Le travail de recherche présenté dans cette thèse a pour objectif principal l’évaluation de l’intérêt de la télédétection active par lidar, à partir de plateformes spatiales, pour le suivi des systèmes forestiers à l’échelle de la planète. La forêt est l’un des principaux modérateurs du climat par son action sur les grands cycles biogéochimiques dont les plus importants sont les cycles de l’eau et du gaz carbonique. Cet environnement est néanmoins très mal documenté à l’échelle globale car il n’est pas toujours facile d’accès. Les observations aéroportées et spatiales, par télédétection, sont donc les approches les mieux adaptées afin de donner accès aux différentes échelles caractéristiques des processus d’interaction entre le milieu atmosphérique et la forêt. Afin de valoriser la télédétection par lidar, il a été nécessaire de construire une base de données représentative de différents environnements forestiers, allant de la forêt gérée à la forêt tropicale primaire. Ces données ont été obtenues suite à plusieurs campagnes utilisant un nouveau démonstrateur lidar, le système ULICE (Ultraviolet LIdar for Canopy Experiment). Elles ont permis d’évaluer les différentes sources d’incertitudes liées à la mesure pour l’extraction des paramètres forestiers pertinents (i.e. hauteur des arbres, quantité de biomasse aérienne, indice de couverture foliaire, …). Cette évaluation a été possible suite au développement d’un simulateur numérique qui prend en compte les caractéristiques de la surface, de l’atmosphère, de l’instrumentation lidar et d’orbitographie du satellite. On montre que la télédétection active lidar est une méthode de mesure performante pour la caractérisation des forêts à partir d’observations aéroportées ; elle reste très attractive pour des systèmes spatiaux en orbite basse, entre 300 et 500 km, comme la station spatiale internationale. / The research presented in this thesis aims at evaluating the usage of active remote sensor lidar, from space platforms to monitor forest systems at a global scale. Forest is one of the main climate regulators through biogeochemical cycles, in which the most important processes are water cycle and carbon cycle. However, it is still poorly documented at a global scale because it is not always easy to get the information. Airborne and spaceborne observations, through remote sensing, are therefore the most suitable approaches to characterize the interactions between forest and atmosphere, at a regional or global scale. In order to improve the lidar remote sensing, it was necessary to build a representative database of different forest types, from managed forest to primary tropical forest. These data are obtained from several experiments using a new airborne demonstrator, the ULICE (Ultraviolet LIdar for Canopy Experiment). These data allows us to evaluate different uncertainty sources associated with the measurements for the extraction of corresponding forest parameters (i.e. tree height, aboveground biomass, leaf area index, etc.). This evaluation is based on the development of a numerical simulator which takes into account the surface characteristics, the atmosphere, the lidar instrumentation, and the satellite orbitography. We show that the active remote sensing sensor lidar is a powerful measuring method to characterize the forest from airborne observations; it remains very promising for spaceborne systems in low orbit, between 300 and 500 km, as the International Space Station.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:theses.fr/2014VERS0059 |
| Date | 16 December 2014 |
| Creators | Shang, Xiaoxia |
| Contributors | Versailles-St Quentin en Yvelines, Chazette, Patrick |
| Source Sets | Dépôt national des thèses électroniques françaises |
| Language | French |
| Detected Language | French |
| Type | Electronic Thesis or Dissertation, Text |
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