Une assurance indicielle est proposée en réponse à l'augmentation des sécheresses impactant les prairies. Elle se base sur un indice de production fourragère (IPF) obtenu à partir d'images satellitaires de moyenne résolution spatiale pour estimer l'impact de l'aléa dans une zone géographique définie. Le principal enjeu lié à la mise en place d'une telle assurance réside dans la bonne estimation des pertes subies. Les travaux de thèse s’articulent autour de deux objectifs : la validation de l'IPF et la proposition d'amélioration de cet indice. Un protocole de validation est construit pour limiter les problèmes liés à l'utilisation de produit de moyenne résolution et au changement d’échelle. L'IPF, confronté à des données de référence de différentes natures, montre de bonnes performances : des mesures de production in situ (R² = 0,81; R² = 0,71), des images satellitaires haute résolution spatiale (R² = 0,78 - 0,84) et des données issues de modélisation (R² = 0,68). Les travaux permettent également d'identifier des pistes d'amélioration pour la chaîne de traitement de l'IPF. Un nouvel indice, basé sur une modélisation semiempirique combinant les données satellitaires avec des données exogènes relatives aux conditions climatiques et à la phénologie des prairies, permet d'améliorer la précision des estimations de production de 18,6 %. L’ensemble des résultats obtenus ouvrent de nombreuses perspectives de recherche sur le développement de l'IPF et ses potentiels d'application dans le domaine assurantiel.

Une assurance indicielle est proposée en réponse à l'augmentation des sécheresses impactant les prairies. Elle se base sur un indice de production fourragère (IPF) obtenu à partir d'images satellitaires de moyenne résolution spatiale pour estimer l'impact de l'aléa dans une zone géographique définie. Le principal enjeu lié à la mise en place d'une telle assurance réside dans la bonne estimation des pertes subies. Les travaux de thèse s’articulent autour de deux objectifs : la validation de l'IPF et la proposition d'amélioration de cet indice. Un protocole de validation est construit pour limiter les problèmes liés à l'utilisation de produit de moyenne résolution et au changement d’échelle. L'IPF, confronté à des données de référence de différentes natures, montre de bonnes performances : des mesures de production in situ (R² = 0,81; R² = 0,71), des images satellitaires haute résolution spatiale (R² = 0,78 - 0,84) et des données issues de modélisation (R² = 0,68). Les travaux permettent également d'identifier des pistes d'amélioration pour la chaîne de traitement de l'IPF. Un nouvel indice, basé sur une modélisation semiempirique combinant les données satellitaires avec des données exogènes relatives aux conditions climatiques et à la phénologie des prairies, permet d'améliorer la précision des estimations de production de 18,6 %. L’ensemble des résultats obtenus ouvrent de nombreuses perspectives de recherche sur le développement de l'IPF et ses potentiels d'application dans le domaine assurantiel. / An index-based insurance is provided in response to the increasing number of droughts impacting grasslands. It is based on a forage production index (FPI) retrieved from medium resolution remote sensing images to estimate the impact of hazard in a specific geographical area. The main issue related to the development of such an insurance is to obtain an accurate estimation of losses. This study focuses on two objectives: the FPI validation and the improvement of this index. A validation protocol is defined to limit problems attached to the use of medium resolution products and scaling issues in the comparisons process. FPI is validated with different data: ground measurements production (R² = 0.81; R² = 0.71), high resolution remote sensing images (R² = 0.78 - 0.84) and modelled data (R² = 0.68). This study also points out areas of improvement for the IPF chain. A new index, based on semi-empirical modeling combining remote sensing data with exogenous data referring to climatic conditions and grassland phenology, allows improving production estimation accuracy by 18.6%. Results of this study open several new research perspectives on FPI development and its potential practical application.

En télédétection optique, les modèles de transfert radiatif à l'intérieur du paysage terrestre et de l'atmosphère permettent de simuler et d'analyser la mesure radiométrique. Ces modèles, utilisés en mode "direct", reproduisent la mesure et aident à la spécification technique des futurs capteurs. De même, en mode "inverse", ils permettent d'estimer des paramètres de surface pour toute configuration d'observation et avec peu de mesures in situ. Actuellement, les principales limitations des modèles existants sont au niveau des hypothèses simplificatrices dans la représentation géométrique du paysage (spécialement pour la végétation). Ces simplifications affectent fortement les niveaux radiométriques et la texture des images à toute résolution spatiale. Ce-ci est particulièrement évident pour les images à très haute résolution spatiale (de l'ordre du mètre). Ainsi, il convient d'utiliser des modèles avec une représentation tridimensionnelle réaliste du paysage terrestre. L'objectif principal de cette thèse était d'améliorer la précision et la robustesse d'un modèle de transfert radiatif tridimensionnel (DART). Ce modèle simule la propagation du rayonnement avec les méthodes du suivi de rayons et des ordonnées discrètes à l'intérieur d'un milieu composé de cellules turbides (pour la végétation et l'air) et des cellules contenant des figures opaques (pour les murs, sol, troncs, etc.). La précision radiométrique a été améliorée avec l'introduction de nouvelles hypothèses simplificatrices concernant la modélisation du transfert radiatif appliquée aux cellules turbides et opaques. La robustesse a été fortement améliorée avec la modélisation intégrée du transfert radiatif atmosphérique et avec la possibilité de simuler tout type de paysage (naturel ou artificiel). DART a été validé en le comparant à d'autres modèles de transfert radiatif et des images aéroportées d'une zone urbaine. Le modèle a prouvé être efficient pour la spécification des caractéristiques techniques du futur capteur à très haute résolution spatiale de la constellation de satellites Plé iades. Finalement, DART a été appliqué pour l'estimation des paramètres biophysiques (indice foliaire, taux de couverture arborée et concentration en chlorophylle des feuilles) d'une forêt tempérée à partir d'images satellitaires SPOT (20 mètres de résolution) et Ikonos (résolution de l'ordre du mètre).

Cette thèse aborde le potentiel de la télédétection en tant qu'outil pour la détection automatique de la Flavescence dorée (FD) de la vigne. L'approche repose sur l'analyse des variables (bandes spectrales, indices de végétation et paramètres biophysiques) calculables à partir des images multispectrales à très haute résolution (10 cm) acquises par drone pendant la période d'expression maximal des symptômes. L'analyse de la performance de discrimination des variables est réalisée à partir d'une méthode supervisée basée sur la courbe ROC. Les zones d'entrainement et de validation utilisées dans cette étude ont été acquises sur 14 parcelles situés dans le sud de la France. La performance des variables a été testée sur trois échelles d'analyse (par parcelle, par cépage et par couleur) et pour deux niveaux d'analyse. Le premier niveau d'analyse repose sur le potentiel des variables utilisées dans la détection des zones symptomatiques de la Flavescence dorée des zones asymptomatiques. Le deuxième niveau d'analyse consiste à tester la performance des variables dans la discrimination spécifique la Flavescence dorée (cépages noirs) en faisant une distinction avec les maladies du bois. À l'issue de ces expériences, dans un point de vue méthodologique les résultats ont permis de mettre en évidence (1) une plus faible performance de discrimination pour la discrimination des zones symptomatiques de FD des zones symptomatiques des maladies du bois plus particulièrement à l'échelle par couleur ; (2) la présence des pixels mixtes mal classés plus particulièrement dans les bords des rangs de vigne et (3) une faible discrimination des zones symptomatiques (FD ou MB) avec une proportion du feuillage symptomatique faible (niveau d'infection). Dans un point de vue thématique les résultats obtenus ont mis en évidence les différences dans l'intensité de la coloration anormale des feuilles atteintes de Flavescence dorée en fonction de l'année et leur lien avec la teneur en chlorophylles et anthocyanes des feuilles. Les perspectives ouvertes par ces travaux concernent la création d'un indice spécifique à la Flavescence dorée en fonction de la couleur du cépage (noir ou blanc) ou l'intensité dans la coloration des feuilles (faible ou forte) identifiés à partir des données hyperspectrales et l'amélioration du masquage des pixels mixtes à partir des algorithmes complexes qui prennent en compte la répartition spatiale des pixels dans le feuillage de vigne. / This work investigates the potential of remote sensing as a tool for the automatic detection of Flavescence dorée (FD) grapevine disease. The approach is based on the analysis of variables (spectral bands, vegetation indices, and biophysical parameters) computed from high resolution (10 cm) multispectral images and acquired by Unmanned Aerial Vehicle (UAV) during the period of maximum expression of symptom. The analysis of the variables discrimination performance is evaluated by a supervised method based on the Receiver Operating Characteristic curve (ROC curve). The training and validation areas used in this study were acquired from 14 vineyards located in southern France. The performance of the variables was tested on three different scales of analysis (one by plot, by cultivar and by berry color). Two levels of analysis have been implemented. The first level involves the potential of variables to discriminate Flavescence dorée symptomatic vines areas from asymptomatic ones. The second level of analysis is related to test the performance of the variables for the specific discrimination of Flavescence dorée vines (for the red cultivars) and the discrimination from Grapevine Trunk Diseases (GTD). The results obtained showed (1) a lower discrimination performance for discrimination of FD symptomatic vines areas from GTD symptomatic ones, more pronounced on the color level; (2) the presence of misclassified mixed pixels especially in the edges of the rows of vines and (3) a low discrimination of symptomatic vines areas (FD or MB) with a low proportion of symptomatic foliage (level of infection). From a thematic point of view, the results obtained showed the differences in the intensity of leaf discoloration affected by Flavescence dorée by year and their link with the chlorophylls and anthocyanins content of the leaves. Future prospects for this work concern the creation of a specific Flavescence dorée index depending on the color of the cultivars (red or white) and the intensity of leaf discoloration (attenuated or marked), identified from the hyperspectral data and improving the masking of mixed pixels from complex algorithms that consider the spatial distribution of pixels in the vine foliage.