Suivi à haute résolution de la production primaire brute et de l'efficience d'utilisation de l'[...]

Organisation/Company Université de Toulouse Research Field Technology Researcher Profile Recognised Researcher (R2) Leading Researcher (R4) First Stage Researcher (R1) Established Researcher (R3) Application Deadline 31 May 2026 - 22:00 (UTC) Country France Type of Contract Temporary Job Status Full-time Is the job funded through the EU Research Framework Programme? Not funded by a EU programme Is the Job related to staff position within a Research Infrastructure? No

Offer Description

La cartographie de la production primaire brute (GPP) à l'échelle des parcelles est nécessaire pour suivre les bilans des gaz à effet de serre, la production de biomasse et les rendements agricoles. À ce jour, la plupart des méthodes permettant d'estimer spatialement la GPP s'appuient soit sur des modèles d'inversion simples, souvent semi-empiriques, alimentés par des données de télédétection couramment disponibles dans le spectre visible-proche infrarouge, soit sur des modèles de fonctionnement plus complexes qui assimilent ces données. Cependant, les variables biophysiques déduites des données visibles-proche infrarouge permettent principalement de dériver une fraction de couverture de la végétation photosynthétiquement active, ou un indice de surface foliaire verte. Elles offrent un aperçu limité de l'activité physiologique réelle des plantes, en particulier de leur capacité photosynthétique et de la régulation de la GPP.

Recent advances have therefore focused on remote sensing signals more directly linked to photosynthetic activity, such as solar-induced chlorophyll fluorescence (SIF). Despite their strong theoretical relevance, current and upcoming SIF missions, including FLEX, do not provide spatial resolutions sufficient to resolve heterogeneous agricultural landscapes composed of multiple fields and crop types. In addition, these observations do not allow for the concurrent estimation of water use efficiency (WUE) at comparable spatial scales.

Future satellite missions in the Thermal InfraRed (TIR) domain, such as TRISHNA (2027) or LSTM (2030), offer a unique opportunity to complement existing GPP retrieval algorithms. By capturing land surface temperature at high spatial resolution, TIR observations can account for plant water stress effects through stomatal regulation, thereby enabling joint estimates of GPP and WUE at both leaf and ecosystem scales.

The main objectives of this PhD thesis are thus:

• Faire évoluer le modèle existant de restitution du bilan énergétique à double source afin d'y intégrer les contrôles physiologiques sur la GPP par le biais de la régulation stomatique.
• Tester et évaluer les formulations sélectionnées à l'aide des ensembles de données multisites existants couvrant un large éventail de conditions climatiques, allant des environnements subhumides secs aux environnements arides, que ce soit pour la végétation herbacée ou ligneuse.
• Évaluer l'impact de la contrainte supplémentaire dans le domaine TIR sur la précision de la restitution de la GPP et de la WUE à l'échelle des plantes et des écosystèmes, par rapport aux algorithmes semi-empiriques existants.

• To evolve existing dual source energy balance retrieval model to incorporate physiological controls on GPP through stomatal regulation.
• To test and evaluate the selected formulations using existing multi-site datasets across a wide range of climatic conditions, from dry sub-humid to arid environments, and for both herbaceous and woody vegetation.
• To assess the impact of the additional constraint in the TIR domain on the accuracy of both GPP and WUE at plant and ecosystem scales, compared to existing semi-empirical algorithms.

Ce sujet s'inscrit dans le cadre du projet RIFT « Renforcement des infrastructures : tours de flux » de FairCarbon. Il bénéficie également de l'expertise du groupe scientifique TRISHNA Ecosystem Stress Mission et y contribue. Il s'appuiera également sur le vaste ensemble de données acquises lors du projet ANR HiDRATE en France, en Inde, au Sénégal et en Tunisie.

Mapping GPP at plot scale is needed to monitor greenhouse gas (GHG) budgets, biomass production, and crop yields. To date, most GPP retrieval approaches rely either on simple, often semi-empirical, retrieval models informed by routinely available remote sensing data in the visible-near infrared spectrum, or more complex land surface models which assimilate those data. However, biophysical variables inferred from visible-near infrared data enables mostly to derive a cover fraction of the photosynthetically active vegetation, or a Green Leaf Area Index. They offer limited insight into the actual physiological activity of plants, particularly their photosynthetic capacity and regulation of GPP.

Future satellite missions in the Thermal InfraRed (TIR) such as TRISHNA (2027) or LSTM (2030) offer a unique opportunity to complement existing GPP retrieval algorithms. By capturing land surface temperature at high spatial resolution, TIR observations can account for plant water stress effects through stomatal regulation, thereby enabling joint estimates of GPP and WUE at both leaf and ecosystem scales.

Début de la thèse : 01/10/2026

Funding category: Contrat doctoral

Concours pour un contrat doctoral