Observations satellitaires et in-situ pour un meilleur suivi de la neige saisonnière et de ses évolutions

5 à 6 mois, à partir de Février 2025

Contexte

Les satellites Sentinel-1 opérés par l’Agence spatiale européenne permettent d’observer les surfaces terrestres à des résolutions spatiales et un temps de revisite compatible avec les zones de montagne. Les images Sentinel-1 sont acquises par télédétection active en bande C et comportent en chaque pixel une valeur d’amplitude et de phase. Ces images sont exploitables par tout temps, de jour comme de nuit. L’exploitation de ces mesures a déjà permis le suivi de nombreuses variables comme l’enneigement saisonnier, le suivi des débris d’avalanches, la détection et le suivi des lacs et l’observation de l’état de surface des glaciers (Karbou et al. 2021, Guiot et al. 2023, Turbé et al. 2024, Gascoin et al. 2024, Veyssière et al. 2019, Gallet et al. 2024, Kneib et al. 2024). En particulier, les probabilités d’occurrence de neige par classe d’altitude de pente et d’orientation des pentes générées à l’échelle d’une zone d’intérêt permettent d’extraire des informations essentielles sur la variabilité de la neige, son évolution et son retrait (altitude, dates) et sur l’identification d’épisodes de pluie sur neige. Les observations SAR en bande C sont sensibles à certaines propriétés de la neige et du sol sous-jacent et en particulier à la teneur en eau liquide de la neige ; des travaux récents ont également pointé le potentiel des ces données pour détecter le ruissellement de la fonte des neiges et pour détecter la neige sèche (mais uniquement sous certaines conditions).
Si le contenu en information des données SAR de Sentinel-1 est particulièrement riche pour l’étude de la cryosphère, l’interprétation physique des signaux radar en milieux de montagne représente encore aujourd’hui un défi scientifique majeur étant donnée la complexité des milieux montagnards et la multitude de facteurs qui ont un impact sur la mesure satellite.

Objectifs et déroulé du stage

Afin de relever en partie ce défi, des séries temporelles d’images SAR de Sentinel-1 de 2015 à 2024 seront étudiées, analysées en profondeur et comparées avec des mesures in-situ (stations de mesures et images webcam). Les images radars seront choisies près du site instrumental du Col du Lac Blanc (2700 m) situé près de l’Alpe d’Huez dans le massif des Grandes-Rousses. Le site expérimental du lac Blanc, est co-géré par Météo-France et l’Inrae depuis les années 90 et est composé de plusieurs stations de mesures indépendantes (Lac Blanc, Dôme, La Muzelle et Col lac Blanc) fournissant des informations précieuses sur les conditions atmosphériques et d’enneigement. Des images webcam sont également disponibles dans ce secteur (au site expérimental et à proximité de la station de ski de l’Alpes d’Huez).
L’enjeu de ce travail de recherche est d’améliorer l’interprétation physique des signaux satellite SAR en fonction des conditions de neige, de météo et du sol sous-jacent. Nous étudierons en particulier les phases de transition liées à l’humidification de la neige (début de fonte, maturation de la neige et ruissellement) ainsi que celles liés au gel/dégel. Nous examinerons également le potentiel de détection de la neige quand celle-ci est très peu humide. Nous essayerons aussi de caractériser l’influence de la rugosité de surface du manteau neigeux liée au transport de neige par le vent. Ce travail impliquera le croisement d’informations de différentes sources et natures incluant les données satellites (SAR et optiques quand la couverture nuageuse le permet), les observations in-situ, les bulletins nivo-météorologiques et les sorties de modèles de neige renseignant sur l’état du manteau neigeux et de sa stabilité (modèles opérationnels Crocus et Mepra).

Références bibliographiques

• Gallet, M., A. Atto, F. Karbou and E. Trouvé (2024), "Wet Snow Detection From Satellite SAR Images by Machine Learning With Physical Snowpack Model Labeling," in IEEE Journal of Selected Topics in Applied Earth Observations and Remote Sensing, vol. 17, pp. 2901-2917, 2024, doi : 10.1109/JSTARS.2023.3342990.
• Gascoin, S., J-M Soubeyroux, F. Karbou, G. Thirel, L. Sourp, Y. Lejeune, I. Gouttevin and S. Morin (2024) Evolution of the snow cover during the 2022 drought in France, LHB, DOI : 10.1080/27678490.2024.2314174
• Guiot, A., Karbou, F., James, G., Durand, P. (2023) Insights into Segmentation Methods Applied to Remote Sensing SAR Images for Wet Snow Detection. Geosciences, 13, 193. https://doi.org/10.3390/geosciences13070193 .
• Karbou, F., G. Veyssière, C. Coléou, A. Dufour, I. Gouttevin, P. Durand, S. Gascoin, M. Grizonnet (2021) Monitoring Wet Snow Over an Alpine Region Using Sentinel-1 Observations. Remote Sensing. 13(3):381. https://doi.org/10.3390/rs13030381
• Kneib, M., A. Dehecq, F. Brun, F. Karbou, L. Charrier, S. Leinss, P. Wagnon, and F. Maussion (2023) Mapping and characteristics of avalanches on mountain glaciers with Sentinel-1, The Cryosphere, https://doi.org/10.5194/egusphere-2023-2007, 2023.
• Turbé, C., F. Karbou, A. Rabatel, I. Gouttevin (2024), Snowmelt dynamics in a temperate glacier using Sentinel-1 SAR images : a case study on Saint-Sorlin Glacier, French Alps., IEEE Journal of Selected Topics in Applied Earth Observations and Remote Sensing, In press.
• Veyssière, G., F. Karbou, S. Morin, M. Lafaysse, V. Vionnet (2019), Evaluation of Sub-Kilometric Numerical Simulations of C-Band Radar Backscatter over the French Alps against Sentinel-1 Observations, Remote Sensing, vol. 1, no. 1, 2019.

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