Dans le contexte des changements climatiques, l'objectif du travail effectué est de caractériser l'hétérogénéité du continent africain afin de mieux comprendre et quantifier les processus de surface agissant sur les flux hydriques. Ce travail s'inscrit dans le cadre de la mise à jour de la base de données ECOCLIMAP-I constituée d'une carte d'occupation des sols et des cartes de paramètres biophysiques. Pour cela, on s'appuie sur des données de télédétection acquises par les capteurs de dernière génération MODIS et SPOT/VEGETATION entre 2000 et 2007. Dans un premier temps, deux techniques de classification ont été développées afin de cartographier les différents écosystèmes. L'une, supervisée, a été conduite dans le contexte du programme AMMA afin de discriminer les écosystèmes sur la région ouest-africaine en combinant l'information complémentaire contenue dans les cartes d'occupation du sol GLC2000 et ECOCLIMAP-I par analyse supervisée de l'indice foliaire (LAI) MODIS. L'autre, non supervisée et hybride, utilise les principes de regroupement hiérarchique et dynamique de manière automatique en combinant l'usage du classificateur k-NN et celui de la transformée de Fourier Discrète sur la base des données d'indice de végétation normalisé (NDVI) SPOT/VEGETATION pour identifier les écosystèmes africains. Dans un deuxième temps, des méthodes d'estimation des paramètres biophysiques tels que l'albédo, la fraction de végétation, l'indice foliaire ont été développées et/ou appliquées sur le continent. Une approche statistique permet de déterminer la contribution du sol nu et de la végétation à la constitution de l'albédo de surface comme tel que cela est requis dans les modèles de surface. La méthode a d'abord été appliquée sur la région ouest-africaine et sa robustesse a été prouvée lors de son application à l'intégralité du continent africain. Ces conditions de surface ont ensuite été implémentées dans le modèle de surface ISBA pour reproduire les processus de surface. La sensibilité d'ISBA au forçage physiographique a été étudiée en analysant deux simulations avec le même forçage atmosphérique sur la région ouest-africaine : l'une en utilisant la classification ECOCLIMAP-I et l'autre en utilisant la nouvelle paramétrisation de la surface développée sur la région ouest-africaine. Les flux de chaleur latente et sensible sont principalement pilotés par la fraction de végétation. Le modèle ISBA peut être utilisé pour prédire l'impact d'un changement d'occupation du sol et par conséquent des actions anthropiques sur le bilan hydrique.

Dans un contexte de développement durable, la gestion des sols et des ressources en eau est un enjeu primordial non seulement d'un point de vue environnemental mais aussi socio-économique. L'humidité, la rugosité, la composition et la structure du sol sont des variables clés pour la compréhension et la modélisation des catastrophes naturelles telles que l'érosion, la sécheresse ou les inondations. Pour des sols nus agricoles (très propices au ruissellement), de nombreuses études ont déjà montré le potentiel des données RADAR acquises en bande C pour la cartographie de l'humidité et la rugosité du sol. Cependant l'application de ces méthodes dans un cadre opérationnel était limitée. Dans ce contexte, les travaux de cette thèse présentent un premier volet sur l'analyse de la sensibilité aux états de surface (EDS) du sol du signal en bande X du capteur TerraSAR-X à très haute résolution spatiale et temporelle. Différentes configurations TerraSAR-X ont été analysées et les résultats ont permis de définir les configurations instrumentales optimales pour caractériser chaque paramètre d'EDS du sol. La comparaison de la sensibilité du capteur TerraSAR-X à celle des capteurs en bande C montre que le capteur TerraSAR-X est sans conteste le plus adapté pour estimer et cartographier l'humidité du sol à des échelles fines (50 m²). Le second volet était de développer une méthode permettant d'estimer et de cartographier l'humidité des sols nus agricoles. Dans ce but, les méthodes d'inversion généralement utilisées en bande C ont été testées sur les données en bande X. La précision sur les estimations d'humidité issues de l'algorithme d'inversion du signal TerraSAR-X a été déterminée et l'applicabilité de la méthode sur de nombreux sites d'étude a été testée avec succès. Une chaine de traitements cartographiques allant de la détection des sols nus à l'estimation de l'humidité et ne nécessitant qu'une seule image TerraSAR-X a été développée. Cette chaine innovante de traitements cartographiques " automatique et autonome " devrait permettre d'utiliser les données TerraSAR-X pour cartographier l'humidité du sol en mode opérationnel.