Cette thèse concerne la séparation aveugle de sources, qui consiste à estimer un ensemble de signaux sources inconnus à partir d'un ensemble de signaux observés qui sont des mélanges à paramètres inconnus de ces signaux sources. C'est dans ce cadre que le travail de recherche de cette thèse concerne le développement et l'utilisation de méthodes linéaires innovantes de séparation de sources pour des applications en imagerie de télédétection spatiale. Des méthodes de séparation de sources sont utilisées pour prétraiter une image multispectrale en vue d'une classification supervisée de ses pixels. Deux nouvelles méthodes hybrides non-supervisées, baptisées 2D-Corr-NLS et 2D-Corr-NMF, sont proposées pour l'extraction de cartes d'abondances à partir d'une image multispectrale contenant des pixels purs. Ces deux méthodes combinent l'analyse en composantes parcimonieuses, le clustering et les méthodes basées sur les contraintes de non-négativité. Une nouvelle méthode non-supervisée, baptisée 2D-VM, est proposée pour l'extraction de spectres à partir d'une image hyperspectrale contenant des pixels purs. Cette méthode est basée sur l'analyse en composantes parcimonieuses. Enfin, une nouvelle méthode est proposée pour l'extraction de spectres à partir d'une image hyperspectrale ne contenant pas de pixels purs, combinée avec une image multispectrale, de très haute résolution spatiale, contenant des pixels purs. Cette méthode est fondée sur la factorisation en matrices non-négatives couplée avec les moindres carrés non-négatifs. Comparées à des méthodes de la littérature, d'excellents résultats sont obtenus par les approches méthodologiques proposées.

Notre travail avait pour objectif d'apporter une contribution à l'amélioration des connaissances de l'environnement marin arctique. Plus précisément, nous nous sommes intéressés à l'étude des structures océaniques de surface, à la fois biologiques et physiques, dans les mers de Barents et de Kara, ainsi que dans la partie sud-est de la mer de Barents, à partir de l'imagerie spatiale opérant dans le domaine du visible, du proche infrarouge et de l'infrarouge thermique. Des mesures in situ nous ont permis de valider les algorithmes utilisés pour le traitement des images et de nous guider pour l'interprétation de celles-ci. Nous avons montré quelles étaient les zones apparemment les plus productives sur le plan de la production primaire et à quelle période de l'année se produisait l'efflorescence phytoplanctonique. Nous avons aussi mis en évidence les principaux fronts thermiques et hydrologiques, les directions suivies par les glaces de mer, leur relation avec les courants de surface, ainsi que le transport des sédiments et des polluants au débouché des fleuves sibériens. L'objectif sous-jacent à notre travail était de déterminer quelles étaient les régions les plus sensibles et les plus exposées à une éventuelle pollution du milieu marin. Au terme de ce travail, nous constatons que deux régions sont particulièrement vulnérables. Au nord de la mer de Barents, la zone de la lisière des glaces abrite un écosystème particulièrement important pour l'ensemble de la chaîne alimentaire arctique ; une quelconque pollution dans cette région pourrait, selon son occurrence, avoir des conséquences désastreuses, en raison de l'intensité et de la brièveté de la floraison phytoplanctonique. La partie sud-est de la mer de Barents, qui abrite elle aussi de nombreuses espèces animales, et où circulent des masses d'eau et des glaces potentiellement contaminées, constitue la deuxième zone à risques. Il serait donc souhaitable de porter les efforts de recherche sur l'étude de ces deux régions, qui, outre leur richesses biologiques, suscitent des intérêts croissants de la part des compagnies pétrolières en raison des réserves importantes du sous-sol en hydrocarbures et gaz naturel.

Une nouvelle génération de spectromètres imageurs émerge dans le domaine de l'exploration spatiale par l'ajout d'une dimension supplémentaire de mesure, la dimension angulaire. L'imagerie spectroscopique multi-angulaire est conçue pour fournir une caractérisation plus précise des matériaux planétaires et permet une meilleure séparation des signaux provenant de l'atmosphère et la surface. Le capteur Compact Reconnaissance Imaging Spectrometer for Mars (CRISM) à bord de la sonde Mars Reconnaissance Orbiter est une caméra hyperspectrale qui fonctionne systématiquement dans le mode multi-angulaire depuis l'orbite. Néanmoins, les images multi-angulaires hyperspectrales posent certains problèmes de manipulation, de visualisation et d'analyse en raison de leur taille et de leur complexité. Dans ce cadre, cette thèse propose des algorithmes statistiques et physiques pour analyser les images acquises par l'instrument CRISM de manière efficace et robuste. Premièrement, je propose une chaîne de post-traitement visant à améliorer la qualité radiométrique des données CRISM et à générer des produits améliorés, ces dernières données étant conçues pour permettre une analyse fine de la planète Mars. Deuxièmement, je m'intéresse à la correction atmosphérique des images CRISM en exploitant les capacités multi-angulaires de cet instrument. Un algorithme innovant, à base physique est mis en oeuvre pour compenser les effets atmosphériques afin d'estimer la reflectance de surface. Cette approche est particulièrement utilisée dans cette thèse pour déduire les propriétés photométriques des matériaux qui coexistent dans un site spécifique de Mars, le cratère de Gusev. Troisièmement, j'effectue une comparaison d'une sélection des meilleurs techniques existantes, visant à réaliser une déconvolution spectrale des données acquises par l'instrument CRISM. Ces techniques statistiques se sont avérées utiles lors de l'analyse d'images hyperspectrales de manière non supervisé, c'est a dire, sans aucun a priori sur la scène. Une stratégie originale est proposée pour discriminer les techniques les plus appropriées pour l'exploration de Mars, à partir de données indépendantes provenant d'autres capteurs d'imagerie haute résolution afin de construire une vérité de terrain. / New generation of imaging spectrometers are emerging in the field of space exploration by adding an additional view of measurement, the angular dimension. Multi-angle imaging spectroscopy is conceived to provide a more accurate characterization of planetary materials and a higher success in separating the signals coming from the atmosphere and the surface. The Compact Reconnaissance Imaging Spectrometer for Mars (CRISM) aboard the Mars Reconnaissance Orbiter is a hyperspectral camera that operates systematically in multi-angle mode from space. Nonetheless, multi-angle hyperspectral images are related to problems of manipulation, visualization and analysis because of their size and complexity. In this framework, this PhD thesis proposes robust statistical and physical algorithms to analyze images acquired by the CRISM instrument in an efficient manner. First, I propose a tailor-made data pipeline aimed at improving the radiometric quality of CRISM data and generating advanced products, the latter data being devised to perform fine analysis of the planet Mars. Second, I address the atmospheric correction of CRISM imagery by exploiting the multi-angle capabilities of this instrument. An innovative physically-based algorithm compensating for atmospheric effects is put forward in order to retrieve surface reflectance. This approach is particularly used in this thesis to infer the photometric properties of the materials coexisting in a specific site of Mars, the Gusev crater. Third, I perform an intercomparison of a selection of state-of-the-art techniques aimed at performing spectral unmixing of hyperspectral data acquired by the CRISM instrument. These statistical techniques are proved to be useful when analyzing hyperspectral images in an unsupervised manner, that is, without any a priori on the scene. An original strategy is proposed to discriminate the most suitable techniques for the exploration of Mars based on ground truth data built from independent high resolution imagery.

L'île de Taiwan est le résultat de la collision, toujours active, des plaques Philippines et Eurasie. Ce travail a pour objet de mieux comprendre les processus tectoniques qui accompagnent la croissance actuelle de l'orogène, en utilisant l'interférométrie radar différentielle satellitaire en complément des autres méthodes d'investigation existantes. Cette technique fournit des cartes de déformation instantanée du sol (de quelques années à quelques jours) étendues, précises et denses. Après avoir détaillé les principes et les limites de cette mesure, ainsi que son potentiel à Taiwan, la technique est appliquée, avec des données issues des satellites ERS, à deux phénomènes tectoniques caractéristiques du développement de cette chaîne de collision. (1) Le séisme de Chi-Chi (1999, Mw = 7.6) sur la frontière Ouest de l'orogène, correspond à la réactivation de la faille chevauchante majeure de Chelungpu. L'interférométrie radar et le GPS permettent de quantifier avec une précision centimétrique les déformations cosismiques métriques affectant le bloc chevauché et d'y détecter les réactivations, induites par le choc principal, des failles de Changhua et de Tuntzuchiao. La comparaison avec les déplacements prédits par les modèles publiés de distribution de glissement sur la faille montre les limites de ces modèles. (2) Au SW de l'île, l'interférométrie radar permet la quantification de la croissance rapide (1,5 cm/an de 1993 à 2000) d'un anticlinal d'axe N-S, traduisant la propagation du front de déformation sur la marge continentale chinoise à l'Ouest. Ce phénomène tectonique est modélisé par une structure en "pop-up" limitée au nord par une rampe latérale, orientée E-W.

Cette thèse étudie des méthodes d'assimilation de données par filtrage particulaire à l'estimation d'écoulements fluides observés au travers de séquences d'images. Nous nous appuyons sur un filtre particulaire spécifique dont la distribution de proposition est donnée par un filtre de Kalman d'ensemble, nommé filtre de Kalman d'ensemble pondéré. Deux variations à celui-ci sont introduites et étudiées. La première consiste à utiliser un bruit dynamique (permettant de modéliser l'incertitude du modèle et de séparer les particules entre elles) dont la forme spatiale suit une loi de puissance, cohérente avec la théorie phénoménologique de la turbulence. La deuxième variation repose sur un schéma d'assimilation multi-échelles introduisant un mécanisme de raffinements successifs à partir d'observations à des échelles de plus en plus petites. Ces deux méthodes ont été testées sur des séquences synthétiques et expérimentales d'écoulements 2D incompressibles. Ces résultats montrent un gain important sur l'erreur quadratique moyenne. Elles ont ensuite été testées sur des séquences d'images satellite réelles. Sur les images réelles, une bonne cohérence temporelle est observée, ainsi qu'un bon suivi des structures de vortex. L'assimilation multi-échelles montre un gain visible sur le nombre d'échelles reconstruites. Quelques variations additionnelles sont aussi présentées et testées afin de s'affranchir de problèmes importants rencontrés dans un contexte satellitaire réel. Il s'agit notamment de la prise en compte de données manquantes sur les images de température de surface de l'océan. En dernier lieu, une expérience d'un filtre de Kalman d'ensemble pondéré avec un modèle océanique complet est présentée pour une assimilation de champs de courants de surface en mer d'Iroise, à l'embouchure de la Manche. Quelques autres pistes d'amélioration sont également esquissées et testées.