En contexte de changement global, les questions d’adaptation et de pérennisation des systèmes de production sont un enjeu agricole majeur. En Argentine, le 5ème producteur mondial de vins, les conditions thermiques et hydriques sont déjà proches des limites de la culture de la vigne. En tant que culture pérenne, son adaptation à court et moyen termes doit être pensée, dès à présent. La pérennisation de cette culture passe par une adaptation des pratiques culturales. L’objectif de cette thèse visait à proposer des outils de détection et de gestion des pratiques culturales des vignobles à partir d’imagessatellitaires optiques et radar. Une analyse préalable des évolutions du climat et de sa variabilité intrarégionale a mis en évidence les principales menaces et opportunités au regard du changement climatique. A l’échelle locale, le travail sur un grand nombre de parcelles aux caractéristiques hétérogènes a approfondi les connaissances sur l’interaction signal cible en fonction des pratiques culturales. Des cartographies de l’orientation des rangées de vignes, des surfaces protégées par des filets anti-grêles et des modes d’irrigation ont été réalisées afin de dresser un état des lieux du système viticole actuel. Ensuite, l’évaluation du potentiel des données satellitaires pour le suivi de la croissance de la vigne et de ses besoins en eau ont apporté des résultats prometteurs pour le développement d’outils d’aide à la décision pour les viticulteurs. / In the climate change context, the adaptation and sustainability of agricultural systems is a major challenge. In Argentina, the 5th worldwide wine producing country, the thermal and hydrical conditions are already extreme for grapevine production. This perennial crop sustainability depends on the adaptation of cultural practices. The objective of the thesis was to develop tools for helping in cultural pratices management using optical and SAR remote sensing images. First, an analysis of climate evolution and its inner regional variability hilighted the main threats and opportunities in the climate change context. At the local scale, working on a high number of heterogeneous vineyards improved the knowledge about signal and target interaction depending on cultural practices. Maps of row orientation, areas protected by anti-hail nets and irrigation systems were produced for an inventory of the actual viticultural system conditions. Then, the potential of remote sensing data for grapevine growth monitoring and irrigation requirements was evaluated and led to promising preliminary results for developping irrigation monitoring tools destinated to grapevine producers

L'importance de mesurer les paramètres biophysiques de la forêt pour la surveillance de la santé des écosystèmes et la gestion forestière encourage les chercheurs à trouver des méthodes précises et à faible coût en particulier sur les zones étendues et montagneuses. Dans la présente étude, le lidar satellitaire GLAS embarqué à bord du satellite ICESat (Ice Cloud and land Elevation Satellite) a été utilisé pour estimer trois caractéristiques biophysiques des forêts situées dans le nord de l'Iran:1) hauteur maximale de la canopée (Hmax),2)hauteur de Lorey (HLorey), et 3)le volume du bois (V). Des régressions linéaires multiples (RLM), des modèles basés sur les Forêts Aléatoires (FA : Random Forest) et aussi des réseaux de neurones (ANN) ont été développés à l'aide de deux ensembles différents de variables incluant des métriques obtenues à partir des formes d’onde GLAS et des composantes principales (CP) produites à partir de l'analyse en composantes principales (ACP) des données GLAS. Pour valider et comparer les modèles, des critères statistiques ont été calculées sur la base d'une validation croisée. Le meilleur modèle pour l’estimation de la hauteur maximale a été obtenu avec une régression RLM (RMSE=5.0m) qui combine deux métriques extraites des formes d'onde GLAS (H50, Wext), et un paramètre issu du modèle numérique d'élévation (Indice de relief TI). L'erreur moyenne absolue en pourcentage (MAPE) sur les estimations de la hauteur maximale est de 16.4%. Pour la hauteur de Lorey, un modèle basé sur les réseaux de neurones et utilisant des CPs et le Wext fournit le meilleur résultat avec RMSE=3.4m et MAPE=12.3%. Afin d'estimer le volume du bois, deux approches ont été utilisées:(1)estimation du volume à l'aide d’une relation volume-hauteur avec une hauteur estimée à partir de données GLAS et (2)estimation du volume du bois directement à partir des données GLAS en développant des régressions entre le volume in situ et les métriques GLAS. Le résultat de la première approche (RMSE=116.3m3/ha) était légèrement meilleur que ceux obtenus avec la seconde approche. Par exemple, le réseau de neurones basé sur les PCs donnait un RMSE de 119.9m3/ha mais avec des meilleurs résultats que l’approche basée sur la relation volume-hauteur pour les faibles (<10m3/ha) et les forts (>800m3/ha) volumes. Au total, l'erreur relative sur le volume de bois est estimée à environ 26%. En général, les modèles RLM et ANN avaient des meilleures performances par rapport aux modèles de FA. En outre, la précision sur l’estimation de la hauteur à l'aide de métriques issues des formes d'onde GLAS est meilleure que celles basées sur les CPs.Compte tenu des bons résultats obtenus avec les modèles de hauteur GLAS, la production de la carte des hauteurs d’étude par une utilisation combinée de données de télédétection lidar, radar et optique et de données environnementales a été effectuée à l’intérieur de notre zone. Ainsi, des régressions RLM et FA ont été construites entre toutes les hauteurs dérivées des données GLAS, à l'intérieur de la zone d'étude, et les indices extraits des données de télédétection et des paramètres environnementaux. Les meilleurs modèles entrainés pour estimer Hmax (RMSE=7.4m et R_a^2=0.52) et HLorey (RMSE=5.5m et R_a^2=0.59) ont été utilisées pour produire les cartes de hauteurs. La comparaison des Hmax de la carte obtenue avec les valeurs de Hmax in situ à l'endroit de 32 parcelles produit un RMSE de 5.3m et un R2 de 0.71. Une telle comparaison pour HLorey conduit à un RMSE de 4.3m et un R2 de 0.50. Une méthode de régression-krigeage a également été utilisée pour produire une carte des hauteurs en considérant la corrélation spatiale entre les hauteurs. Cette approche, testée dans le but d'améliorer la précision de la carte de la hauteur du couvert fournie par la méthode non-spatiale, a échouée due à l'hétérogénéité de la zone d'étude en termes de la structure forestière et de la topographie. / The importance of measuring forest biophysical parameters for ecosystem health monitoring and forest management encourages researchers to find precise, yet low-cost methods especially in mountainous and large areas. In the present study Geoscience Laser Altimeter System (GLAS) on board ICESat (Ice Cloud and land Elevation Satellite) was used to estimate three biophysical characteristics of forests located in the north of Iran: 1) maximum canopy height (Hmax), 2) Lorey’s height (HLorey), and 3) Forest volume (V). A large number of Multiple Linear Regressions (MLR), Random Forest (RF) and also Artificial Neural Network regressions were developed using two different sets of variables including waveform metrics and Principal Components (PCs) produced from Principal Component Analysis (PCA). To validate and compare models, statistical criteria were calculated based on a five-fold cross validation. Best model concerning the maximum height was an MLR (RMSE=5.0m) which combined two metrics extracted from waveforms (waveform extent "Wext" and height at 50% of waveform energy "H50"), and one from Digital Elevation Model (Terrain Index: TI). The mean absolute percentage error (MAPE) of maximum height estimates was 16.4%. For Lorey’s height, an ANN model using PCs and waveform extent “Wext” outperformed other models (RMSE=3.4m, MAPE=12.3%). In order to estimate forest volume, two approaches was employed: First, estimating volume using volume-height relationship while height is GLAS estimated height; Second, estimation of forest volume directly from GLAS data by developing regressions between in situ volume and GLAS metrics. The result from first approach (116.3m3/ha) was slightly better than the result obtained by the second approach that is a PCs-based ANN model (119.9 m3/ha). But the ANN model performed better in very low (<10 m3/ha) and very high (> 800 m3/ha) volume stands. In total, the relative error of estimated forest volume was about 26%. Generally, MLR and ANN models had better performance when compared to the RF models. In addition, the accuracy of height estimations using waveform metrics was better than those based on PCs.Given the suitable results of GLAS height models (maximum and Lorey’s heights), production of wall to wall height maps from synergy of remote sensing (GLAS, PALSAR, SPOT5 and Landsat-TM) and environmental data (slope, aspect, classified elevation map and also geological map) was taken under consideration. Thus, MLR and RF regressions were built between all GLAS derived heights, inside of the study area, and indices extracted from mentioned remotely sensed and environmental data. The best resulted models for Hmax (RMSE=7.4m and R_a^2=0.52) and HLorey (RMSE=5.5m and R_a^2=0.59) were used to produce a wall to wall maximum canopy height and Lorey’ height maps. Comparison of Hmax extracted from the resulted Hmax map with true height values at the location of 32 in situ plots produced an RMSE and R2 of 5.3m and 0.71, respectively. Such a comparison for HLorey led to an RMSE and R2 of 4.3m and 0.50, respectively. Regression-kriging method was also used to produce canopy height map with considering spatial correlation between canopy heights. This approach, with the aim of improving the precision of canopy height map provided from non-spatial method, was unsuccessful which could be due to the heterogeneity of the study area in case of forest structure and topography.

Ce travail est relatif à la contribution d'un modèle théorique pour représenter un PSTM. L'approche est globale et veut pouvoir prendre en considération des objets de tailles inférieures à la longueur d'onde mis en présence de sondes de tailles réalistes. Le modèle développé est bi-dimensionnel et dans cette thèse son application est limité à la polarisation S (TE) en diffraction normale et à hauteur constante. Nous exposons d'abord les bases du modèle mis en oeuvre qui repose sur la méthode différentielle à laquelle sont combinés des algorithmes matriciels. Pour éviter tout problème numérique lorsque le système sonde-objet a des dimensions réalistes (beaucoup supérieure à la longueur d'onde) nous avons utilisé l'algorithme matriciel S. Après avoir défini les critères à satisfaire strictement pour obtenir des performances sûres nous avons appliqué ce modèle aux différents cas suivant : - Sonde monomodes - Sondes multimodes - Sondes structurées (gaine, coeur et éventuellement revêtement métallique externe sont pris en compte). - Spectroscopie d'un objet absorbant inséré dans un couche diélectrique uniforme en proche IR. Tous nos résultats sont cohérents et ouvrent des voies sûres pour l'interprétation des images puisque nous avons montrés que nos calculs étaient en accord qualitatif correct avec des résultats expérimentaux obtenus antérieurement sur des systèmes tests. Dans tous les cas étudiés nous avons montré que la présence de la sonde, quelle que soit sa nature et sa structure, perturbait la distribution du champ électromagnétique rayonné par l'objet. Ceci nous conduit à définir une nouvelles approche de la fonction de transfert en microscopie de champ proche. L'étude encore limitée aux sondes monomodes, montre que la fonction de transfert n'est pas définie dans le cas général. Ce premier travail ouvre des perspectives intéressantes puisque pour la première fois des sondes de formes réelles (incluant apex et taper) et de grandes tailles (jusqu'à 70µm pour la partie guidante) éventuellement métallisées, ont été prises en compte dans un modèle numérique. Il permet aussi d'aborder de façon nouvelle le problème de la fonction de transfert et des images spectroscopiques, y compris en IR. Il est aussi adaptable à la polarisation P (TM)

Avec l’avènement de nouvelles techniques d’acquisition d’image et l’émergence des systèmes satellitaires à haute résolution, les données de télédétection à exploiter sont devenues de plus en plus riches et variées. Leur combinaison est donc devenue essentielle pour améliorer le processus d’extraction des informations utiles liées à la nature physique des surfaces observées. Cependant, ces données sont généralement hétérogènes et imparfaites ce qui pose plusieurs problèmes au niveau de leur traitement conjoint et nécessite le développement de méthodes spécifiques. C’est dans ce contexte que s’inscrit cette thèse qui vise à élaborer une nouvelle méthode de fusion évidentielle dédiée au traitement des images de télédétection hétérogènes à haute résolution. Afin d’atteindre cet objectif, nous axons notre recherche, en premier lieu, sur le développement d’une nouvelle approche pour l’estimation des fonctions de croyance basée sur la carte de Kohonen pour simplifier l’opération d’affectation des masses des gros volumes de données occupées par ces images. La méthode proposée permet de modéliser non seulement l’ignorance et l’imprécision de nos sources d’information, mais aussi leur paradoxe. Ensuite, nous exploitons cette approche d’estimation pour proposer une technique de fusion originale qui permettra de remédier aux problèmes dus à la grande variété des connaissances apportées par ces capteurs hétérogènes. Finalement, nous étudions la manière dont la dépendance entre ces sources peut être considérée dans le processus de fusion moyennant la théorie des copules. Pour cette raison, une nouvelle technique pour choisir la copule la plus appropriée est introduite. La partie expérimentale de ce travail est dédiée à la cartographie de l’occupation des sols dans les zones agricoles en utilisant des images SPOT-5 et RADARSAT-2. L’étude expérimentale réalisée démontre la robustesse et l’efficacité des approches développées dans le cadre de cette thèse. / With the advent of new image acquisition techniques and the emergence of high-resolution satellite systems, remote sensing data to be exploited have become increasingly rich and varied. Their combination has thus become essential to improve the process of extracting useful information related to the physical nature of the observed surfaces. However, these data are generally heterogeneous and imperfect, which poses several problems in their joint treatment and requires the development of specific methods. It is in this context that falls this thesis that aimed at developing a new evidential fusion method dedicated to heterogeneous remote sensing images processing at high resolution. In order to achieve this objective, we first focus our research, firstly, on the development of a new approach for the belief functions estimation based on Kohonen’s map in order to simplify the masses assignment operation of the large volumes of data occupied by these images. The proposed method allows to model not only the ignorance and the imprecision of our sources of information, but also their paradox. After that, we exploit this estimation approach to propose an original fusion technique that will solve problems due to the wide variety of knowledge provided by these heterogeneous sensors. Finally, we study the way in which the dependence between these sources can be considered in the fusion process using the copula theory. For this reason, a new technique for choosing the most appropriate copula is introduced. The experimental part of this work isdevoted to land use mapping in case of agricultural areas using SPOT-5 and RADARSAT-2 images. The experimental study carried out demonstrates the robustness and effectiveness of the approaches developed in the framework of this thesis.