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1996
Actes des Journées de Télédétection en Sciences humaines
163

Comparaison entre les caractéristiques de surface de la neige dans les Alpes, les données du satellite Landsat TM et un modèle de métamorphisme du manteau neigeux

Snow surface in the Alpes : Landsat use and a model for earth mantle metamorphism
Jean-Pierre Dedieu, M. Fily, Yves Durand et C. Sergent

Résumés

Deux expérimentations ont été conduites dans les Alpes françaises afin de mieux connaître la réponse spectrale de la neige dans le domaine visible et infra-rouge. Cette information est nécessaire pour les études climatologiques (albedo) et la prévision du risque d’avalanches. Les données du satellite Landsat TM ont été confrontées avec les résultats d’un modèle de réflectance bi-directionnelle théorique de la neige et d’un modèle de simulation de son métamorphisme.

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Entrées d’index

Mots-clés :

télédétection

Keywords :

remote sensing
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Texte intégral

Introduction

1La réponse spectrale de la neige dépend dans le visible principalement des impuretés qu’elle contient. Dans l’infra-rouge proche (PIR) et moyen (MIR), ce sont les caractéristiques géométriques des grains (taille et forme) qui prédominent. En zone de fort relief, les effets de l’éclairement indirect ou diffus s’ajoutent et doivent être pris en compte (pente locale).

2Il est important de mieux connaître ces relations pour pouvoir déterminer le type de neige à partir des données de télédétection. L’albedo de la neige est nécessaire dans le calcul du bilan radiatif de surface : soit pour des études climatologiques globales, soit pour la prévision du risque d’avalanches à l’échelle d’un massif.

3Dans cet objectif, nous avons analysé les données fournies par le satellite Landsat TM sur les Alpes françaises en période hivernale (24.04.1992 et 11.12.1992) à deux niveaux d’investigation : l’échelle locale (sites de mesures simultanées) et l’échelle régionale (situation au niveau du massif)

Étude sur sites

Données au sol

410 sites de validation ont été retenus, tous localisés en haute montagne, pour des altitudes et expositions très variées, mais en surfaces homogènes d’éclairement solaire de 100x100 m (3x3 pixels TM). Différents états de surface de la neige ont donc pu être observés.

5Simultanément à l’enregistrement Landsat, des mesures de température de surface, densité et Teneur en Eau Liquide (TEL) ont été réalisées. Des échantillons de neige ont été collectés, stockés dans de l’isooctane <Oº C. pour éviter tout métamorphisme, puis analysés en laboratoire pour détermination de la géométrie des grains (calcul numérique du rayon convexe moyen) et du contenu en pollution de carbones-suies (titration coulométrique).

Mesures de réflectance de la neige

6le protocole de restitution des réflectances "vraies" à partir des comptes numériques bruts de Landsat (CN) peut être résumé comme suit :

  • calcul de la Luminance (Lsat) à partir des coefficients d’étalonnage fournis par Eurimage,

  • calcul de la réflectance apparente exoatmosphérique (app) en tenant compte de l’angle d’incidence local (cos i),

  • calcul de la réflectance au sol ( sol) après correction du signal par le modèle de transfert atmosphérique 6S du Laboratoire d’Optique Atmosphérique de Lille (LOA).

Comparaison avec un modèle théorique

7un modèle bi-directionnel de réflectance de la neige a été retenu (figure 1), car la neige ne présente pas un comportement lambertien. Ce modèle (Stamnes et al, 1988) est fondé sur le principe du transfert radiatif. Les grains sont supposés être des sphères de glace (diffusion de Mie) sans contenu en pollution.

Figure 1 : Modèle de réflectance bi-directionnelle pour trois tailles de grains de neige. Les bandes verticales expriment les canaux de Landsat TM

8Pour un angle solaire de 40° et une visée au nadir, différents grains sont modélisés pour trois tailles (50 μm, 110 μm et 500μm). On observe que la réflectance de la neige dépend essentiellement de la taille des grains pour le MIR (λTM5 = 1.6 µm,λ TM7 = 2.2 μm). Au contraire, les faibles longueurs d’ondes du visible et du PIR (λ<1.2 μm) sont peu discriminantes, car l’influence de l’éclairement et des effets atmosphériques reste prépondérante.

9Une relation linéaire a été trouvée entre les résultats du modèle théorique et les données corrigées en réflectance de Landsat (figure 2). Les triangles expriment les mesures du 24/04/92, les rectangles celles du 11/12/92. Les symboles plus grands sont le résultat de la correction atmosphérique 6S. Il est donc possible de remonter ensuite à la taille des grains, donc à l’état de surface, en inversant le modèle.

Figure 2 : Comparaison entre les réflectances du canal TM5 et celles du modèle bi-directionnel Stamnes

10L’une des inconnues dans le calcul de la réflectance au sol repose sur la connaissance de la pente locale. Comme cette valeur est souvent difficile à restituer avec précision, de nombreux auteurs ont préconisé le recours aux rapports normalisés entre bandes spectrales. Cette méthode permet "d’atténuer" les effets de la topographie pour mettre plus en évidence l’influence d’autres variables. Nous avons utilisé les ratios normalisés comme suit :

11Rij = (TMi - TMj) / (TMi + TMj)

12où TMij sont les réflectances pour chaque bande avant ou après corrections atmosphériques. Plusieurs combinaisons sont possibles, mais l’une des plus performantes reste le R45, car c’est la variable de la géométrie des grains qui influence les résultats, sans contrainte d’éclairement. La figure 3 montre que la taille des grains mesurés au sol en décembre et en avril suit les courbes du modèle pour différentes conditions d’éclairement solaire (40° à 70°). Les symboles en triangle concernent les mesures d’avril et les carrés celles de décembre. Les symboles plus grands expriment le résultat de la correction atmosphérique 6S.

Figure 3 : Comparaison entre les valeurs du ratio R45 modélisées et mesurées

Étude régionale

Le modèle crocus

13la prévention du risque d’avalanches repose sur l’analyse de la stabilité du manteau neigeux et sur la prévision de son évolution en fonction des conditions météorologiques. Le Centre d’Etudes de la Neige de Grenoble a développé un modèle de métamorphisme de la neige ("Crocus") qui simule pour chaque massif des Alpes les caractéristiques suivantes du manteau neigeux : densité, épaisseur, types de grains, température, présence d’eau liquide. Le calcul se fait par tranches altitudinales de 300 mètres, pour 3 classes de pentes et 6 azimuts.

Traitement des données Landsat

14les images ont été géoréférencées et classées selon 10 massifs du modèle "Crocus" à l’aide d’un Modèle Numérique de terrain de l’Institut Géographique National (maille de 250 m).

15La segmentation neige/hors neige et neige/nuages repose sur un seuillage du rapport R35 et les secteurs enneigés ont été saisis sur la base d’une moyenne de 8x8 pixels (conformité avec le pas du MNT). Les fichiers ont été découpés suivant les mêmes classes d’altitude, de pente et d’exposition que Crocus.

16Radiométriquement, le calcul des luminances et des réflectances a été suivi comme pour les sites de mesures.

17La figure 4 propose un exemple de comparaison entre Landsat et Crocus qui concerne la limite inférieure du manteau neigeux pour un massif (Grandes Rousses). Les symboles carrés représentent la valeur estimée du modèle Crocus. Les ronds et triangles concernent les valeurs mesurées de Landsat, respectivement pour 50% des surfaces enneigées et 30% d’enneigement. On constate que les écarts sont faibles pour les versants éclairées (S, SE) mais plus marqués pour les fortes pentes non ou peu éclairées. Ce problème provient de la présence de zones à l’ombre.

Figure 4 : Comparaison entre la simulation Crocus et les valeurs Landsat du 24/04/1992 pour l’altitude inférieur du manteau neigeux

18Un protocole analogue est actuellement suivi pour les mesures de luminances, tailles de grains et températures. En effet, l’inversion de la Loi de Planck permet d’obtenir des valeurs de températures apparentes en ºC à partir du canal IR thermique (TM6).

Résultats et conclusions

19Dans le spectre solaire, les informations du manteau neigeux proviennent des premiers centimètres, au contraire des micro-ondes passives ou, sous certaines conditions, des hyperfréquences actives. Cette étude montre que la télédétection optique propose un outil privilégié pour caractériser l’état de surface des couverts neigeux : taille des grains, températures, cartographie.

20La comparaison avec un modèle théorique et le modèle de métamorphisme offre des résultats prometteurs et des possibilités d’applications cartographiques pour le programme SPOT 4 (figure 5).

Figure 5 : Image landsat TM du 24 avril 1992 9h45 TU (pixel 30 mètres) sur les Alpes du nord (massifs de Grandes Rousses au nord et de l’Oisans au sud). Composition colorée R=TM5 V=TM4 B=TM3. Les zones hors-neige sont en orange (vallée de la Romanche) les nuages en blanc et les surfaces enneigées en bleu (clair=grainsfins, foncé=gros grains)

21Cependant plusieurs problèmes existent :

  • les contraintes d’éclairement dominent pour les canaux du visible et du PIR et limitent l’usage de ces bandes,

  • les bandes MIR saturent en réflectance pour les grains de tailles supérieures à 300 µm et ne permettent pas de discrimer les plus gros grains entre eux,

  • le canal thermique TM6 est en accord généralement avec les validations de terrain, mais tend à surestimer de 0.5ºC les valeurs. De plus, l’instrument présente des disfonctionnements (lignage),

  • les effets de nébulosité représentent le handicap le plus marqué à une utilisation"tout temps"de la télédétection optique, au contraire de l’imagerie hyperfréquences.

22Remerciements : ces travaux ont été financés par le PNTS 1992, programme nº 0693 et soutenus par le Programme SPOT4-MIR 1992 nº 93016.

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Bibliographie

Bourdelles, B., et Fily, M. (1993), Snow grain size determination from Landsat imagery over Terre-Adélie, Antarctica, Ann. Glaciol., 17 : 86-92.

Brun, E., David, P., Sudul, M., et Brugnot, G. (1992), A numerical model to simulate snow-cover statigraphy for operational avalanche forecasting, J. Glaciol., 38(128) : 13-22.

Dozier, J. (1989), Spectral signature of alpine snow cover from the Landsat Thematic Mapper, Remote Sens. Environ., 28 : 9-22.

Fily, M., Bourdelles, B., Dedieu, JP., et Sergent, C. (à paraître), Comparison between snow grain characteristics and Landsat data in the Alps, Remote Sens. Environ., accepté fev. 1996.

Stamnes, K., Tsay, S., Wiscombe, W., et Jayaweera, K. (1988), Numerically stable algorithm for discrete-ordinate-method radiative transfer in multiple scattering and emitting layered media, Appl. Optics., 27 : 2502-2509.

Tanré, D., Deroo, C., Duhaut, P., Herman, M., Morcrette, JJ., Perbos, J., et Deschamps, PY. (1986), Simulation of the satellite signal in the solar spectrum, 115 p., Laboratoire d’Optique Atmosphérique, 59655 Villeneuve d’Asq cedex, France.

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Pour citer cet article

Référence électronique

Jean-Pierre Dedieu, M. Fily, Yves Durand et C. Sergent, « Comparaison entre les caractéristiques de surface de la neige dans les Alpes, les données du satellite Landsat TM et un modèle de métamorphisme du manteau neigeux », Cybergeo : European Journal of Geography [En ligne], Dossiers, document 163, mis en ligne le 26 avril 2000, consulté le 28 juin 2017. URL : http://cybergeo.revues.org/702 ; DOI : 10.4000/cybergeo.702

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Auteurs

Jean-Pierre Dedieu

jpdedieu@grenet.frLaboratoire de la Montagne Alpine CNRS-UJF, 17 rue Maurice Gignoux, 38031 Grenoble cedex. Fax : 76-87-82-43

M. Fily

fily@glaciog.grenet.frLaboratoire de Glaciologie et de Géophysique de l’Environnement, CNRS/UJF, BP 96, 38042 Saint. Martin d’Hères cedex. Fax : 76-82-42-01.

Yves Durand

yves.durand@météo.frCentre d’Etudes de la neige, Météo-France, 1441 rue de la Piscine, 38406 Saint Martin d’Hères cedex. Fax : 76-51-53-46.

C. Sergent

Centre d’Etudes de la neige, Météo-France, 1441 rue de la Piscine, 38406 Saint Martin d’Hères cedex. Fax : 76-51-53-46.

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Droits d’auteur

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