IBTS-77-RP-1000
Importance du microrelief dans le fonctionnement hydrologique du sol
L’évolution des états de surface sous l’action conjuguée des pratiques culturales et du climat conditionne fortement l’évolution de l’infiltration et des aléas ruissellement et érosion. Afin de mieux prédire ces aléas, il est nécessaire de mieux préciser les trajectoires d’état de surface pour la production de ruissellement et d’infiltration associées aux systèmes de culture.
Des travaux ont été développés pour analyser l’effet des systèmes de culture sur la production de ruissellement boueux à différentes échelles (parcelle, bassin versant, région) et différents pas de temps (pluie, année culturale, succession de cultures). Ils sont basés sur la caractérisation des états de surface générés par une large gamme de systèmes de culture (Le Bissonnais et al., 2005), ainsi que sur l’évolution de ces états et les conséquences qui en découlent sur les risques de ruissellement et d’érosion (Le Bissonnais et Martin, 2004). Ces caractérisations ont été intégrées dans différents modèles permettant de raisonner l’effet des arrangements spatiaux des systèmes de culture dans l’espace du bassin versant et pour analyser l’évolution des risques de ruissellement sur différents pas de temps (année culturale, succession de cultures) (Martin et al., 2004.).
Des expérimentations contrôlées (Fox et al., 1998), in situ (Léonard, 2006) ou des exercices de simulation numérique (Morel-Seytoux, 2002 ; Léonard et al., 2004) montrent que les paramètres hydrodynamiques (infiltrabilité, conductivité hydraulique) moyens dépendent des conditions expérimentales (intensité de pluie), de la structure spatiale des hétérogénéités (position des zones ruisselantes par rapport aux zones plus infiltrantes) et du réseau d’écoulement à la surface du sol (canalisation du ruissellement). La modélisation du fonctionnement du système a donc besoin d’informations précises, localisées dans le temps et dans l’espace : connaissance du microrelief et extraction du réseau de drainage, spatialisation des propriétés hydrodynamiques (sol non perturbé, croûtes sédimentaires, croûtes structurales, macropores). Cette prise en compte explicite des états de surface au sens large peut améliorer la qualité des prédictions des modèles hydrologiques globaux (Takken et al. 2001 ; Findeling et al. 2003 ; Ruy et al. 2006).
L’étude des infiltrations hétérogènes s’appuie donc sur l’obtention de modèles numériques de terrain (MNT) de haute qualité.
Mesure de la rugosité
De nombreux outils permettant la mesure du microrelief du sol existent (rugosimètre à aiguilles ou laser, photogrammétrie). Cependant à l’exception de la photogrammétrie, la quasi-totalité de ces outils relève l’altitude de la surface du sol le long de transects uniquement. Les rugosimètres peuvent se classer dans deux grandes catégories:
méthodes avec contact : la mesure de l’altitude de la surface du sol se fait à l’aide d’un capteur mécanique qui vient en contact avec le sol . Il est à noter que le profilomètre à chaîne ne permet pas d’avoir un profil d’altitude mais seulement le calcul de la tortuosité), rugosimètre à palpeur (Planchon et al., 2000). L’inconvénient majeur est le temps nécessaire à l’acquisition et la modification de la surface du sol due au contact du palpeur.
méthodes sans contact : la mesure de l’altitude se fait à distance soit par analyse de la réflexion d’un signal émis, soit par la stéréophotographie. Ce signal peut être une source infrarouge (Römkens et al, 1986), un ultrason (Robichaud & Molnau 1990), ou un faisceau laser. Lorsque la source est un faisceau laser, les rugosimètres diffèrent par le principe mis en œuvre pour traiter le signal : triangulation (Huang et al., 1988 ; Flanagan et al., 1995), défocalisation (Bertuzzi et al., 1990a), front d’ondes (Kamphorst, 2000). Ces rugosimètres nécessitent un étalonnage contrairement aux appareils du premier type. Enfin de nouveaux lasers basés sur l’analyse de la réflexion d’une nappe laser sont apparus récemment (Darboux & Huang, 2003). La stéréophotographie est une technique d’imagerie par stéréovision qui permet d’avoir le MNT de la surface du sol (Jester and Klik, 2005 ; Taconet and Ciarletti, 2007).
Pour reconstituer un MNT de la surface du sol, il faut acquérir des transects rapprochés : la durée d’acquisition pour un MNT d’environ 1 m² est de plusieurs heures pour un rugosimètre à faisceau laser (Kamphorst, 2000). Cette durée d’acquisition est très largement réduite pour les rugosimètres à nappe laser (Darboux & Huang, 2003) : dans ce cas le temps d’acquisition du MNT pour un rugosimètre à nappe laser est sensiblement égal au temps d’acquisition d’un seul profil pour un rugosimètre à faisceau laser, soit de l’ordre de la minute. L’ensemble de ces dispositifs ne peuvent pas fonctionner sous la pluie et les mesures deviennent sans signification en présence d’eau libre à la surface du sol. Dans le cas du rugosimètre à nappe laser développé par (Darboux & Huang, 2003), la surface étudiée est rectangulaire et les dimensions sont environ de 2m de long x 0.50 m de large. Ces appareils sont adaptés au suivi de l’évolution d’indices de rugosité sous l’effet des actions anthropiques ou naturelles (Bertuzzi et al., 1990b). Cependant, ils ne permettent pas le suivi dynamique de la détention superficielle au cours d’une pluie, ni le suivi rapproché de l’évolution du microrelief du sol. Les techniques d’imagerie telles que la photogrammétrie sont complémentaires de ces outils.
Calcul de la capacité de détention superficielle
Il n’existe pas d’outils permettant la mesure de la détention superficielle d’eau in situ. La seule variable accessible est la capacité de détention superficielle. Elle peut être estimée de deux façons:
à partir de relations statistiques établies avec différents indices de rugosité et des paramètres extérieurs tels que la pente du terrain (Onstad, 1984; Kamphorst, 2000). Malgré de bonnes reconstitutions, les fonctions de transfert ainsi obtenues sont difficilement applicables en dehors du jeu de données ayant servi à les obtenir (Kamphorst et al., 2000 ; Planchon et al., 2000);
à partir d’algorithmes de remplissage ou de vidange de MNT représentant le microrelief du sol (Mitchell & Jones, 1976 ; Ullah & Dickinson, 1979 ; Huang & Bradford, 1990 ; Planchon & Darboux, 2001). Ce sont ces valeurs qui servent à l’obtention des fonctions de pédotransfert précédentes. Ceci nécessite donc soit le relevé bidimensionnel de l’altitude de la surface du sol, soit le développement de modèles de rugosité permettant de simuler le microrelief 2D à partir d’indices de rugosité (Huang & Bradford, 1990 ; Bertuzzi et al., 1995). Cependant les modèles actuellement proposés ne permettent pas l’estimation correcte de la capacité de détention superficielle (Kamphorst, 2000 ; Kamphorst et al., 2005), et le temps d’acquisition d’un MNT précis (avec un pas de restitution horizontale de quelques mm) de 1 m2 est prohibitif. De plus, suivant l’algorithme employé, les valeurs obtenues peuvent varier d’un facteur 4 (Huang & Bradford, 1990 ; Planchon et al., 2001), ce qui remet en question la signification physique à apporter à la capacité de détention superficielle ainsi calculée.
De plus si la notion de détention superficielle maximale est pertinente pour les modèles hydrologiques (e.g. Jetten et al., 1996), elle est inadaptée aux modèle locaux de genèse du ruissellement: à cette échelle, le ruissellement peut apparaître alors que la capacité de détention n’est pas atteinte (Linsley et al, 1947; Huang et Bradford, 1992 ; Darboux, 1999 ; Kamphorst, 2000).
D’autre part comme différents paramètres de sol, la rugosité a une forte hétérogénéité. A cause de l’hétérogénéité spatiale aux petites échelles, Kamphorst (2000) et Linsley et al (1947) proposent trois stades de remplissage des dépressions :
Tout excès d’eau sert à remplir les dépressions et il n’y a pas de ruissellement, Certaines dépressions débordent, tandis que d’autres continuent de se remplir, La détention superficielle maximale est atteinte et toute la surface contribue au ruissellement.
La photogrammétrie rapprochée ou stéréophotographie
Le domaine de la photogrammétrie rapprochée est celui où l’objet se situe à une distance comprise entre 1 et 100 m (Kraus et Waldhaus, 1998). Le principe consiste à prendre deux photographies de l’objet à restituer sous deux angles de vue légèrement différents, puis après calibrage du système de prise de vue, de reconstituer l’objet en 3D à l’aide de stéréo restituteurs analogiques ou analytiques. On parle de photogrammétrie numérique lorsque l’acquisition des images se fait numériquement sur un capteur CCD, et de photogrammétrie argentique lorsque cela se fait par le procédé photographique classique ; dans les deux cas on utilise des appareils de prises de vue de grande précision (caméra photogrammétrique). Par la suite, on parlera plutôt de stéréophotographie lorsque les caméras de prise de vue sont des appareils photos numériques pour grand public.
L’utilisation de la photogrammétrie pour l’acquisition et la construction de mini-MNT représentant la surface du sol nu (sans présence d’eau) s’est développée au cours des 20 dernières années. Les premières études ont testé les possibilités offertes par la photogrammétrie argentique pour l’obtention de MNT de la surface du sol de quelques m2 (Martin, 1980 ; Welch et al., 1984 ; Kirby, 1991 ; Warner, 1995). Les caméras utilisées sont des appareils métriques ou semi-métriques, d’où un coût élevé. Les photos sont scannées (ce qui introduit des distorsions qui peuvent être modélisées) afin d’utiliser un stéréo restituteur numérique. Les points de calage et la mise en correspondance se fait de façon manuelle, ce qui peut demander plusieurs heures. La précision obtenue (horizontalement ou verticalement) varie entre 1 et 6 mm . Aucune validation de ces MNT n’est faite. Buttler et al. (1998) utilisent un algorithme de mise en correspondance sub pixélique automatique pour la reconstruction 3D grâce auquel ils obtiennent une résolution de 0.6 mm horizontalement et de 0.06 mm verticalement. Cependant le nombre d’échecs dans la mise en correspondance est important. Plus récemment, des auteurs ont testés les possibilités des capteurs CCD. Jeschke (1990) utilise un capteur de faible capacité (478 x 512 pixels): la résolution peut atteindre 0.3 mm pour une surface photographiée de 50 cm de côté. Cet auteur insiste sur la nécessité de calibrer parfaitement les deux caméras afin d’obtenir un MNT précis. Il développe un algorithme de mise en correspondance hiérarchique (Horaud & Monga, 1995, p. 214) des pixels des 2 images. Zribi (1998) a testé l’utilisation d’appareils reflex numériques pour suivre l’évolution du microrelief d’un sol limoneux du bassin parisien sous l’action des pluies.
L’algorithme de mise en correspondance est automatique mais les points de calage sont encore rentrés manuellement. Une comparaison qualitative est effectuée sur un transect de rugosité mesuré par un rugosimètre laser (Bertuzzi et al., 1990a).
Caractérisation de la rugosité : les indices de rugosité
La rugosité n’est pas toujours utilisée en tant que telle. Les modèles hydrologiques, par exemple, ne prennent pas en compte des profils de rugosité (ni des mini-MNTs de la surface du sol) car ces profils micro-géométriques qui représentent des perturbations ou des irrégularités de la surface du sol sont généralement acquis à une échelle qui est trop fine pour être spatialisée dans une carte topographique conventionnelle. Ainsi, ces modèles utilisent des indices de rugosité basés sur l’acquisition préalable de transects de rugosité ou de mini-MNTs.
Nous avons choisi dans la littérature cinq indices de rugosité et le semi-variogramme: la rugosité aléatoire (Random Roughness RR) ;
Nous avons calculé trois écarts types pour chaque profil et chaque MNT : en utilisant l’ensemble des données de hauteur (RR), après l’élimination de 10 % des données supérieures et inférieurs (RR_rd), en appliquant la correction de la hauteur (RR_cr) tel que décrit par Currence & Lovely (1970). Ces auteurs ont montré que, lorsque la rugosité aléatoire est calculée sans la transformation logarithme des données, elle est plus sensible aux changements de rugosité du sol. Nous avons donc appliqué cette méthode au cours de notre étude.
la tortuosité (Tb) ; la différence d’altitude limite (LD) et la pente limite (LS) ; la dépression moyenne amont (mean upslope depression MUD) ; et le variogramme : Les calculs ont été réalisés pour chaque profil en utilisant une distance régulière de 1 mm, allant de 1 mm à 250 mm.
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Table des matières
1 Introduction générale
2 Première Partie: Développement d’un capteur stéréophotographique : caractérisation métrologique, validation et utilisation pour le suivi des excès d’eau à la surface du sol
1 Introduction
1.1 Introduction
1.2 Positionnement du problème et définitions
1.3 Organisation
2 Bibliographie générale sur les méthodes de mesure de la rugosité et de la détention superficielle, et les indices de rugosité
2.1 Importance du microrelief dans le fonctionnement hydrologique du sol
2.2 Mesure de la rugosité
2.3 Calcul de la capacité de détention superficielle
2.4 La photogrammétrie rapprochée ou stéréophotographie
2.5 Les différents indices utilisés pour caractériser la rugosité
2.5.1 Rugosité aléatoire (RR)
2.5.2 La tortuosité (Tb)
2.5.3 Variogramme (γ)
2.5.4 La différence d’altitude limite LD et la pente limite LS
2.5.5 La dépression moyenne amont (en anglais : Mean Upslope Depression) MUD
2.5.6 Fractal dimension (D) et crossover length (l)
2.6 Conclusion
3 Caractérisation métrologique d’un capteur pour la stéréophotographie
3.1 Introduction
3.2 Le principe de la stéréophotographie
3.3 La théorie : Le modèle géométrique d’une caméra (Horaud & Monga,1995)
3.3.1 La projection perspective
3.3.2 Transformation caméra/image
3.3.3 Les paramètres intrinsèques
3.3.4 Les paramètres extrinsèques
3.3.5 La distorsion
3.3.6 Procédure d’étalonnage de la caméra
3.3.6.1 Principe du calibrage d’une caméra
3.3.6.2 Principe du calibrage d’un dispositif stéréophotographique
3.3.6.3 Mise en œuvre pratique
3.4 Matériel et Méthode
3.4.1 Appareils photos et mire
3.4.2 Programme pour la Calibration
3.4.3 Variables de prises de vue étudiées
3.4.4 Calibration et traitement des Images
3.4.5 Les logiciels utilisés
3.5 Résultats
3.5.1 Calibrages de référence
3.5.2 Influence du sous‐échantillonnage
3.5.2.1 Corrélation entre paramètres
3.5.2.2 Variabilité de l’estimation des paramètres
3.5.3 Influence des réglages optiques
3.5.4 Influence de l’ouverture du diaphragme
3.6 Conclusion
4 Caractériser les possibilités de la stéréophotographie pour le suivi de différents indices de rugosité sous l’action des pluies
4.1 Introduction
4.2 Matériels et Méthodes
4.2.1 Travail du sol
4.2.2 Arrosage ou simulation de pluie
4.2.3 Mesure de la rugosité
4.2.3.1 Laser
4.2.3.2 Stéréophotographie
4.2.4 Caractérisation de la rugosité : les indices de rugosité
4.3 Résultats et discussions
4.3.1 Etalonnage du rugosimètre laser
4.3.2 Obtention des MNTs par stéréophotographie
4.3.3 Comparaison entre laser et photogrammétrie sur les profils
4.3.3.1 Profils d’altitude de sol
4.3.3.2 Rugosité aléatoire (Écart type d’altitude)
4.3.3.3 Tortuosité (Tb)
4.3.3.4 Variogramme
4.3.3.5 Limitation de la différence (LD et LS)
4.3.3.6 Moyen Dépression d’Upslope (MUD)
4.3.3.7 Conclusion partielle
4.3.4 Calculs de rugosité en utilisant les MNTs obtenus par photogrammétrie
4.3.4.1 Vue générale sur la reconstruction des MNTs et leur qualité
4.3.4.2 L’évolution de rugosité aléatoire (RR)
4.3.4.3 Tortuosité
4.3.4.4 Analyse des variogrammes
4.3.4.5 Indices de LD et de LS
4.3.4.6 Conclusion partielle
4.4 Conclusion
5 Développement d’une méthodologie permettant de mesurer la valeur de la détention superficielle et son évolution au cours d’une pluie par une méthode de type photogrammétrique
5.1 Introduction
5.2 Matériel et méthodes
5.2.1 Bases de données
5.2.2 Système de photogrammétrie
5.2.3 Algorithme et procédé informatique
5.2.4 Traitement d’image pour l’identification des flaques d’eau
5.3 Résultats et discussion
5.3.1 Comparaison entre la méthode laser et la photogrammétrie
5.3.1.1 Maquette‐a
5.3.1.2 Maquettes‐b
5.3.1.3 Conclusion partielle
5.3.2 Le suivi de la détention superficielle pendant la pluie
5.3.2.1 Par la photogrammétrie seule
5.3.3 Conclusion partielle
5.4 Conclusion
6 Conclusion
3 Deuxième partie : Prise en compte de l’hétérogénéité du sol et du microrelief de la surface dans le partage infiltration‐ruissellement : étude expérimentale et premières modélisations
1 Introduction
2 Influence de la variabilité spatiale des propriétés hydrodynamiques du sol sur l’infiltration et la genèse du ruissellement : expérimentation et modélisation
2.1 Introduction
2.2 Matériels et méthodes
2.2.1 Le sol
2.2.2 Simulation de pluie
2.2.3 Instrumentation de la parcelle expérimentale
2.2.4 Bilan de l’eau
2.2.5 Propriétés hydrodynamiques
2.2.5.1 Caractérisation hydrodynamique par la méthode de Wind
2.2.5.2 Caractérisation des écoulements préférentiels par la méthode des ondes cinématiques
2.2.5.3 Etablissement d’une courbe de conductivité bimodale
2.2.6 Modélisation
2.2.7 Analyse de la variabilité spatiale des propriétés hydrodynamiques et de la réponse des tensiomètres
2.1 Résultats et discussion
2.1.1 Propriétés hydrodynamiques de sol
2.1.1.1 Paramètres hydrodynamiques
2.1.1.2 Estimation de Ksat par différentes méthodes
2.1.1.3 Etablissement d’une courbe de conductivité hydraulique dans toute la gamme d’humidité de l’échantillon
2.1.2 Evolution des potentiels matriciels de l’eau du sol pendant la simulation de pluie
2.1.3 Détection du front d’humectation
2.1.4 Analyse de la variabilité spatiale et calcul du bilan hydrique
2.1.4.1 Analyse de la variabilité spatiale
2.1.4.2 Bilan hydrique de la placette
2.1.5 Effet de variation spatiale dans la modélisation
2.2 Conclusion
3 Étude expérimentale en laboratoire sous simulation de pluie sur une maquette physique de l’influence de la variabilité des états de surface sur le partage infiltration et ruissellement
3.1 Introduction
3.2 Matériels et Méthodes
3.2.1 Construction de la maquette physique
3.2.2 Choix de la couche de drainage
3.2.2.1 Choix de la toile nylon et caractérisation
3.2.2.2 Choix du sable et caractérisation
3.2.3 Simulation de pluie
3.2.4 Suivi de l’humidité et de l’infiltration
3.2.5 Mesures du MNT de la maquette et suivi du flaquage
3.3 Résultats
3.3.1 Les données tensiométriques
3.3.2 Evolution du drainage
3.3.3 Evolution du ruissellement
3.3.4 Les données de la surface du sol
3.4 Conclusion du chapitre
4 Développement d’un algorithme de remplissage des dépressions à la surface du sol permettant le couplage avec un modèle distribué d’infiltration
4.1 Introduction
4.2 Modèle d’écoulement à la surface du sol
4.2.1 Description de l’algorithme de remplissage
4.2.1.1 + Remplissage des dépressions
4.2.1.2 + La construction du plan des directions d’écoulement
4.2.1.3 + Le calcul du plan de la surface drainée
4.2.1.4 + L’extraction du réseau hydrographique
4.2.2 Application de l’algorithme
4.2.2.1 MNTs de test
4.2.2.1 Conclusion partielle
4.3 Modèle distribué de transfert dans le sol
4.3.1 Modèle de Richards 3D
4.3.2 Algorithme pour le couplage entre modèle de surface et infiltration 3D
4.4 Conclusion
5 Conclusion
4 Conclusion générale
5 Références bibliographiques
6 Annexes
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