L'énergie éolienne est une des composantes d'une politique énergétique permettant de réaliser un développement durable. Ces dernières années, des parcs éoliens offshore ont été installés. Ces parcs bénéficient d'un vent plus fort et plus régulier en mer que sur terre. Pour un choix judicieux des lieux d'implantation des parcs éoliens, il est nécessaire de disposer d'une cartographie du potentiel éolien. Ces cartes doivent être à haute résolution spatiale pour détecter les variations du potentiel à l'échelle d'un parc éolien. La cartographie du potentiel éolien se fait au travers de la description de la variation spatiale des paramètres statistiques caractérisant la climatologie du vent. Pour une estimation précise de ces paramètres statistiques, il est nécessaire d'avoir des mesures de vitesse et de direction du vent à haute résolution temporelle. Cependant, aucune source de données, actuelle, n'allie la haute résolution spatiale et la haute résolution temporelle. On propose une méthode de fusion de données permettant de tirer profit de la haute résolution spatiale de certains instruments de télédétection (les radars à ouverture synthétiques) et de la haute résolution temporelle d'autres instruments de télédétection (les radars diffusomètres). La méthode de fusion est appliquée à un cas d'étude et les résultats sont évalués. Les résultats montrent la pertinence de la fusion de données pour la cartographie du potentiel éolien offshore.

Le suivi des zones côtières nécessite à la fois une bonne résolution spatiale, une bonne résolution spectraleassociée à un bon rapport signal sur bruit et enfin une bonne résolution temporelle pour visualiser deschangements rapides de couleur de l’eau.Les capteurs disponibles actuellement, et même ceux prévus prochainement, n’apportent pas à la fois unebonne résolution spatiale, spectrale ET temporelle. Dans cette étude, nous nous intéressons à la fusion de 2futurs capteurs qui s’inscrivent tous deux dans le programme Copernicus de l’agence spatiale européenne:MSI sur Sentinel-2 et OLCI sur Sentinel-3.Comme les capteurs MSI et OLCI ne fournissent pas encore d’images, il a fallu les simuler. Pour cela nousavons eu recours aux images hyperspectrales du capteur HICO. Nous avons alors proposé 3 méthodes : uneadaptation de la méthode ARSIS à la fusion d’images multispectrales (ARSIS), une méthode de fusion baséesur la factorisation de tenseurs non-négatifs (Tenseur) et une méthode de fusion basée sur l’inversion dematrices (Inversion)Ces 3 méthodes ont tout d’abord été évaluées à l’aide de paramètres statistiques entre les images obtenuespar fusion et l’image « parfaite » ainsi que sur les résultats d’estimation de paramètres biophysiques obtenuspar minimisation du modèle de transfert radiatif dans l’eau. / Monitoring coastal areas requires both a good spatial resolution, good spectral resolution associated with agood signal to noise ratio and finally a good temporal resolution to visualize rapid changes in water color.Available now, and even those planed soon, sensors do not provide both a good spatial, spectral ANDtemporal resolution. In this study, we are interested in the image fusion of two future sensors which are bothpart of the Copernicus program of the European Space Agency: MSI on Sentinel-2 and OLCI on Sentinel-3.Such as MSI and OLCI do not provide image yet, it was necessary to simulate them. We then used thehyperspectral imager HICO and we then proposed three methods: an adaptation of the method ARSIS fusionof multispectral images (ARSIS), a fusion method based on the non-negative factorization tensors (Tensor)and a fusion method based on the inversion de matrices (Inversion).These three methods were first evaluated using statistical parameters between images obtained by fusionand the "perfect" image as well as the estimation results of biophysical parameters obtained by minimizingthe radiative transfer model in water.

Les satellites d'observation de la Terre (Quickbird, Ikonos, SPOT-5, PLÉIADES) fournissent des images de deux types : soit une image panchromatique à haute résolution spatiale mais basse résolution spectrale, soit une image multispectrale dont la résolution spatiale est inférieure d'un rapport 2 ou 4, mais avec une bonne résolution spectrale. Des méthodes permettant la fusion de ces deux types d'images existent, cependant il est encore possible d'améliorer la qualité des images synthétisées. Nos travaux visent à améliorer la qualité des images synthétisées par une meilleure prise en compte des caractéristiques de l'imageur comme ; la Fonction de Transfert de Modulation (FTM) et l'échantillonnage. Les travaux que nous avons menés sur l'impact du repliement de spectre présent dans les images MS ont mis en évidence que l'absence de repliement permet la suppression des artefacts visuels importants, mais les outils usuels d'évaluation de la qualité des images de fusion ne permettent pas la quantification des performances. La FTM caractérise la capacité de l'instrument à représenter un contraste en fonction de la fréquence spatiale. Celle-ci diffère entre les images PAN et MS. Nous avons proposé à partir de méthodes existantes, deux méthodes de fusion permettant de mieux prendre en compte la FTM et ainsi d'améliorer la qualité et les caractéristiques de l'image synthétisée.

Les satellites de type SPOT, Ikonos ou Quickbird fournissent des images possédant des caractéristiques différentes: d'une part des images de basse résolution spectrale et de haute résolution spatiale, et d'autre part, des images de caractéristiques opposées, c'est-à-dire de haute résolution spectrale combinée à une basse résolution spatiale. De nombreuses applications nécessitent de combiner ces hautes résolutions spatiales et spectrales. Ce travail s'insère dans la synthèse d'images multispectrales à haute résolution au moyen de la fusion d'images. La constatation de lacunes dans la littérature à propos de l'évaluation de la qualité, a mené à l'établissement d'un protocole d'évaluation de la qualité, correspondant à une généralisation de deux travaux précédents. Une étude empirique sur l'évolution de la qualité des produits de fusion dans les échelles complète ce protocole. Une catégorisation des nombreuses distances de la littérature est proposée. Nous ajoutons une nouvelle distance pour caractériser la qualité géométrique des produits de fusion basée sur la fonction de transfert de modulation, que nous avons validée grâce à l'imagerie Ikonos et à son application à quelques méthodes de fusion connues. La sélection d'une série de distances sous forme de bilan de qualité est discutée dans le but d'obtenir une idée de la qualité qui soit la plus complète possible. Puisque nous disposons des outils nécessaires à l'évaluation de la qualité, nous pouvons désormais les exploiter pour le développement de nouvelles méthodes de fusion. Nous avons choisi le concept ARSIS comme cadre de développement car, d'une part, ses différentes implantations donnent généralement de bons bilans de qualité, d'autre part, leur qualité visuelle a été parfois controversée. Une campagne d'évaluation de la qualité visuelle des produits de fusion a permis de répertorier, de classer puis d'expliquer la formation des artefacts de quelques implantations ARSIS. L'étude critique de ces méthodes a mené au développement de trois nouvelles méthodes de fusion qui s'appuient aussi sur des outils extérieurs au concept. Ces nouvelles méthodes sont testées lors d'une seconde campagne d'expérimentation. Une des nouvelles méthodes offre de meilleurs résultats que la méthode de référence choisie. Les expérimentateurs l'ont déclarée acceptable et recommandable pour une utilisation dans le cadre d'une exploitation opérationnelle au sein du ministère de la défense.