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Soutenance de thèse Cherine Ben Khalfallah - Mardi 12 mars 2019

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Cherine Ben Khalfallah, doctorante à l’UMR ESPACE-DEV, soutiendra sa thèse le mardi 12 mars à 14 h, Salle Silva, à la Maison de la Télédétection (Montpellier).

Sujet :
Caractérisation de l’état actuel des systèmes oasiens en Tunisie par télédétection

Ecole doctorale :
GAIA (Univ. Montpellier), en cotutelle avec l’Univ. de Tunis El Manar (Tunisie)

Membres du jury :
-Vincent CHAPLOT, Directeur de recherche, IRD (France), président
-Luc DESCROIX, Directeur de recherche, IRD (France), rapporteur
-Mohamed OUESSAR, Maître de Conférences (HDR), IRA (Tunisie), rapporteur
-Zohra LILI CHAABANE, Professeure, INAT (Tunisie), examinatrice
-Frédérique SEYLER, Directrice de recherche, IRD (France), directrice de thèse
-Fadila DARRAGI, Professeure, FST (Tunisie), co-directrice de thèse
-Dalel Ouerchefani, Maître-assistante, IRA (Tunisie), membre invitée
-Eric Delaître, Ingénieur de recherche, IRD (France), membre invité

Résumé :

Dans le sud tunisien, tous les périmètres irrigués de type oasis n’ont pas connu le même développement au cours de 50 dernières années. On observe ainsi depuis plusieurs décennies, une évolution des surfaces couvertes qui dans certaines régions ont plus que doublé, alors que pour d’autres elles sont restées pratiquement stables et dans certains cas, ont même connu une régression. Face aux enjeux que ces changements impliquent tant sur le plan environnemental qu’économique et social, l’élaboration d’une typologie des oasis ainsi que l’estimation de leur état sont d’une importance stratégique aux niveaux national, régional et international. Pour connaître l'état de la végétation dans ces oasis, des systèmes de surveillance de ces écosystèmes oasiens devraient être mis au point et renseignés régulièrement par des données prises sur ces surfaces cultivées. Ces données peuvent être obtenues en partie par les systèmes d’observations satellitaires à haute et à moyenne résolution spatiale, et forte répétitivité temporelle, qui par leur vision synoptique, constituent une source d’informations particulièrement adéquate. Le travail de recherche présenté ici porte sur l’exploration de deux types de séries temporelles d’images d’observation de la Terre : celles produites par l’expérience SPOT5 (Take5) et le produit MOD13Q1 du capteur MODIS, respectivement à 10m et 250 m de résolution spatiale, et avec des répétitivités de 5 et 16 jours. L’intérêt de ces données a été testé sur la région du Djérid dans le but final de mettre en place un système de surveillance des oasis basé sur l'analyse des signatures temporelles à partir d’images d’observations de la Terre prises très régulièrement dans le temps.
Deux démarches différentes d’analyse ont été menées pour chaque type de données, basées sur le traitement de séries temporelles d’un indice de végétation, le NDVI. La première repose sur les variations temporelles de l’activité végétale sur une courte période d’avril à septembre 2015 à travers la série d’images SPOT5 (Take5) : la comparaison entre oasis s’est faite 1) à l’échelle du périmètre irrigué (une oasis peut être composée de plusieurs périmètres irrigués) en utilisant la classification ascendante hiérarchique, et 2) par des cartes de synthèse, élaborées à partir des calculs de la valeur moyenne et de l’écart moyen de la série temporelle. La seconde utilise deux techniques différentes pour traiter la série temporelle MOD13Q1-NDVI de 2000 à 2016 : 1) celle de la décomposition temporelle d’un signal pour extraire la tendance d’une série d’images pluriannuelles à l’échelle d’un point géographique, le pixel de 250mx250m, et 2) celle du calcul d’anomalies sur une série temporelle.
Les résultats obtenus à partir du traitement et de l’analyse de ces séries temporelles optiques ont permis de montrer qu’il est possible d’identifier les principaux types de périmètres irrigués présents dans la région du Djérid, et retrouver rétrospectivement l’histoire récente de leur développement. Ils mettent aussi en évidence le fait que les images SPOT5 (Take5), qui préfiguraient celles actuellement disponibles avec les images produites par les satellites Sentinel2, améliorent considérablement la caractérisation spatio-temporelle du fonctionnement des oasis grâce à la finesse de leur résolution spatiale et de leur répétitivité temporelle.
Les résultats de cette thèse permettent de dégager de nouvelles pistes de couplage entre télédétection, données de terrain et analyses statistiques en apportant une information quasi continue dans le temps et dans l’espace pour le suivi et la surveillance des écosystèmes oasiens, à partir des données actuelles produites par Sentinel2, couplées aux données historiques de MOD13Q1.

 

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