La télédétection spatiale de la couleur de l’océan implique l’élimination de la contribution atmosphérique, appelée correction atmosphérique (CA). Au-dessus des eaux claires, cette dernière se base sur l’hypothèse que l’eau est totalement absorbante dans le Proche Infra-Rouge (PIR) pour estimer la réflectance atmosphérique et déterminer la réflectance marine. À l’opposé, au-dessus des eaux côtières turbides, la contribution du signal marin n’est pas négligeable dans le PIR. De ce fait, différentes méthodes alternatives ont été proposées. La thèse se consacre à l’évaluation des algorithmes de CA proposés et leur amélioration pour le capteur Ocean and Land Colour Instrument (OLCI) au-dessus des eaux côtières en exploitant sa synergie avec le capteur Sea and Land Surface Temperature Radiometer (SLSTR). Dans ce but, des mesures radiométriques in-situ ont été acquises dans deux zones côtières françaises contrastées : Manche orientale et Guyane Française, avec le spectro-radiomètre ASD, suivant un nouveau protocole d’acquisition et de post-traitement. Le post-traitement s’est basé sur le coefficient de variabilité et la différence relative de la médiane dans le contrôle de qualité, en plus du score d’assurance de qualité (QAS). Suivant l’analyse statistique basée en partie sur l’angle spectral moyenné (SAM), l’inter-comparaison radiométrique de l’ASD avec les autres radiomètres (TriOS-above et Radeau), a révélé la cohérence des mesures ASD. L’utilisation de ces dernières a permis l’inter-comparaison de la performance de cinq algorithmes de CA, où l’algorithme Polymer est le plus performant d’après un système à points avec une seule métrique. Cependant aucun algorithme a atteint le maximum de points soulignant la grande marge de progression à accomplir, surtout en eau côtière. Dans cette optique, trois relations spectrales de la réflectance des aérosols ont été testées sur une base de données simulées suivant la synergie OLCI/SLSTR. Une autre relation, Full Spectrum AC (FSAC) a été développée initialement en combinant deux relations existantes, après l’élimination de l’hypothèse du pixel noir dans l’ultra-violet (UV) et l’intégration d’un schéma itératif. L’inter-comparaison des relations révèle la cohérence de FSAC qui est légèrement moins performante qu’une relation publiée. L’application de FSAC sur des images OLCI/SLSTR ouvrirait des perspectives dans l’amélioration de la CA au-dessus des eaux côtières. / The ocean color remote sensing involves the removal of the atmospheric contribution, the so-called atmospheric correction (AC). Over clear waters, the latter is based on the hypothesis that the sea water is totally absorbent in the Near Infra-Red (NIR), to estimate the atmospheric reflectance and to determine the water reflectance. By contrast, over coastal turbid waters, the marine signal is not negligible in the NIR. Accordingly, different alternative methods were proposed. The thesis is committed to evaluate the proposed AC algorithms and their improvement for the Ocean and Land Colour Instrument (OLCI) sensor over coastal waters exploiting its synergy with the Sea and Land Surface Temperature Radiometer (SLSTR) sensor. For this purpose, radiometric in-situ measurements were acquired in two contrasted French coastal areas : Eastern English Channel and FrenchGuiana, with the ASD spectro-radiometer, according to a newly developed measurement and post-processing protocol. The post-processing was based on the coefficient of variability and the median relative difference, in addition to the Quality Assurance Score (QAS). Following the statistical analysis in part based on the Spectral Angle Mean (SAM), the radiometric inter-comparison of the ASD and other radiometers (TriOS-above and TriOS in-water), shows the consistency of the ASD measurements. The use of these measurement leads to carry out the performance inter-comparison of five AC algorithms, where the Polymer algorithm is the most efficient according to a unique metric scoring system. However, neither algorithm obtained the maximum score, highlighting the big room for improvement, especially for coastal waters. With this in mind; three spectral relationships of aerosols reflectance were tested with a simulated data set based on OLCI/SLSTR synergy. Another relationship, Full Spectrum AC (FSAC) was initially developed combining two existing relationships, after excluding the black pixel hypothesis in the Ultra-Violet and integrating a iterative scheme. The relationships inter-comparison shows consistency ofFSAC which is slightly less performing than one published relationship. The application of FSAC on OLCI/SLSTR images could have perspectives to improve the AC over coastal waters.

Les particules en suspension dans l'eau de mer incluent les sédiments, le phytoplancton, le zooplancton, les bactéries, les virus et des détritus. Ces particules sont communément appelés matière en suspension (MES). Dans les eaux côtières, la MES peut parcourir de longues distances et être transportée verticalement à travers la colonne d'eau sous l'effet des vents et des marées favorisant les processus d'advection et de resuspension. Ceci implique une large variabilité spatio-temporelle de MES et quasiment impossible à reconstituer à travers les mesures traditionnelles des concentrations de MES [MES], par filtration de l'eau de mer à bord de bateaux. La [MES] peut être obtenue à partir de capteurs optiques enregistrant la diffusion et déployés soit de manière in-situ, soit à partir d'un satellite dans l'espace. Depuis la fin des années 70, par exemple, les satellites "couleur de l'eau" permettent d'établir des cartes de [MES] globales. La fréquence d'une image par jour pour la mer di Nord de ces capteurs polaires représente un obstacle non négligeable pour l'étude de variabilité de la [MES] dans les eaux côtières où la marée et les vents engendrent des variations rapides au cours de la journée. Cette limitation est d'autant plus importante pour les régions avec une couverture nuageuse fréquente. Les méthodes in-situ à partir d'un navire autonome ou d'une plateforme amarrée permettent d'enregistrer des données en continu mais leur couverture spatiale reste néanmoins limitée. Ce travail a pour objectif de mettre en avant les techniques de mesures in-situ et satellite de la [MES] en se concentrant principalement sur deux points. Premièrement, d'acquérir une meilleure connaissance de la variabilité de la relation entre la [MES] et la lumière diffuse, et deuxièmement, d'établir des cartes de [MES] dans la mer du Nord avec le capteur géostationnaire météorologique Européen (SEVIRI) qui donne des images chaque 15 minutes.La variabilité de la relation entre la [MES] et la lumière diffuse est étudiée à l'aide d'une banque de données in-situ. Nous démontrons que la [MES] est le mieux estimée à partir des mesures dans l'intervalle rouge du spectre de lumière rétro-diffuse. Par ailleurs, la relation entre la [MES] et la rétrodiffusion est gouvernée par la composition organique/inorganique des particules, ce qui représente des possibilités d'amélioration pour les algorithmes d'estimation de [MES] à partir de la couleur de l'eau. Nous démontrons aussi qu'avec SEVIRI il est possible d'estimer la [MES], la turbidité et le coefficient d'atténuation, deux variables étroitement liées à la [MES], avec généralement une bonne précision. Bien qu'il y ait d'importantes incertitudes dans les eaux claires, cette réussite est remarquable pour un capteur météorologique initialement conçu pour le suivi des nuages et des masses glaciaires, cibles beaucoup plus brillantes que la mer! Ce travail démontre pour la première fois que la variabilité de la [MES] à l'échelle temporelle des marées dans les eaux côtières au sud de la mer du Nord peut être capturée et mesurée par le biais de la télédétection de la couleur de l'eau ; ce qui ouvre des opportunités pour le monitoring de la turbidité et pour la modélisation des écosystèmes. Le premier capteur géostationnaire couleur de l'eau a été lancé en juin 2012, donnant des images multispectrale des eaux coréennes chaque heure. D'autres capteurs vont probablement suivre dans l'avenir, couvrant le reste des eaux du globe. Ce travail nous permet donc de préparer, de façon optimale, l'arrivée de ces capteurs qui vont révolutionner l'océanographie optique. / Particles suspended in seawater include sediments, phytoplankton, zooplankton, bacteria, viruses, and detritus, and are collectively referred to as suspended particulate matter, SPM. In coastal waters, SPM is transported over long distances and in the water column by biological, tide or wind-driven advection and resuspension processes, thus varying strongly in time and space. These strong dynamics challenge the traditional measurement of the concentration of SPM, [SPM], through filtration of seawater sampled from ships. Estimation of [SPM] from sensors recording optical scattering allows to cover larger temporal or spatial scales. So called ocean colour satelittes, for example, have been used for the mapping of [SPM] on a global scale since the late 1970s. These polar-orbiting satellites typically provide one image per day forthe North Sea area. However, the sampling frequency of these satellites is a serious limitation in coastal waters where [SPM] changes rapidly during the day due to tides and winds.Optical instruments installed on moored platforms or on under-water vehicles can be operated continuously, but their spatial coverage is limited. This work aims to advance in situ and space-based optical techniques for [SPM] retrieval by investigating the natural variability in the relationship between [SPM] and light scattering by particles and by investigating whether the European geostationary meteorological SEVIRI sensor, which provides imagery every 15 minutes, can be used for the mapping of [SPM] in the southern North Sea. Based on an extensive in situ dataset, we show that [SPM] is best estimated from red light scattered in the back directions (backscattering). Moreover, the relationship between [SPM]] and particulate backscattering is driven by the organic/inorganic composition of suspended particles, offering opportunities to improve [SPM] retrieval algorithms. We also show that SEVIRI successfully retrieves [SPM] and related parameters such as turbidity and the vertical light attenuation coefficient in turbid waters. Even though uncertainties are considerable in clear waters, this is a remarkable result for a meteorological sensor designed to monitor clouds and ice, much brighter targets than the sea! On cloud free days, tidal variability of [SPM] can now be resolved by remote sensing for the first time, offering new opportunities for monitoring of turbidity and ecosystem modelling. In June 2010 the first geostationary ocean colour sensor was launched into space which provides hourly multispectral imagery of Korean waters. Other geostationary ocean colour sensors are likely to become operational in the (near?) future over the rest of the world's sea. This work allows us to maximally prepare for the coming of geostationary ocean colour satellites, which are expected to revolutionize optical oceanography. / De in zeewater aanwezige zwevende materie zoals sedimenten, fytoplankton, zooplankton, bacteriën, virussen en detritus, worden collectief "suspended particulate matter" (SPM) genoemd. In kustwateren worden deze deeltjes over lange afstanden en in de waterkolom getransporteerd door biologische processen of wind- of getijdenwerking, waardoor SPM sterk varieert in ruimte en tijd. Door deze sterke dynamiek wordt de traditionele bemonstering van de concentratie van SPM, [SPM], door middel van filtratie van zeewaterstalen aan boord van schepen ontoereikend. Optische technieken die gebruik maken van de lichtverstriioongseigenschappen van SPM bieden een gebieds- of tijdsdekkend alternatief. Zogenaamde "ocean colour" satellieten bijvoorbeeld leveren beelden van o.a. [SPM] aan het zeeoppervlak op globale schaal sinds eind 1970, met een frequantie van één beeld per dag voor de Noordzee. Deze frequentie is echter onvoldoende in onze kustwateren waar [SPM] drastisch kan veranderen in enkele uren tijd. Optische instrumenten aan boord vann schepen of op onderwatervoertuigen kunnen continu meten, maar de gebiedsdekking is deperkt. Dit werk heeft tot doel de lichtverstriioongseigenschappen van SPM te karakterizeren en te onderzoeken of de Europese geostationaire weersatelliet, die elk kwartier een beeld geeft, kan worden gebruikt voor de kartering van [SPM] in de zuidelijke Noordzee. Op basis van een grote dataset van in situ metingen tonen wij aan dat [SPM] het nauwkeurigst kan worden bepaald door de meting van de verstrooiing van rood licht in achterwaartse richtingen (terugverstrooiing). Bovendien blijkt de relatie tussen [SPM] en terugverstrooiing afhankelijk van de organische-anorganische samenstelling van zwenvende stof, wat mogelijkhenden biedt tot het verfijnen van teledetectiealgoritmen voor [SPM]. Voorts tonen woj aan dat de Europese weersatelliet, SEVIRI, successvol kan worden aangewend voor de kartering van [SPM] en gerelateerde parameters zoals troebelheid en lichtdemping in de waterkolom. Hoewel met grote meetonzekerheid in klaar water toch een opmerkelijk resultaat voor een sensor die ontworpen werd voor detectie van wolken en ijs! Op wolkenvrije dagen wordt hierdoor de getijdendynamiek van [SPM] in de zuidelijke Noordzee voor het eerst detecteerbaar vanuit de ruimte, wat nieuwe mogelijkheden biedt voor de monitoring van waterkwaliteit en verbetering van ecosysteellodellen. Sinds juni 2010 is de eerste geostationaire ocean colour satelliet een feit : elk uur een multispectraal beeld van Koreaanse wateren. Vermoedelijk zullen er in de (nabije?) toekomst meer volgen over Europa en Amerika. Dit werk laat toe ons maximaal voor te bereiden op te komst van zo'n satellieten, waarvan verwacht wordt dat zij een nieuwe revolutie in optische oceanografie zullen ontketenen.

La fluorescence chlorophyllienne induite par le soleil est une nouvelle façon de suivre l'évolution de la végétation et le cycle global du carbone. Grâce au modèle simulé et aux expériences sur le terrain et aéroportée, la recherche multi-échelles de méthode de détection de la fluorescence de la chlorophylle induite par le soleil est développé dans cette thèse. Les principales conclusions et innovations sont les suivantes : 1. Les expériences de contrôle en eau du maïs montrent que la fluorescence passive peut être utilisée pour détecter le stress hydrique des culture. L'analyse de la réponse de la fluorescence et de la température montre que la fluorescence est très sensible au stress hydrique précoce. 2. Après avoir analysé les effets de la température, de l'angle zénithal solaire et du rendement quantique de la fluorescence sur la détermination de la fluorescence, nous proposons une méthode d’obtention de la fluorescence qualitative basée sur l'indice de réflectance. 3. L’analyse des effets de la détermination de la fluorescence aéroportée nous a permis de montrer que l'angle zénithal solaire et la hauteur du capteur aéroporté sont les facteurs importants qui influent sur la détermination de la fluorescence induite par le soleil. / Sun-induced chlorophyll fluorescence is a new way to monitor the vegetation change and global carbon cycle. Through the model simulated analysis, the pot experiment and the airborne flying experiment, the research on detecting the multi-scale sun-induced chlorophyll fluorescence is developed in this dissertation. The main conclusions and innovations are as follows: 1. The maize water control experiments demonstrate that the passive fluorescence can be used to detect the crop water stress, and the analysis of the different responses of the fluorescence and temperature illustrates that the fluorescence is much sensitive to the early water stress. 2. Analyze the effects of temperature, sun zenith angle and fluorescence quantum efficiency on the qualitative fluorescence retrieval, and propose a qualitative fluorescence retrieval method based on the reflectance index. 3. Analyze the effects of airborne fluorescence retrieval, and obtain that sun zenith angle and airborne sensor height are the important factors to affect the sun-induced fluorescence retrieval from the simulated analysis and airborne flying experiment.

La disponibilité de nouveaux moyens d’acquisition en télédétection, satellitaire (PLEIADES, HYPXIM), aéroportée ou par drone (UAV) à très haute résolution spatiale ouvre la voie à leur utilisation pour l’étude de milieux complexes telles que les villes. En particulier, la connaissance de la ville pour l’étude des îlots de chaleur, la planification urbaine, l’estimation de la biodiversité de la végétation et son état de santé nécessite au préalable une étape de classification des matériaux qui repose sur l’utilisation de l’information spectrale accessible en télédétection hyperspectrale 0,4-2,5μm. Une des principales limitations des méthodes de classification réside dans le non traitement des zones à l’ombre. Des premiers travaux ont montré qu’il était possible d’exploiter l’information radiative dans les ombres des bâtiments. En revanche, les méthodes actuelles ne fonctionnent pas dans les ombres des arbres du fait de la porosité de leur couronne. L’objectif de cette thèse vise à caractériser les propriétés optiques de surface à l’ombre de la végétation arborée urbaine au moyen d’outils de transfert radiatif et de correction atmosphérique. L’originalité de ce travail est d’étudier la porosité d’un arbre via la grandeur de transmittance de la couronne. La problématique a donc été abordée en deux temps. Premièrement, la caractérisation de la transmittance d’un arbre isolé a été menée avec l’utilisation de l’outil DART à travers la mise en œuvre d’un plan d’expériences et d’études de sensibilité qui ont permis de la relier à des paramètres biophysiques et externes. Une campagne de mesures terrain a ensuite été réalisée afin d’évaluer son estimation à partir de différents niveaux de modélisation de l’arbre, dont un modèle réel acquis par mesures lidar terrestre. Deuxièmement, une nouvelle méthode de correction atmosphérique 3D adaptée à la végétation urbaine, ICARE-VEG, a été développée à partir des résultats précédents. Une campagne aéroportée et de mesures terrain UMBRA a été dédiée à sa validation. Ses performances comparées à d’autres outils existants ouvrent de larges perspectives pour l’interprétation globale d’une image par télédétection et pour souligner la complexité de modéliser des processus physiques naturels à une échelle spatiale très fine. / The new advances in remote sensing acquisitions at very high spatial resolution, either spaceborne (PLEIADES, HYPXIM), airborne or unmanned aerial vehicles borne, open the way for the study of complex environments such as urban areas. In particular, the better understanding of urban heat islands, urban planning, vegetation biodiversity, requires the knowledge of detailed material classification mapsbased on the use of spectral information brought by hyperspectral imagery 0.4-2.5μm. However, one of the main limitations of classification methods relies on the absence of shadow processing. Past studies have demonstrated that spectral information was possible to be extracted from shadows cast by buildings. But existing methods fail in shadows cast by trees because of their crown porosity. The objective of this thesis aims to characterize surface optical properties in urban tree shadows by means of radiative transfer and atmospheric correction tools. The originality of this work is to study the tree crown porosity through the analysis of the tree crown transmittance. Therefore, the issue has been divided into two parts. Firstly, an experimental design with the use of DART tool has been carried out in order to examine the relationships between the transmittance of an isolated tree and different biophysical and external variables. Then, the estimation of the tree crown transmittance has been assessed with several tree 3D modelling strategies derived from reference terrestrial lidar acquisitions. Secondly, a new atmospheric correction method appropriate to the processing of tree shadows, ICARE-VEG, was implemented fromthese previous results. An airborne and field campaign UMBRA was dedicated to its validation. Moreover, its performances was compared to other existing tools. Finally, the conclusions open large outlooks to the overall interpretation of remote sensing images and highlight the complexity to model physical natural processes with finer spatial resolutions.