Note publique d'information : Dans le contexte des changements climatiques, l'objectif du travail effectué est de
caractériser l'hétérogénéité du continent africain afin de mieux comprendre et quantifier
les processus de surface agissant sur les flux hydriques. Ce travail s'inscrit dans
le cadre de la mise à jour de la base de données ECOCLIMAP-I constituée d'une carte
d'occupation des sols et des cartes de paramètres biophysiques. Pour cela, on s'appuie
sur des données de télédétection acquises par les capteurs de dernière génération
MODIS et SPOT/VEGETATION entre 2000 et 2007. Dans un premier temps, deux techniques
de classification ont été développées afin de cartographier les différents écosystèmes.
L'une, supervisée, a été conduite dans le contexte du programme AMMA afin de discriminer
les écosystèmes sur la région ouest-africaine en combinant l'information complémentaire
contenue dans les cartes d'occupation du sol GLC2000 et ECOCLIMAP-I par analyse supervisée
de l'indice foliaire (LAI) MODIS. L'autre, non supervisée et hybride, utilise les
principes de regroupement hiérarchique et dynamique de manière automatique en combinant
l'usage du classificateur k-NN et celui de la transformée de Fourier Discrète sur
la base des données d'indice de végétation normalisé (NDVI) SPOT/VEGETATION pour identifier
les écosystèmes africains. Dans un deuxième temps, des méthodes d'estimation des paramètres
biophysiques tels que l'albédo, la fraction de végétation, l'indice foliaire ont été
développées et/ou appliquées sur le continent. Une approche statistique permet de
déterminer la contribution du sol nu et de la végétation à la constitution de l'albédo
de surface comme tel que cela est requis dans les modèles de surface. La méthode a
d'abord été appliquée sur la région ouest-africaine et sa robustesse a été prouvée
lors de son application à l'intégralité du continent africain. Ces conditions de surface
ont ensuite été implémentées dans le modèle de surface ISBA pour reproduire les processus
de surface...
Note publique d'information : In the context of climate change, the aim of this study is to characterize the heterogeneity
of the African continent in order to provide some elements to better understand and
quantify surfaces process acting on hydric fluxes. This work is intented to update
the double ECOCLIMAP-I database which is constituted by a land cover map and a dassets
of land biophysical parameters. To this end, we use remotely sensed data acquired
by the latest generation sensors MODIS and SPOT/VEGETATION between 2000 and 2007.
During the first step, two methods of classifications has been developed for the mapping
of different ecosystems. The first method, which is supervised, is obtained by combining
information provided by the both global land cover map GLC2000 and ECOCLIMAP-I using
an interactive analysis of MODIS leaf area index (LAI). It has been performed in the
framework of the AMMA project to discriminate ecosystems over the western African
Region. The second method is hybrid in that it combines k-NN clustering, hierarchical
principles and the Fast Fourier Transform (FFT) on the basis of multi-annual NDVI
data from SPOT/VEGETATION to identify ecosystems at the whole African continent. Then,
methods for the estimation of land surface biophysical variables such as albedo, fractional
vegetation cover and leaf area index has been developed and/or applied over the mainland.
A statistical approach allows us to determine the contribution of bare soil albedo
and vegetation albedo to the constitution of albedo as required in land surface models.
After the application of the latter approach over the western african region, we demonstrate
the robustness of the method by applying it over the entire mainland. The sensitivity
of two land surface scenarios was studied by analysing two simulations with the same
atmospheric forcing over the western African Region:one using the ECOCLIMAP-I classification
and another using the new physiographic forcing specifically developed over the western
African region. Heat and latent flux are mainly driven by the fractional vegetation
coverage. The land surface model ISBA can be used to predict the impact of land cover
change and accordingly the anthropic pressure on hydric fluxes.
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