Fusion de données géoréférencées et développement de services interopérables pour l’estimation des besoins en eau à l’échelle des bassins versants

Nowadays, preservation of the environment is a main priority. Understanding of environmental phenomena requires the study and the combination of an increasing number of heterogeneous data. Several international initiatives (INSPIRE, GEOSS) aims to encourage the sharing and exchange of those data.In this thesis, the interest of making scientific models available on the web is discussed. The value of using applications based on geospatial data is demonstrated. Several methods and means that satisfy the requirements of interoperability are also purposed.Our approach is illustrated by the implementation of models for estimating agricultural and domestic water requirements. Those models can be used at different spatial scales and temporal granularities. A prototype based on a complete web service oriented architecture was developed. The tool is based on the OGC standards Web Feature Service (WFS), Sensor Observation Service (SOS) and Web Processing Service (WPS).Finally, taking into account the imperfections of the data is also discussed with the integration of methods for sensitivity analysis and uncertainty propagation.De nos jours, la préservation de l’environnement constitue un enjeu prioritaire. La compréhension des phénomènes environnementaux passe par l’étude et la combinaison d’un nombre croissant de données hétérogènes. De nombreuses initiatives internationales (INSPIRE, GEOSS) visent à encourager le partage et l’échange de ces données. Dans ce sujet de recherche, nous traitons de l’intérêt de mettre à disposition des modèles scientifiques sur le web. Nous montrons l’intérêt d’utiliser des applications s’appuyant sur des données géoréférencées et présentons des méthodes et des moyens répondant aux exigences d’interopérabilité. Nous illustrons notre approche par l’implémentation de modèles d’estimation des besoins en eau agricoles et domestiques fonctionnant à diverses échelles spatiales et temporelles. Un prototype basé sur une architecture entièrement orientée services web a été développé. L’outil s’appuie sur les standards Web Feature Service (WFS), Sensor Observation Service (SOS) et Web Processing Service (WPS) de l’OGC. Enfin, la prise en compte des imperfections des données est également abordée avec l’intégration de méthodes d’analyse de sensibilité et de propagation de l’incertitude