L'utilisation de modèles de diffusion radar par la végétation permet de mieux comprendre les relations entre des observables radar et les caractéristiques de la scène observée. Des études récentes ont montré l'intérêt de modéliser de manière partielle ou totale les interactions cohérentes entre les diffuseurs d'une scène, les modèles de diffusion évoluant d'une formulation en intensité (incohérente) à une formulation en champ (cohérente). Durant cette thèse, nous avons développé une formulation cohérente et polarimétrique de la diffusion radar par des scènes forestières. La diffusion par des éléments canoniques (cylindres, ellipsoïdes) a été traitée afin de mettre en évidence les domaines de validité des méthodes employées. Le modèle de diffusion est ensuite présenté puis appliqué à une forêt considérée comme un milieu discret. La contribution totale de la forêt résulte alors de la sommation cohérente des champs diffusés par chacune de ses composantes. Chaque contribution est pondérée par le déphasage dû à la position relative des diffuseurs et l'atténuation complexe lié au trajet de l'onde dans la forêt. Les modèles cohérents ayant besoin de s'appuyer sur des descriptions réalistes de la végétation, un soin particulier à été porté à la modélisation de la forêt. Ce code a été appliqué à deux types de forêts (tropicale et tempérée) et à trois bandes de fréquences différentes (P,L et C). Son application aux forêts de Mangroves a montré qu'il modélise correctement la rétrodiffusion dans un cas où de forts effets cohérents sont attendus. Les limitations de ce code sont notamment analysées dans le cas particulier des hautes fréquences/densités. Finalement le degré de cohérence interférométrique est étudié et sa composition (contributeurs et mécanismes dominants) est analysée.

Le recours à la caractérisation des états hydrique, géométrique et physique de surface du sol est essentiel dans la gestion et la conservation des ressources naturelles dans les régions agricoles semi-aride. Dans ce contexte, les travaux de cette thèse visent à estimer la variabilité spatio-temporelle des paramètres de surfaces agricoles nues (humidité, rugosité et texture) moyennant des données radars multi-temporelles acquises en bande X à haute résolution spatiale. Une nouvelle description de l'état géométrique des sols est d'abord proposée à travers l'estimation d'un nouveau paramètre de rugosité, le paramètre Zg, estimé en fonction de trois paramètres statistiques de rugosité (écart type des hauteurs "s", longueur de corrélation "l" et la forme de la fonction de corrélation). Les simulations des signaux radar montrent une très forte corrélation avec ce paramètre de rugosité. L'apport du paramètre Zg est confirmé à travers une large base de données expérimentale et spatiale acquises sur différents sites en France. Le deuxième volet de cette thèse présente une analyse des sensibilités des signaux radars issus de capteurs (TerraSAR-X et COSMO-SkyMed), aux paramètres de surface (l'humidité et les trois paramètres de rugosité : s, Zs=s2/l et Zg). Une forte corrélation est observée entre les mesures radars acquises à différentes configurations (polarisations HH et VV, et à 26° et 36°d'incidences) et tous les paramètres du sol. Cette analyse est suivie par des comparaisons des coefficients de rétrodiffusion réels et simulés à partir des modèles physique et semi empirique couramment utilisés : Modèle d'équation intégrale " IEM " de Fung et al., 1992, Modèle de Dubois (Dubois et al., 1995) et le Modèle IEM empiriquement calibré par Baghdadi et al., 2011. Le dernier modèle a montré une forte cohérence avec les mesures radar. Dans le troisième volet, une méthode empirique de détection de changement est développée, en combinant les images radars TerraSAR-X avec des données d'humidités ponctuelles dérivées du réseau des 7 capteurs repartis sur la zone d'étude en continue, pour spatialiser l'état hydrique du sol. La performance de l'algorithme proposé, est évaluée et validée sur de nombreuses parcelles de référence. La spatialisation de la teneur en argile des sols est déduite à partir du calcul de la moyenne des cartes de l'état hydrique du sol (une erreur quadratique moyenne équivalent à 108 g/kg). Pour cartographier la rugosité des sols, des relations empiriques reliant le signal radar aux paramètres de rugosité (Ecart type des hauteurs et le paramètre Zg) étaient élaborées. En inversant les mesures radars, les cartes de rugosité qui en résultent, ont permis de distinguer différents états de surface des sols (labourés, dégradés ou en jachère). Dans le dernier volet, un modèle d'estimation du bilan hydrique des sols agricoles nus " MHYSAN " qui simule l'évaporation et l'état hydrique surfacique est développé. Cette dernière partie souligne le potentiel de calibrer un modèle hydrologique des sols en assimilant les produits d'humidité radars. / The characterization of geometric, water and physical surface soil parameters for semi-arid regions is a key requirement for sustainable agricultural management and natural resources conservation. In this context, the current study aims to estimate the spatio-temporal variability of soil properties (soil moisture, roughness and texture) using multi-temporal X-band radar images acquired at high spatial resolution over bare agricultural site in Tunisia. In the first section of this work, a new roughness parameter was proposed; it was the Zg parameter which combines the three most commonly used soil parameters: root mean surface height "s", correlation length "l", and correlation function shape, into just one parameter. A strong correlation was observed between this new parameter and the radar backscattering simulations. The parameter Zg was validated using large database acquired at several agricultural sites in France. Secondly, the sensitivity of X-band TerraSAR-X and COSMO-SkyMed sensors to soil moisture and different roughness parameters (s, Zs=s2/l and Zg parameters) was analyzed. The radar measurements acquired at different configurations (HH and VV polarizations, incidence angles of 26° and 36°) were found to be highly sensitive to the various soil parameters of interest. After that, the performance of different physical and semi-empirical backscattering models (IEM, Baghdadi-calibrated IEM and Dubois models) is compared with SAR measurements. Considerable improvements in the IEM model performance were observed using the Baghdadi-calibrated version of this model. Thirdly, an empirical change detection approach was developed using TerraSAR-X data and ground auxiliary thetaprobe network measurements for the retrieval of surface soil moisture at a high spatial resolution. The accuracy of the soil moisture retrieval algorithm was determined, and validated successfully over numerous test fields. Maps of soil clay percentages at the studied site were derived from the mean of the seven soil moisture radar outputs (a root mean square error equal to 108 g/kg). To retrieve surface soil roughness, empirical expressions were established between backscattering TerraSAR-X coefficients data and the roughness parameters (s and Zg). By inversing radar signals, resulting surface roughness maps have revealed that is possible to use spatial roughness variability observations at plot scale to identify soil surface changes between multi-temporal images. Finally, a Bare Soil HYdrological balance Model "MHYSAN" was developed to estimate surface evaporation fluxes and soil moisture time series over our study site. The present section of this work highlighted the feasibility of calibrating our proposed MHYSAN model through the use of multi-temporal TerraSAR-X moisture products.

La problématique de l'imagerie radar pose comme objectif de caractériser la cible observée. Dans le contexte de la télédétection appliquée aux milieux forestiers, il s'agit d'extraire les paramètres physiques constitutifs de la végétation.Ce manuscrit traite donc de la problématique de l'inversion de données électromagnétiques pour les basses fréquences radar, de la bande VHF à la bande P. Dans ces bandes de fréquences la canopée (feuilles et petites branches) n'interagit quasiment pas avec l'onde radar et la forêt peut donc, en première approximation, être représentée par des cylindres verticaux (troncs) et inclinés (branches primaires).Dans ce contexte, les méthodes d'inversion numériques s'appuient sur des modèles qui calculent, à de multiples reprises, les champs rayonnés par ce type de diffuseurs. Il faut alors choisir un modèle physique dont le compromis rapidité/précision penche en faveur de la rapidité, donc un modèle "approché". La précision du modèle choisi est ensuite étudié puis validé par comparaison à un modèle dont le compromis rapidité/précision est inversé, donc un modèle "exact". Parmi les nombreuses méthodes d'inversion, celle de l'algorithme génétique (AG) a été choisie. Cet algorithme bien connu est ici analysé puis amélioré pour répondre aux exigences du problème électromagnétique posé. Il est ensuite validé sur des données simulées et mesurées. Cette validation est aussi l'occasion d'étudier l'impact du jeu de données utilisé sur la rapidité et la précision de l'inversion, en fonction des configurations d'antenne (fréquences, positions, polarisations). / The objective of radar imaging is to characterize the observed target. In the case of forest remote sensing, the objective is to extract the component of the vegetation physical parameters.This manuscript addresses the problem of the inversion of electromagnetic data for low frequency wave, VHF band to the P band. In these frequency bands, the canopy (leaves and small branches) does not almost interact with the radar wave and the forest can thus, in first approximation, be represented by vertical cylinders (trunks) and tilted (primary branches).In this context, the numerical electromagnetic methods of inversion lean on models which calculate, many times, the scattered fields radiated by such broadcasters. It is then necessary to choose a physical model which compromise speed/accuracy tilts in favor of the speed, thus a "approached" model. The exactness of the chosen model is then studied and then validated by comparison to a model which the compromise speed/accuracy is inverted, thus a "exact" model. Among the many numerical methods of inversion, that of the genetic algorithm (AG) was chosen. This algorithm, well known, is analyzed here then improved to meet the requirements of the composed electromagnetic problem. It is then validated on simulated and measured data. This validation is also an opportunity to study the impact of the set of data used on the speed and the precision of the inversion, according to the configurations of antenna (frequencies, positions, polarizations).

L'augmentation importante de la population mondiale, et par conséquent de ses besoins, exerce une pression de plus en plus importante sur les surfaces forestières. L'outil le mieux adapté au suivi des forêts, à l'échelle du globe, est la télédétection. C'est dans ce contexte que se situe ce travail de thèse, qui vise à améliorer l'estimation des paramètres biophysiques des arbres à partir de données de télédétection. L'originalité de ce travail a été d'étudier cette estimation des paramètres biophysiques en menant plusieurs études de sensibilité avec une démarche expérimentale sur des données expérimentales et sur des données simulées. Tout d'abord, l'étude s'est portée sur des séries temporelles de mesures de diffusiométrie radar obtenues sur deux sites : l'un constitué d'un cèdre en zone tempérée et l'autre d'une parcelle de forêt tropicale. Puis, cette étude de sensibilité a été poursuivie en imageant, avec une résolution élevée, plusieurs parcelles aux configurations différentes à l'intérieur d'une forêt de pin. Enfin, des données optiques et radars simulées ont été fusionnés afin d'évaluer l'apport de la fusion de données optique et radar dans l'inversion des paramètres biophysiques.

Au cours du XXIème siècle, une augmentation des précipitations est attendue dans les régions polaires. En Antarctique, cette augmentation devrait se traduire par une accumulation de neige sur le continent, contribuant ainsi positivement au bilan de masse de la calotte polaire, et par conséquent négativement au niveau des mers. Les modèles utilisés pour simuler le climat du XXIème siècle prédisent presque tous une augmentation des précipitations en Antarctique, mais l'importance de ce changement diffère fortement d'un modèle à l'autre. De plus, les taux de précipitation actuels reproduits par ces mêmes modèles divergent également beaucoup. Cependant, faute d'observation fiable de précipitation en Antarctique, il était jusqu'à présent difficile de vérifier la capacité des modèles à simuler ces dernières. Dans cette étude, les données issues du radar météorologique embarqué à bord du satellite CloudSat ont été utilisées afin de produire la première climatologie de précipitation en Antarctique à partir d'observations. Cette climatologie couvre la période août 2006 - avril 2011, et a montré de très bons accords avec les réanalyses ERA Interim qui n'utilisent pas d'observations issues de CloudSat. Le taux de chute de neige obtenu avec CloudSat sur le continent Antarctique jusqu'à 82°S est en moyenne de 171 mm/an. L'automne austral est la saison avec les chutes de neige les plus importantes, et le printemps austral, la saison avec les chutes de neige les plus faibles. Par ailleurs, une expérience de mesure in-situ des précipitations a été développée sur la base de Dumont d'Urville en Antarctique, des observations in-situ étant nécessaires à la validation des algorithmes de télédétection. Un système de profilage utilisant des capteurs optiques a été installé sur un mât de 73 m afin d'identifier les chutes de neige et les évènements de transport de neige par le vent. Les flux de neige mesurés à différentes hauteurs devraient être similaires lors de chute de neige sans transport de neige, alors qu'un gradient devrait apparaître si de la neige est transportée depuis la surface. Le système a été évalué et comparé aux analyses opérationnelles d'ECMWF. Enfin, les simulations des modèles de climat utilisés pour la production du rapport du GIEC ont été comparées aux observations satellites obtenues. Tous les modèles simulent un taux de chute de neige supérieur à celui observé avec CloudSat. Le changement de précipitation en Antarctique durant le XXIème siècle simulé varie de -6.0 % à +39.4 % en fonction des modèles et des scénarios d'émission de gaz à effet de serre. Les modèles de climat simulant des taux de chute de neige proches de ceux observés par satellite pour la période actuelle prédisent en moyenne un changement plus important de précipitation au cours du XXIème siècle, et donc un impact sur le niveau des mers plus conséquent. / During the 21st century, precipitation is expected to increase in polar regions. In Antarctica, this would lead to an increase in snow accumulation over the continent, which would represent a positive contribution to the ice sheet mass balance, and thus a negative contribution to sea level. Almost all the climate models predict a precipitation increase in Antarctica during the 21st century, but this change differs widely according to the models. Moreover, the current precipitation rate simulated by these models diverge greatly. However, because no reliable observation of Antarctic precipitation was available so far, it was not possible to benchmark climate models. In this study, data from the cloud profiling radar onboard CloudSat satellite have been used to produce the first climatology of Antarctic precipitation from observations. This climatology agrees well with ERA Interim reanalysis, the production of which is constrained by various in situ and satellite observations, but does not use any data from CloudSat. The mean snowfall rate from CloudSat observations is 171 mm/an over the Antarctic ice sheet, north of 82°S. The maximum snowfall rate is observed during the fall, while the minimum snowfall rate occurs in spring. Because in-situ measurements are necessary to evaluate remote sensing observations, a field experiment has been developed at Dumont d'Urville station in Antarctica for measuring precipitation. Optical sensors have been set up at different levels on a 73-meter tower in order to separate snowfall from blowing snow events. Snow flux measured at different heights should be similar during snowfall without blowing snow, whereas a gradient shoud be observed if blowing snow occurs. The system has been evaluated and compared to the ECMWF operational analysis. Finally, simulations from the climate models used for the last IPCC report have been compared to the new satellite climatology. All the models produce a higher snowfall rate than the snowfall observed with CloudSat. Precipitation increase predicted in Antarctica varies from -6.0 % to +39.4 % according to the models and the greenhouse gas emissions scenarios.Climate models which reproduce a current snowfall rate close to the snowfall rate observed by satellite predict on average a larger increase in Antarctic precipitation during the 21st century, and thus a stronger impact on sea level.

L'augmentation importante de la population mondiale, et par conséquent de ses besoins, exerce une pression de plus en plus importante sur les surfaces forestières. L'outil le mieux adapté au suivi des forêts, à l'échelle du globe, est la télédétection. C'est dans ce contexte que se situe ce travail de thèse, qui vise à améliorer l'estimation des paramètres biophysiques des arbres à partir de données de télédétection. L'originalité de ce travail a été d'étudier cette estimation des paramètres biophysiques en menant plusieurs études de sensibilité avec une démarche expérimentale sur des données expérimentales et sur des données simulées. Tout d'abord, l'étude s'est portée sur des séries temporelles de mesures de diffusiométrie radar obtenues sur deux sites : l'un constitué d'un cèdre en zone tempérée et l'autre d'une parcelle de forêt tropicale. Puis, cette étude de sensibilité a été poursuivie en imageant, avec une résolution élevée, plusieurs parcelles aux configurations différentes à l'intérieur d'une forêt de pin. Enfin, des données optiques et radars simulées ont été fusionnés afin d'évaluer l'apport de la fusion de données optique et radar dans l'inversion des paramètres biophysiques. / The significant increase of the world population, and therefore its needs, pushes increasingly high in forest areas. The best tool for monitoring forest across the globe is remote sensing. It is in this context that this thesis, which aims to improve the retrieval of biophysical parameters of trees from remote sensing data, takes place. The originality of this work was to study the estimation of biophysical parameters across multiple sensitivity studies on experimental data and simulated data. First, the study focused on the time series of radar scatterometry measurements obtained on two sites: one characterized by a cedar in the temperate zone and the other by a forest plot of rainforest. Then, the sensitivity analysis was continued by imaging with high resolution, several forest plots with different configurations within a pine forest. Finally, simulated radar and optical data were combined to evaluate the contribution of optical and radar data fusion in the inversion of biophysical parameters.

La télédétection radar a déjà montré son fort potentiel dans la caractérisation des états de surface et des processus hydriques. La connaissance de ces paramètres est d'un intérêt fondamental pour mieux quantifier et prévoir la répartition des pluies ainsi que pour modéliser l'érosion des sols. Plusieurs modèles ont déjà été développés (empiriques, analytiques, numériques) mais présentent encore des limitations dans la compréhension du comportement du signal radar. L'objectif de cette thèse est d'apporter des améliorations dans la modélisation de la rétrodiffusion et la description des sols agricoles nus, à l'aide de mesures terrain et d'images radar SAR. Nous avons considéré un profil d'humidité en introduisant un aspect multicouche et utilisé le modèle IEM. Nous avons montré qu'une humidité constante sur les premiers centimètres de la surface ne reflète pas la réalité terrain. Nous avons ensuite pris en compte les poches d'air présentes dans la structuration du sol en redéfinissant la constante diélectrique par l'introduction d'un composé air/sol. Ces développements ont permis de contribuer à l'amélioration des résultats de la simulation, de mieux comprendre le comportement du signal radar et les variations du coefficient linéaire liant le coefficient de rétrodiffusion à l'humidité du sol. Enfin, nous avons effectué une représentation plus réaliste des sols agricoles en incluant des mottes de terre sur les profils. A partir d'un modèle de diffusion électromagnétique numérique, basé sur la méthode des moments, nous avons étudié leur influence sur le coefficient de rétrodiffusion.

Depuis 2007, une nouvelle génération de capteurs RSO (RADAR à Synthèse d'Ouverture) a été mise en orbite. Ces capteurs (TerraSAR-X, Cosmo-SkyMed, RADARSAT-2, Sentinel) sont caractérisés par des résolutions spatiales métriques à la différence des capteurs précédents (ERS, JERS, ALOS, ASAR) de résolution spatiale d'une vingtaine de mètres. La résolution spatiale métrique met en évidence une information texturale intéressante qui était inaccessible avec les RSO satellitaires existants précédemment. Les travaux de cette thèse ont pour but d'évaluer le potentiel de l'analyse texturale des images RADAR à haute résolution spatiale, pour la classification des forêts tropicales. Trois différents sites d'étude avec différentes problématiques ont été choisis pour évaluer l'apport de l'analyse texturale au Cambodge, Cameroun et Brésil. La méthode d'analyse texturale des images est réalisé moyennant les paramètres de texture de Haralick, paramètres statistique de second ordre. Une classification supervisée, en utilisant la méthode SVM (Support Vector Machine) a été adopté pour évaluer l'apport des paramètres de texture utilisés / Since 2007, a new generation of SAR sensors (Synthetic Aperture RADAR) was launched. These sensors (TerraSAR-X, Cosmo-SkyMed, RADARSAT-2, and Sentinel) are characterized by metric spatial resolutions unlike previous sensors (ERS, JERS, ALOS, ASAR) with a spatial resolution of about twenty meters. Metric spatial resolution highlights interesting textural information that was inaccessible with the previously existing SAR sensors. This thesis aims at evaluating the contribution of textural analysis from high spatial resolution images for tropical forests mapping. Three different study sites with different problematic have been chosen to evaluate the textural analysis in Cambodia, Cameroun and Brazil. Indeed, the contribution of the analysis of textural information for classification has been emphasized. The latter is understood through the analysis of Haralick textural parameters, second order statistic parameters. The retained algorithm of classification is the SVM (Support Vector Machine), as it allows taking into account numerous parameters, which can be heterogeneous with respect to their physical dimension

Le riz est la principale denrée de plus de la moitié de la population mondiale et joue un rôle particulièrement important dans l'économie mondiale, la sécurité alimentaire, la consommation d'eau, et le changement climatique. L'objectif de cette thèse consistait à développer des méthodes pour le suivi du riz basées sur des données Sentinel-1 ainsi qu'a utiliser les produits de cartographie obtenus dans diverses applications portant sur la sécurité alimentaire et l'environnement mondial. Plus spécifiquement, l'étude a pour but de fournir des outils pour observer la culture du riz, en produisant la cartographie des surfaces cultivées, celle des stades phénologiques de la plante comprenant le début de la saison, celle des deux principales catégories de variétés de riz à cycle court et cycle long, la hauteur de la plante, et la carte annuelle du nombre de récoltes de riz par an. Ces informations sont nécessaires à l'estimation de la production du riz, et à la gestion des cultures à l'échelle régionale. Nous étudions aussi l'intégration des produits ainsi développés dans un modèle de processus destinés à estimer le rendement du riz, et un modèle permettant la dérivation de l'émission du méthane et le volume d'eau nécessaire à la culture. La région test est l'une des régions rizicoles majeures à l'échelle mondiale, qui est le Delta du Mékong, au Vietnam. Cette région est caractérisée par une grande diversité de pratiques agricoles, du nombre de cultures du riz par an, et dans les calendriers des récoltes. La première phase du travail est la compréhension de la variation temporelle des valeurs de rétrodiffusion radar de Sentinel-1, en polarisation VH et VV. Pour cela, des données de terrain ont été collectées sur 60 champs, sur 5 saisons de riz pendant 2 ans. Les variations temporelles des mesures radar ont été interprétées en fonction de la croissance des plantes le long des stades phénologiques. Les mêmes courbes caractéristiques observées lors des 5 saisons ont suggéré l'utilisation d'une courbe 'type' dans le développement des méthodes pour fournir les produits requis. Les résultats obtenus sur le Delta du Mékong ont été validés à l'aide des données terrain de référence, et sont très satisfaisants : 98% de précision pour la carte riz/non riz, une RMSE de 4 jours pour la date de semis, une RMSE de 0.78 cm pour la hauteur de plante, 91,7% de précision pour la distinction entre deux types de riz (cycle court et cycle long), et 98% de précision sur l'estimation du stade phénologique. Enfin, nous avons évalué l'utilisation de ces produits issus de données Sentinel-1 dans le modèle ORYZA2000 destiné à estimer le rendement du riz, et dans le modèle DNDC destiné à estimer le volume d'eau nécessaire à la culture, ainsi que l'émission de méthane par les rizières. Les résultats, préliminaires, montrent le bon potentiel de l'approche pour fournir le rendement, le bilan d'eau, et les taux d'émission de méthane sur les champs de riz considérés. Cette approche permettrait de faire des analyses de sensibilité, par exemple pour optimiser la gestion d'irrigation afin de réduire la consommation d'eau et l'émission de méthane, tout en préservant le rendement du riz. Ces travaux, qui démontrent le potentiel des données Sentinel-1 pour le suivi du riz à large échelle, seront à compléter afin de réaliser des applications effectives opérationnelles. Il s'agira de renforcer les méthodes et de les tester sur différents systèmes rizicoles, et de poursuive l'étude sur l'intégration de ces produits de télédétection dans les modèles permettant d'évaluer la productivité, les besoins en eau et les émissions des gaz à effet de serre des rizières. / Rice is the primary staple food of more than half of world’s population and plays an especially important role in global economy, food security, water use and climate change. The objective of this thesis was to develop methods for rice monitoring based on Sentinel-1 data and to effectively use the mapping products in various applications concerning food security and global environment. Specifically, the study aims at providing tools for observation of the rice cultivation systems, by generating products such as map of rice planted area, map of rice start-of-season and phenological stages, and map of rice crop intensity, together with rice crop parameters such as category of rice varieties (long or short cycle), and plant height. The information to be provided is necessary for the estimation of crop production, and for the management of rice ecosystems at the regional scale. We also investigated on how the products derived from EO Sentinel-1 data can be integrated in process-based models for rice production estimation and methane emission estimation. The test region is one of the world’s major rice regions: the Mekong River Delta, in Vietnam. This region presents a diversity in rice cultivation practices, in cropping density, from single to triple crop a year, and in crop calendar. The first step was to understand the temporal variation of the backscatter Sentinel-1 backscatter of rice fields, at VH and VV polarizations. For this purpose, in-situ data have been collected on 60 fields during 2 years, for the 5 rice seasons. It was found that backscatter time series of rice fields show very specific temporal behavior, with respect to other land use land cover types. The temporal and polarization variations of the rice backscatter have been interpreted with respect to physical interaction mechanisms to relate the backscatter dynamics to the key phenological stages, when the plants change its morphology and biomass. Because the same trend of temporal curves was observed over 5 rice seasons, it was possible to derive a mean curve to be used in the methodology developed for detecting rice phenology, and deriving information such as the date of sowing, the rice varieties of long and short duration cycle, or plant height, at each SAR acquisition date. The methods have been developed and applied to the Mekong delta. Products validation provides a good agreement with the reference data sets: 98% in rice/non-rice accuracy, the sowing dates RMSE of about 4 days, plant height RMSE of 7.8 cm, the long/short variety map has 91.7% accuracy and for phenology, only one season has been processed with good detection rate of 59/60. Finally, the use of the rice monitoring products as inputs in two process-based models was assessed. The models are ORYZA2000 for rice production estimation and DNDC for methane emission and water demand estimation. Sentinel-1 data retrieved information (sowing date, phenology, long/short variety, plant height) were used as model inputs, giving good agreement with the results making use of ground survey only. Based on the two process models with inputs from Sentinel-1 data, it was possible to have an integrated result on rice yield, water use, and methane emissions. The preliminary results show a good potential for the optimization of water management in rice fields in order to reduce water use and GHG emission, without reducing the yield. To achieve the objective which is the effective use of Sentinel-1 data for rice monitoring for food security and global environment, more works need to be done concerning the consolidation of the rice monitoring method development and the integration of Sentinel-1 derived information in models aiming at estimating and predicting rice production, methane emission and water use

La création d’inventaires de glissements de terrain sert de base à l’évaluation quantitative de l’aléa et à la gestion du risque. Les cartes d’inventaires de mouvements gravitaires sont produites en utilisant des méthodes conventionnelles (campagnes de mesures de terrain, interprétation visuelle de photographies aériennes) et par des techniques de télédétection plus innovantes. Une des techniques les plus prometteuses pour la détection et la cartographie des glissements de terrain fait appel à la mesure de la déformation du sol par interférométrie radar satellitaire (InSAR). Cette thèse est consacrée à la constitution d’un inventaire multi-dates à partir de données multi-sources (incluant les données InSAR) en vue d’évaluer de façon quantitative l’aléa glissement de terrain. Les méthodes associent l’analyse de produits d’Observation de la Terre et des modélisations statistiques pour la caractérisation de l’aléa dans la vallée de l’Ubaye, une région rurale et montagneuse des Alpes du Sud. Elles ont été développées à l’échelle du versant (1:5.000-1:2.000) et à l’échelle régionale (1:25.000- 1:10.000). Pour la création des inventaires, cette étude propose une interprétation combinée de séries temporelles d’images SAR, de photographies aériennes, de cartes géomorphologiques, de rapports historiques et de campagnes de terrain. A l’échelle locale, une méthodologie d'interprétation guidée par la géomorphologie et utilisant l’InSAR a été proposée pour identifier les champs de déplacement des glissements de terrain et mesurer leur évolution. A l’échelle régionale, la distribution spatio-temporelle des glissements de terrain a été caractérisée et l’aléa a été calculé à partir des probabilités d’occurrence spatiale et temporelle pour une intensité donnée des phénomènes. L’occurrence spatiale est estimée grâce à un modèle multivarié (régression logistique). L’occurrence temporelle des mouvements gravitaires est évaluée grâce à un modèle de probabilité de Poisson permettant de calculer la probabilité de dépassement (incluant ou non un seuil de surface) pour plusieurs périodes de retour. Plusieurs unités d'analyse spatiale ont été utilisées pour la modélisation ; les résultats démontrent clairement leur influence sur les résultats. L’analyse de l’aléa a été réalisée sur quelques cas spécifiques. Des relations entre les (ré)activations de glissements de terrain et les facteurs déclenchants sont proposées. / The analysis of landslide inventories is the basis for quantitative hazard assessment. Landslide inventory maps are prepared using conventional methods (field surveys, visual interpretation of aerial photographs) and new remote sensing techniques. One of the most promising techniques for landslide detection and mapping is related to the measurement of the ground deformation by satellite radar interferometry (InSAR).This doctoral thesis is dedicated to the preparation of a multi-date inventory, from multi-source data, including InSAR, for a quantitative assessment of landslide hazard. The methods associate the analysis of Earth Observation products and statistical modelling for the characterization of landslide hazard in a rural and mountainous region of the South French Alps. They have been developed at the slope (1:5000-1:2000) and the regional (1:25.000-1:10.000) scales. For the creation of a multi-date inventory, this study developed a combined interpretation of time series of SAR images, aerial photographs, geomorphological maps, historical reports and field surveys. At the slope-scale, a geomorphologically-guided methodology using InSAR was proposed to identify landslide displacement patterns and measure their kinematic evolution. At regional scale, spatio-temporal distribution of landslides is characterised and hazard is assessed by computing spatial and temporal probabilities of occurrence for a given intensity of the phenomena. The spatial occurrence is evaluated using a multivariate model (logistic regression). The temporal occurrence of landslide is estimated with a Poisson probability model to compute exceedance probabilities for several return periods. Different mapping units were used in the modelling, and their influence on the results is discussed. Analysis of landslide hazard is then proposed for some particular hotspots. Relationships between landslide (re)activations and triggering factors are envisaged.