Cette thèse étudie l'évaporation et l'humidité du sol, deux paramètres clefs du cycle hydrologique et du système climatique.L'évaporation potentielle (ETP) est un paramètre clef pour les modèles hydrologiques et agronomiques qui décrit les interactions entre la surface et l'atmosphère. Il constitue la base des estimations de l'évaporation réelle. Nous avons évalué, à l'échelle globale et pour le climat actuel ainsi que pour les changements attendus, des estimations de l'ETP basées sur des principes physiques ainsi que des approches empiriques. La méthode d'estimation du flux potentiel conseillée par la Food and Agriculture Organization (FAO) montre une sous évaluation par rapport au schéma de surface, ce qui a pu être relié à certaines hypothèses faites. Ceci implique aussi une sensibilité plus faible au changement climatique de la formulation proposée par la FAO. Nous avons aussi constaté que les méthodes empiriques ne représentent pas correctement l'impact du changement climatique sur l'ETP.L'humidité du sol est analysée du point de vue de la température de brillance en Bande-L (TB). Cette mesure du rayonnement émis par la surface dans une bande spectrale sensible à l'eau dans les premiers centimètres du sol, constitue une des pistes pour l'estimation de l'humidité de surface depuis l'espace. Des mesures de TB ont été comparées, au dessus de la Péninsule Ibérique, à des données simulées par deux schémas de surface. Un bon accord a été trouvé entre les observations et les simulations sur l'évolution temporelle des signaux. Par contre, les structures spatiales peuvent être très différentes au cours de l'automne et l'hiver à cause de cycles annuels très contrastés. / This thesis deals with the study of evaporation and soil moisture, t wo main parameters of the hydrological cycle, and thus the climate system. First, potential evaporation (ET P ) is analysed. It is an important input to hydrological and agronomic models, key to describe the interactions between the surface e and the atmosphere, and the basis of most of the estimations of actual evapora tion. Physically-based and empirical methods to estimate ET P are evaluated, at a global scale, under current climate conditions and in a changing climate. The former methods correspond to those implemented in land surface models (LSM) and the Food and Agriculture Organization (F AO) reference evapotranspiration equation. The assumptions made in FAO's method underest imate ET P if compared to LSM methods. They also result in a lower sensitive ty of ET P to climate change. In addition, empirical equations are not able to reproduce the impact of climate change on ET P if compared to that from LSM methods. Soil moisture is the second aim of this thesis. It is treated t hrough the analysis of brightness temperatures (TB). These are a measure of the radiation emitted by the surface , and thus an optimum parameter to use in remote sensing techniques for soi l moisture retrieval. Measured TB from the Soil Moisture and Ocean Salinity (SMOS) mission are compared, over the Iberian Peninsula, to two sets of TB modelled estimates from two LSM. There is a good agreement in the temporal evolution between them. However, discrepancy es are found regarding the spatial structures, which become more evident during fall and winter and are mainly explained by differences in the annual cycle of measured and modelled TB.

L'humidité du sol (SM) contrôle les bilans d’eau et d’énergie des surfaces continentales et joue ainsi un rôle clé dans les domaines de la météorologie, l'hydrologie et l'écologie. La communauté scientifique en télédétection micro-ondes a fait des efforts considérables pour établir des bases de données globales de l’humidité du sol en surface (SSM) découlant d'instruments micro-ondes actifs et passifs. Parmi ces instruments, SMOS (Soil Moisture and Ocean Salinity), lancé en 2009, est le premier satellite passif conçu spécifiquement pour mesurer SSM à partir d’observations en bande L (1.4 GHz) à l'échelle globale. La validation des données SMOS SSM sur différentes régions climatiques et pour des conditions environnementales variées est une étape indispensable avant qu’elles soient utilisées de manière opérationnelle. En effet, une meilleure connaissance de la précision des estimations de SSM et des incertitudes associées permettra non seulement d'améliorer les produits SMOS SSM, mais aussi d'optimiser les approches de fusion de données utilisées pour créer des produits multi-capteurs long terme. De tels produits sont développés dans le cadre du programme Climate Change Initiative (CCI) de l'Agence spatiale européenne (ESA) pour l’ensemble des variables climatiques essentielles (ECV), dont SSM. A la suite des chapitres d'introduction I à III, les résultats de cette thèse sont présentés en trois chapitres. Le chapitre IV présente une comparaison des produits SSM issus des capteurs passifs SMOS (bande L) et AMSR-E (bande C) en prenant pour référence les estimations SSM du système d'assimilation SM-DAS-2 du Centre Européen pour les Prévisions Météorologiques à Moyen Terme (CEPMMT). Cette évaluation est menée sur la période d’observation commune à SMOS et AMSR-E (2010- 2011), en utilisant des indicateurs classiques (corrélation, RMSD, Biais). En parallèle, le chapitre V présente une comparaison des produits SMOS SSM avec les produits SSM issus du capteur actif ASCAT en bande C en utilisant comme référence les simulations SSM d’un modèle des surfaces continentales (MERRA-Land), et en utilisant des indicateurs classiques, des méthodes statistiques avancées (triple collocation), et des diagrammes de Hovmöller sur la période 2010-2012. Ces deux évaluations ont montré que la densité de la végétation (paramétrée ici par l’indice foliaire LAI) est un facteur clé pour interpréter la cohérence entre le produit SMOS et les produits AMSR-E et ASCAT. Cet effet de la végétation a été quantifié pour la première fois à l’échelle globale pour les trois capteurs micro-ondes. Ces deux chapitres ont également montré que les trois capteurs SMOS, AMSR-E et ASCAT ont des performances complémentaires selon la densité de végétation et qu’il y a ainsi un potentiel intéressant en terme de fusion des jeux de données micro-ondes passifs et actifs. Dans le chapitre VI, avec l’objectif général d’étendre vers le passé les séries de données SSM de SMOSL3 et de développer un jeu de données SSM homogène sur 2003-2014, nous avons évalué l’utilisation d’une approche de régression linéaire multiple appliquée aux mesures de températures de brillance de AMSR-E (2003 - 2011). Les coefficients de régression ont été calibrés avec les produits SSM issus de SMOS sur 2010-2011. Le produit SSM résultant, qui fusionne les observations SMOS et AMSR-E, a été évalué par comparaison avec un produit SSM AMSR-E et les produits SSM MERRA-Land sur 2007-2009. Ces résultats préliminaires montrent que la méthode de régression linéaire est une approche simple et robuste pour construire un produit SSM réaliste en termes de variations temporelles et de valeurs absolues. En conclusion, cette thèse a montré que le potentiel de synergie entre les systèmes micro-ondes passifs (AMSR-E et SMOS) et actifs (ASCAT) est très prometteur pour le développement et l'amélioration de longues séries temporelles SSM à l'échelle mondiale, telles que celles produites dans le cadre du programme CCI de l'ESA. / Soil moisture (SM) plays a key role in meteorology, hydrology, and ecology as it controls the evolution of various hydrological and energy balance processes. The community of scientists involved in the field of microwave remote sensing has made considerable efforts to build accurate estimates of surface SM (SSM), and global SSM datasets derived from active and passive microwave instruments have recently become available. Among them, SMOS (Soil Moisture and Ocean Salinity), launched in 2009, was the first ever passive satellite specifically designed to measure the SSM, at L-band (1.4 GHz), at the global scale. Validation of the SMOS SSM datasets over different climatic regions and environmental conditions is extremely important and a necessary step before they can be used. A better knowledge of the skill and uncertainties of the SSM retrievals will help not only to improve the individual products, but also to optimize the fusion schemes required to create long-term multi-sensor products, like the essential climate variable (ECV) SSM product generated within the European Space Agency’s (ESA's) Climate Change Initiative (CCI) program. After the introductory Chapters I to III, this dissertation consists of three main parts. Chap. IV of the dissertation evaluates the passive SMOS level 3 (SMOSL3) SSM products at L-band against the passive AMSR-E SSM at C-band by comparing them with a Land Data Assimilation System estimates (SM-DAS-2) produced by the European Centre for Medium Range Weather Forecasts (ECMWF). This was achieved over the common period 2010-2011 between SMOS and AMSR-E, using classical metrics (Correlation, RMSD, and Bias). In parallel, Chap. V of the dissertation evaluates the passive SMOSL3 products against the active ASCAT SSM at C-band by comparing them with land surface model simulations (MERRA-Land) using classical metrics, advanced statistical methods (triple collocation), and the Hovmöller diagram over the period 2010-2012. These two evaluations indicated that vegetation density (parameterized here by the leaf area index LAI) is a key factor to interpret the consistency between SMOS and the other remotely sensed products. This effect of the vegetation has been quantified for the first time at the global scale for the three microwave sensors. These two chapters also showed that both SMOS and ASCAT (AMSR-E) had complementary performances and, thus, have a potential for datasets fusion into long-term SSM records. In Chap. VI of the dissertation, with the general purpose to extend back the SMOSL3 SSM time series and to produce an homogeneous SM product over 2003-2014 based on SMOS and AMSR-E, we investigated the use of a multiple linear regression model based on bi-polarization (horizontal and vertical) brightness temperatures (TB) observations obtained from AMSR-E (2003 - 2011). The regression coefficients were calibrated using SMOSL3 SSM as a reference over the 2010-2011 period. The resulting merged SSM dataset was evaluated against an AMSR-E SSM retrievals and modelled SSM products (MERRA-Land) over 2007-2009. These first results show that the multi-linear regression method is a robust and simple approach to produce a realistic SSM product in terms of temporal variation and absolute values. In conclusion, this PhD showed that the potential synergy between the passive (AMSR-E and SMOS) and active (ASCAT) microwave systems at global scale is very promising for the development of improved, long-term SSM time series at global scale, such as those pursued by the ESA’s CCI program. It also provides new ideas on the way to merge the different SSM datasets with the aim of producing the CCI (phase 2) long-term series (a coherent "SMOS-AMSR-E" SSM time series for the period 2003 -2014), that will be evaluated further in the framework of on-going ESA projects.

Ces travaux ont pour objectif général d'améliorer la représentation spatio-temporelle des processus hydrologiques de surface à partir de modèles dont la complexité est adaptée aux informations disponibles par la télédétection multi-capteur/multi-résolution. Nous avons poursuivi des développements méthodologiques (désagrégation, assimilation, modélisation du bilan d'énergie) autour de l'estimation de l'humidité du sol dans le contexte de la gestion des ressources en eau dans les régions semi-arides. Récemment, des missions spatiales permettent d'observer l'humidité des sols en surface; notamment avec le capteur AMSR-E (Advanced Microwave Scanning Radiometer-EOS) et la mission SMOS (Soil Moisture Ocean Salinity). Toutefois la résolution spatiale de ces capteurs est trop large (> 40 km) pour des applications hydrologiques. Afin de résoudre le problème d'échelle, l'algorithme de désagrégation DisPATCh (Disaggregation based on Physical and Theoretical Scale Change) a été développé en se basant sur un modèle d'évapotranspiration. Dans la première partie de thèse, l'algorithme est appliqué et validé sur le bassin du Murrumbidgee (sud-est de l'Australie) avec une résolution spatiale cible de 1 km à partir des données de LST (Température de surface) et NDVI (indice de végétation) issues de MODIS (MODerate resolution Imaging Spectroradiometer) et de deux produits d'humidité du sol basse résolution : SMOS et AMSR-E. Les résultats montrent que la désagrégation est plus efficace en été, où la performance du modèle d'évapotranspiration est optimale. L'étude précédente a notamment mis en évidence que la résolution temporelle des données DisPATCh est limitée par la couverture nuageuse visible sur les images MODIS et la résolution temporelle des radiomètres micro-ondes (3 jours pour SMOS). Dans la deuxième partie, une nouvelle approche est donc développée pour assurer la continuité temporelle des données d'humidité de surface en assimilant les données DisPATCh dans un modèle dynamique de type force-restore, forcé par des données météorologiques issus de ré-analyses, dont les précipitations. La méthode combine de manière originale un système variationnel (2D-VAR) pour estimer l'humidité du sol en zone racinaire et une approche séquentielle (filtre de Kalman simplifié) pour analyser l'humidité du sol en surface. La performance de l'approche est évaluée sur deux zones: la région Tensift-Haouz au Maroc et la région de Yanco en Australie. Les résultats montrent que le couplage désagrégation/assimilation de l'humidité du sol est un outil performant pour estimer l'humidité en surface à l'échelle journalière, même lorsque les données météorologiques sont incertaines. Dans la troisième partie, une méthode de correction des effets topographiques sur la LST est développée dans le but d'étendre l'applicabilité de DisPATCh aux zones vallonnées ou montagneuses qui jouent souvent le rôle de château d'eau sur les régions semi-arides. Cette approche, basée sur un modèle de bilan d'énergie à base physique, est testée avec les données ASTER (Advanced Spaceborne Thermal Emission Reflection Radiometer) et Landsat sur la vallée d'Imlil dans le Haut Atlas Marocain. Les résultats indiquent que les effets topographiques ont été fortement réduits sur les images de LST à ~100 m de résolution et que la LST corrigée pourrait être utilisée comme une signature de l'état hydrique en montagne. Les perspectives ouvertes par ces travaux concernent la correction/désagrégation des données de précipitations et l'estimation des apports par l'irrigation pour une gestion optimisée de l'eau. / This thesis aims to improve the spatio-temporal resolution of surface water fluxes at the land surface-atmosphere interface based on appropriate models that rely on readily available multi-sensor remote sensing data. This work has been set up to further develop (disaggregation, assimilation, energy balance modeling) approaches related to soil moisture monitoring in order to optimize water management over semi-arid areas. Currently, the near surface soil moisture data sets available at global scale have a spatial resolution that is too coarse for hydrological applications. Especially, the near surface soil moisture retrieved from passive microwave observations such as AMSR-E (Advanced Microwave Scanning Radiometer-EOS) and SMOS (Soil Moisture and Ocean Salinity) data have a spatial resolution of about 60 km and 40 km, respectively. In this context, the downscaling algorithm "DISaggregation based on Physical And Theoretical scale Change" (or DisPATCh) has been developed. The near surface soil moisture variability is estimate within a low resolution pixel at the targeted 1 km resolution based on an evapotranspiration model using LST (Land surface temperature) and NDVI (vegetation index) derived from MODIS (MODerate resolution Imaging Spectroradiometer) data. Within a first step, DisPATCh is applied to SMOS and AMSR-E soil moisture products over the Murrumbidgee river catchment in Southeastern Australia and is evaluated during a one-year period. It is found that the downscaling efficiency is lower in winter than during the hotter months when DisPATCh performance is optimal. However, the temporal resolution of DisPATCh data is limited by the gaps in MODIS images due to cloud cover, and by the temporal resolution of passive microwave observations (global coverage every 3 days for SMOS). The second step proposes an approach to overcome these limitations by assimilating the 1 km resolution DisPATCh data into a simple dynamic soil model forced by reanalysis meteorological data including precipitation. The original approach combines a variational scheme for root-zone soil moisture analysis and a sequential approach for the update of surface soil moisture. The performance is assessed using ground measurements of soil moisture in the Tensift-Haouz region in Morocco and the Yanco area in Australia during 2014. It is found that the downscaling/assimilation scheme is an efficient approach to estimate the dynamics of the 1 km resolution surface soil moisture at daily time scale, even when coarse scale and inaccurate meteorological data including rainfall are used. The third step presents a physically-based method to correct LST data for topographic effects in order to offer the opportunity for applying DisPATCh over mountainous areas. The approach is tested using ASTER (Advanced Spaceborne Thermal Emission Reflection Radiometer) and Landsat data over a 6 km by 6 km steep-sided area in the Moroccan Atlas. It is found that the strong correlations between LST and illumination over rugged terrain before correction are greatly reduced at ~100 m resolution after the topographic correction. Such a correction method could potentially be used as a proxy of the surface water status over mountainous terrain. This thesis opens the path for developing new remote sensing-based methods in order to retrieve water inputs -including both precipitation and irrigation- at high spatial resolution for water management.

Cette thèse porte sur le suivi des paramètres de surface par télédétection radar. Le diffusiomètre ERS, caractérisé par une forte répétitivité temporelle et une faible résolution spatiale, a montré son potentiel sur des zones pastorales sahéliennes. Afin d'élargir son utilisation à l'ensemble de la bande sahélienne, il s'agit d'évaluer son potentiel sur des zones plus hétérogènes. Pour cela, les travaux portent sur une région d'étude située en zone sahélienne agro-pastorale. Les résultats d'une étude de modélisation du signal alliée à l'exploitation de la complémentarité des données issues du diffusiomètre et du radar à synthèse d'ouverture ERS, montrent que le taux de recouvrement du couvert végétal est le paramètre clé de la réponse radar au sein de la cellule de résolution. Ces résultats ont permis d'estimer par inversion l'humidité de surface à partir des données du diffusiomètre.

La connaissance du microclimat et de l'évapotranspiration ou flux de chaleur latente qui représente la consommation réelle en eau de la culture à l'échelle des parcelles agricoles est une donnée importante pour comprendre le développement des cultures. La plupart des modèles permettant d'estimer l'évapotranspiration sont utilisés sur des surfaces homogènes sans tenir compte des interactions surface - atmosphère et de la variabilité spatiale du domaine agricole. Nous avons utilisé un modèle de couche limite atmosphérique afin de prendre en compte ces interactions. Une approche dite " patchée " permet d'introduire la variabilité spatiale des surfaces dans le modèle à partir des diverses proportions et des caractéristiques des principaux couverts végétaux qui composent le paysage. Une méthode d'assimilation variationnelle a été implémentée afin d'estimer certains paramètres du modèle difficile à connaître précisément. La méthode est basée sur le calcul de l'adjoint du modèle et utilise une température de surface observée par télédétection. L'approche développée est comparée à des approches plus simples considérant chaque type de surface indépendamment, mettant en évidence le rôle de la prise en compte de la variabilité spatiale de la surface sur la simulation du microclimat et des flux de surface

Le satellite altimétrique interférométrique SWOT, dont le lancement est prévu pour 2020, devrait pour la première fois permettre une couverture globale en quelques jours d'un radar proche-nadir en utilisant la bande de fréquence Ka. Or, l'utilisation d'une telle bande de fréquence est encore mal documentée pour l'hydrologie continentale. En particulier, le contraste du coefficient de rétrodiffusion sur les sols et sur les surfaces en eau pour des angles de visée nadir et proche nadir est une problématique majeure. C'est ce qui fait l'objet de ces travaux de thèse. Dans un premier temps, l'étude de la variation des coefficients de rétrodiffusion en provenance d'altimètres en bandes C et Ku et de diffusiomètres utilisant les mêmes bandes de fréquence sur l'Afrique de l'Ouest a montré qu'il existe un lien quantifiable entre l'humidité du sol et le coefficient de rétrodiffusion. En région semi-aride ce lien se manifeste via une hausse des coefficients de rétrodiffusions durant la saison humide par rapport à la saison sèche. L'analyse avec des données annexes d'humidité du sol et de précipitations a pu également montrer que le radar nadir détecte plus précisément les changements d'humidité du sol par rapport à la diffusiométrie radar à visée latérale. Dans le but de mieux comprendre la rétrodiffusion en bande Ka, très peu documentée, deux campagnes de mesures radar ont été réalisées, l'une sur des surfaces en eau à rugosité contrôlée, l'autre sur un terrain contrôlé en rugosité et humidité du sol. En parallèle, un programme de simulation de la rétrodiffusion altimétrique a été développé pour pouvoir analyser les effets d'un faible nombre de variables sur des sols réalistes, dans le but de simuler les variations du coefficient de rétrodiffusion. Ces mesures et ces simulations ont ensuite pu être comparées aux séries temporelles issues du satellite altimétrique AltiKa, fonctionnant en bande Ka et lancé en février 2013, sur différents sites représentatifs des régions bio-climatiques d'Afrique de l'Ouest. Il en ressort que la bande Ka présente une forte sensibilité aux changements d'humidité du sol. Il est également montré que les coefficients de rétrodiffusion en provenance d'AltiKa sur les sols et sur l'eau peuvent être similaires au nadir. / The radar altimetry interferometry satellite SWOT, which is to be launched in 2020, should provide for the first time a global coverage of a close-to-nadir radar altimeter in a few days using the Ka-band. Yet, the use of such a frequency band for continental hydrology is still poorly documented. In particular, the contrast of the backscattering coefficient over soils and over water bodies for nadir and close-to-nadir angles is a major issue. This is the reason for this work. First, the study of the backscattering coefficients from C- and Ku- band altimeters and scatterometers over West Africa has shown that there is a link between the surface soil moistureand the backscattering coefficient. In semi-arid regions, this link is seen through a rise of the backscattering coefficients during the rainy season compared to the dry season. The analysis with ancillary data such as the surface soil moisture and the precipitation estimations has also shown that nadir-looking radars detect more precisely the changes in surface soil moisture compared to side-looking radars. Still with the purpose to better understand the Ka-band surface scattering, poorly documented, two measurement campaigns were led, on the one hand over water surface with controlled roughness, on the other hand over bare soils with monitored roughness and surface soil moisture. In parallel, an altimetry backscattering simulation program has been developed to analyze the effect of a low number of variables on realistic grounds, with the aim of simulating the backscattering coefficient variations. These measurements and simulations were then compared with time series from the satellite altimeter AltiKa, which has been launched in 2013 and works at Ka-band, over different sites representaing the bioclimatic areas of West Africa. It led to a high sensitivity of the Ka-band to changes in the surface soil moisture. It has also been shown that backscattering coefficients at nadir-looking angle from AltiKa over grounds and over water bodies can be similar.

L'humidité du sol est une variable climatique essentielle dont le suivi à l'échelle globale est possible grâce à des instruments micro-ondes à bord des satellites. La précision de ces estimations est validée par comparaison directe aux mesures au sol. Tandis que les estimations satellitaires ont des résolutions allant de 30 à 100 km, les capteurs in situ sont généralement représentatifs d'une zone de quelques centimètres (résolution ponctuelle). Cette différence entre l'échelle spatiale des estimations satellitaires et in situ impacte le processus de validation et les statistiques obtenues à un niveau qui n'est pas connu actuellement. Cette thèse vise à améliorer la connaissance de l'impact du changement d'échelle spatiale, ainsi qu'à fournir des méthodes d'évaluation de celle-ci applicables à toute zone de validation. Pour ce faire, la relation entre les échelles spatiales et temporelles a été étudiée. Des séries modélisées et mesurées sur des régions différentes du globe ont été décomposées en échelles de temps allant de 0,5 et 128 jours, en utilisant des transformées en ondelettes. La représentativité spatiale des mesures à résolution ponctuelle a ensuite été évaluée, par échelle de temps, avec 4 approches différentes : l'analyse de la stabilité temporelle, la triple colocation, le pourcentage de zones corrélées (CArea) et une nouvelle approche utilisant des corrélations basées sur des ondelettes (WCor). De plus, l'incertitude d'échantillonnage a été évaluée séparément avec des approches bootstrap et des simulations de Monte Carlo de séries à résolution ponctuelle. À l'issue de ces expériences, il y a été constaté que la moyenne des valeurs de représentativité spatiale obtenues tend à augmenter avec l'échelle de temps, mais aussi leur dispersion. Cela implique que certaines stations ont de vastes zones de représentativité à des échelles saisonnières, tandis que d'autres ne l'ont pas. Aux échelles sous-hebdomadaires, toutes les stations présentaient de très petites zones de représentativité. Enfin, l'impact de l'incertitude d'échantillonnage s'est avéré assez important dans les métriques de validation satellitaire. / Soil moisture is an essential climate variable that is globally monitored with the help of satellite borne microwave instruments. The accuracy of satellite soil moisture estimations is assessed by direct comparison to in situ measurements. While satellite estimates have a resolution ranging between 30 and 100 km, in situ sensors typically measure over an area of a few centimetres (point resolution). This spatial scale mismatch between satellite and in situ soil moisture estimates impairs the validation process and the respective summary statistics to an extent that is not currently known. This thesis aims at improving the knowledge of the spatial scale mismatch, as well as providing methods for its assessment applicable to any validation area. To this end, the connection between the SM spatial and time scales was investigated. Modelled and measured soil moisture series at different regions of the globe were decomposed into time scales ranging from 0.5 to 128 days, using wavelet transforms. The spatial representativeness of the point measurements was then assessed, on a per time scale basis, with 4 different approaches: temporal stability analysis, triple collocation, the percentage of correlated areas (CArea) and a new approach that uses wavelet- based correlations (WCor). Moreover, one of the components of the mismatch, the sampling uncertainty, has been assessed separately with bootstrap and Monte Carlo simulations of point-support series. It was found that the average of the spatial representativeness values tends to increase with the time scales but so does their dispersion. This implies that some stations had large representativeness areas at seasonal scales, while others do not. At sub-weekly scales, all stations exhibited very small representativeness areas. Finally, the sampling uncertainty has been observed to have a considerable impact on satellite validation statistics.

Ce mémoire visait à déterminer les pratiques et les facteurs favorables au succès des réintroductions du carex faux-lupulina (Carex lupuliformis), une espèce vivace menacée poussant dans divers types de milieux humides ouverts du nord-est de l’Amérique du Nord. Pour répondre à cet objectif, des expériences de germination en serres ont été réalisées, et la survie, la vigueur et le microhabitat de chaque plant de carex faux-lupulina connu au Québec (sauvage ou réintroduit) ont été mesurés. Nos résultats montrent que le carex faux-lupulina est une espèce facile à propager ex situ. Une stratification froide (4°C) des semences dans du sable humide pendant un mois induit des taux de germination élevés. Nos résultats montrent également que des pucerons exotiques, ainsi qu’une transplantation dans des habitats inadaptés aux besoins de l’espèce en termes d’humidité du sol et de lumière disponible, ont causé la mort prématurée d’un grand nombre de transplants. Notre programme de réintroduction a permis d’établir une nouvelle population de l’espèce au Québec, et a potentiellement permis de sextupler la taille des populations de la province. Globalement, cette étude a permis de mieux comprendre l’écologie du carex faux-lupulina, et ainsi de faciliter la restauration de ses populations. / This study aimed to determine the practices and factors influencing the success of the reintroductions of false hop sedge, an endangered perennial species growing in North American open wetlands. To do so, germination experiments were performed, and the survival, vigour and microhabitat of each false hop sedge plant known in Québec (wild or reintroduced) were measured. Our results show that false hop sedge is easy to propagate ex situ. A cold stratification (4°C) of seeds in wet sand for one month induced higher germination rates. Our results also show that exotic aphids, as well as a transplantation in habitats that did not meet the false hop sedge requirements in terms of soil moisture and available light, caused the premature death of many transplants. Our reintroduction program allowed the establishment of at least one new false hop sedge population in Québec, and potentially contributed to sextupling the size of the provincial population. Overall, this study allowed us to better understand the ecology of false hop sedge, and thus facilitate the restoration of its populations.

Le climat du bassin méditerranéen est caractérise par un fort impact du déficit hydrique sur la croissance de la végétation. Dans ces régions fréquemment affectées par les sècheresses, l'humidité des sols est un facteur essentiel des processus hydrologiques et de la croissance de la végétation. Des études climatiques récentes ont montré qu'il est probable que le changement climatique accroitra encore l'impact des sècheresses et la pression sur les ressources en eau. Le bassin méditerranéen peut donc être qualifié de "point chaud" du changement climatique. Dans ce contexte, il est important de construire des synergies entre les systèmes d'observation satellitaire et in situ des surfaces continentales et les plateformes de modélisation. Cette thèse a été réalisée en lien avec le programme international HyMEX (Hydrological cycle in the Mediterranean Experiment), consacré à l'étude du cycle de l'eau et de la prévisibilité des risques hydro- étéorologiques en Méditerranée, notamment des sècheresses. Une climatologie des variables biogéophysiques (humidité du sol, indice foliaire de la végétation ou LAI -Leaf Area Index-) et des débits des cours d'eau a été construite sur la période 1991-2008, sur une zone couvrant l'Europe, le Moyen-Orient et l'Afrique du Nord. Pour cela, des simulations du modèle du système sol-plante ISBA-A-gs et du modèle hydrologique TRIP ont été réalisées. ISBA-A-gs simule la photosynthèse et son lien avec la conductance stomatique, ainsi que le cycle annuel de la biomasse foliaire. ISBA-A-gs a été pilote par les variables atmosphériques de surface de la réanalyse ERA-Interim du CEPMMT. Le ruissellement et le drainage simules par ISBA-A-gs ont été convertis en débits des rivières par TRIP. Dans un premier temps, la qualité des forçages ERA-Interim a été évaluée sur la France a l'aide de mesures in situ du rayonnement solaire incident et de la réanalyse SAFRAN, qui fournit des précipitations fondées sur un réseau dense de mesures in situ. Des biais ont été mis en évidence sur les deux variables : ERA-Interim sous-estime les précipitations (-27%) et surestime le rayonnement solaire incident (+7%). A l'échelle de l'Europe et du bassin méditerranéen, les biais des précipitations ERA-Interim ont été corriges sur une base mensuelle à partir des précipitations du GPCC. L'impact du biais des précipitations sur la simulation des débits par TRIP a été étudié, ainsi que l'impact des différences des variables biophysiques produites par plusieurs versions du modèle ISBA (dont ISBA-A-gs). L'utilisation d'ISBA-A-gs permet une meilleure représentation des débits d'étiage et l'emploi de données satellitaires pour contraindre le LAI améliore les débits au printemps. Le volume et les variations inter annuelles des débits d'eau douce vers la Méditerranée sont en accord avec les estimations pré-existantes. Enfin, les simulations d'humidité du sol et du LAI ont été comparées aux données in situ et satellitaires disponibles durant la période 1991-2008 sur l'Europe et le bassin méditerranéen, ainsi qu'au modèle ORCHIDEE de l'IPSL. Un bon accord est observe entre (1) l'humidité superficielle du sol simulée par ISBA-A-gs et tirée des observations satellitaires micro-ondes par le projet ESA-CCI Soil Moisture, et (2) la variabilité inter annuelle du LAI simule et le LAI produit par le projet GEOLAND2. Les variations inter annuelles de l'humidité du sol et du LAI sont corrélées lors de périodes clés, mais sur des zones plus étendues avec le modèle qu'avec les observations satellitaires. / The climate of the Mediterranean basin is characterized by marked impact of the soil water deficit on vegetation growth. In these areas, frequently affected by droughts, soil moisture is a key variable for understanding the hydrological processes and the vegetation growth. Recent climatic studies have shown that climate change will probably increase the impact of droughts together with the demand for water resources in this area. As such, the Mediterranean basin is recognized as a "hot spot" of the climate change. In this context, it is important to build synergies between in situ and satellite remote sensing observing systems of the continental areas and modeling platforms. This PhD thesis was performed in the framework of the international HyMEX (Hydrological cycle in the Mediterranean EXperiment) project, which is focused on the water cycle and on the prediction of hydrometeorological hazards (and particularly droughts) over the Mediterranean basin. A climatology of the biophysical variables (soil moisture, vegetation biomass or LAI –Leaf Area Index-) and river discharges was built for the 1991-2008 period over Europe, the Middle East and North Africa. In particular, simulations were performed by the ISBA-A-gs land surface model and by the TRIP hydrological model. ISBA-A-gs simulates photosynthesis and its link with the stomatal conductance, together with the leaf biomass annual cycle. ISBA-A-gs was driven by surface atmospheric variables derived from the ECMWF ERA-Interim reanalysis. Unoff and deep drainage simulated by ISBAA- gs were converted into river discharges by the TRIP model. First, the ERA-Interim forcing was evaluated over the France domain. This evaluation was performed using in situ measurements of the incoming solar radiation (ISR) and with the SAFRAN reanalysis, which provides precipitation data based on a dense network of in situ observations. Biases were evidenced for the two variables: ERA-Interim underestimates precipitation (-27%) and overestimates ISR (+7%). At the scale of Europe and of the Mediterranean basin, ERA-Interim precipitation biases were rescaled on a monthly basis using the GPCC precipitation data. The impact of precipitation biases on the river discharges simulated by TRIP was assessed, as well as the impact of the differences in biophysical variables values generated by several versions of ISBA (including ISBA-A- s). It was shown that the use of ISBA-A-gs permits a better representation of the river discharges at low water levels. The use of satellite-derived product to force the LAI improves river discharge simulations at springtime. The river freshwater inputs (volume and interannual variability) to the Mediterranean Sea are close to pre-existent estimates. Finally, the soil moisture and LAI simulations were compared to in situ and satellite observations, available over the 1991- 2008 period over Europe and the Mediterranean basin, as well as to the IPSL ORCHIDEE model. A good agreement is observed between (1) the surface soil moisture simulated by ISBA-A-gs and derived from satellite microwave observations by the ESA-CCI Soil Moisture project, and (2) the interannual variability of the simulated LAI and of the LAI produced by the GEOLAND2 project. The interannual soil moisture and LAI variations are correlated during key period, but over larger areas with the model than with the remote sensing data

L’étude de la diffusion des ondes électromagnétiques par une surface rugueuse aléatoire est de première importance dans de nombreuses disciplines et conduit à diverses applications notamment pour le traitement des surfaces par télédétection. En connaissant les modes de rétrodiffusion, on peut détecter la présence de la rugosité aléatoire indésirable de la surface de réflection telle que le réflecteur d'antenne et par conséquent trouver un moyen de corriger ou compenser les erreurs de phase. Cette thèse porte sur l’obtention de l'humidité du sol de surface à partir de mesures radar. La description de la surface rugueuse de façon aléatoire est présentée, suivie par les interactions d'ondes électromagnétiques avec les média. En particulier, un modèle d'équation intégrale avancé (AIEM) est introduit. La validité du modèle AIEM, qui est adopté comme modèle de travail, se fait par une large comparaison avec des simulations numériques et des données expérimentales. On analyse également les caractéristiques des configurations radar bistatique et on étudie la sensibilité de la diffusion bistatique à l'humidité du sol et à la rugosité de surface et, dans le même temps, le cadre de la détermination de l'humidité du sol à partir de mesures radar utilisant un réseau de neurones à base de filtres de Kalman récurrents est présenté. La formation du réseau et l'inversion des données sont décrits. / Electromagnetic waves scattering from a randomly rough surface is of palpable importance in many fields of disciplines and bears itself in various applications spanned from surface treatment to remote sensing of terrain and sea. By knowing the backscattering patterns, one may detect the presence of the undesired random roughness of the reflection surface such as antenna reflector and accordingly devise a means to correct or compensate the phase errors. Therefore, it has been both theoretically and practically necessary to study the electromagnetic wave scattering from the random surfaces. This dissertation focuses on the retrieval of surface soil moisture from radar measurements. The description of the randomly rough surface is presented, followed by the electromagnetic wave interactions with the media. In particular, an advanced integral equation model (AIEM) is introduced. The validity of the AIEM model, which is adopted as a working model, is made by extensive comparison with numerical simulations and experimental data. Also analyzes the characteristics of the bistatic radar configurations and dissects the sensitivity of bistatic scattering to soil moisture and surface roughness of soil surfaces. Meanwhile presents a framework of soil moisture retrieval from radar measurements using a recurrent Kalman filter-based neural network. The network training and data inversion are described in detail.