Application of remote sensing to model snowpack evolution in the High Atlas

La fonte de la neige qui s'accumule dans le Haut Atlas du Maroc représente une ressource en eau importante pour les habitants des vallées, car elle recharge les nappes souterraines et contribue au débit des oueds. Pourtant, l'état du manteau neigeux est mal connu à cause de l'absence de mesures in situ et de stations météorologiques à haute altitude. Pour répondre à ce défi, nous proposons dans cette thèse d'assimiler des données des surfaces enneigées dérivées des images à haute résolution spatiale et temporelle de la mission Sentinel-2 dans un modèle distribué de manteau neigeux forcé par des données de réanalyses climatiques. Cet objectif général nous a conduit à identifier dans un premier temps la résolution spatiale optimale pour simuler le manteau neigeux tout en limitant les temps de calcul. Ensuite, nous avons évalué l'apport des données de réanalyses météorologiques MERRA-2 pour estimer l'état du manteau neigeux dans un bassin versant peu étudié et important en terme de ressource en eau. Enfin, nous montrons l'implémentation et l'évaluation du schéma d'assimilation sur une saison complète dans un bassin versant pilote. Les résultats encourageants ouvrent la voie à une estimation régionale de l'équivalent en eau de la neige dans le Haut Atlas.The accumulated snow in the High Atlas of Morocco represents an important water resource for the local population in the surrounding valleys by recharging groundwater and contributing to the river flow. However, the state of the snowpack is poorly known due to the lack of in situ measurements and high altitude weather stations. To deal with this challenge, we propose in this thesis to assimilate snow cover area data derived from high spatial and temporal resolution images from the Sentinel-2 mission into a distributed snowpack model forced by climate reanalysis data. This general objective led us to first identify the optimal spatial resolution to simulate the snowpack while limiting computation time. Then, we evaluated the contribution of MERRA-2 meteorological reanalysis data to estimate the state of the snowpack in a poorly studied catchment that is nonetheless important in term of water resources. Finally, we showed the implementation and evaluation of the assimilation scheme over a full season in a pilot catchment. The encouraging results pave the way for a regional estimate of the snow water equivalent in the High Atlas