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Variations de l'albédo du sol en fonction des propriétés du sol // Variation of soil albedo according to soil surface properties

ABG-132859
ADUM-66913
Thesis topic
2025-07-11 Other public funding
Université Paris-Saclay GS Biosphera - Biologie, Société, Ecologie & Environnement, Ressources, Agriculture & Alimentation
PALAISEAU CEDEX - Ile-de-France - France
Variations de l'albédo du sol en fonction des propriétés du sol // Variation of soil albedo according to soil surface properties
  • Ecology, environment
albédo du sol, propriétés du sol, albedo measurement, hyperspectral, rugosité de surface , séries temporelles satellitaires
soil albedo, soil properties,, albedo measurement, hyperspectral, soil surface roughness, satelite time series

Topic description

L'albédo du sol est un paramètre clé du bilan d'énergie des surfaces continentales. Toutefois, les mesures directes au champ restent rares pour l'albédo et ses estimations actuelles reposent sur des produits de télédétection dont les résolutions spatiale et spectrale sont réduites. En outre, ces estimations prennent rarement en compte les variations dues aux changements d'états de surface des sols ou aux pratiques de gestion.

Cette proposition de thèse vise à étudier la variabilité de l'albédo du sol nu sous l'influence des principales propriétés de surface du sol, notamment la rugosité, l'humidité, la teneur en carbone organique et la présence de résidus de culture.

La première étape consistera à répertorier les méthodes d'estimation de l'albédo du sol mises en oeuvre jusqu'ici et synthétiser ses gammes de valeurs en fonction des types de sols et des caractéristiques de surface.
La deuxième étape étudiera les variations de l'albédo du sol varie sur la base de mesures de terrain issues de sites de suivi de longue durée.
La troisième étape mettra en oeuvre des mesures de l'albédo du sol à partir de diverses instrumentations et sources, en relation avec la rugosité et l'humidité.


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Soil albedo is a key parameter for assessing the land surface energy balance. However, direct field measurements remain scarce, and current estimates primarily rely on remote sensing products with limited spatial and spectral resolution.. Moreover, these estimates rarely account for variations associated with changes in soil surface conditions or management practices.
This thesis proposal focusses on the variability of bare soil albedo as influenced by prominent soil surface properties, including roughness, moisture, soil organic carbon and the presence of crop residues.

The first step will be to review existing estimation methods of soil albedo and to synthesize the range of reported albedo values across different soil types and surface characteristics.
The second step will study how soil albedo varies based on field measurements in long term monitoring sites.
The third step will carry out measurements of soil albedo from different instruments and sources, in relation ship with soil roughness and soil moisture.
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Début de la thèse : 03/11/2025
WEB : https://www.pepr-agroeconum.fr/les-projets-finances/traitement-de-donnees-et-modelisation/projets-cibles/melicertes

Funding category

Other public funding

Funding further details

ANR

Presentation of host institution and host laboratory

Université Paris-Saclay GS Biosphera - Biologie, Société, Ecologie & Environnement, Ressources, Agriculture & Alimentation

Institution awarding doctoral degree

Université Paris-Saclay GS Biosphera - Biologie, Société, Ecologie & Environnement, Ressources, Agriculture & Alimentation

Graduate school

581 Agriculture, Alimentation, Biologie, Environnement et Santé

Candidate's profile

• diplôme de master en science du sol, agronomie, géographie physique ou rurale, télédétection et géomatique. • Solides connaissances et pratique de la géomatique et des statistiques • Les techniques et connaissances en télédétection, de statistiques avec R ou Python sont un plus ; • Bonne aptitudes d'expression orale et écrite en français et en anglais ; • permis de conduire, et goût pour les observations de terrain.
• Master diploma in soil science, agronomy, rural or physical geography, remote sensing/geomatics ; • Good knowledge and practice of geomatics, stats ; • Proven skills in remote sensing, stats with R and/or Python are a plus ; • Good presentation and writing skills in French and English ; • Driving licence, and taste for field observations.
2025-09-15
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