Depuis 2007, une nouvelle génération de capteurs RSO (RADAR à Synthèse d'Ouverture) a été mise en orbite. Ces capteurs (TerraSAR-X, Cosmo-SkyMed, RADARSAT-2, Sentinel) sont caractérisés par des résolutions spatiales métriques à la différence des capteurs précédents (ERS, JERS, ALOS, ASAR) de résolution spatiale d'une vingtaine de mètres. La résolution spatiale métrique met en évidence une information texturale intéressante qui était inaccessible avec les RSO satellitaires existants précédemment. Les travaux de cette thèse ont pour but d'évaluer le potentiel de l'analyse texturale des images RADAR à haute résolution spatiale, pour la classification des forêts tropicales. Trois différents sites d'étude avec différentes problématiques ont été choisis pour évaluer l'apport de l'analyse texturale au Cambodge, Cameroun et Brésil. La méthode d'analyse texturale des images est réalisé moyennant les paramètres de texture de Haralick, paramètres statistique de second ordre. Une classification supervisée, en utilisant la méthode SVM (Support Vector Machine) a été adopté pour évaluer l'apport des paramètres de texture utilisés / Since 2007, a new generation of SAR sensors (Synthetic Aperture RADAR) was launched. These sensors (TerraSAR-X, Cosmo-SkyMed, RADARSAT-2, and Sentinel) are characterized by metric spatial resolutions unlike previous sensors (ERS, JERS, ALOS, ASAR) with a spatial resolution of about twenty meters. Metric spatial resolution highlights interesting textural information that was inaccessible with the previously existing SAR sensors. This thesis aims at evaluating the contribution of textural analysis from high spatial resolution images for tropical forests mapping. Three different study sites with different problematic have been chosen to evaluate the textural analysis in Cambodia, Cameroun and Brazil. Indeed, the contribution of the analysis of textural information for classification has been emphasized. The latter is understood through the analysis of Haralick textural parameters, second order statistic parameters. The retained algorithm of classification is the SVM (Support Vector Machine), as it allows taking into account numerous parameters, which can be heterogeneous with respect to their physical dimension

La recherche sur le stockage de déchets radioactifs en formation géologique profonde est conduite, en France, dans les argilites du Callovo-Oxfordien (Est du Bassin de Paris). L'origine et l'histoire de l'eau présente dans cette roche argileuse peu perméable est une problématique majeure alors qu'il s'agit du vecteur de radioactivité vers la biosphère. Différents traceurs géochimiques (ΔD, Δ18O, 87Sr/86Sr et teneurs en gaz rares) sont utilisés ici pour comprendre l'origine et l'histoire de l'eau porale. La principale difficulté réside dans l'impossibilité d'extraire l'eau des argillites, ayant rendu nécessaire la mise au point de protocoles analytiques rigoureux adaptés à ce type de roches. Les résultats obtenus sont confrontés aux analyses géochimiques des eaux des formations calcaires qui encadrent les argilites. Les origines des eaux et les interactions avec les roches avec lesquelles elles sont ou ont été en contact constituent l'intérêt de ce travail. L'analyse de la texture des argilites par adsorption de gaz permet en outre d'étudier leur porosité, leur capacité d'adsorption ainsi que leur comportement à l'hydratation.<br /> Les eaux porales des argilites s'avèrent être d'origine météorique, ce qui signifie que les eaux marines originellement présentes ont été envahies par des eaux météoriques, probablement par diffusion. Les eaux des deux formations calcaires encadrant les argilites présentent des signatures géochimiques distinctes, révélant le rôle d'écran joué par la couche imperméable des argilites.