Cette thèse présente une méthode de reconstruction 3D de bâtiments à empreinte à angles droits et à toit plat par morceaux, à partir d'images interférométriques RSO (RADAR à synthèse d'ouverture) haute résolution en bande X provenant du capteur RAMSES (ONERA). De part l'acquisition en visée latérale et la nature électromagnétique de l'onde RADAR, les images RSO sont très différentes des images optiques et difficilement interprétables. C'est pourquoi, une analyse géométrique et phénoménologique des images RSO est tout d'abord effectuée. Cette analyse permet de comprendre l'origine des primitives utilisées lors de la reconstruction. Pour réduire le chatoiement, les images RSO sont tout d'abord filtrées. Le filtre non paramétrique mean shift est introduit en imagerie RSO et étendu à l'image de cohérence. L'extraction des primitives est ensuite effectuée grâce à des algorithmes basés sur la transformée de Hough. La méthode de reconstruction utilise la gestion d'hypothèses car l'ensemble des primitives extraites ne suffit généralement pas à décrire le bâtiment complètement. Pour cela le bâtiment est décomposé de façon hiérarchique par un ensemble d'éléments (façade, toit etc.). La gestion d'hypothèses permet de générer l'ensemble des hypothèses de bâtiments à partir des primitives extraites. Ensuite, les hypothèses générées sont validées ou rejetées par la détection des incompatibilités géométriques et interférométriques. Enfin, un classement des hypothèses validées est effectué. En perspective, les contributions apportées dans cette thèse sont mises en avant en montrant leur adaptabilité à d'autres données (polarimétrie, meilleure résolution).

Installé à bord d'aéronefs ou de satellites, le Radar à Synthèse d'Ouverture (RSO) permet d'imager des zones à haute résolution. Les volumes de données générés sont très importants et les capacités limitées des canaux de transmission et/ou de stockage forment un sous-ensemble critique des systèmes d'observation. De ce fait, la solution classiquement retenue est de recourir à la compression des données. Le système radar cohérent génère des données de forte dynamique où les pixels issus de la formation de l'image sont des données complexes au sens mathématique du terme, c'est-à-dire constitués d'une valeur d'amplitude et de phase. La faible corrélation spatiale des pixels rend les techniques de compression répandues dans le domaine optique beaucoup moins efficaces. L'objectif de cette étude consiste à proposer un système de compression avec pertes adapté aux images RSO SLC (Single Look Complex) et prenant en compte le caractère complexe des pixels. Nous suggérons différents schémas de compression dépendants de la répresentation du signal dans le plan complexe (amplitude/phase ou partie réelle/imaginaire). Nous nous focalisons essentiellement sur des techniques de type multirésolution comme la transformée en ondelettes et paquets d'ondelettes discrètes. Un ensemble de modèles statistiques spécifiques à la caractérisation des images RSO permettra d'adapter diverses méthodes de quantification polaire à la problématique de la compression d'images complexes. Enfin, la dernière partie de cette étude sera consacrée à la présentation des résultats à traver l'utilisation d'un panel de critères objectifs avec notamment une évaluation de la qualité des images décompressées.

Submitted by Angela Maria de Oliveira (amolivei@uepg.br) on 2018-05-23T18:24:02Z No. of bitstreams: 2 license_rdf: 811 bytes, checksum: e39d27027a6cc9cb039ad269a5db8e34 (MD5) Karine Marcondes da Cunha.pdf: 2703816 bytes, checksum: 0fd02c84ec3249f309d4ac15f15ca275 (MD5) / Made available in DSpace on 2018-05-23T18:24:02Z (GMT). No. of bitstreams: 2 license_rdf: 811 bytes, checksum: e39d27027a6cc9cb039ad269a5db8e34 (MD5) Karine Marcondes da Cunha.pdf: 2703816 bytes, checksum: 0fd02c84ec3249f309d4ac15f15ca275 (MD5) Previous issue date: 2018-05-24 / Um grande volume de resíduos sólidos orgânicos (RSO) e de tabaco de cigarro contrabandeado tem sido produzido. Geralmente esses resíduos são descartados em aterros sanitários, incinerados ou dispostos diretamente no solo, tornando-se contaminantes ao meio ambiente. A compostagem é um processo viável para tratar esses resíduos, mas no Brasil tem sido pouco utilizada, por necessitar de manejo constante, além de grandes espaços e distantes de residências. Estudos recentes em reatores domésticos facultativos estarão sendo desenvolvidos e se apresentam como uma alternativa viável para compostagem. Possuem a vantagem de poder estar próximos a residências, sem a necessidade de grandes espaços e de manejo. Com o intuito de atender locais com maior produção de RSO, como restaurantes, pequenas indústrias, condomínios, entre outros, o presente trabalho teve como objetivo estudar o uso de um reator facultativo com capacidade de 2000 litros para o tratamento de RSO, cepilho e tabaco de cigarros contrabandeados. Para o monitoramento do processo foram realizadas análises físico-químicas (pH, temperatura, umidade e razão C/N), biológicas (teste de germinação e indicativos de patógenos e patógenos) e espectroscópicas (ultra violeta visível - UV-Vis e infra - vermelho IV). Além disso, foi investigada a influência de duas diferentes razões iniciais C/N no processo de compostagem, a razão C/N 28 e 21. As análises da razão iniciais C/N e os testes de fitotoxicidade mostraram que o composto alcançou sua maturidade em um período de 120 dias. Por meio das análises espectroscópicas de UV-Vis e IV constatou-se a eficiência, indicando a degradação de compostos de estrutura mais simples e a formação de compostos humificados. Nas análises microbiológicas e de metais, observou-se que as concentrações estão de acordo com as legislações Ministério da Agricultura e Abastecimento - MAPA (2014) e Diretrizes para qualidade do composto - Canadá CCME (2005) para o composto orgânico. As diferentes razões iniciais C/N avaliadas não mostraram variações significativas na qualidade do composto final. Assim, concluiu-se que a proposta de tratamento dos resíduos estudados por meio dos reatores facultativos de 2000 litros atingiu à qualidade esperada, com formação de composto humificado e sem a presença de contaminantes, demonstrando então eficiência. / A large volume of organic solid waste (RSO) and smuggled cigarette tobacco has been produced. Usually these wastes are discarded in landfills, incinerated or disposed directly in the soil, becoming contaminants to the environment. Composting is a viable process to treat these wastes, but in Brazil it has been little used, because it requires constant management, as well as large spaces and distant from residences. Recent studies in facultative domestic reactors are being developed and presented as a viable alternative to composting. They have the advantage of being close to residences, without the need of large spaces and handling. The objective of this study was to study the use of a facultative reactor with a capacity of 2000 liters for the treatment of RSO, brush and tobacco smuggled cigarettes. The physical-chemical analyzes (pH, temperature, humidity and C / N ratio), biological (germination test and pathogen and pathogen indicative) and spectroscopic analyzes (ultraviolet visible - UV-Vis and infra-red IV). In addition, the influence of two different initial C / N ratios in the composting process, the C / N ratio 28 and 21, was investigated. Initial C / N ratio analyzes and phytotoxicity tests showed that the compound reached maturity in period of 120 days. By means of spectroscopic analyzes of UV-Vis and IV the efficiency was verified, indicating the degradation of compounds of simpler structure and the formation of humified compounds. In the microbiological and metal analyzes, it was observed that the concentrations are in accordance with the legislation for the organic compound. The different initial C / N ratios evaluated did not show significant variations in the quality of the final compound. Thus, it was concluded that the proposed treatment of the residues studied by means of the optional 2000 liter reactors reached the expected quality, with the formation of a humidified compound and without the presence of contaminants, thus demonstrating efficiency.

Résumé : Dans les couverts forestiers, le suivi de l’humidité du sol permet de prévenir plusieurs désastres tels que la paludification, les incendies et les inondations. Comme ce paramètre est très dynamique dans l’espace et dans le temps, son estimation à grande échelle présente un grand défi, d’où le recours à la télédétection radar. Le capteur radar à synthèse d’ouverture (RSO) est couramment utilisé grâce à sa vaste couverture et sa résolution spatiale élevée. Contrairement aux sols nus et aux zones agricoles, le suivi de l’humidité du sol en zone forestière est très peu étudié à cause de la complexité des processus de diffusion dans ce type de milieu. En effet, la forte atténuation de la contribution du sol par la végétation et la forte contribution de volume issue de la végétation réduisent énormément la sensibilité du signal radar à l’humidité du sol. Des études portées sur des couverts forestiers ont montré que le signal radar en bande C provient principalement de la couche supérieure et sature vite avec la densité de la végétation. Cependant, très peu d’études ont exploré le potentiel des paramètres polarimétriques, dérivés d’un capteur polarimétrique comme RADARSAT-2, pour suivre l’humidité du sol sur les couverts forestiers. L’effet du couvert végétal est moins important avec la bande L en raison de son importante profondeur de pénétration qui permet de mieux informer sur l’humidité du sol. L’objectif principal de ce projet est de suivre l’humidité du sol à partir de données radar entièrement polarimétriques en bandes C et L sur des sites forestiers. Les données utilisées sont celles de la campagne terrain Soil Moisture Active Passive Validation EXperiment 2012 (SMAPVEX12) tenue du 6 juin au 17 juillet 2012 au Manitoba (Canada). Quatre sites forestiers de feuillus ont été échantillonnés. L’espèce majoritaire présente est le peuplier faux-tremble. Les données utilisées incluent des mesures de l’humidité du sol, de la rugosité de surface du sol, des caractéristiques des sites forestiers (arbres, sous-bois, litières…) et des données radar entièrement polarimétriques aéroportées et satellitaires acquises respectivement, en bande L (UAVSAR) à 30˚ et 40˚ et en bande C (RADARSAT-2) entre 20˚ et 30˚. Plusieurs paramètres polarimétriques ont été dérivés des données UAVSAR et RADARSAT-2 : les coefficients de corrélation (ρHHVV, φHHVV, etc); la hauteur du socle; l’entropie (H), l’anisotropie (A) et l’angle alpha extraits de la décomposition de Cloude-Pottier; les puissances de diffusion de surface (Ps), de double bond (Pd) extraites de la décomposition de Freeman-Durden, etc. Des relations entre les données radar (coefficients de rétrodiffusion multifréquences et multipolarisations (linéaires et circulaires) et les paramètres polarimétriques) et l’humidité du sol ont été développées et analysées. Les résultats ont montré que 1) En bande L, plusieurs paramètres optimaux permettent le suivi de l’humidité du sol en zone forestière avec un coefficient de corrélation significatif (p-value < 0,05): σ[indice supérieur 0] linéaire et σ[indice supérieur 0] circulaire (le coefficient de corrélation, r, varie entre 0,60 et 0,96), Ps (r entre 0,59 et 0,84), Pd (r entre 0,6 et 0,82), ρHHHV_30˚, ρVVHV_30˚, φHHHV_30˚ and φHHVV_30˚ (r entre 0,56 et 0,81) alors qu’en bande C, ils sont réduits à φHHHV, φVVHV et φHHVV (r est autour de 0,90). 2) En bande L, les paramètres polarimétriques n’ont pas montré de valeur ajoutée par rapport aux signaux conventionnels multipolarisés d’amplitude, pour le suivi de l’humidité du sol sur les sites forestiers. En revanche, en bande C, certains paramètres polarimétriques ont montré de meilleures relations significatives avec l’humidité du sol que les signaux conventionnels multipolarisés d’amplitude. / Abstract : Over forest canopies, soil moisture monitoring allows to prevent many disasters such as paludification, fires and floods. As this parameter is very dynamic in space and time, its large-scale estimation is a great challenge, hence the use of radar remote sensing. Synthetic aperture radar (SAR) sensor is commonly used due to its wide spatial coverage and its high spatial resolution. Unlike bare soils and agricultural areas, only few investigations focused on the monitoring of soil moisture over forested areas due to the complexity of the scattering processes in this kind of medium. Indeed, the high attenuation of soil contribution by the vegetation and the high vegetation volume contribution significantly reduce the sensitivity of the radar signal to soil moisture. Studies conducted at C-band have shown that the radar signal mainly comes from the upper layer and it quickly saturates with the vegetation density. However, very few studies have explored the potential of polarimetric parameters derived from a fully polarimetric sensor such as RADARSAT-2, to monitor soil moisture over forest canopies. With its large penetration’s depth, vegetation cover effect is less important at L-band, allowing thus to better inform on soil moisture. The main objective of this project is to monitor soil moisture from fully polarime tric L and C bands radar data acquired over forested sites. The data used were collected during the field campaign of Soil Moisture Active Passive Validation EXperiment 2012 (SMAPVEX12) which took place from June 6 to July 17, 2012 in Manitoba (Canada). Four deciduous forested sites were sampled. The main species is the trembling aspen. The data used included measurements of soil moisture, soil surface roughness, characteristics of the forested sites (trees, undergrowth, litter, etc.) and fully polarimetric airborne and satellite radar data respectively acquired at L-band (UAVSAR) with 30 ̊ and at 40 ̊ incidence angles and at C-band (RADARSAT -2) between 20 ̊ and 30 ̊. Several polarimetric parameters were derived from UAVSAR and RADARSAT-2 data: the correlation c oefficients (ρHHVV, φHHVV, etc); the pedestal height; entropy (H), anisotropy (A) and alpha angle extracted from Cloude-Pottier decomposition; surface (Ps) and double bounce (Pd) scattering powers extracted from Freeman-Durden decomposition, etc. Relationships between radar backscattering data (multifrequency and multipolarisation (linear/circular) backscattering coefficients and polarimetric parameters) and soil moisture were developed and analyzed. The results showed that 1) at L-band, several optimal parameters allow soil moisture monitoring over forested sites with a significant correlation coefficient (p-value < 0.05): linear and circular σ[superscript 0] (the correlation coefficient, r, varies between 0.60 and 0.96), Ps (r varies between 0.59 and 0.84), Pd (r varies between 0.60 and 0.82), ρHHHV_30 ̊, ρVVHV_30 ̊, φHHHV_30 ̊ and φHHVV_30 ̊ (r varies between 0.56 and 0.81). However, at C-band, there are only few optimal parameters φHHHV, φVVHV and φHHVV (r is around 0.90) . 2) at L-band, polarimetric parameters did not show any added values for soil moisture monitoring over forested sites compared to multipolarised σ[superscript 0]. Nevertheless, at C-band some polarimetric parameters show better significant relationships with the soil moisture than the conventional multipolarised backscattering amplitudes.

This study was concerned with the performance of biofuels in diesel engines. Generally, the basic combustion and emission characteristics of Rapeseed Oil (RSO) and Soya Oil (SO) result in a lower in-cylinder pressure peak than diesel. This led to the reduction of Nitrogen Oxides (NOx) emissions and to relatively high soot emissions. Further measurements of RSO were done in order to investigate the influence of injection pressure, injection timing and Exhaust Gas Recirculation (EGR) on combustion and emission characteristics. A high soot emission from RSO was reduced by increased injection pressure. Moreover, injection timing also had to be varied in order to reduce the soot emissions from RSO. The retarded injection timing (3 deg bTDC) and increased injection pressure (1200 bar) for the blend of 30% RSO resulted in a reduction of soot emission to the same level as from diesel fuel. Further investigation regarding the soot emissions was done for Rapeseed Methyl Ester (RME) under turbocharged engine operation. The application of the boost pressure resulted in stable engine operation at a late injection timing of 5 deg aTDC. A simultaneous reduction of soot and NOx emissions has been achieved for RME at an injection timing of TDC and high EGR percentage (40 – 50 %). The soot particles size distribution under different engine operating conditions for RME and diesel has also been investigated. Moreover, the characteristic of Electrostatic Mobility Spectrometer (EMS) and the design of primary dilution system have been provided in order to understand the influence of the dilution process and to obtain more real results. Generally, RME showed less particles concentration in the nucleation mode when compared to diesel. Moreover, high EGR caused a shift of the particles from the nucleation mode by agglomeration into the accumulation mode for both fuels. The effect of injection pressure could only be seen in the accumulation mode, where high injection pressure slightly reduced the concentration number. The soot emission was effectively reduced by the usage of the diesel particulate filter (DPF). For this purpose, the soot particles size distributions before and after the DPF have been measured at different engine speeds and loads. At low engine torque, the soot was effectively filtered while the operation under high engine loads resulted in low soot particle concentration especially in the nucleation mode, after the DPF.

Cette thèse présente la méthode de détection de changements MIMOSA (Method for generalIzed Means Ordered Series Analysis). Cette nouvelle méthode permet de détecter automatiquement des changements entre couples ou séries temporelles d’images SAR. En effet, grâce aux moyennes temporelles, le nombre d’images en jeu n’importe plus puisque seulement deux moyennes différentes sont comparées de sorte à détecter les changements (par exemple moyenne géométrique et moyenne quadratique). De ce fait, les grand volumes de données disponibles de nos jours sont exploitables plus facilement puisque l’information utile est «résumée» dans les moyennes. Le seul paramètre de la détection est le taux de fausses alarmes obtenu dans le résultat, ce qui rend son analyse plus intuitive. Les cartes de changements fournies par MIMOSA sont de très bonne qualité en comparaison à celles fournies par d’autres méthodes. De nombreux tests ont été mis en place pour constater la robustesse de la méthode MIMOSA face aux problèmes les plus souvent rencontrés, comme une mauvaise calibration radiométrique, ou encore un mauvais recalage. Une interface graphique a de plus été développée autour de MIMOSA, incorporant de nombreux outils de préparation et traitement des données, ainsi que des outils d’analyse des résultats. / This PhD thesis presents the MIMOSA (Method for generalIzed Means Ordered Series Analysis) change detection methood. This new technique can automatically detect changes between SAR image pairs or within time series. Indeed, thanks to the temporeal means, the number of involved images doesn’t matters because only two different means are compared to detect the changes (for example, the geometric and quadratic means). Thus, large data volumes can be processed easily, since the useful information is condensed within the temporal means. The only change detection parameter is the false alarm rate that will be MIMOSA method are very good compared to other methods. Several tests have been performed in order to quantify the robustness of the method facing the most common problems, like image misregistration or radiometric calibration errors. A graphical user interface has also been developed for MIMOSA, including many useful tools to prepare and process SAR data, but also several analyse tools.

Optimal operation of reservoir systems is necessary for better utilizing the limited water resources and to justify the high capital investments associated with reservoir projects. However, finding optimal policies for real-life problems of reservoir systems operation (RSO) is a challenging task as the available analytical methods can not handle the arbitrary functions of the problem and almost all methods employed are numerical or iterative type that are computer dependent. Since the computer resources in terms of memory and CPU time are limited, a limit exists for the size of the problem, in terms of arithmetic and memory involved, that can be handled. This limit is approached quickly as the dimension and the nonlinearity of the problem increases. In encountering the complex aspects of the problem all the traditionally employed methods have their own drawbacks. Linear programming (LP), though very efficient in dealing with linear functions, can not handle nonlinear functions which is the case mostly in real-life problems. Attempting to approximate nonlinear functions to linear ones results in the problem size growing enormously. Dynamic programming (DP), though suitable for most of the RSO problems, requires exponentially increasing computer resources as the dimension of the problem increases and at present many high dimensional real-life problems can not be solved using DP. Nonlinear programming (NLP) methods are not known to be efficient in RSO problems due to slow rate of convergence and inability to handle stochastic problems. Simulation methods can, practically, explore only a small portion of the search region. Many simplifications in formulations and adoption of approximate methods in literature still fall short in addressing the most critical aspects, namely multidimensionality, stochasticity, and additional complexity in conjunctive operation, of the problem. As the problem complexity increases and the possibility of arriving at the solution recedes, a near optimal solution with the best use of computational resources can be very valuable. In this context, genetic algorithms (GA) can be a promising technique which is believed to have an advantage in terms of efficient use of computer resources. GA is a random search method which find, in general, near optimal solutions using evolutionary mechanism of natural selection and natural genetics. When a pool of feasible solutions, represented in a coded form, are given fitness according to a objective function and explored by genetic operators for obtaining new pools of solutions, then the ensuing trajectories of solutions come closer and closer to the optimal solution which has the greatest fitness associated with it. GA can be applied to arbitrary functions and is not excessively sensitive to the dimension of the problem. Though in general GA finds only the near optimal solutions trapping in local optima is not a serious problem due to global look and random search. Since GA is not fully explored for RSO problems two such problems are selected here to study the usefulness and efficiency of GA in obtaining near optimal solutions. One problem is conjunctive operation of a system consisting of a surface reservoir and an aquifer, taken from the literature for which deterministic and stochastic models are solved. Another problem is real-time operation of a multipurpose reservoir, operated for irrigation (primary purpose) and hydropower production, which is in the form of a case study. The conjunctive operation problem consists of determining optimal policy for a combined system of a surface reservoir and an aquifer. The surface reservoir releases water to an exclusive area for irrigation and to a recharge facility from which it reaches the aquifer in the following period. Another exclusive area is irrigated by water pumped from the aquifer. The objective is to maximize the total benefit from the two irrigated areas. The inflow to the surface reservoir is treated as constant in deterministic model and taken at 6 different classes in stochastic model. The hydrological interactions between aquifer and reservoir are described using a lumped parameter model in which the average aquifer water table is arrived at based on the quantity of water in the aquifer, and local drawdown in pumping well is neglected. In order to evaluate the GA solution both deterministic and stochastic models are solved using DP and stochastic DP (SDP) techniques respectively. In the deterministic model, steady state (SS) cyclic (repetitive) solution is identified in DP as well as in GA. It is shown that the benefit from GA solution converges to as near as 95% of the benefit from exact DP solution at a highly discounted CPU time. In the stochastic model, the steady state solution obtained with SDP consists of converged first stage decisions, which took a 8-stage horizon, for any combination of components of the system state. The GA solution is obtained after simplifying the model to reduce the number of decision variables. Unlike SDP policy which gives decisions considering the state of the system in terms of storages, at reservoir, aquifer, and recharge facility, and previous inflow at the beginning of that period, GA gives decisions for each period of the horizon considering only the past inflow state of the period. In arriving at these decisions the effect of neglected state information is approximately reflected in the decisions by the process of refinement of the decisions, to conform to feasibility of storages in reservoir and aquifer, carried out in a simplified simulation process. Moreover, the validity of the solution is confirmed by simulating the operation with all possible inflow sequences for which the 8-stages benefit converged up to 90 % of the optimum. However, since 8 stages are required for convergence to SS, a 16-stage process is required for GA method in which the first 8 stages policy is valid. Results show that GA convergence to the optimum is satisfactory, justifying the approximations, with significant savings in CPU time. For real-time operation of a multipurpose reservoir, a rule curve (RC) based monthly operation is formulated and applied on a real-life problem involving releases for irrigation as well as power production. The RC operation is based on the target storages that have to be maintained, at each season of the year, in the reservoir during normal hydrological conditions. Exceptions to target storages are allowed when the demands have to be met or for conserving water during the periods of high inflows. The reservoir in the case study supplies water to irrigation fields through two canals where a set of turbines each at the canal heads generate hydropower. A third set of turbines operate on the river bed with the water let out downstream from the dam. The problem consists of determining the the RC target storages that facilitate maximum power production while meeting the irrigation demands up to a given reliability level. The RC target storages are considered at three different levels, corresponding to dry, normal, and wet conditions, according to the system state in terms of actual (beginning of period) storage of the reservoir. That is, if the actual beginning storage of the reservoir is less than some coefficient, dry-coe, times the normal target storage the target for the end of the period storage is taken at the dry storage target (of the three sets of storages). Similarly the wet level is taken for the end of the period target if the actual beginning storage is greater than some coefficient, wet-coe, times the normal storage. For other conditions the target is the normal storage level. The dry-coe and wet-coe parameters are obtained by trial and error analysis working on a small sequence of inflows. The three sets of targets are obtained from optimization over a 1000 year generated inflow sequence. With deterministic DP solutions, for small sequences of inflows, the optimization capability of GA-RC approach, in terms of objective function convergence, and generalization or robustness capability of GA-RC approach, for which the GA-RC benefit is obtained by simulating the reservoir operation using the previously obtained GA-RC solution, are evaluated. In both the cases GA-RC approach proves to be promising. Finally a 15 year real-time simulation of the reservoir is carried out using historical inflows and demands and the comparison with the historical operation shows significant improvement in benefit, i.e. power produced, without compromising irrigation demands throughout the simulation period.

MODIS est une méthode fiable et précise utilisée couramment pour suivre l'évolution du couvert nival au-dessus de bassins versants alpins. Toutefois, cette méthode de télédétection possède quelques limitations importantes, tel que l'inhabilité à distinguer la neige humide de la neige sèche, qui pourrait être mieux prise en compte par l'utilisation d'une méthode de télédétection complémentaire telle que l'imagerie par radar à synthèse d'ouverture (RSO). Le site d'étude utilisé pour le projet est le bassin versant de la rivière Nechako, situé dans la chaîne Côtière de la Colombie-Britannique, qui est caractérisé par un manteau neigeux pouvant atteindre plusieurs mètres d’épaisseur en montagne. Quinze images RADARSAT-2 en mode ScanSAR Wide ont été obtenues en polarisation VV et VH entre les mois de mars et juillet 2012. Elles ont été traitées à l'aide d'un algorithme basé sur la méthode de Nagler et Rott pour distinguer la neige humide de la neige sèche, mais qui utilise un seuil graduel plutôt que le seuil de -3 dB fréquemment utilisé. Les cartes de neige humide qui découlent de cette technique correspondent mieux aux incertitudes retrouvées sur le bassin en raison de la présence importante de forêts de conifères et de régions montagneuses. Les cartes ont été combinées au produit de neige de MODIS, afin d'utiliser son habileté à détecter le couvert nival avec précision pour corriger les zones de bruit des images RSO, causées entre autres par des sols gorgés en eau. Afin d'aider l'analyse des images RSO, une modélisation fine du manteau neigeux a été effectuée avec le logiciel Crocus afin de procéder à une analyse détaillée de l’évolution des caractéristiques du manteau neigeux, notamment du contenu en eau liquide de la neige, tout au long de l’hiver. La modélisation a été effectuée à l'emplacement de trois coussins à neige sur le bassin versant et est réalisée grâce à l'utilisation de données du North American Regional Reanalysis (NARR). À partir des résultats du modèle Crocus et de l'équivalent en eau observé aux coussins à neige, une relation a été établie entre la détection de neige humide en montagne par RADARSAT-2 et le ruissellement reçu au réservoir de la rivière Nechako. Avec le jeu de données actuel, le ruissellement maximal reçu au réservoir a été prévu avec une précision de 10 jours. Il est prévu que davantage d'années d’images radar pourraient permettre de confirmer et de réduire cet intervalle.

L'imagerie Radar à Synthèse d'Ouverture (RSO) est une technique bien connue dans les domaines de télédétection, de surveillance aérienne, de géologie et de cartographie. Obtenir des images de haute résolution malgré la présence de bruit, tout en prenant en compte les caractéristiques des cibles dans la scène observée, les différents incertitudes de mesure et les erreurs resultantes de la modélisation, devient un axe de recherche très important.Les méthodes classiques, souvent fondées sur i) la modélisation simplifiée de la scène ; ii) la linéarisation de la modélisation directe (relations mathématiques liant les signaux reçus, les signaux transmis et les cibles) simplifiée ; et iii) l'utilisation de méthodes d'inversion simplifiées comme la Transformée de Fourier Inverse (TFI) rapide, produisent des images avec une résolution spatiale faible, peu robustes au bruit et peu quantifiables (effets des lobes secondaires et bruit du speckle).Dans cette thèse, nous proposons d'utiliser une approche bayésienne pour l'inversion. Elle permettrais de surmonter les inconvénients mentionnés des méthodes classiques, afin d'obtenir des images stables de haute résolution ainsi qu'une estimation plus précise des paramètres liés à la reconnaissance de cibles se trouvant dans la scène observée.L'approche proposée est destinée aux problèmes inverses de l'imagerie RSO mono-, bi-, et multi- statique ainsi que l'imagerie des cibles à micromouvement. Les a priori appropriés de modélisation permettant d'améliorer les caractéristiques des cibles pour des scènes de diverses natures seront présentées. Des méthodes d'estimation rapides et efficaces utilistant des a priori simples ou hiérarchiques seront développées. Le problème de l'estimation des hyperparameters sera galement traité dans le cadre bayésin. Les résultats relatifs aux données synthétiques, expérimentales et réelles démontrent l'efficacité de l'approche proposée. / Synthetic Aperture Radar (SAR) imaging is a well-known technique in the domain of remote sensing, aerospace surveillance, geography and mapping. To obtain images of high resolution under noise, taking into account of the characteristics of targets in the observed scene, the different uncertainties of measure and the modeling errors becomes very important.Conventional imaging methods are based on i) over-simplified scene models, ii) a simplified linear forward modeling (mathematical relations between the transmitted signals, the received signals and the targets) and iii) using a very simplified Inverse Fast Fourier Transform (IFFT) to do the inversion, resulting in low resolution and noisy images with unsuppressed speckles and high side lobe artifacts.In this thesis, we propose to use a Bayesian approach to SAR imaging, which overcomes many drawbacks of classical methods and brings high resolution, more stable images and more accurate parameter estimation for target recognition.The proposed unifying approach is used for inverse problems in Mono-, Bi- and Multi-static SAR imaging, as well as for micromotion target imaging. Appropriate priors for modeling different target scenes in terms of target features enhancement during imaging are proposed. Fast and effective estimation methods with simple and hierarchical priors are developed. The problem of hyperparameter estimation is also handled in this Bayesian approach framework. Results on synthetic, experimental and real data demonstrate the effectiveness of the proposed approach.

Les systèmes radar à synthèse d’ouverture (RSO) sont utilisés depuis de nombreuses années pour des applications militaires telles que la détection des cibles cachées. L’amélioration constante de la résolution de ces capteurs permet aujourd’hui d’accéder à un niveau de détail élevé dans la scène imagée. Cependant, l’interprétation de ces images demeure particulièrement compliquée dans le cas des milieux urbains. En effet, ces milieux particuliers sont sièges de nombreux phénomènes physiques et d’interactions multiples qui rendent la tâche de détection difficile et parfois erronée. C’est dans ce contexte que s’inscrit cette thèse. L’objectif est d’étudier la faisabilité de détection d’une cible en non visée directe du capteur à l’intérieur d’une scène simple et représentative du milieu urbain: le canyon urbain. Une étude sur la phénoménologie de propagation électromagnétique à l’intérieur des canyons urbains est menée à l’aide de mesures en environnement contrôlé à échelle réduite. Ces mesures ont permis la validation d’un outil électromagnétique commercial pour l’étude de la propagation d’une configuration à échelle réelle. Se basant sur les résultats de simulation du code électromagnétique validé, un outil maison, dédié à la prédiction des zones de détection d’une cible à l’intérieur d’un canyon urbain et à l’analyse de la signature électromagnétique correspondante, a été développé et validé. En outre, ce code contribue à l’interprétation complète de données radiométriques et interférométriques d’une scène urbaine réelle. / Synthetic Aperture Radar (SAR) systems have been used since many years for military applications such as the detection of hidden targets. With improved resolutions of these systems, high level of details can be distinguished in the corresponding images. However, some difficulties are encountered when analyzing the SAR images of urban areas. In particular, in these areas, many physical phenomena and interactions occur that make the detection of a target a challenging task. In this framework, the goal of the thesis is to investigate the feasibility of detecting Non Line Of Sight targets inside a simple and representative scene: the urban canyon. A study of the electromagnetic (EM) phenomenology of propagation inside urban canyons has been performed using indoor data at a reduced scale. These data allowed the validation of an EM commercial tool that studies the EM propagation at a real scale. Based on the results of simulation of this code, an in-house code was developed dedicated to predict the detection of a target inside an urban canyon and to analyze the corresponding EM signature. Moreover, this code contributed to a full interpretation of InSAR data of a real complex urban scene with targets.