Suivi de la teneur en eau de couverts méditerranéens à l'aide d'ERS-1 pour supporter la prévision des risques d'incendie

[Departement_IRSTEA]GT [TR1_IRSTEA]GT1-Relations entre les écosystèmes et leur utilisationCanopy water content can be useful as an indicator of fire risk, as it affects mainly the vegetation flammability. This paper presents an analysis of terrain corrected multi-temporal ERS SAR data over typical mediterranean forest covers, which are subject to frequent fires. despite the small backscatter temporal change of forest covers (typically à.5 dB up to 1.5 dB) under drought conditions (June to Septembre), backscatter temporal behavior appears to be related to water content changes, as it reaches its minimum in July and August where water content is the lowest. This temporal sigma° sensitivity to water content depends on vegetation type in relation with topographic and climatic conditions. Despite interesting experimental results, the analysis, including modelling, will be necessary to assess the potential of ERS SAR data as an information source in fire risk prevention.La teneur en eau des couverts forestiers est un indicateur important et utile des risques d'incendie, car affectant principalement l'inflammabilité de la végétation. Cette communication présente une analyse de données radar multi-temporelles ERS corrigées des effets de la topographie, acquises en été 93 sur un site de forêt méditéranéenne, sujette aux feux de forêts. Malgré la faible variation temporelle de la rétrodiffusion radar (typiquement 0.5 jusqu'à 1.5 dB) en période de sécheresse (juin à septembre), le comportement temporel de la rétrodiffusion apparaît être corrélé à la variation temporelle de la teneur en eau mesurée sur le site, car atteignant son minima en juillet et août lorsque le contenu en eau est minimal. Malgré des résultats expérimentaux intéressants, interprétés à l'aide d'un modèle semi-empirique (goutte d'eau), l'analyse de ce type de données est difficile (speckle, relief, peu de points d'appui) et une analyse quantitative plus poussée incluant de la modélisation théorique est nécessaire afin d'évaluer plus précisément le potentiel des données ERS comme source d'information utile en prévention des risques d'incendie