Mon stage.

Je ne vous ai pas encore expliqué en détail ce que je faisais dans mon stage... C'est parti !

Le contexte :

Contexte géographique : Griffith est situé au milieu d'une grande plaine irriguée, la Murrumbridgee Irrigation Area. C'est une plaine alluviale super plate, où des aménagements ont été faits il y a un siècle (il y a des cérémonies pour le centenaire cette année) : creusage de canaux pour amener l'eau de la rivière Murrumbridgee, et de drains (des canaux d'évacuation d'eau). Actuellement on y trouve une ceinture de maraîchage, de culture d'agrumes et de vigne autour de Griffith, et des grandes cultures (elles aussi irriguées) plus loin de la ville. Au niveau des grandes cultures, on a principalement du riz et du blé, mais aussi un peu de coton.

Le canal principal d'irrigation

L'irrigation de cette zone est gérée par une organisation collective, Murrumbridgee Irrigation (M.I.). M.I. s'occupe de l'entretien des infrastructures collectives, de la répartition de l'eau... L'équivalent de la compagnie Bas-Rhône Languedoc dans le sud de la France. Les locaux de cette organisation sont situés au même endroit que ceux du CSIRO où je fais mon stage.

Comme le texte est un gros pavé, je rajoute une image pour aérer.

Le CSIRO est l'équivalent australien du CNRS et de l'INRA : un gros organisme de recherche pluridisciplinaire. L'antenne locale de Griffith appartient à la division Land and Water (Eau et paysage). On y fait de la recherche appliquée, c'est-à-dire que les chercheurs ne fournissent pas que des résultats sous formes de publications, mais sont impliqués (en partenariat avec Murrumbridgee Irrigation) dans des projets qui sont appliqués concrètement avec les irrigants de la région.

Exemple : le système Irrisat, qui consiste à envoyer des préconisations d'irrigation aux agriculteurs, dans le but d'irriguer seulement quand la plante en a besoin, et juste ce qu'il faut. Ces préconisations sont envoyées par SMS aux agriculteurs, et la communication est aussi possible sur un site web conçu dans ce but. Pour construire ces préconisations, on s'appuie sur :

     -des données météo (pluviométrie, ensoleillement, température, humidité de l'air...), renseignées par les agriculteurs ou collectées grâce à des stations de mesure automatisées,

     -l'historique d'irrigation de la parcelle (connu grâce à l'agriculteur qui renseigne ces données)

     -des images prises par satellite.

A partir de ces données, et de divers modèles qui rentrent en jeu (pour déduire le développement de la plante des images satellites, pour prédire la transpiration de la plante en fonction de la température, de l'ensoleillement...), et l'envoi de SMS aux agriculteurs se fait automatiquement.

(fin du contexte)

Ce que je fais :

En ce moment, je travaille sur le traitement des données satellites. En effet, le satellite qu'ils utilisaient auparavant (Landsat 5) est arrivé en fin de vie. Pour le remplacer, les seules images disponibles sont celles du capteur MODIS sur les satellites Aqua et Terra. Or ces images ont une résolution inférieure, de 250m au lieu de 30m ! (la résolution représente ici la taille d'un pixel). Mon objectif est de trouver une méthode qui permette de passer de la résolution 250m à la résolution 30m, en faisant des estimations les plus proches possibles de la valeur réelle pour chacun des pixels de 30m. Le résultat sera forcément moins précis qu'avec des pixels de 30m à l'origine, mais à défaut d'avoir de meilleurs images, l'estimation semble la meilleure méthode.

Jusque là, je  n'ai pas encore les images en couleurs rouge et infra-rouge de chaque satellite...  Pour les obtenir il faut partir des données brutes (des valeurs sans unité pour chaque pixel), les transformer en valeurs de radiance puis en valeurs de réflectance, tout ça en se basant sur des formules qu'on va chercher dans des publications scientifiques. Mais normalement, d'ici lundi soir je les aurai, mes images =)

La suite au prochain épisode !