Ces travaux de recherche s’inscrivent dans la problématique scientifique de reconstruction du relief sous un couvert végétal à partir d’observations aéroportées. Le scanner laser aéroporté est une technique d’imagerie très prometteuse, notamment pour l’observation des zones forestières. Sa déclinaison "onde complète" consiste à émettre une impulsion laser et à enregistrer temporellement l’intégralité des échos de retour réfléchis par la scène. La forme des échos de retour fournit des informations sur l’épaisseur optique du couvert végétal. De nombreux systèmes commerciaux sont en exploitation, en particulier en topographie ou en bathymétrie. Mais ces systèmes ne sont pas dédiés à l’observation de la végétation. L’objectif de cette thèse est l’étude de l’intérêt de ces systèmes pour la construction de modèle numérique de terrain (MNT) sous couvert végétal. Elle est basée sur le développement d’outils de simulation du signal temporel incident au capteur lidar et de traitement des données. Dans un premier temps, le modèle physique de lidar onde complète, DELiS (n-Dimensional Estimation of Lidar Signals) a été développé. Il permet de simuler l’observation de scènes de végétation réalistes, tout en incluant la prise en compte de l’environnement extérieur (atmosphère, soleil) ainsi que des caractéristiques de la source et de la chaîne de détection (bruits de mesure). DELiS a été validé par confrontation à des résultats analytiques. Ensuite, DELIS a permis de comprendre et d’évaluer l’importance des diffusions multiples dans le couvert en fonction du champ de vue du lidar mais aussi de justifier l’utilisation d’acquisitions aéroportées petit champ pour simuler le signal d’un lidar spatial plus grand champ. Dans une deuxième étape, ses capacités de simulation ont été utilisées afin d’étudier l’intérêt du lidar onde complète pour la reconstruction d’un MNT sous couvert végétal. Dans ce but, nous avons développé et implémenté numériquement une méthode originale de traitement et de classification des données lidar onde complète permettant de séparer les échos lidar provenant du sol de ceux provenant de la végétation. Après classification des échos, nous avons reconstruit la géométrie du sol et des objets occultés par la végétation. Enfin, nous avons étudié comment combiner des données aéroportées acquises sous différents points de vue afin d’améliorer les reconstructions. Nos travaux montrent que le scanner laser aéroporté onde complète pourrait permettre d’obtenir en milieux forestier des reconstructions de la géométrie du terrain à des résolutions sub-métriques et avec une précision de l’ordre de 10 à 20 centimètres. La combinaison de visées multi-angulaire permet, par l’apport d’une quantité importante d’information supplémentaire, d’améliorer encore la reconstruction du MNT. Nous montrons cependant que les visées inclinées sont plus sensibles à la présence des troncs et branchages des arbres, éléments qui sont susceptibles d’introduire une erreur importante dans les processus de classification et de reconstruction. Pour cette raison, nous recommandons l’utilisation de la visée nadir pour la reconstruction mono-vue des modèles numériques de terrain, et nous proposons une méthode permettant de choisir de façon optimale les visées inclinées à ajouter pour l’observation détaillée d’une portion plus restreinte de la scène. / This research work regards the scientific challenge of reconstructing the ground and the object presents under a vegetation cover from airborne observations. Airborne laser scanning is a promising technology. Full-waveform devices are able to record the complete temporal return signal following the emission of a short laser pulse towards the ground. This offers a great potential for remote sensing of forested areas, since the laser pulse will travel through the vegetation. Many commercial systems are already operated for topography or bathymetry. Scientists have been using these systems for vegetation observation, even if they are not dedicated to this purpose. The objective of this thesis is to study the relevance of full-waveform lidars for the geometric reconstruction of digital terrain models (DTM) under vegetation. We also aim at developing simulation and data processing toolsthat will help design and optimize future sensors dedicated to vegetation observation. Our first task was the development of a new physical simulator for full-waveform lidar measurement. The DELiS model (n-Dimensional Estimation of Lidar Signals) is able tosimulate the observation of complex and realistic vegetation scenes while accounting for atmosphere and sun perturbations, and simulating the multiple scattering of the laser pulse in the canopy. We have also implemented a sensor model for simulation of the measurement, amplification and digitization noises. This operational simulation tool is a key asset for future physical studies as well as for designing and optimizing future sensors and data processing methods. After validating the DELiS model by confrontation with analytical results, we have used it for studying the interest of full-waveform lidar for digital terrain models reconstruction under vegetation. For this purpose, we have developed a full-waveform lidar data processing method for decomposition of the signals and classification of the lidar echoes into two classes : ’ground’ and ’vegetation’. We were then able to reconstruct ground geometry.Finally, we have led a study on the combination of multi-angular acquisitions for improvement of the reconstructions.Our work shows that airborne full-waveform lidar observations may allow ground reconstruction with sub-metric resolutions and a precision of 10 to 20 centimeters in forested areas. Combining multiple viewing angles provides additional data, and helps improving the precision of the reconstructions. Yet, we show that non-nadir viewing is much more sensitive to trunks and branches. These elements may be the cause of an additional error in the classification and reconstruction processes. For this reason, we recommend using nadir viewing for single-view ground reconstruction, and propose a method for optimally selecting non-nadir views for the detailed observation of restricted areas of interest.

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