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Caractérisation et modélisation de la rugosité multi-échelle des surfaces naturelles par télédétection dans le domaine solaire / Characterization and modeling of the multi-scale roughness of natural surfaces by remote sensing in the solar domain

La rugosité est une propriété clé des sols qui contrôle de nombreux processus de surface et influence la fonction de diffusion du rayonnement incident, alias sa BRDF (Bidirectional Reflectance Distribution Function). Bien qu’elle dépende fortement de l’échelle spatiale, la rugosité est souvent considérée comme stationnaire dans les modèles photométriques de réflectance de surfaces. En particulier, celui de Hapke l’inclut sous la forme d’un angle de pente moyen, intégré sur toutes les échelles variant de la taille d’un grain du régolithe à celle de la topographie locale. Le sens physique de ce paramètre de rugosité moyenne est largement débattu car l’échelle n’est pas clairement définie. Cette thèse a pour objectifs de comprendre comment la rugosité moyenne peut décrire un phénomène multi-échelle et d’investiguer l’influence des échelles spatiales de rugosité sur la BRDF d’une surface. On teste notamment la capacité du modèle de Hapke à restituer par inversion de la BRDF une rugosité moyenne compatible avec la réalité terrain. La topographie de terrains volcaniques et sédimentaires du Piton de la Fournaise (île de La Réunion) et du rift d’Asal-Ghoubbet (République de Djibouti) a été mesurée par photogrammétrie haute résolution sur une large gamme de résolutions à partir de données multi-instrumentales : images satellite, drone et acquises manuellement. Leur BRDF a été mesurée en parallèle par Pléiades et par un spectro-goniomètre (appelé Chamelon), et simulée numériquement par tracé de rayon sur les MNT réalisés. Une analyse multi-échelle par transformée en ondelettes révèle le comportement multi-modal de la rugosité des surfaces étudiées et permet de montrer que les structures sub-centimétriques dominent à la fois le paramètre de rugosité intégré et la forme de la BRDF. La rugosité estimée par inversion sur les données simulées avec une version simplifiée du modèle de Hapke coïncide avec celle déterminée sur les modèles de surface lorsque les hypothèses du modèle sont respectées et l’albédo connu à priori. L’adéquation n’est pas systématique mais reste bonne dans le cas de terrains à rugosité modérée avec une version complète du modèle de Hapke / Surface roughness is a key property of soils that controls many surface processes and influences the scattering function, or BRDF (Bidirectional Reflectance Distribution Function), of incident radiation. While it is strongly scale-dependent, it is often considered as a stationnary parameter in photometric models. In particular, it is included in the Hapke model as a mean slope angle, integrated over all scales from the grain size to the local topography. Yet its physical meaning is still a question at issue, as the scale at which it occurs is undefined. This thesis aims at understanding how this mean parameter can describe a multiscale phenomenon and to investigate the role of spatial scale on surface BRDF. Finally, we investigate the ability of the Hapke model to retrieve a roughness parameter which is consistent with the ground truth. The topography of volcanic and sedimentary terrains in the Piton de la Fournaise (Réunion Island) and the Asal-Ghoubbet rift (Republic of Djibouti) has been measured using high resolution photogrammetry at a wide range of resolutions thanks to multi-instrumental data : satellite, drone and handheld images. Simultaneously, the BRDF has been numerically simulated, and measured by satellite and a spectrogoniometer (named Chamelon). A multiscale analysis by the means of the wavelet transform reveals the multi-modal behavior of roughness and shows that sub-centimeter surface features dominate both the integrated parameter and the shape of the BRDF. The roughness estimated by inversion of a simplified version of the Hapke model matches the roughness determined over surfaces when the assumptions of the model are verified, with a priori knowledge on surface albedo. The match is not systematic, but remains good for moderately rough terrains using the full Hapke model

Identiferoai:union.ndltd.org:theses.fr/2017USPCC231
Date08 November 2017
CreatorsLabarre, Sébastien
ContributorsSorbonne Paris Cité, Ferrari, Cécile, Jacquemoud, Stéphane
Source SetsDépôt national des thèses électroniques françaises
LanguageFrench
Detected LanguageFrench
TypeElectronic Thesis or Dissertation, Text, Image

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