Une gestion durable des ressources en eau est un enjeu majeur à l’échelle mondiale dans un contexte de surexploitation liée notamment à une population croissante. C’est aussi un levier crucial pour faire face aux conséquences du réchauffement global qui entraîne une multiplication des sécheresses climatiques, hydrologiques et agricoles, particulièrement dans les régions arides et semi-arides. Une difficulté réside actuellement dans le manque de connaissance des ressources disponibles dans les différents compartiments hydrologiques (eaux de surface, zone du sol non saturée et eaux souterraines), et ceci à des échelles multiples (réservoirs de surface, périmètres irrigués, aquifère, région).
L’objectif de la thèse est de développer des méthodes innovantes permettant de mieux quantifier la ressource en eau à partir de la télédétection multi-capteurs. Ces travaux se focalisent sur l’Etat du Telangana (114 800 km2) en Inde, caractérisé par un aquifère granitique de faible capacité de stockage, dont la recharge lors des moussons est aussi variable que le pompage annuel pour l’irrigation. Dans cette région, l’irrigation provient à 70% de l’eau souterraine (GWS). Les 30% restants proviennent 1) en amont d’un système de récupération des eaux de ruissellement de la mousson (RHS), composé de milliers de petits réservoirs (appelés »tanks ») et 2) en aval de grands barrages, des canaux et rivières pérennes. Nous nous proposons de tirer un meilleur parti de la télédétection multi-capteurs/multi-résolutions pour assurer un suivi multi-échelle du RHS et du GWS et ainsi évaluer l’impact de l’irrigation sur la ressource.