Les radars à synthèse d’ouverture (RSO) polarimétriques sont devenus incontournables dans le domaine de la télédétection, grâce à leur zone de couverture étendue, ainsi que leur capacité à acquérir des données dans n’importe quelles conditions atmosphériques de jour comme de nuit. Au cours des trois dernières décennies, plusieurs RSO polarimétriques ont été utilisés portant une variété de modes d’imagerie, tels que la polarisation unique, la polarisation double et également des modes dits pleinement polarimétriques. Grâce aux recherches récentes, d’autres modes alternatifs, tels que la polarisation hybride et compacte, ont été proposés pour les futures missions RSOs. Toutefois, un débat anime la communauté de la télédétection quant à l’utilité des modes alternatifs et quant au compromis entre la polarimétrie double et la polarimétrie totale. Cette thèse contribue à ce débat en analysant et comparant ces différents modes d’imagerie RSO dans une variété d’applications, avec un accent particulier sur la surveillance maritime (la détection des navires et de marées noires). Pour nos comparaisons, nous considérons un paramètre fondamental, appelé le degré de polarisation (DoP). Ce paramètre scalaire a été reconnu comme l’un des paramètres les plus pertinents pour caractériser les ondes électromagnétiques partiellement polarisées. A l’aide d’une analyse statistique détaillée sur les images polarimétriques RSO, nous proposons des estimateurs efficaces du DoP pour les systèmes d’imagerie cohérente et incohérente. Ainsi, nous étendons la notion de DoP aux différents modes d’imagerie polarimétrique hybride et compacte. Cette étude comparative réalisée dans différents contextes d’application dégage des propriétés permettant de guider le choix parmi les différents modes polarimétriques. Les expériences sont effectuées sur les données polarimétriques provenant du satellite Canadian RADARSAT-2 et le RSO aéroporté Américain AirSAR, couvrant divers types de terrains tels que l’urbain, la végétation et l’océan. Par ailleurs nous réalisons une étude détaillée sur les potentiels du DoP pour la détection et la reconnaissance des marées noires basée sur les acquisitions récentes d’UAVSAR, couvrant la catastrophe de Deepwater Horizon dans le golfe du Mexique. / Polarimetric Synthetic Aperture Radar (SAR) systems have become highly fruitful thanks to their wide area coverage and day and night all-weather capabilities. Several polarimetric SARs have been flown over the last few decades with a variety of polarimetric SAR imaging modes; traditional ones are linear singleand dual-pol modes. More sophisticated ones are full-pol modes. Other alternative modes, such as hybrid and compact dual-pol, have also been recently proposed for future SAR missions. The discussion is vivid across the remote sensing society about both the utility of such alternative modes, and also the trade-off between dual and full polarimetry. This thesis contributes to that discussion by analyzing and comparing different polarimetric SAR modes in a variety of geoscience applications, with a particular focus on maritime monitoring and surveillance. For our comparisons, we make use of a fundamental, physically related discriminator called the Degree of Polarization (DoP). This scalar parameter has been recognized as one of the most important parameters characterizing a partially polarized electromagnetic wave. Based on a detailed statistical analysis of polarimetric SAR images, we propose efficient estimators of the DoP for both coherent and in-coherent SAR systems. We extend the DoP concept to different hybrid and compact SAR modes and compare the achieved performance with different full-pol methods. We perform a detailed study of vessel detection and oil-spill recognition, based on linear and hybrid/compact dual-pol DoP, using recent data from the Deepwater Horizon oil-spill, acquired by the National Aeronautics and Space Administration (NASA)/Jet Propulsion Laboratory (JPL) Uninhabited Aerial Vehicle Synthetic Aperture Radar (UAVSAR). Extensive experiments are also performed over various terrain types, such as urban, vegetation, and ocean, using the data acquired by the Canadian RADARSAT-2 and the NASA/JPL Airborne SAR (AirSAR) system.