Le projet MonStockDO a pour objectif d’évaluer les données acquises par les capteurs Sentinel-2 et Venµs pour le suivi à l’échelle de territoires ruraux du stock en eau bleue au sein de petites retenues agricoles alimentées par le ruissellement et les rivières sur trois sites d’étude (bassin versant du Lebna en Tunisie, bassin versant de Berambadi en Inde et bassin de l’Aude en France) avec des contextes d’usages propres à chaque site.
Il est attendu de ce projet les résultats suivants:
• d’ordre méthodologique : 1) l’adaptation du code de détection de surface en eau WaterDetec développé par Cordeiro et al. (2021), aux données Venµs, et 2) le développement d’un algorithme de fusion de données S2 et Venµs pour la détection de surface en eau, toujours sur la base du code WaterDetec. Ces développements bénéficieront à l’infrastructure CNES Hydroweb.next via l’implémentation de WaterDetec dans SurfWater.
• d’ordre cognitif en télédétection : une meilleure connaissance du potentiel des données Sentinel-2 et Venµs pour 1) la détection de pixels en eau et leur dynamique temporelle et 2) le passage d’une dynamique de surfaces en eau à des volumes en eau de retenues;
• d’ordre cognitif en hydrologie : une meilleure connaissance des dynamiques de vidange et de remplissage des retenues à l’échelle de bassins versants ressource permettant d’établir une typologie des différents usages de ces retenues et d’avoir une vue synoptique des ressources en eau de surface mobilisables par les gestionnaires.