Monitoring agricultural soil moisture extremes in Canada using passive microwave remote sensing

Les méthodes actuelles utilisées pour évaluer les conditions extrêmes d’humidité du sol s’appuient en grande partie sur les données ponctuelles des stations météorologiques in situ, qui portent généralement sur les précipitations et la température, plutôt que sur des mesures directes de l’humidité du sol. La télédétection hyperfréquence offre la possibilité de quantifier les conditions d’humidité à la surface du sol sur de vastes étendues spatiales. La détection des anomalies liées à l’humidité du sol exige habituellement des enregistrements de données sur une longue période, ce que n’offrent pas la plupart des satellites actifs. Les présents travaux de recherche portent sur l’utilisation de données sur l’humidité du sol de surface provenant d’un satellite doté d’un capteur à balayage hyperfréquence AMSR-E, dans le but de dériver les anomalies liées à l’humidité du sol de surface. Le recours à la résolution spatiale permet de compenser la courte durée des enregistrements satellitaires. Quatre méthodes ont été utilisées pour assurer l’agrégation spatiale de l’information en vue de l’établissement des anomalies liées à l’humidité du sol. Deux de ces méthodes reposaient sur l’utilisation de levés de sol et de zones climatologiques pour la définition de régions homogènes, selon les Pédo-paysages du Canada et la hiérarchie des écodistricts. Les deux autres méthodes (ObShp3 et ObShp5) reposaient sur l’utilisation de zones définies par segmentation des données satellitaires sur l’humidité du sol. Le niveau de sensibilité de l’anomalie calculée a diminué avec l’augmentation du nombre de pixels utilisés dans l’agrégation spatiale, l’erreur moyenne étant réduite à moins de 5 % lorsqu’on utilisait plus de 15 pixels. Toutes les méthodes d’agrégation spatiale ont indiqué une relation quelque peu faible mais constante avec les anomalies in situ et les indices de sécheresse météorologique. La superficie des régions utilisées pour l’agrégation a constitué un facteur plus important que la méthode employée pour créer les régions. Compte tenu du taux d’erreur et de la relation avec les ensembles de données in situ et accessoires, l’échelle de l’écodistrict ou ObShp3 semble offrir le plus faible taux d’erreur aux fins de l’établissement des données de base sur les anomalies. Ces travaux de recherche démontrent que l’agrégation spatiale peut fournir des données utiles sur les anomalies liées à l’humidité du sol lorsque les enregistrements satellitaires couvrent une période trop courte.