Résumé : L'étude du couvert nival est essentielle afin de mieux comprendre les processus climatiques et hydrologiques. De plus, avec les changements climatiques observés dans l'hémisphère nord, des événements de dégel-regel ou de pluie hivernale sont de plus en plus courants et produisent des croutes de glace dans le couvert nival affectant les moeurs des communautés arctiques en plus de menacer la survie de la faune arctique. La télédétection micro-ondes passives (MOP) démontre un grand potentiel de caractérisation du couvert nival. Toutefois, a fin de bien comprendre les mesures satellitaires, une modélisation adéquate du signal est nécessaire. L'objectif principal de cette thèse est d'analyser le transfert radiatif (TR) MOP des sols, de la neige et de la glace a fin de mieux caractériser les propriétés géophysiques du couvert nival par télédétection. De plus, un indice de détection des croutes de glace par télédétection MOP a été développé. Pour ce faire, le modèle Microwave Emission Model of Layered Snowpacks (MEMLS) a été étudié et calibré afin de minimiser les erreurs des températures de brillance simulées en présences de croutes de glace. La première amélioration faite à la modélisation du TR MOP de la neige a été la caractérisation de la taille des grains de neige. Deux nouveaux instruments, utilisant la réflectance dans le proche infrarouge, ont été développés afin de mesurer la surface spécifique de la neige (SSA). Il a été démontré que la SSA est un paramètre plus précis et plus objectif pour caractériser la taille des grains de neige. Les deux instruments ont démontré une incertitude de 10% sur la mesure de la SSA. De plus, la SSA a été calibré pour la modélisation MOP a n de minimiser l'erreur sur la modélisation de la température de brillance. Il a été démontré qu'un facteur multiplicatif [phi] = 1.3 appliqué au paramètre de taille des grains de neige dans MEMLS, paramètre dérivé de la SSA, est nécessaire afin de minimiser l'erreur des simulations. La deuxième amélioration apportée à la modélisation du TR MOP a été l'estimation de l'émission du sol. Des mesures radiométriques MOP in-situ ainsi que des profils de températures de sols organiques arctiques gelés ont été acquis et caractérisés a fin de simuler l'émission MOP de ces sols. Des constantes diélectriques effectives à 10.7, 19 et 37 GHz ainsi qu'une rugosité de surface effective des sols ont été déterminés pour simuler l'émission des sols. Une erreur quadratique moyenne (RMSE) de 4.65 K entre les simulations et les mesures MOP a été obtenue. Suite à la calibration du TR MOP du sol et de la neige, un module de TR de la glace a été implémenté dans MEMLS. Avec ce nouveau module, il a été possible de démontré que l'approximation de Born améliorée, déjà implémenté dans MEMLS, pouvait être utilisé pour simuler des croutes de glace pure à condition que la couche de glace soit caractérisée par une densité de 917 kg m[indice supérieur _􀀀3] et une taille des grains de neige de 0 mm. Il a aussi été démontré que, pour des sites caractérisés par des croutes de glace, les températures de brillances simulées des couverts de neige avec des croutes de glace ayant les propriétés mesurées in-situ (RMSE=11.3 K), avaient une erreur similaire aux températures de brillances simulées des couverts de neige pour des sites n'ayant pas de croutes de glace (RMSE=11.5 K). Avec le modèle MEMLS validé pour la simulation du TR MOP du sol, de la neige et de la glace, un indice de détection des croutes de glace par télédétection MOP a été développé. Il a été démontré que le ratio de polarisation (PR) était très affecté par la présence de croutes de glace dans le couvert de neige. Avec des simulations des PR à 10.7, 19 et 37 GHz sur des sites mesurés à Churchill (Manitoba, Canada), il a été possible de déterminer des seuils entre la moyenne hivernale des PR et les valeurs des PR mesurés indiquant la présence de croutes de glace. Ces seuils ont été appliqués sur une série temporelle de PR de 33 hivers d'un pixel du Nunavik (Québec, Canada) où les conditions de sols étaient similaires à ceux observés à Churchill. Plusieurs croutes de glace ont été détectées depuis 1995 et les mêmes événements entre 2002 et 2009 que (Roy, 2014) ont été détectés. Avec une validation in-situ, il serait possible de confirmer ces événements de croutes de glace mais (Roy, 2014) a démontré que ces événements ne pouvaient être expliqués que par la présence de croutes de glace dans le couvert de neige. Ces mêmes seuils sur les PR ont été appliqués sur un pixel de l'Île Banks (Territoires du Nord-Ouest, Canada). L'événement répertorié par (Grenfell et Putkonen, 2008) a été détecté. Plusieurs autres événements de croutes de glace ont été détectés dans les années 1990 et 2000 avec ces seuils. Tous ces événements ont suivi une période où les températures de l'air étaient près ou supérieures au point de congélation et sont rapidement retombées sous le point de congélation. Les températures de l'air peuvent être utilisées pour confirmer la possibilité de présence de croutes de glace mais seul la validation in-situ peut définitivement confirmer la présence de ces croutes. / Abstract : Snow cover studies are essential to better understand climatic and hydrologic processes. With recent climate change observed in the northern hemisphere, more frequent rain-on-snow and meltrefreeze events have been reported, which affect the habits of the northern comunities and the survival of arctique wildlife. Passive microwave remote sensing has proven to be a great tool to characterize the state of snow cover. Nonetheless, proper modeling of the microwave signal is needed in order to understand how the parameters of the snowpack affect the measured signal. The main objective of this study is to analyze the soil, snow and ice radiative transfer in order to better characterize snow cover properties and develop an ice lens detection index with satellite passive microwave brightness temperatures. To do so, the passive microwave radiative transfer modeling of the Microwave Emission Model of Layered Snowpacks (MEMLS) was improved in order to minimize the errors on the brightness temperature simulations in the presence of ice lenses. The first improvement to passive microwave radiative transfer modeling of snow made was the snow grain size parameterization. Two new instruments, based on short wave infrared reflectance to measure the snow specific surface area (SSA) were developed. This parameter was shown to be a more accurate and objective to characterize snow grain size. The instruments showed an uncertainty of 10% to measure the SSA of snow. Also, the SSA of snow was calibrated for passive microwave modeling in order to reduce the errors on the simulated brightness temperatures. It was showed that a correction factor of φ = 1.3 needed to be applied to the grain size parameter of MEMLS, obtain through the SSA measurements, to minimize the simulation error. The second improvement to passive microwave radiative transfer modeling was the estimation of passive microwave soil emission. In-situ microwave measurements and physical temperature profiles of frozen organic arctic soils were acquired and characterized to improve the modeling of the soil emission. Effective permittivities at 10.7, 19 and 37 GHz and effective surface roughness were determined for this type of soil and the soil brightness temperature simulations were obtain with a minimal root mean square error (RMSE) of 4.65K. With the snow grain size and soil contributions to the emitted brightness temperature optimized, it was then possible to implement a passive microwave radiative transfer module of ice into MEMLS. With this module, it was possible to demonstrate that the improved Born approximation already implemented in MEMLS was equivalent to simulating a pure ice lens when the density of the layer was set to 917 kg m−3 and the grain size to 0 mm. This study also showed that by simulating ice lenses within the snow with there measured properties, the RMSE of the simulations (RMSE= 11.3 K) was similar to the RMSE for simulations of snowpacks where no ice lenses were measured (only snow, RMSE= 11.5 K). With the validated MEMLS model for snowpacks with ice lenses, an ice index was created. It is shown here that the polarization ratio (PR) was strongly affected by the presence of ice lenses within the snowpack. With simulations of the PR at 10.7, 19 and 37 GHz from measured snowpack properties in Chucrhill (Manitoba, Canada), thresholds between the measured PR and the mean winter PR were determined to detect the presence of ice within the snowpack. These thresholds were applied to a timeseries of nearly 34 years for a pixel in Nunavik (Quebec, Canada) where the soil surface is similar to that of the Churchill site. Many ice lenses are detected since 1995 with these thresholds and the same events as Roy (2014) were detected. With in-situ validation, it would be possible to confirm the precision of these thresholds but Roy (2014) showed that these events can not be explained by anything else than the presence of an ice layer within the snowpack. The same thresholds were applied to a pixel on Banks island (North-West Territories, Canada). The 2003 event that was reported by Grenfell et Putkonen (2008) was detected by the thresholds. Other events in the years 1990 and 2000’s were detected with these thresholds. These events all follow periods where the air temperature were warm and were followed by a quick drop in air temperature which could be used to validate the presence of ice layer within the snowpack. Nonetheless, without in-situ validation, these events can not be confirmed.

L’estimation de l’équivalent en eau de la neige (ÉEN) en temps quasi-réel est un enjeu important pour Hydro-Québec. Le réseau de mesure au sol étant non homogène et de faible densité, ne permet pas un suivi adéquat de l’ÉEN. L’imagerie satellitaire pourrait être une alternative à ce problème. Le modèle HUT (Helsinki University of Technology) permet l’estimation de l’ÉEN à partir des données micro-ondes passives. Le premier objectif de ce projet était de comparer deux produits qui estiment l’ÉEN à partir du modèle HUT, mais avec deux procédures d’inversion différentes. Il s’agit du produit Grille Neige du Québec (GNQ) et le produit GlobSnow. Deuxièmement, l’étude a évalué le produit GNQ en fonction de la végétation, du climat et de la topographie. L’étude s’est portée sur la région des bassins versants de la Grande et du Manicouagan situés au nord du Québec, sur une période allant du 1er janvier au 31 mars des années 2006 à 2010. Les données in-situ utilisées sont les lignes de neige d’Hydro-Québec et les mesures d’ÉEN de l’Année Polaire Internationale (février 2008), qui concernaient les sites de Sept-Iles et Schefferville. Il s’agissait de calculer l’erreur quadratique moyenne, le biais et le R2 pour chaque produit par rapport aux données in-situ, puis d’analyser ces paramètres en fonction des valeurs de fraction forestière, de volume des tiges, des moyennes de température et des précipitations, ainsi que de l’ÉEN moyen mesuré et de la pente du terrain. L’analyse a été faite d’abord à l’échelle du bassin, puis à l’échelle de cinq bandes latitudinales de 1° de latitude du nord vers le sud. Pour toute la zone, cette étude a démontré la supériorité de GNQ (RMSE=31%) par rapport à GlobSnow (RMSE=43%) pour un ÉEN moyen de 215 mm. Cependant cette supériorité décroit du nord vers le sud, où les produits deviennent similaires avec une RMSE = 45% et un biais de -90 mm pour un ÉEN moyen de 253 mm. Ceci pourrait être expliqué par l’effet de la densité de végétation caractéristique de la forêt boréale (fraction forestière > 45%), qui agit comme un masque au signal, et par l’effet d’un ÉEN > 250mm qui le sature. Pour le GNQ, l’effet combiné de la température et des précipitations joue un impact sur l’estimation de l’ÉEN, alors que le relief, plat en général, n’a pas montré un impact significatif. Pour conclure, le produit GNQ montre de meilleurs résultats que le produit GlobSnow, mais cette efficacité est limitée pour les régions ayant une végétation dense et un ÉEN très élevé. / Abstract : The monitoring of snow water equivalent (SWE) in near real time is an important challenge for Hydro-Quebec. Measurement networks do not allow adequate monitoring of the SWE. Passive microwave remote sensing could be an alternative to overcome this problem. The HUT (Helsinki University of Technology) model allows the estimation of the SWE from passive microwave data. The first purpose of this project was to compare two products that estimate the SWE using the HUT model, but with different inversion approaches. The first product is Quebec Snow Grid (GNQ) produced by Hydro-Quebec, and the second product is GlobSnow. The second objective of this study was to evaluate the GNQ product with regards to environmental variables (vegetation cover fraction, stem volume, climate and topography). The study area is located at La Grande and Manicouagan watersheds in northern Quebec. The study period was from 1 st January to 31 March of the years 2006 to 2010. The SWE data estimated by the two products were compared to Hydro-Quebec's insitu snow line data and to 2008 International Polar Year field campaign’s SWE measurements in Sept-Iles and Schefferville. The methodology of this work consisted in calculating the RMSE (Root Mean Square Error), bias and R2 for each product, relative to the in-situ data; and then analyze these parameters according to forest fraction, stem volume, mean temperatures, precipitation, as well as the mean measured SWE and the slope of the terrain. This was done, first for the study area, and then at the scale of five latitudinal bands of one degree latitude from north to south, which divide the study area. This study demonstrated the superiority of GNQ (RMSE = 31%) compared to GlobSnow (RMSE = 43%) for an average SWE of 215 mm over the entire study area. However, the performance decreases from north to south, where both products become quite similar, with RMSE = 45% and a bias of -90 mm for an average SWE of 253 mm. This could be explained by the effect of the vegetation density characteristic of the boreal forest (forest fraction> 45%), which acts like a mask for the signal, and by the higher SWE values (> 250 mm) which saturates it, hence the underestimation of the SWE. A combined effect of temperature and precipitation that had an impact on the SWE estimate was found for GNQ product. The relatively flat relief did not have a significant impact on the estimation of the SWE. Globally, GNQ shows better results than GlobSnow, but its capacity is limited for dense vegetation and thick snowpack.

Les régions de haute latitude sont actuellement les plus sensibles aux effets du réchauffement climatique, et avec des élévations de température pouvant atteindre les 3 à 8 ◦C au niveau du pôle sur les 100 prochaines années. Les pergélisols (sols présentant des températures négatives deux années consécutives) sont présents sur 25 % des terres émergées de l’hémisphère nord et contiennent de grandes quantités de carbone « gelé », estimées à 1400 Gt (40 % de la quantité de carbone terrestre global). Des études récentes ont montré qu’une partie non négligeable (50 %) des premiers mètres des pergélisols pourraient fondre d’ici 2050, et 90 % d’ici 2100. Le but de l’étude est donc d’améliorer les moyens de suivi de l’évolution des températures du sol dans les zones arctiques, et plus particulièrement dans les régions couvertes de neige. L’objectif est de décrire la température du sol tout au long de l’année y compris sous un manteau neigeux, et d’analyser l’évolution de l’épaisseur de la couche active des pergélisols en relation avec la variabilité du climat. Nous utilisons des données satellites (fusion de données de température dans l’infra-rouge thermique “LST” et de température de brillance micro-onde AMSR-E « Tb ») assimilées dans le schéma de surface du modèle climatique canadien (CLASS, V 3.6) couplé à un modèle simple de transfert radiatif (HUT). Cette approche bénéficie des avantages de chaque type de donnée de manière à réaliser deux objectifs spécifiques : 1-construire une méthodologie solide permettant de retrouver les températures du sol, avec et sans neige, en zone de toundra, et 2-à partir de ces températures du sol, dériver la durée de fonte estivale et l’épaisseur de la couche active du pergélisol. Nous décrivons le couplage des modèles ainsi que la méthodologie permettant l’ajustement des paramètres météorologiques d’entrée du modèle CLASS (essentiellement les températures de l’air et les précipitations issues de la base de données des réanalyses météorologiques NARR) de manière à minimiser les LST et Tb simulées en comparaison aux mesures satellites. Par rapport aux données de mesures de sol de stations météorologiques prises comme référence pour validation dans les zones de toundra d’Amérique du Nord, les résultats montrent que la méthode proposée améliore significativement la simulation des températures du sol lorsqu’on utilise les données LST MODIS et Tb à 10 et 19 GHz pour contraindre le modèle, en comparaison avec les sorties du modèle sans les données satellites. Dans ce processus d’inversion, la correction de l’évolution des conditions de neige au cours de l’hiver contrainte avec le rapport de polarisation à 11 GHz constitue une approche originale. Une analyse de l’erreur pour 4 sites de toundra et sur plusieurs années (18 cas) est effectuée pour la période estivale (1,7 -3,6 K) ainsi que pour la période hivernale couverte de neige (1,8 -3,5 K). L’indice des degrés-jours de fontes annuel, dérivé des températures du sol simulés par notre approche, permet de cartographier les zones de pergélisols continu en accord avec les cartes actuelles. Un meilleur suivi des processus d’évolution des pergélisols, et tout particulièrement de l’impact de la couverture de neige, devrait permettre une meilleure compréhension des effets du réchauffement climatique sur la fonte des pergélisols et l’avenir de leurs stocks de carbone. / Abstract : High latitude areas currently are the most sensitive to global warming effects. In the next 100 years, temperature could rise up to 3 to 8 ◦C at the North Pole. Permafrost (ground with negative temperatures two years in a row) represents 25% of northern hemisphere lands, and contains huge quantities of "frozen" carbon estimated at 1400 Gt (40 % of the global terrestrial carbon). Recent studies showed that a part (50 %) of the permafrost first few meters could melt by 2050, and 90 % by 2100. The goal of our study is to improve our understanding of ground temperature evolution in arctic areas, especially in snow covered regions. The objective is to discribe the ground temperature all year long with and without a snow cover, and to analyze the evolution of the permafrost’s active layer in relation with the climate variability. We use remote sensing data (fuzzed of MODIS "LST" surface temperatures and AMSR-E "Tb" brightness temperatures) assimilated in the canadian landscape surface scheme (CLASS) coupled to a simple radiative transfer model (HUT). This approach takes into account the advantages of each kind of data in order to achieve two objectives : 1 - build a solid methodology allowing to retrieve ground temperatures, with and without a snow cover, in tundra areas ; 2 - from those retrieved ground temperatures, derive the summer melting duration which can be linked to the permafrost active layer thickness. We describe the models coupling as well as the methodology allowing the adjustement of CLASS input meteorological parameters (essentially the air temperatures and precipitations from the NARR meteorological data base) in order to minimize the simulated LST and Tb in comparison to remote sensing data. By using meteorological station’s ground temperature measurments as a reference for validation in North America tundra areas, results show that the proposed method improves the simulation of ground temperatures when using LST MODIS and Tb at 10 and 19 GHz data to constrain the model, in comparison with model outputs without satellite data. Using the Tb polarization ratio H/V at 10 GHz allows an improvement of the constrain on winter period simulations. An analyze of the error is conducted for summer (1,7 - 3,6 K) and winter (1,8 - 3,5 K). We present climatic applications for future work that meets the second objective of the Ph.D. A better understanding of evolution processes of permafrost, and particularly of the impact of the snow cover, should allow us a better understanding of global warming effects on the permafrost’s melting and the future of their carbon stocks.