PRÉLIMINAIRES

I. Épistémologie et Enjeux Scientifiques du Domaine

Ancrée dans la physique classique, l’océanographie physique a connu une révolution copernicienne avec l’avènement de l’ère spatiale. La transition d’une science de mesures ponctuelles, dépendantes de campagnes en mer coûteuses et logistiquement complexes, à une discipline de surveillance globale et continue a redéfini ses paradigmes. Cette Unité d’Enseignement dissèque cette mutation, en se focalisant sur l’extraction d’informations quantitatives (hauteur, température, salinité, courants) à partir de la signature électromagnétique captée par les satellites. L’enjeu est de transformer le pixel en une variable géophysique rigoureusement calibrée et physiquement significative.

II. Cartographie des Compétences et Transversalité

La maîtrise de l’océanographie et de l’hydrologie par télédétection exige une rare polyvalence intellectuelle, au carrefour de la physique des fluides, de la théorie du transfert radiatif et de la science des données massives. Les compétences visées — traiter l’image, évaluer les ressources, modéliser — ne sont pas des silos mais les étapes d’une chaîne de valeur informationnelle intégrée. L’étudiant apprendra à orchestrer ce flux, depuis la correction atmosphérique d’une image brute jusqu’à l’assimilation de la donnée dérivée dans un modèle de prévision. Cette transversalité forge des profils d’ingénieurs-chercheurs capables de dialoguer avec des physiciens, des informaticiens et des géographes.

III. Alignement Stratégique avec les Réalités Opérationnelles

Face aux défis de la sécurité alimentaire, de la gestion des ressources en eau et de la prévention des risques côtiers en Afrique, la compétence géospatiale constitue un levier stratégique de développement souverain. Cette UE arme les futurs experts en télédétection, ingénieurs géophysiciens et spécialistes SIG d’un savoir-faire directement monétisable et d’une utilité socio-économique immédiate. La capacité à cartographier la productivité primaire pour la pêche, à surveiller le remplissage des barrages hydroélectriques ou à modéliser la submersion marine pour l’aménagement du littoral répond à des besoins critiques et urgents des secteurs public et privé.

Chapitre I. Fondements Physiques et Instrumentaux de la Télédétection Hydro-Océanique

I.1 Interaction Rayonnement-Matière en Milieu Aquatique

Au cœur de la télédétection se trouve la physique du transfert radiatif. Ce sous-chapitre établit les lois fondamentales régissant la manière dont le rayonnement électromagnétique interagit avec la colonne d’eau et sa surface, en fonction de la longueur d’onde. Nous analysons de manière quantitative les phénomènes d’absorption et de diffusion par l’eau pure, le phytoplancton, les sédiments en suspension et la matière organique dissoute. La maîtrise de ces signatures spectrales est la condition sine qua non pour inverser le signal mesuré par le capteur et en déduire les propriétés biogéochimiques du milieu.

I.2 Architecture et Principes des Capteurs Spatiaux

Sous l’angle de l’ingénierie instrumentale, la mesure depuis l’espace repose sur une panoplie de capteurs aux principes physiques distincts. Ce segment dissèque l’architecture des systèmes passifs (radiomètres optiques et micro-ondes comme MODIS ou SMOS) et actifs (radars altimètres comme Jason, scatteromètres et radars à synthèse d’ouverture comme Sentinel-1). Pour chaque technologie, nous détaillons son principe de mesure, sa résolution spatio-temporelle, son orbite et la variable géophysique primaire qu’elle permet de quantifier. L’objectif est de comprendre quel instrument utiliser pour quelle problématique hydrologique ou océanographique spécifique.

I.3 La Controverse de la Correction Atmosphérique

La théorie de la télédétection quantitative vacille face à un obstacle majeur : l’atmosphère. Plus de 90% du signal reçu par un capteur optique dans le visible provient de la diffusion atmosphérique et non de la surface de l’eau, rendant la mesure brute inexploitable. Ce segment tranche le débat sur les méthodes de correction en comparant les approches basées sur des modèles de transfert radiatif (comme 6S) et celles, plus empiriques, basées sur les bandes infrarouges. L’étudiant apprendra à évaluer la performance et les incertitudes de ces algorithmes, étape critique de la chaîne de traitement.

I.4 Calibration In-Situ et Validation Frugale en Contexte Africain

Pour garantir la validité des données satellitaires, une confrontation avec des mesures de terrain est impérative. Ce sous-chapitre se concentre sur les stratégies de calibration et de validation adaptées aux contraintes logistiques et financières africaines. Nous explorons l’utilisation de photomètres solaires portables (type Microtops), de disques de Secchi, de capteurs de turbidité bas-coût et de la science participative pour construire des bases de données de validation locales. L’étudiant concevra un protocole de campagne de mesure pour le fleuve Congo ou le lac Tanganyika, assurant la pertinence locale des produits satellitaires globaux.

Chapitre II. Quantification Satellitaire de la Dynamique Océanique et Hydrologique

II.1 La Géostrophie : Équilibre Fondamental des Courants Océaniques

Issue de la mécanique des fluides en rotation, l’approximation géostrophique constitue la pierre angulaire de l’océanographie dynamique à grande échelle. Elle postule un équilibre entre la force de Coriolis et le gradient de pression horizontal. Ce sous-chapitre expose la dérivation mathématique de cet équilibre et démontre comment la topographie de la surface de la mer, mesurée avec une précision centimétrique par les altimètres satellitaires, est une image directe des courants de surface. La compréhension de ce lien est fondamentale pour interpréter les cartes d’anomalies de hauteur de mer en termes de circulation.

II.2 Mécanismes de Mesure des Courants, Vagues et Niveaux d’Eau

L’exploitation des données altimétriques permet de dériver la vitesse et la direction des courants géostrophiques, mais aussi la hauteur significative des vagues et le niveau des grands lacs et fleuves. Ce segment détaille les algorithmes de traitement du signal radar (retracking) qui permettent d’extraire ces différentes variables à partir de la forme d’onde de l’écho radar. Nous y ajoutons l’analyse des données de scatteromètres pour estimer le vent de surface, moteur principal des vagues et de certains courants, offrant une vision complète de la dynamique de surface.

II.3 Limites de la Vision Satellitaire : Détection des Structures Fines et Verticales

La vision satellitaire, par nature, est une observation de la “peau” de l’océan et des grands systèmes hydrologiques, avec une résolution spatiale limitée. La controverse scientifique sur la capacité des satellites à résoudre la dynamique sub-mésoéchelle (tourbillons de 1-10 km), cruciale pour les bilans énergétiques et biologiques, est ici centrale. Ce segment analyse les limites de l’altimétrie conventionnelle et présente les avancées permises par les nouvelles technologies comme l’altimétrie à large fauchée (SWOT), tout en soulignant l’incapacité fondamentale des satellites à sonder directement la structure verticale des courants.

II.4 Application à la Gestion des Ressources Halieutiques et des Risques Côtiers

Dans le contexte du Golfe de Guinée, la détection des zones d’upwelling par altimétrie et imagerie de température de surface est un outil puissant pour prédire les zones de forte productivité et guider les flottes de pêche artisanale. Ce sous-chapitre propose une étude de cas concrète : l’élaboration de bulletins de prévision hebdomadaires pour les pêcheurs. Il aborde également la surveillance de l’élévation du niveau de la mer le long des côtes densément peuplées (ex: Lagos, Abidjan) pour l’évaluation du risque de submersion marine et la planification de l’adaptation.

Chapitre III. Modélisation, Assimilation de Données et Prévision Environnementale

III.1 Philosophie de la Modélisation Numérique en Sciences de la Terre

La modélisation numérique est l’acte de traduire un système physique complexe, comme un océan ou un bassin versant, en un système d’équations discrétisées résolues par un ordinateur. Ce sous-chapitre explore les fondements conceptuels de cette démarche : le passage du continu au discret (maillage), la nécessité de la paramétrisation pour les processus non résolus, et la définition des conditions initiales et aux limites. Il s’agit de forger une compréhension critique de ce qu’un modèle représente, de ses hypothèses intrinsèques et de sa portée prédictive.

III.2 Le Mécanisme de l’Assimilation de Données : Fusionner Modèle et Observation

Un modèle numérique laissé à lui-même diverge inévitablement de la réalité. L’assimilation de données est l’ensemble des techniques mathématiques permettant de recaler en continu la trajectoire du modèle à l’aide des observations satellitaires et in-situ. Ce segment se focalise sur les approches séquentielles (type filtre de Kalman) pour expliquer intuitivement comment le système corrige ses propres erreurs en pondérant l’information issue du modèle et celle issue de l’observation, en fonction de leurs incertitudes respectives. L’étudiant saisira la puissance de cette synergie pour produire des reconstitutions 4D de l’environnement.

III.3 Critique des Systèmes de Prévision : Prédictibilité et Propagation de l’Incertitude

Sous l’angle de la théorie du chaos, la prédictibilité de l’océan et de l’atmosphère est intrinsèquement limitée. Ce sous-chapitre aborde la question critique de la quantification de l’incertitude dans les prévisions environnementales. Nous analysons les limites des approches déterministes et introduisons le concept de prévision d’ensemble, où le modèle est exécuté de multiples fois avec de légères perturbations pour cartographier l’éventail des futurs possibles. L’étudiant apprendra à interpréter une prévision non pas comme une certitude, mais comme une distribution de probabilité, une compétence cruciale pour la prise de décision.

III.4 Application : Vers un Système d’Alerte Précoce des Crues du Bassin du Congo

Face à la récurrence des inondations dévastatrices à Kinshasa et Brazzaville, la mise en place d’un système d’alerte est un impératif. Ce sous-chapitre guide l’étudiant dans la conception d’un prototype frugal : coupler des données de précipitation satellitaire (GPM) en quasi-temps réel avec un modèle hydrologique simple du bassin versant. L’objectif est de produire des prévisions de débit à quelques jours d’échéance, démontrant comment la fusion des technologies spatiales et de la modélisation peut générer un service à haute valeur sociétale avec des moyens technologiques accessibles.

ANNEXES

A. Boîte à Outils QGIS pour l’Analyse Géospatiale

QGIS, logiciel libre et puissant, est l’outil central du Spécialiste en Systèmes d’Information Géographique. Cette annexe fournit un guide de démarrage rapide focalisé sur les besoins de l’hydrologue et de l’océanographe : importation et reprojection de données satellitaires NetCDF/GeoTIFF, superposition de couches vectorielles (limites de bassins versants, côtes), et utilisation de la calculatrice raster pour des analyses simples. Elle détaille la création de cartes thématiques professionnelles pour la communication des résultats d’études d’impact ou de suivi des ressources, une compétence fondamentale pour la production de rapports techniques.

B. Scripts Python (xarray & rasterio) pour le Traitement par Lots

L’Expert en Télédétection spatiale doit manipuler des décennies de données sur de vastes régions, une tâche impossible à réaliser manuellement. Cette annexe introduit la puissance de l’écosystème Python pour l’automatisation. À travers des scripts commentés utilisant les bibliothèques xarray et rasterio, l’étudiant apprendra à ouvrir des milliers de fichiers, à calculer des moyennes climatologiques, à détecter des anomalies et à extraire des séries temporelles pour des points spécifiques. C’est la compétence clé pour passer de l’analyse d’une image unique à la surveillance climatique à long terme.

C. Introduction au Modèle Hydrologique LISFLOOD

L’Ingénieur Géophysicien et Modélisateur climatique doit être capable de transformer les données en prévisions. Cette annexe présente le modèle hydrologique LISFLOOD, développé par le Centre Commun de Recherche européen et utilisé opérationnellement pour la prévision des crues en Europe (EFAS) et dans le monde (GloFAS). Elle explique comment configurer le modèle pour un nouveau bassin versant, comment le forcer avec des données de précipitation satellitaire et comment calibrer ses paramètres pour améliorer la qualité des simulations de débit, constituant un pont direct vers la mise en œuvre de systèmes d’alerte opérationnels.

Lire aussi :

Cours de Météorologie et Télémétrie Spatiale par Senseurs, master-1, MTS2121

Cours de Apprentissage automatique, master-1, AAU2121

Cours de Stage d'imprégnation et professionnalisation, master-2, AGF2241

Cours de Méthodes numériques en météorologie, master-2, MNM2231

Cours de Communication publique, master-1, COP2111

Cours de Séries Temporelles Océaniques, master-2, STO2231