Cette thèse est consacrée à la détermination de l’émissivité des surfaces terrestres (LSE) à partir de données dans les domaines des micro-ondes et de l’infrarouge thermique. (1) Ce travail a permis de fournir une méthode de détermination du LSE à partir des données AMSR-E (Advanced Microwave Scanning Radiometer-Earth Observing System) et de développer un modèle de transfert radiatif sol-atmosphère (SARTM) utilisé pour simuler les températures de brillance au niveau du capteur. Le modèle SARTM est construit à partir du modèle MonoRTM (MONOchromatic Radiative Transfer Model) et du modèle AIEM (Advanced Integral Equation Model). Dans cette étude les émissivités micro-ondes sur toute la Chine pour l’année 2006 ont été estimées. (2) Cette thèse présente également les améliorations apportées à un algorithme de détermination des émissivités à partir du capteur SEVIRI (Spinning Enhanced Visible and Infrared Imager) à bord du satellite MSG-2. Cet algorithme perfectionné est appliqué à plusieurs images MSG-2/SEVIRI sur une région d’étude de la péninsule ibérique. Il est démontré sur des cas détaillés que les améliorations portées sur la méthode originale de détermination du LSE et de la température de surface étaient réelles et cohérentes. / This thesis focused on the retrievals of Land Surface Emissivity (LSE) from microwave data and thermal infrared data. (1) This thesis provides a method to retrieval LSE from the AMSR-E (Advanced Microwave Scanning Radiometer-Earth Observing System) and develops a Soil-Atmosphere Radiative Transfer Model (SARTM) to simulated brightness temperatures at satellite level. SARTM model is built from MonoRTM (MONOchromaticRadiative Transfer Model) and from AIEM (Advanced Integral Equation Model) models. In this study, the LSEs over whole China of year 2006 are estimated. (2) This thesis also presents an improved algorithm to retrieve LSE from SEVIRI (Spinning Enhanced Visible and Infrared Imager) data onboardthe MSG-2 satellite. Finally, this improved algorithm is applied to several MSG-2/SEVIRI datasets over a study area withinthe Iberian Peninsula region. It is demonstrated with some detailed cases that these improvements on the original LSE/land surface temperature (LST) retrieval methods are effective and reasonable.