Les forêts boréales nordiques sont peu habitées et le réseau de transport dans ces régions est peu étendu, ce qui rend difficile l'accès en forêt pour sonder l'état de la ressource forestière. Ces milieux nordiques représentent néanmoins un très grand potentiel au niveau des ressources et de leur biodiversité. Leur homogénéité en terme de composition d'essences d'arbres favorisent l'utilisation des outils de télédétection pour leur cartographie ou monitoring sur de grands territoires. Le présent projet de recherche vise d'abord à développer une méthode de cartographie des attributs forestiers à échelle locale à partir d'images à très haute résolution spatiale (QuickBird ou WorldView) et de photographies aériennes acquises à une résolution spatiale de 30 cm. Une carte matricielle d'attributs forestiers (hauteur de peuplement, densité, surface terrière et volume marchand) à échelle locale est calculée à partir d'images à très haute résolution spatiale et basée sur une méthode de fraction d'ombre. Ensuite, la méthode de fraction d'ombre est étendue pour s'appliquer à des photographies aériennes dans le but de calculer des cartes d'attributs forestiers. Ces cartes locales d'attributs forestiers servent à enrichir la base de données des placettes d'inventaire. Enfin ces données locales sont spatialement généralisées à l'aide des méthodes de kNN (k Nearest Neighbor) et KMSN (k Most Similar Neighbors) pour cartographier les attributs forestiers à une échelle régionale. Les résultats obtenus de la cartographie locale et régionale démontrent le fort potentiel de l'approche développée avec des coefficients de régressions de 36 à 92% pour le modèle (local) de fraction d'ombre ainsi que des erreurs quadratiques moyennes de 18 à 58% pour la carte régionale d'attributs forestiers. Le couplage de ces méthodes permet donc de cartographier de grandes superficies du paysage forestier québécois avec très peu de ressources financière, humaine et technique.

La détection précoce de foyers de scolytes est une étape déterminante des opérations phytosanitaires qui doivent permettre de réduire l’impact indirect des tempêtes sur les forêts de conifères, en particulier l’impact du typographe sur les pessières. Cette détection doit idéalement être efficace, précise et économique. La présente thèse portait sur le typographe, Ips typographus, en pessière dans le massif vosgien. Elle visait à étudier et à comparer les performances en termes de précision (détection, localisation et inventaire), de coût et de rapidité de mise en œuvre de différentes méthodes de détection: la surveillance au sol, la détection aéroportée par un observateur embarqué (hélicoptère et ULM), et la télédétection (photographies aérienne infrarouge et imagerie satellitaire à haute et très haute résolution). Dans le chapitre « techniques de détection au sol », nous avons évalué plusieurs méthodes de suivi (par transects, le long des routes carrossables et chemins forestiers, des courbes de niveau, à partir des foyers antérieurs, le long de parcours conditionnels liés aux foyers observés). Leurs performances ont été estimées via des simulations sous SIG (système d’information géographique) et les trajets qui ont présenté les meilleurs résultats ont ensuite fait l’objet d’une validation sur le terrain. Il en ressort que ce sont les trajets le long des routes carrossables et chemins forestiers ainsi que les trajets conditionnels qui présentent les meilleurs rapports efficacité/rendement dans la détection des foyers de scolytes. Le choix d’une de ces méthodes dépendra de la taille minimum des foyers que l’on veut observer. Nous avons ensuite évalué, dans le chapitre « détection aéroportée », les performances de techniques d’observations de foyers réalisées par un observateur embarqué à bord d’un hélicoptère et d’un ULM. Une première étape a consisté à optimaliser toute une série de paramètres de vol pour les deux types d’appareils afin de permettre à l’observateur embarqué d’être dans les meilleures conditions d’observation. Ensuite, nous avons évalué la précision de détection en fonction de divers types de trajets en ULM et hélicoptère. D’après nos résultats, les observations recueillies à l’aide des deux sortes appareils n’ont pas permis de détecter de manière satisfaisante les foyers de scolytes quelque soit le type de trajet utilisé. Ces résultats sont sans-doute dus, en partie, à la faible expérience des observateurs embarqués mais également aux caractéristiques spatiales des foyers d’infestation qui ne facilitent pas leur détection par ce genre de méthode. Enfin, dans le chapitre « télédétection », nous avons évalué les performances qu’offrent (1) des séries temporelles d’images SPOT, (2) la photographie aérienne infrarouge et (3) des images Quickbird dans la détection de foyers de scolytes. Pour tous ces types d’images, nous avons estimé la précision d’une classification automatique des foyers d’infestation, réalisée à partir de leurs caractéristiques spectrales, texturales et environnementales, par rapport aux autres éléments présents sur l’image. Ces analyses ont mis en évidence qu’il est possible d’atteindre une précision de classification relativement bonne (>80%) des foyers d’infestation sur des photographies aériennes et sur des images satellites à très haute résolution spatiale (Quickbird) grâce à des techniques de segmentation et de classification par arbre de décision. Par contre, il ne nous a pas été possible de déterminer de façon satisfaisante la précision de classification des images SPOT (haute résolution spatiale). Les résultats détaillés de chacune de ces méthodes de détections sont développés dans les différents chapitres de cette thèse. La discussion générale met ceux-ci en relation en abordant leurs avantages et inconvénients respectifs, et aborde les perspectives découlant de nos résultats.

Le potentiel de l’assimilation d’un type d’observation pour la prévision hydrologique a été démontré dans certaines études. Cependant, le potentiel de l’assimilation simultanée de plusieurs types d’observations a été peu validé, particulièrement pour les données comprenant une information sur la neige au sol. De plus, l’amplitude et la durée de l’impact de l’assimilation de données peuvent dépendre du type de données assimilé, ainsi que du contenu du vecteur d’état employé pour mettre à jour les variables ou les paramètres du modèle hydrologique. La présente thèse examine l’impact de l’assimilation de données multivariées en fonction du type de données assimilé et du contenu du vecteur d’état pour la prévision hydrologique à court terme (horizon de prévision jusqu’à 5 jours) et moyen terme (horizon de prévision entre 25 et 50 jours). Le filtre de Kalman d’ensemble est employé pour assimiler les observations de l’équivalent en eau de la neige à trois endroits sur le bassin versant de la rivière Nechako, ainsi que le débit à l’exutoire, dans le modèle hydrologique CEQUEAU. Les scénarios d’assimilation sont premièrement testés dans un cadre synthétique afin d’identifier les variables les plus susceptibles à l’assimilation des données pour la prévision hydrologique. La robustesse des scénarios d’assimilation de données est ensuite testée en introduisant un biais sur les précipitations solides. Finalement, les observations réelles sont assimilées pour vérifier l’impact réel des scénarios pour la prévision hydrologique. Les résultats montrent une amélioration variable des prévisions hydrologiques en fonction des scénarios selon plusieurs critères de performance mesurant l’exactitude, le biais et la représentativité de l’incertitude représentée par les prévisions d’ensemble. L’assimilation du débit pour la mise à jour des variables améliore principalement les prévisions à court terme, tandis que l’impact de la mise à jour de certains paramètres persiste à moyen terme. L’assimilation de l’équivalent en eau de la neige améliore les prévisions à court et moyen terme, principalement pendant la période de fonte de neige. Pour la plupart des scénarios, l’assimilation simultanée du débit et de l’équivalent en eau de la neige surpasse l’assimilation des données individuellement. Ces résultats sont cohérents entre les cadres synthétique et réel.

La télédétection possède plusieurs applications potentielles pour le suivi de l’humidité de surface du sol (0 à 5 cm de profondeur). Un suivi de l’humidité du sol à période régulière permettrait de nombreuses applications en hydrologie, climatologie, suivi d’événements météorologiques et agriculture de précision. Le signal radar à synthèse d’ouverture (RSO) en bande C tel que celui de RADARSAT-2 est sensible aux variations des paramètres du sol et de la végétation selon certaines conditions. L’inversion de modèles de rétrodiffusion linéaire a permis l’estimation de l’humidité du sol en zone agricole, mais pour des domaines de validité très restreints. Diverses missions satellitaires en cours ou futures permettent l’acquisition d’images radars polarimétriques. Les variables cohérentes déduites de ces images permettent de mieux décrire les cibles observées et elles ont permis l’estimation de l’humidité du sol pour un sol nu. Toutefois, le potentiel d’utilisation de la polarimétrie pour des cibles couvertes de végétation est encore mal connu. L’objectif de ce projet est d’évaluer le potentiel de la polarimétrie pour l’inversion de l’humidité du sol en zone agricole à partir d’images RSO en bande C. La campagne SMAPVEX12 menée à l’été 2012 au Manitoba a permis l’acquisition simultanée d’images polarimétriques RADARSAT-2, ainsi que des conditions du sol et de la végétation pour des champs de blé. La rétrodiffusion radar, en polarisation linéaire ou circulaire, est très sensible à l’humidité du sol avant l’épiaison du blé. Après, la végétation domine le signal. La calibration du modèle semi-empirique des canaux linéaires de rétrodiffusion, développé par Gherboudj et al. (2011) n’a pu correctement représenter les relations de la rétrodiffusion avec les caractéristiques agricoles observées. L’information de phase conservée par le capteur de RADARSAT-2 permet l’extraction de variables polarimétriques telles que la différence de phase HH-VV et la hauteur de socle, l’anisotropie A et l’entropie H issues de la décomposition de Cloude-Pottier dont la sensibilité à l’humidité du sol sera étudiée. Des modèles empiriques simples, calibrés par régression linéaire multiple de termes utilisant de 2 à 6 variables polarimétriques, ont été développés et ont permis d’estimer l’humidité du sol sur 5 champs de blé pour toute leur période de croissance avec une erreur RMSD de 0,074 m³/m³ en expliquant plus de 53.5% (R2) de la variance des valeurs d’humidité du sol observées, contre une erreur de 0.098 m³/m³ et une variance expliquée de 19.0% pour un modèle empirique basé que sur les variables incohérentes. / Abstract: Remote sensing has been widely researched toward estimation of soil conditions over agricultural fields. Monitoring of surface soil moisture mv would benefit many applications in hydrology, climatology, precision agriculture and risk reduction applied to meteorological events. C-band synthetic aperture radar (SAR) signal’s, such as that of RADARSAT-2, is sensitive to soil and vegetation characteristics. Backscattering coefficients obtained from those sensors allowed the estimation of mv by inverting empirical or semi-empirical models, under very strict conditions that limit their applicability. Many on-going or future missions provides polarimetric SAR images. However, the potential of polarimetric SAR sensors operated in c-band is not yet fully understood for soil moisture estimation over vegetated fields. This paper study the effects of soil and vegetation characteristics on polarimetric RADARSAT-2 images and proposes a simple empirical model based on polarimetric parameters extracted from RADARSAT-2 imagery to retrieve surface soil moisture (0-5 cm) over agricultural fields. The data used in this study was obtained during the SMAPVEX12 campaign, which occurred on the summer of 2012 between june 6th and july 17th in Manitoba, Canada. Fully polarimetric RADARSAT-2 images were acquired over 13 wheat fields over their whole growth cycle while their soil and vegetation conditions were monitored. Linear backscattering showed significant correlations for all polarizations before crops flowering. Sensitivity analysis of the extracted polarimetric variables to soil moisture demonstrated distinct correlations before and after the beginning of the crops flowering stage. The calibrated semi-empirical model proposed by Gherboudj et al. (2011) showed poor representation of the observed relationships between linear backscattering channels and crop conditions. The phase information, obtained by the RADARSAT-2 sensor, allowed extraction of polarimetric variables. Among those, phase difference HH-VV, the pedestal height and both the anisotropy H and entropy H obtained from Cloude-Pottier decomposition, showed significant correlations to soil moisture. A simple empirical model, calibrated with multiple linear regression from 2 to 6 polarimetric variables, allowed to retrieve soil moisture with a RMSD of 0,074 m³/m³ while it explained more than de 53.5% (R2) of observed soil moisture variability, while a simple linear model based only on incoherent variables could only estimate soil moisture with a RMSD of 0.098 m³/m³ and a R2 value of 19.0%.

Avec l’expansion des exploitations agricoles, le principe d’homogénéité du rendement (céréales, fruits…) devient de moins en moins pertinent. Ce phénomène de variabilité spatiale implique des conséquences économiques et environnementales avec le développement de nouveaux concepts agricoles comme les « site-specific management » (gestion spécifique des parcelles). Les traitements tels que les fertilisants, les intrants et autres pesticides doivent être utilisés de manière différente en les appliquant au bon endroit, à la bonne période et au bon taux. Cette nouvelle façon de penser l’agriculture fait partie de l’agriculture de précision (PA) et se concentre en quatre domaines technologiques : (i) la télédétection, (ii) la navigation et guidage, (iii) la gestion des données et (iv) les technologies à taux variable. Initiée à la fin des années 1990, la viticulture de précision (PV) est une branche particulière de la PA, caractérisée par des problématiques spécifiques à la viticulture. Les travaux effectués durant cette thèse entrent dans le cadre de la télédétection (ou détection proche) appliquée à la PV. Ils se focalisent sur une nouvelle méthode d’estimation de la quantité de grappes (masse ou volume) directement sur les plants de vignes. Pouvoir estimer le rendement des vignes plusieurs semaines avant la récolte offre de nombreux avantages avec des impacts économiques et qualitatifs, avec par exemple : (i) l’amélioration du rapport rendement/qualité en supprimant au plut tôt une partie de la récolte, (ii) l’optimisation des ressources humaines et la logistique à la récolte, (iii) un remboursement le plus équitable par les assurances en cas d’intempéries qui endommageraient les pieds de vignes. La méthode proposée ici repose sur l’imagerie microondes (à 24GHz ou des fréquences plus élevées) générée par un radar FM-CW. Elle implique la mise en place d’un système d’interrogation intra-parcellaire « pied par pied » à distance basé au sol, et en particulier : (i) l’évaluation de la précision des mesures et les limites du système, (ii) le développement d’algorithmes spécifiques pour l’analyse de données tridimensionnelles, (iii) la construction d’estimateurs pour retrouver le volume des grappes, et finalement (iv) l’analyse des données recueillies pendant les campagnes de mesures. Dû au caractère saisonnier des récoltes, les mesures sont en premier lieu effectuées sur des cibles canoniques, des charges variables et des capteurs passifs en laboratoire. Pour mettre en avant la flexibilité de cette interrogation radar, le même système est utilisé en parallèlement dans le cadre du projet régional PRESTIGE, pour compter à distance le nombre de pommes présentes sur les pommiers en verger. Ces travaux ont été financés par l’entreprise Ovalie-Innovation et l’ANRT (Agence Nationale de la Recherche Technologique).

De plus en plus de données satellitales ou aéroportées acquises au dessus de la surface de la mer sont disponibles notamment dans la gamme micro-ondes. Pour interpréter correctement ces données, il est nécessaire de disposer d'une part d'un modèle de diffusion qui soit capable de prendre en compte l'aspect multi-échelles de la surface de mer et d'autre part une bonne représentation spectrale de la surface de mer. Ces dernières années, plusieurs modèles de diffusion électromagnétiques unifiés (capables de prendre en compte la diffusion électromagnétique pour les petites et grandes vagues) ont été développés sous statistiques gaussiennes de la surface de mer. Cependant, ces modèles sont insuffisants pour interpréter les observations lorsque différents jeux de données (multi-bande et multi-incidence) sont confrontés. Le plus de cette thèse est de progresser dans une modélisation cohérente de ces données radar.La première étape est d'incorporer les aspects non-gaussiens de la surface de mer, connus pour influer significativement sur la section efficace de rétrodiffusion (SER). Cela est réalisé dans le cadre du modèle électromagnétique "Weighted Curvature Approximation » (WCA) en introduisant le kurtosis des pentes et en se limitant à la SER omnidirectionnelle et à la polarisation verticale.Ces corrections permettent une meilleure modélisation de la section efficace radar mais ne sont pas suffisantes pour obtenir un accord avec les données dans toutes les configurations (bande, incidence, vent). Cela suggère une amélioration nécessaire du spectre des vagues courtes, qui fait l'objet de la deuxième partie de ces travaux de recherche.Un nouveau spectre omnidirectionnel est calculé afin d'obtenir une meilleure modélisation de la SER omnidirectionnelle en polarisation verticale tout en respectant des contraintes a priori sur les pentes mesurées par des techniques optiques. Ce spectre s'avère assez semblable au spectre unifié d'Elfouhaily, avec quelques différences notables cependant dans la gamme des échelles décimétriques. / More and more micro-wave data are available from spatial and airborne measurements over sea surface. An accurate backscattering model which is capable of taking the multi-scale aspect of the sea surface into account, is required to model correctly the data as well as a precise sea spectrum. Several unified backscattering models have been developed in recent years under Gaussian statistics. However, these models are not able to give a correct modelization of the backscattered signal when different data sets are studied together. One of the objectives of this study is to improve the modelization of the backscattered signal to get better agreement with the data.The first step of this study is to include non Gaussian statistics into backscattering model as it is well known they have a significant impact on the normalized radar cross section (NRCS). Then, a non Gaussian version of the Weighted Curvature Approximation was developed taking the kurtosis of slopes into account. This work was based only upon vertical polarization.It is then shown that the corrections allow a better agreement with the data but they are not sufficient to get a good estimation of the NRCS for all incidences and electromagnetic frequencies. This induces the hypothesis of a modification of the short wave sea spectrum.Then, a new parametrisation of the omnidirectional sea spectrum is suggested to get a better agreement with the multiband data sets and is based on the spectrum developed by Elfouhaily et al. The new omnidirectional short wave sea spectrum is quite alike the Elfouhaily’s spectrum with some noticeable differences for the decimetric scales.

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.

Les forêts du Liban ont fait l'objet de nombreux travaux depuis le milieu du XIXéme siècle. En particulier, des cartes forestières ont régulièrement été réalisées depuis 1965. Nous proposons de reprendre l'ensemble de ces données, de les compléter par des images satellites récentes (MSS 1972, TM 1989, Spot5 2003) puis de développer des outils susceptibles de caractériser l'évolution des forêts du Liban durant ces 50 dernières années.<br />Une analyse critique de l'ensemble des sources qui prend en compte leur mode de constitution a permis de constituer un référentiel géographique et sémantique commun pour comparer les cartes et les images satellites. Une modélisation des paysages reposant sur plusieurs indices fondés sur la caractérisation de « patches » est utilisée pour évaluer l'emprise du développement urbain, les processus de dégradation/régénération, l'impact des facteurs abiotiques (topographie, pédologie, ...), les pratiques agricoles, le rôle des routes ... sur la fragmentation des îlots forestiers.<br />Les forêts du Liban apparaissent clivées en deux grandes entités : la zone côtière et la zone intérieure. En zone côtière, les peuplements de chênes sont denses et présentent une bonne régénération durant la période étudiée tandis qu'en zone intérieure, ils témoignent d'une importante dégradation due à la création de carrières ou à un déboisement laissant la place à des cultures et à des espaces herbacés. Les forêts de Genévriers semblent fortement dégradées sur l'ensemble du territoire bien que leur type de formation arborée lâche permette mal de quantifier leur évolution

L'hypothèse de recherche principale de ce travail consiste à considérer le Mato Grosso comme une région laboratoire pour l'étude des interactions climat/sociétés actuelles et futures en Amazonie brésilienne et, au-delà, pour les fronts pionniers dans les régions tropicales.<br />Les objectifs de recherche développés dans ce projet sont donc de :<br />• Quantifier au moyen des données satellitaires à diverses échelles et des entretiens de terrain l'ampleur et la nature des transformations d'occupation du sol et du paysage en identifiant les logiques de ces nouvelles dynamiques spatiales dans cette partie de l'Amazonie.<br />• Quantifier et cartographier à méso-échelle par télédétection les conditions climatiques actuelles (précipitations notamment) dans une région où la mise en valeur agricole a été réalisée sans véritable connaissance climatique préalable. <br />• Modéliser les dynamiques et les interactions nature/société dans cette région de manière à proposer aux décideurs locaux et nationaux une base de réflexion pour la détermination des politiques les plus adaptées à la région. Il s'agit notamment de mesurer l'impact environnemental et notamment climatique des changements des états de surface (principalement le remplacement des surfaces en forêt par des pâturages).

Un radiomètre multicanal comportant jusqu' à six canaux dans la fenêtre spectrale de l infrarouge thermique a 10 µm, a été conçu pour réaliser des mesures, sur le terrain et aéroportées, de luminance et de température de brillance. Le détecteur est une thermopile rapide dont la réponse est faiblement dépendante de la température. La réalisation instrumentale a été conduite par la société CIMEL. L'analyse physique et la qualification des différentes étapes du développement de l'instrument ont été effectuées au Laboratoire d'Optique Atmosphérique (LOA). Un prototype nomme CLIMAT (Conveyable Low noise Infrared radiometer for Measurements of Atmosphere and surface Targets) dont le champ de visée est de 10 degrés a été qualifie en laboratoire puis en conditions réelles. Les caractéristiques essentielles de sensibilité, bruit, champ, comportement thermique, stabilité temporelles ont été étudiées sur le prototype. Les premiers résultats de mesures de la température de brillance d'un ciel clair, réalisées a Lille, sont présentes et compares avec les résultats de simulations obtenus avec un code radiatif. Le comportement du prototype est en outre comparé avec celui d un radiomètre monocanal Barnes PRT-5 (8-14µm). L instrument a enfin été qualifie lors de mesures aéroportées de température de brillance de la surface marine au large de Calais, a l aide des données satellitaires (AVHRR) de température de la mer.