Integration of remote sensing data into hydrological models for reservoir management

The purpose of this paper is to present the methodology set up to derive catchment soil moisture from Earth Observation (EO) data using microwave spaceborne Synthetic Aperture Radar (SAR) images from ERS satellites and to study the improvements brought about by an assimilation of this information into hydrological models. The methodology used to derive EO data is based on the appropriate selection of land cover types for which the radar signal is mainly sensitive to soil moisture variations. Then an hydrological model is chosen, which can take advantage of the new information brought by remote sensing. The assimilation of soil moisture deduced from EO data into hydrological models is based principally on model parameter updating. The main assumption of this method is that the better the model simulates the current hydrological system, the better the following forecast will be. Another methodology used is a sequential one based on Kalman filtering. These methods have been put forward for use in the European AIMWATER project on the Seine catchment upstream of Paris (France) where dams are operated to alleviate floods in the Paris area. / Le but de cet article est de présenter une méthodologie mise au point pour déduire d'images ERS/SAR un indice d'humidité des sols pour un bassin versant et d'étudier les améliorations possibles de l'assimilation de cette information dans des modèles hydrologiques. La méthodologie utilisée pour traiter des données satellitaires est basée sur la sélection de cultures cibles, pour lesquelles le signal radar est principalement sensible aux variations d'humidité des sols. Ensuite, un modèle hydrologique est choisi, dans le but d'y intégrer l'information sur l'humidité des sols obtenue par télédétection. L'assimilation de cette information dans des modèles hydrologiques est basée tout d'abord sur une méthode de type variationnelle, qui consiste à remettre en cause les valeurs des paramètres du modèle. On fait l'hypothèse que plus le modèle simule de manière correcte la situation en cours, meilleure sera la prévision. Une autre méthode utilisée est une méthode séquentielle qui utilise le filtre de Kalman. Ces méthodes ont été proposées pour être utilisées dans le cadre du projet européen AIMWATER sur le bassin versant de la Seine en amont de Paris (France), où des barrages réservoirs sont utilisés pour diminuer le niveau des crues à Paris.