'information sur l'humidité des sols est certainement plus importante sous les climats plus humides où la distribution initiale de l'humidité conditionne directement l'extension spatiale du ruissellement. A ce jour enfin, aucun exemple d'utilisation de l'humidité des sols pour la calibration d'un modèle spatialisé n'existe.

Les possibilités d'utilisation des humidités radar par les modèles hydrologiques demeurent par conséquent largement inexplorées. Si les auteurs qui se sont intéressés à cette perspective de couplage soulèvent le faible potentiel d'assimilation de ces données par les modèles existants (Peck et al., 1981; Vauclin, 1983; Schultz, 1988), et le risque qui en résulte de ne pouvoir améliorer les estimations des modèles (Engman et Gurney, 1991), diverses stratégies sont pourtant envisageables. De même que la différence de fonctionnement des bassins selon leur zone climatique engendre des perspectives d'étude des processus hydrologiques différentes, considérer les possibilités d'assimilation de l'information radar par les modèles hydrologiques requiert aussi semble-t-il de distinguer les bassins hortoniens des bassins plus humides.

Modélisation des bassins hortoniens

Il est apparu dans la première section que les modèles qui utilisent les données satellitaires optiques pour caractériser la surface d'un bassin sont typiquement empiriques et parfois aussi basés sur le concept de zones hydrologiques homogènes. L'intégration des informations radar est tout d'abord envisagée dans le cadre de ces modèles avant de considérer les perspectives des approches plus physiques.

Modèles empiriques et conceptuels

Le radar apporte en premier lieu un complément d'information potentiellement synergique par rapport aux données optiques, susceptible d'améliorer d'une part la caractérisation des états de surface (rugosité, cohérence de phase), d'autre part la définition de zones hydrologiquement homogènes.

Concernant les humidités, la méthode du SCS curve number distingue schématiquement trois conditions d'humidité antérieures que l'on pourrait apprécier à partir de l'information radar en tenant compte en outre de la variabilité spatiale. Il en est de même des méthodes basées sur les expérimentations de simulation des pluies qui font également intervenir un indice d'humidité, calculé à défaut globalement à partir des précipitations antérieures. Cependant, l'information radar ne sert à ce niveau qu'à raffiner le traitement de la production de ruissellement qui, s'il est conduit à l'échelle du pixel, apparaît déjà trop sophistiqué par rapport au traitement du transfert des écoulements.

On peut alors envisager, lorsque les fonctions de production s'appliquent à l'échelle de grandes zones homogènes, de déterminer s'il existe des paramètres de transfert propres à chacun des thèmes de surface par le calage d'un modèle de simulation, qui utilise par exemple comme Chevallier (1985) la méthode des isochrones. Cette approche désagrégative a d'autant plus de chances de succès que l'on aura multiplié les observations de débits à l'échelle de sous-bassins; elle peut également s'appliquer au calage des fonctions de production, ou plus sûrement à la détermination de coefficients de ruissellement propres à chaque thème.

Cependant, les concepts de production et de transfert, d'une part dépendent de l'échelle d'application, et d'autre part tendent à désynchroniser des processus concomitants. Aussi est-on naturellement conduit à envisager la modélisation « physique » des écoulements de surface.

Modèles physiques

Le modèle Kineros (Woolhiser et al., 1990) permet un transfert synchrone des excès d'infiltration locaux qui sont calculés en fonction des précipitations et du degré de saturation du sol, mais également en fonction des ruissellements amont, si bien que l'eau peut continuer de s'infiltrer lorsque la pluie cesse. L'infiltration est calculée suivant le modèle de Smith et Parlange (1978); partant des équations de Richards, ils obtiennent une formulation analytique de la capacité d'infiltration qui n'implique que deux paramètres que l'on peut soit calculer à partir des propriétés du sol, soit calibrer par des mesures d'infiltration. Cette formulation permet ainsi d'introduire simplement l'effet de l'humidité des sols dans une approche distribuée, mais n'échappe cependant pas au manque de réalisme d'une représentation des écoulements en nappe (Gineste, partie I).

Aussi, si l'on ajoute le facteur de friction, trois paramètres spatialisés semblent suffire pour décrire le ruissellement auquel s'ajoute bien entendu la topographie. Certes un peu simpliste, cette présentation souligne cependant le moindre degré de complexité lorsque les processus sont essentiellement contrôlés par la surface des sols. Peut-on alors obtenir ces paramètres par télédétection ? Existe-t-il une combinaison de luminances spectrales susceptible d'être corrélée avec les valeurs des paramètres issues de larges infiltromètres (dont la taille souhaitable serait celle du pixel) ? Pourra-t-on relier la rugosité effective perçue par le satellite à la rugosité hydrodynamique du sol ?

Modélisation des bassins humides

La modélisation du fonctionnement hydrologique des bassins des régions humides à tempérées présente une difficulté particulièrement importante qui se retrouve au niveau de l'utilisation éventuelle des humidités radar : l'essentiel des transferts rapides s'effectue non plus à la surface des sols mais dans le sol lui-même alors qu'il n'est guère possible de connaître ses caractéristiques hydrodynamiques à l'échelle d'un bassin et que les humidités radar ne concernent par ailleurs que les couches superficielles.

Aussi, la modélisation physique n'est-elle pas envisagée ici. Le lien entre l'humidité superficielle d'un sol et le comportement hydrologique du profil de sol sous-jacent n'est en effet pas évident, et les modèles physiques n'ont, semble-t-il, pas grand chose à apporter par rapport aux simplifications théoriques de TOPMODEL dans la mesure où le facteur sol reste largement inconnu.

Modèles conceptuels

Les approches conceptuelles globales apparaissent comme une solution pragmatique pour prendre en compte l'effet de l'humidité du bassin sur sa réponse hydrologique (Loumagne et al., 1991). Un travail actuellement en cours au CEMAGREF doit contribuer à l'amélioration de la prévision des débits du modèle GR4J qui a été adapté pour permettre l'intégration des données télédétectées (Chkir, 1994) par l'introduction d'un réservoir superficiel selon un schéma de Deardorff (1978). Seule une indication sur l'humidité moyenne du bassin est nécessaire; une amélioration sensible est probable même si l'humidité moyenne d'une couche superficielle de quelques centimètres recouvrant l'ensemble du bassin n'a guère de sens qu'au sein du modèle.

Une approche spatialisée est sans doute plus porteuse d'espoirs. Certains paramètres contrôlant la capacité et la vidange des réservoirs du modèle conceptuel MC (Girard et al., 1981) sont par exemple déterminables à partir des propriétés hydrodynamiques des sols et des courbes de tarissement non influencé (Perrin et al., 1990; Ambroise et al., 1995). Aussi, l'utilisation des données radar, qui permet une segmentation de l'espace davantage basée sur l'organisation spatiale des processus hydrologiques, pourrait peut-être fournir de précieuses indications sur le ressuyage superficiel des réservoirs ainsi définis.

TOPMODEL

Les zones saturées sont l'information spatialisée de base que gère TOPMODEL. Si l'on peut en suivre l'extension par télédétection, on peut alors envisager de modifier localement les valeurs de l'indice contrôlant la saturation potentielle pour une meilleure adéquation avec l'observation spatiale.

Modification de la couche d'indice

Déduit de simples considérations de drainage, l'indice qui exprime la propension relative de tel ou tel endroit du bassin à se saturer dépend non seulement de la topographie mais également de la transmissivité latérale du sol. Cette transmissivité, qui peut varier de deux ordres de grandeur sur un même bassin, est souvent omise dans le calcul, c'est-à-dire qu'on la considère uniforme par nécessité.

Aussi serait-il judicieux d'essayer d'intégrer cette information par un ajustement local de l'indice, ce qui ne peut cependant s'envisager que sur les parties effectivement saturées du bassin. L'observation de l'extension des zones saturées permettrait donc de lever partiellement l'hypothèse de l'uniformité des sols, à condition néanmoins de pouvoir valider les prévisions spatialisées résultantes sur la base de nouvelles observations, c'est-à-dire de pouvoir vérifier la stabilité temporelle des modifications apportées. Cette perspective importante est néanmoins subordonnée à la possibilité de simuler approximativement l'extension des zones saturées sur la base initiale de la topographie, ce que le calage du modèle sur les seuls débits à l'exutoire ne semble pas permettre (Gineste, partie I).

Intégration de l'information « zones saturées » dans le processus de calibration du modèle

Le développement des approches spatialisées a révélé l'ampleur des incertitudes associées aux prédictions des modèles. Si le concept d'un jeu de paramètres optimum n'apparaît plus valable, d'autres stratégies de calibration sont possibles, telle la méthode GLUE (Generalized Likelihood Uncertainty Estimation), développée par Beven et Binley (1992).

GLUE est une méthode bayésienne basée sur des simulations de Monte-Carlo qui gère explicitement la multiplicité possible des jeux de paramètres acceptables en les classant selon une mesure subjective traduisant l'ajustement aux données observées, tel le critère de Nash et Sutcliffe (1970). La méthode permet ainsi d'assortir les prédictions de débit d'un intervalle de confiance; elle permet également, lorsque davantage d'observations deviennent disponibles, d'ajuster la vraisemblance des diverses paramétrisations en utilisant l'équation de Bayes.

Cette approche n'aurait cependant que le mérite de quantifier les incertitudes liées à la prédiction des débits, si elle ne présentait pas une particularité essentielle : la nature des informations utilisées pour ajuster les poids relatifs à chaque paramétrisation n'est pas imposée; il peut s'agir de nouveaux débits, mais également, par exemple, d'une estimation fournie par ailleurs de l'extension des zones saturées à l'échelle du bassin. Cette méthode offre par conséquent la possibilité d'intégrer des informations sur l'état interne d'un bassin dans le processus de calibration du modèle. Elle permet de rejeter les paramétrisations auparavant acceptables du point de vue de la seule reproduction des débits qui ne satisfont pas à l'observation des processus internes.

Conclusion générale

L'hydrologie de bassin est en transition (Klemes, 1986); de techniques d'ingénierie, elle est amenée à se développer en tant que science. Cependant, la modélisation du fonctionnement hydrologique des petits bassins ruraux, si elle puise aux sources des sciences exactes, reste un art bien délicat.

Sans doute aurait-on intérêt à davantage considérer l'hydrologie des bassins comme une science naturelle (Caloz et Puech, 1996), en s'attachant notamment à la description des hydropaysages et à la mise en évidence de leur rôle hydrologique. Les travaux réalisés au Sahel montrent que la télédétection offre à ce niveau un potentiel inexploré d'amélioration des méthodes statistiques portant sur la prédétermination de la réponse hydrologique des bassins.

L'avènement de la télédétection radar complète avantageusement les données optiques et offre par ailleurs de nouvelles perspectives en milieu humide à tempéré. Alors que le risque majeur en modélisation provient de l'utilisation de modèles qui ne sont pas représentatifs des processus dominants du bassin versant étudié, le radar apparaît comme une technique de mesure des propriétés physiques de la surface qui permet d'accéder aux manifestations en surface des processus du ruissellement (saturation et érosion). Aussi serait-elle susceptible de valider le concept de zones contributives, d'apporter un éclairage sur la structure spatiale des zones saturées et leurs contributions relatives au débit selon les possibilités de connexions à la rivière, et peut-être même enfin de préciser les limites de la dichotomie proposée quant au fonctionnement des bassins hortoniens et humides.

Quant aux stratégies d'assimilation de l'information radar par les modèles, elles ont été déclinées suivant les différents types de modèles existants. L'application la plus prometteuse - et sans doute aussi la plus immédiate car elle ne nécessite pas une information spatiale très précise - concerne l'intégration de l'information « zones saturées » dans le processus de calibration de TOPMODEL. Cela permet de poursuivre l'apprentissage du modèle en fonction d'observations internes au bassin, d'y intégrer une phase de validation portant sur les simulations internes qui garantit une meilleure adéquation entre les processus observés et modélisés, ce qui doit par conséquent permettre en retour d'améliorer la précision des estimations de débit.

Il apparaît enfin que les capteurs physiques de la télédétection tendent à rapprocher l'hydrologie des petits bassins versants d'une science expérimentale. Les conditions initiales et aux limites se précisent. Il devient bientôt possible d'accéder à l'humidité superficielle des sols, ainsi qu'à l'évapotranspiration réelle par le couplage radar et infrarouge thermique. Bien des espoirs sont donc permis quant à la validation ou l'invalidation des concepts et des hypothèses utilisées en modélisation. De même qu'Ambroise et al. (1996) ont récemment proposé une généralisation de TOPMODEL sur la base d'une analyse des courbes de récession, de nouvelles structures de modélisation émergeront peut-être des observations satellitaires. N'est-il pas envisageable que, de l'observation simultanée des débits et de la dynamique de ressuyage des zones saturées après de fortes crues, se dégagent (1) une meilleure compréhension du fonctionnement hydrologique, qui permettrait ensuite de mieux appréhender l'impact des précipitations, et (2) des possibilités de transposition à des bassins non jaugés en milieu humide ?

Bibliographie

Albergel, J., Chevallier, P. et Lortic, B. 1987. D'Oursi à Gagara : transposition d'un modèle de ruissellement dans le Sahel (Burkina Faso), Hydrologie continentale, 2(2), 77-86.

Ambroise, B., Perrein, J.L.et Reutenauer, D. 1995. Multicriterion validation of a semidistributed conceptual modeling of the water cycle in the Fecht catchment (Vosges Mountains, France), Water Resour. Res., 31(6), 1467-1481.

Ambroise, B., Beven, K. et Freer, J. 1996. Toward a generalisation of the TOPMODEL concepts: Topographic indices of hydrologic similarity, à paraître dans Water Resour. Res.

Beven, K. et Binley, A. 1992. The future of distributed models: Model calibration and uncertainty prediction, Hydrol. Process., 6(3), 279-298.

Brun, C., Bernard, R., Vidal-Madjar, D., Gascuel-Odoux, C., Merot, P., Duchesne, J. et Nicolas, H. 1990. Mapping saturated areas with a helicopter-borne C band scatterometer, Water Resour. Res., 26(5), 945-955.

Caloz, R. et Puech, C. 1996. Hydrologie et imagerie satellitaire, in « Précis de Télédétection, volume 2, Applications thématiques », UREF/AUPELF ed., à paraître en 1996.

Cazenave, A. et Valentin, C. 1989. Les états de surface de la zone sahélienne. Influence sur l'infiltration, Editions de l'ORSTOM, collection didactiques, Paris, 226 p.

Charpentier, M.A. et Goffman, P.M. 1992. Soil moisture variability within remote sensing pixels, J. Geophys. Res., 97(D17), 18987-18995.

Chevallier, P. 1985. Analyse et modélisation du ruissellement en région sahélienne (mare d'Oursi - Burkina Faso), La Houille Blanche, 6-7, 573-580.

Chkir, N. 1994. Mise au point d'un modèle hydrologique conceptuel integrant l'état hydrique du sol dans la modelisation pluie-débit, Thèse de l'Ecole Nationale des Ponts et Chaussées de Paris.

Collinet, J. 1985. Hydrodynamique superficielle de quelques types de sols du Sahel africain. Comparaison des données fournies par deux dimensions de parcelles de simulation de pluie, in « Journées hydrologiques de l'ORSTOM », Montpellier.

Deardorff, J.W. 1978. Efficient prediction of ground surface temperature and moisture, with inclusion of a vegetation layer, J. Geophys. Res., 83(C4), 1889-1903.

Dubois, P.C. et Van Zyl, J. 1995. Measuring soil moisture with active microwave : validation of two algorithms, Symposium International Extraction de paramètres bio-géophysiques à partir des données RSO pour les applications terrestres, Toulouse, France, 10-13 octobre.

Dubreuil, P., Morell, M. et Sechet, P. 1975. Comportement et interactions des paramètres physiques des petits bassins versants semi-arides et intertropicaux, Cah. ORSTOM, sér. Hydrol., 12 (1), 13-36.

Duchon, C.E., Salisbury, J.M., Lee Williams, T.H. et Nicks, A.N. 1992. An example of using Landsat and GOES data in a water budget model, Wat . Resour. Res., 28(2), 527-538.

Engman, E.T. et Gurney, R.J. 1991. Remote Sensing in Hydrology, Chapman and Hall., London.

Engman, E.T., Angus, G. et Kustas, W.P. 1989. Relationships between the hydrologic balance of a small watershed and remotely sensed soil moisture, in « Remote Sensing and Large-Scale Global Processes », IAHS Publ., 186, 75-84. 

Girard, G., Ledoux, E. et Villeneuve, J.P. 1981. Le modèle couplé - simulation conjointe des écoulements de surface et des écoulements souterrains sur un système hydrologique, Cah. ORSTOM, sér. Hydrol.,18(4), 195-280.

Girard, G. 1982. Modélisation des écoulements de surface sur des bassins hydrologiques équipés de réservoirs. Modèle modlac, Cah. ORSTOM, sér. Hydrol., 19(2), 55-72.

Goodrich, D.C., Schmugge, T.J. Jackson, T.J., Unkrich, C.L., Keefer, T.O., Parry, R., Bach, L.B. et Amer, S.A. 1994. Runoff simulation sensitivity to remotely sensed initial soil water content, Water Resour. Res., 30(5), 1393-1405.

Guillobez, S. et Zougmore, R. 1991. Etude du ruissellement et de ses principaux paramètres à la parcelle (Saria), in Séminaire international Gestion agroclimatique des précipitations, Bamako.

Klemes, V. 1986. Diletantism in hydrology : Transition or Destiny ?, Water Resour. Res., 22(9), 177s-188s.

Loumagne, C., Michel, C. et Normand, M. 1991. Etat hydrique du sol et prévision des débits, J. Hydrol., 123, 1-17.

Massonnet, D., Rossi, M., Carmona, C., Adragna, F., Peltzer, G., Feigl, K. et Rabaute, T. 1993. The displacement field of the landers earthquake mapped by radar interferometry, Nature, 364, 138-142.

Nash, J.E. et Sutcliffe, J.V. 1970. River flow forecasting through conceptual models, 1, A discussion of principles, J. Hydrol., 10, 282-290.

Oh, Y., Sarabandi, K. et Ulaby, F.T. 1992. An empirical model and an inversion technique for radar scattering from bare soil surfaces, IEEE Trans. Geosci. Remote Sensing, 30, 370-382.

Peck, E.L., Keefer, T.N. et Johnson, E.R. 1981. Strategies for using remotely sensed data in hydrologic models, Rapport NASA-CR 66729.

Perrin, J.L., Ambroise, B. et Humbert, J. 1990. Application du modèle couplé à discrétisation spatiale au bassin de la Fecht, Vosges (France), Actes Conf. Int. Resources en Eau en Régions Montagneuses, Publ. AIHS 193, 615-622, Lausanne, 27/08-01/09.

Planchon, O. 1991. La propagation du ruissellement le long d'un versant : nouvelles mesures et perspectives de modélisation, in Utilisation rationnelle de l'eau des petits bassins versants en zone aride, AUPELF-UREF (ed.), J. Libbey Eurotext, Paris, 59-75.

Price, J.C. 1980. The potential of remotely sensed thermal infrared data to infer surface soil moisture and evaporation, Wat. Resour. Res., 16, 787-795.

Puech, C. 1993. Détermination des états de surface par télédétection pour caractériser les écoulements des petits bassins versants. Thèse Université Joseph Fourier, Grenoble, 215 p.

Puech, C. et Chabi-Gonni, D. 1983. Méthode de calcul des débits de crue décennale pour les petits et moyens bassins versants en Afrique de l'Ouest et centrale, CIEH, Série Hydrologie, 67 p., 23 p. d'annexes.

Ragan, R.M. et Jackson, T.J. 1980. Runoff Synthesis using Landsat and SCS Model, J. Hydraul. Div., ASCE 106, 667-678.

Rodier, J. 1992. Du simulateur de pluie aux bassins représentatifs sahéliens, Ed. ORSTOM, 76 p.

Rodier, J. et Auvray, C. 1965. Estimation des débits de crues décennales pour les bassins versants de superficie inférieure à 200 km² en Afrique occidentale, ORSTOM-CIEH, Paris, 30 p., 13 fig..

Shultz, G.A. 1988. Remote sensing in hydrology, J. of Hydrol., 100, 239-265.

Sloan, P.G. et Moore, I.D. 1984. Modeling subsurface stormflow on steeply sloping forested watersheds, Water Resour. Res., 20(12), 1815-1822.

Smith, R.E. et Parlange, J.-Y. 1978. A parameter-efficient hydrologic infiltration model, Water Resour. Res., 14 (3), 533-538.

Ulaby, F.T., Moore, R.K. et Fung, A.K. 1986. Microwave Remote Sensing : Active and Passive, Artec House, Dedham, MA.

Ulaby, F.T., Dubois, P.C. et Van Zyl, J. 1996. Radar mapping of surface soil moisture, à paraître dans J. Hydrol..

Van de Griend, A.A. et Engman, E.T. 1985. Partial area hydrology and remote sensing, J. Hydrol., 81, 211-251.

Van Oevelen, P.J., Hoekman, D.H., Kavvas, M.L., Engman, E.T. et Hsu, A. 1995. Evaluation of soil Moisture Estimates by means of microwave remote sensing using deterministic and stochastic hydrological models, Colloque international Extraction de paramètres bio-géophysiques à partir des données RSO pour les applications terrestres, Toulouse, France, 10-13 octobre 1995.

Vauclin, M. 1983. L'humidité des sols en hydrologie: intérêt et limites de la télédétection, Hydrological Applications of remote sensing and Remote Data Transmission, IAHS Publ. 145, 511-527, Hamburg.

Way, B.J. et Smith, E.A. 1991. The evolution of synthetic aperture radar systems and their progression to EOS SAR, IEEE Trans. Geosci. Remote Sensing, 29(6), 962-985.

Wegmüller, U. et Werner, C.L. 1995.Farmland monitoring with SAR interferometry, International Geoscience and Remote Sensing Symposium, 544-546, Firenze, Italy, 10-14 July 1995.

Woolhiser, D.A., Smith, R.E. et Goodrich, D.C. 1990. KINEROS-A kinematic runoff and erosion model: documentation and user manual, Publ. ARS-77, 130 pp., Agric. Res. Serv., US Dept. of Agric.