Dissertations / Theses on the topic 'Télédétection radar'

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 pollution maritime est l’un des principaux accidents qui affectent l’environnement maritime pendant une longue période. Il est essentiel que les systèmes de détection et de surveillance des déversements d'hydrocarbures interviennent rapidement pour contenir le danger. Ces systèmes utilisent plusieurs techniques et capteurs, les plus récents étant ceux réalisés à distance à l'aide de systèmes satellitaires et aéroportés. L'Agence européenne pour la sécurité maritime (EMSA) a lancé en 2016 la nécessité d'utiliser un système complémentaire, utilisant des drones, aux systèmes de surveillance maritime actuels.Dans nos travaux, nous proposons l’utilisation des drones comme système de détection des déversements d’hydrocarbures. Le radar basé sur un drone permettra une évaluation rapide et le traitement des données en temps réel de la zone où le drapeau de possibles déversements est levé par des témoins. L' échographie en parallèle peut être utilisée pour couvrir une grande surface dans un moment critique. De plus, l' échographie à l'aide de drones offre une résolution spatiale élevée par rapport à un satellite et présente l'avantage principal d'un coût relativement réduit par rapport aux systèmes de détection aéroportés spécialisés. Les drones peuvent être désignés comme systèmes nadir (émission et réception à angle nul par rapport à la normale). Étant largement indépendants de la rugosité de surface, les rendements des systèmes nadir (ou quasi-nadir) bénéficieront de la prédominance de la diffusion spéculaire et permettront une détection même par vent très faible. Les mêmes conditions sont considérées comme inappropriées pour la détection à l'aide d'autres techniques récentes.Dans cette thèse, nous présentons une nouvelle approche probabiliste qui utilise un radar à large bande d'aspect nadir pour les applications de détection de la pollution maritime. L’approche proposée combine un modèle de diffusion monocouche et des statistiques bayésiennes afin d’évaluer la probabilité de détection de marées noires, dans une plage plausible d’épaisseurs, sur l’eau de mer. Nous présentons un cadre d’algorithmes qui utilise des mesures de la valeur de réflectivité pour détecter les déversements de pétrole. L'infrastructure prend en charge une ou plusieurs mesures collectées à une ou plusieurs fréquences dans les bandes C et X. L'analyse des performances des trois types de détecteurs (simple, double et tri-fréquence) est effectuée. L'analyse des résultats obtenus à partir des interfaces de surfaces planes et rugueuses est également présentée.Nous complétons les algorithmes de détection par une nouvelle approche visant à estimer l’épaisseur de la nappe de pétrole. Nous présentons des estimateurs à probabilité unique, double et multifréquences maximum. Ces derniers utilisent l'algorithme de distance minimum euclidienne, dans des ensembles de constellation prédéfinis 1-D, 2-D ou K-D, sur des réflectivités simulées pour estimer l'épaisseur de la marée noire. Les algorithmes dérivés sont présentés et testés à l'aide d'une simulation de Monte-Carlo.Pour pouvoir passer aux prototypes et aux applications réelles, les résultats nécessitent une validation expérimentale. Par conséquent, nous présentons également une méthode rapide et efficace pour l'extraction à distance des coefficients de réflexion de puissance sur une structure multicouche modélisant un déversement d'hydrocarbures à la surface de l'eau de mer. Les résultats expérimentaux obtenus sont analysés et comparés à des calculs théoriques
Oil spill in sea water is one of the main accidents that adversely affect the maritime environment for a long period of time. It is crucial to have oil spill detecting and monitoring systems to have quick intervention to contain the danger. Such systems use several techniques and sensors, where most recent ones are those done remotely using satellite and airborne systems. The European Maritime Safety Agency (EMSA) launched in 2016 the need to use a complementary system, using drones, to the present satellite maritime surveillance systems.In our work, we propose the use of the drones for oil spill detection system. The drone-based radar will allow quick assessment and real time data processing of the area where the flag of possible spills is raised by witnesses. Parallelization in scanning can be used to cover large area in a critical time. Furthermore, scanning with drones provides high spatial resolution compared to satellite and with a principal advantage of relative low cost compared to dedicated airborne detection systems. Drones can be designated as nadir-looking systems (transmit and receive at zero angle from the normal). Being largely independent of surface roughness, the returns from nadir (or near-nadir) systems will benefit from the dominance of the specular scattering and allow detection even in very low wind conditions. The same conditions are considered to be unsuitable for detection using other recent techniques.In this thesis, we present a new probabilistic approach which uses nadir-looking wide-band radar for oil spill detection applications. The proposed approach combines a single layer scattering model with Bayesian statistics in order to evaluate the probability of detection of oil slicks, within a plausible range of thicknesses, on seawater. We present a framework of algorithms that utilize measurements of the reflectivity value to detect oil spills. The framework supports one or more measurements collected at single or multiple frequencies in the C-band and X-band. Performance analysis of all three types of detectors (single, dual- and tri-frequency) is done. The analysis for the results obtained from both flat- and rough- surfaces interface is also presented.We complement the detection-algorithms by a new approach targeting the estimation of the oil slick thickness. We present Maximum Likelihood single-, dual- and multi-frequency estimators. The latter use Minimum-Euclidean distance algorithm, in pre-defined 1-D, 2-D or K-D constellation sets, on simulated reflectivities to estimate the thickness of the oil slick. The derived algorithms are presented and tested using Monte-Carlo simulation.To be able to move forward to prototypes and real applications, the results need experimental validation. Therefore, we also present a fast and efficient method for the remote extraction of the power reflection coefficients on multilayer structure modeling an oil spill on the top surface of sea water. Experimental results obtained are analyzed and compared to theoretical calculations

Ce travail a pour principal objectif la restauration de la reflectivite radar dans les images radar, de sorte que celles-ci puissent etre considerees comme des images reflectance et etre traitees ulterieurement a l'aide des methodes de traitement classiques utilisees pour les images optiques. La nature coherente des images radar implique une operation de filtrage du speckle. Le filtrage ne devant pas entrainer de degradation de la resolution, la texture, les structures, et les reponses des forts diffuseurs doivent simultanement etre preservees. La methode bayesienne d'estimation maximum a posteriori prend explicitement en compte les proprietes du speckle et des scenes naturelles. Pour des raisons experimentales et theoriques, nous avons choisi une loi gamma pour representer la reflectivite radar. Le probleme de la detection des structures est resolu a l'aide de detecteurs a taux de fausse alarme constant, le coefficient de variation et le detecteur rapport qui recoit dans ce but des ameliorations geometriques. Le processus de restauration complet permet de filtrer energiquement le speckle sans perte notable de resolution. Le nombre equivalent de vues apres filtrage s'avere suffisant pour traiter les images radar a l'aide de methodes de classification classiques. Les resultats montrent que les images radar peuvent etre utilisees avec succes en complementarite aux donnees optiques, en particulier pour le suivi de la deformation des regions tropicales

Dans les domaines spectraux du visible et de l'infra-rouge, l'apport de la teledetection spatiale a la connaissance de la vegetation terrestre n'est plus contestee. En depit du faible nombre de donnees actuellement disponibles, les capteurs micro-ondes apparaissent egalement prometteurs bien que leurs potentialites n'aient pas ete encore entierement demontrees. En particulier, le probleme de l'extraction, a partir du signal enregistre, de l'information quantitative thematique presente dans la surface illuminee, n'est pas encore resolu. Des progres, dans sa resolution, sont notamment attendus grace a une meilleure comprehension des phenomenes electromagnetiques mis en jeu. L'approche developpee, dans le cadre de cette these, repose sur la modelisation des interactions onde electromagnetique-couvert vegetal pour l'interpretation des donnees radar existantes et pour les etudes de simulation. La premiere partie de la these expose les bases physiques necessaires a la modelisation et situe le probleme pose par la representation du couvert vegetal en parametres physiques, incorporables dans les modeles de diffusion micro-ondes. Dans le processus de modelisation, la connaissance des proprietes de transmission de l'onde electromagnetique dans les couverts vegetaux apparait essentielle. La determination du facteur de transmission sera abordee dans la deuxieme partie, de maniere experimentale puis theorique. La modelisation de la reponse radar a partir d'un couvert simplifie compose uniquement d'objets de forme cylindrique fait l'objet de la derniere partie de la these. Apres avoir ete valide dans une premiere phase, a partir de donnees experimentales obtenues au laboratoire, le modele est ensuite utilise pour l'interpretation de donnees image radar et pour une etude de simulation concernant la detection de l'humidite de surface des sols sous couvert vegetal

Cette thèse est composée de deux axes de recherche. Le premièr, plutôt méthodologique, consiste de nos efforts pour répondre à des questions ouvertes dans la communauté de RSO polarimétrique, tandis que le second est plutôt lié à l'application spécifique - le télédétection du manteau neigeux.Suite à la modélisation statistique alternative des images RSO multivariées et haute- ment texturées, par le modèle SIRV, nous proposons d'abord une évaluation appropriée des paramètres de circularité et sphéricité, autrement à priori présumés. La dernière est accouplée avec le test de symétrie sphérique, ce qui forme une méthode pour l'évaluation de pertinence de modèle statistique SIRV dans le contexte de données RSO polarimétriques. Compte tenu du taux de réjection, cela parait justifié de mettre en question les hypothèses de circularité et sphéricité, alors que la pertinence de modèle SIRV doit être soupçonnée dans les régions caractérisées par la diffusion déterministe forte. En suite, comme le point culminant de cette thèse, nous proposons une décomposition incohérente de cible polarimétrique, basée sur l'ACI et fondée sur l'hypothèse de non-Gaussianité du clutter RSO polarimétrique. En exploitant l'information contenue dans les ordres statistiques supérieurs, cette décomposition donne à la sortie un ensemble de vecteurs de cible, qui sont mutuellement indépendants (plutôt que seule- ment décorrélés) et non-orthogonaux. Contrairement à la première composant dominante, qui parait presque identique à l'une estimée par le homologue conventionnel, la deuxième com- posante dominante diffère significativement, ce qui représente un potentiel additionnel pour l'interprétation des données RSO polarimétriques.Dans le contexte appliqué, la première contribution présentée serait une approche stochas- tique pour la cartographie du manteau neigeux au moyen de données RSO multi-temporelles. Les apports les plus notables de la méthode présentée à l'ensemble de techniques de la détec- tion de changements dans la cartographie du manteau neigeux, sont l'hypothèse modifiée du ratio de rétrodiffusion entre la neige sèche et la neige humide, aussi que la corrélation spatiale entre les régions de la neige humide, introduite en impliquant la statistique locale de speckle dans le processus de décision. Finalement, nous présentons la méthode non-autonome pour l'estimation spatiale de l'équivalent en eau de la neige (EEN), basée sur des données optiques. En utilisant avec succès des données de télédétection dans la calibration du modèle EEN externe, on essaie de démontrer l'utilité et la nécessite du télédétection dans la surveillance du manteau neigeux
This thesis comprises two research axes. The first, being rather methodological, consists of our efforts to answer some of the open questions in the POLSAR community, while the latter is sooner related to the specific application - the remote sensing of snow.Following the alternative statistical modelling of highly textured multivariate SAR datasets by means of SIRV model, we propose the appropriate assessment of, otherwise assumed, cir- cularity and sphericity parameters. The last is coupled with the spherical symmetry test, forming a method for the evaluation of SIRV statistical model suitability in the context of POLSAR data. Given the rejection rate, challenging circularity and sphericity appears to be justified, while SIRV model pertinence must be doubted in the regions characterized by strong deterministic scattering. Further on, as the highlight of this thesis, we propose a po- larimetric incoherent target decomposition, based on ICA and founded on the hypothesis of non-Gaussianity of POLSAR clutter. By exploiting the information contained in the higher statistical orders, this decomposition provides at the output a set of mutually independent (rather than only decorrelated), non-orthogonal target vectors. Unlike the first dominant com- ponent, which is nearly identical to the one estimated by the conventional ICTD counterpart, the second dominant component differs significantly, which, as we anticipate, represents an additional potential for the POLSAR datasets interpretation.In the applied context, the first presented contribution would be a stochastic approach in snow mapping by means of multitemporal SAR datasets. The most notable supplements of the presented method to the ensemble of change detection techniques in snow mapping are the plausibly modified assumption of the wet/dry snow backscattering ratio and implicitly introduced spatial correlation between wet snow areas, achieved by directly implicating local speckle statistics in the decision process. Finally, we present the non-autonomous method for SWE spatial estimation, based on optical datasets. By successfully involving the remote sensing datasets in the calibration of the external SWE model, we seek to demonstrate the utility and the necessity of the former in the snow pack monitoring
Ova teza podrazumijeva dva pravca istraživanja. Prvi, metodološki, predstavlja naše naporeda odgovorimo na neka od otvorenih pitanja u POLSAR zajednici, dok je drugi vezan zaspecifičnu aplikaciju - teledetekciju sniježnog pokrivača.Uzevši u obzir alternativno statističko modelovanje multivarijantnih SAR slika visoke rezolucijekoristeći SIRV model, mi predlažemo odgovarajuću estimaciju, uostalom pretpostavljenihparametara cirkularnosti i sfernosti. Integrišući posljednju u test sferne simetrije, formiranje metod za evaluaciju prikladnosti statističkog modela SIRV u kontekstu POLSAR slikavisoke rezolucije. Posmatrajući stopu odbacivanja, sumnja u opravdanost pretpostavke cirkularnostii sfernosti se čini opravdanom, dok pogodnost SIRV modela mora biti preispitana uregionima koje karakteriše jako determinističko elektromagnetno rasijanje. U nastavku, kaoprimarni doprinos ove teze, predlažemo polarimetrijsku nekoherentnu dekompoziciju mete,koja je bazirana na ICA metodu i zasnovana na hipotezi o otklonu od Gausove prirode POLSARclutter -a. Eksploatišući informaciju sadržanu u višim statističkim redovima, predloženadekompozicija daje na izlazu set međusobno nezavisnih (prije nego samo nekorelisanih), neortogonalnihvektora mete. Za razliku od prve dominante komponente, koja je skoro identičnakomponenti estimiranoj koristeći konvencionalnu ICTD metodu, druga dominanta komponentase značajno razlikuje, što predstavlja dodatan potencijal u interpretaciji POLSAR slika.Prvi prezentovani doprinos u primijenjenom kontekstu bio bi stohastički metod za mapiranjesniježnog pokrivača baziran na multitemporalnom setu SAR slika. Najznačajniji priloziprezentovane metode grupi tehnika "detekcije promjene" u mapiranju sniježnog pokrivača suopravdano promijenjena pretpostavka o količniku povratnog rasijanja djelimično otopljenog isuvog snijega, kao i implicitno uvedeno prostorna korelacija između regiona djelimično otopljenogsnijega, postignuta direktnim uvođenjem lokalne statistike speckle šuma u proces odlučivanja.Konačno, predlažemo neautonomni metod za prostornu estimaciju SWE parametra,zasnovan na optičkim slikama. Uspješno inflitrirajući teledetekciju u kalibraciju eksternogSWE modela, imamo za cilj demonstrirati njenu korisnost i neophodnost u monitoringu sniježnogpokrivača

Le but du travail réalisé dans cette thèse est l'étude des informations acquises par un capteur polarimétrique multifréquence. L'objectif vise d'une part la modélisation statistique d'échos radar et d'autre part la discrimination et la classification polarimétrique multifréquence. La distinction fine entre les couverts à divers stades de croissance illustre l'apport spécifique de la polarimétrie multifréquence. Des images multipolarisées, multifréquences acquises en 1989 par le système ROS de la Nasa/JPL concernant la forêt des Landes ont été exploitées dans laquelle les diverses sections différent par leurs paramètres intrinsèques (biomasse, hauteur, âge, densité,). La modélisation polarimétrique d'échos radar consiste à trouver les lois de distribution décrivant au mieux les amplitudes absolues, les rapports d'amplitude et les différences de phase. La distribution K s'est révélée être la mieux adaptée pour décrire les amplitudes absolues des données aussi bien monovues que multivues. La méthode dite Bootstrap minimisant, voire éliminant l'interdépendance des données, a été introduite afin d'améliorer la confiance du test d'adéquation confirmant le choix de la distribution K. Un nouveau discriminateur fréquentiel, issu de la distribution k et étroitement lié à l'hétérogénéité du couvert, a été développé. La non symétrie azimutale, classiquement négligée, a été mise en évidence par une représentation équi-amplitude des signatures polarimétriques. L'algorithme de classification de Van Zyl et celui de décomposition de Freeman ont été exploités pour classifier les terrains. De plus, un algorithme de classification de pixels vérifiant la non symétrie azimutale a été développé permettant d'introduire une nouvelle classe la non symétrie azimutale pour une interprétation plus réaliste des terrains. Une extension des algorithmes de Novak concernant la réduction du speckle, a été proposée et appliquée sur des données réelles et sur des données synthétisées, en utilisant la propriété de non symétrie azimutale. Le travail de thèse réalisé représente une contribution non seulement à l'évaluation de l'apport de la polarimétrie multifréquence, mais aussi au développement des méthodes d'analyse et de traitement de données en télédétection radar.

Ce travail comprend la réalisation d'un calculateur dont le but est l'estimation de la hauteur de précipitation au moyen des images provenant d'un radar météorologique. étant données les incertitudes de la mesure radar, celle-ci est ajustée dynamiquement au moyen de données pluviométriques. Ces dernières sont obtenues par un réseau de stations météorologiques automatiques, interrogées par ligne téléphonique commutée. Au point de vue matériel, le calculateur est constitue de plusieurs cartes, au format multibus, à base de microprocesseurs 16 bits - 8088 et 8087 -. Le logiciel est conçu autour du système d'exploitation temps réel irmx 86. Ce logiciel de base procure au calculateur les moyens nécessaires d'arbitrage du déroulement de taches dans le temps, ainsi que des mécanismes d'échange entre taches et des interfaces avec plusieurs périphériques. Cette réalisation répond aux besoins de l'utilisation hydrologique des images radar. Son intérêt est d'autant plus grand que les étendues a couvrir, dépourvues d'un réseau dense de pluviomètres, sont importantes

Cette thèse est consacrée a la segmentation statistique non supervisée des images radar. L'originalité de notre étude réside dans l'adoption du système de distributions de Pearson pour modéliser les scènes naturelles homogènes. Nous généralisons les méthodes d'estimation employées pour un mélange de distributions de même loi a un mélange de distributions de lois différentes et appartenant au système de Pearson. Des algorithmes d'estimation bases sur la maximisation de la vraisemblance et sur la notion de l’Esperance conditionnelle ont été développes afin d'accomplir cette tâche. Les méthodes d'estimation développées pour les images radar mono spectrales ont été généralisées pour le cas des images radar multi spectrales. Nous étudions la robustesse des algorithmes proposes à travers la segmentation d'images de synthèse et d'images radar de natures différentes.

Ce travail de thèse porte sur la définition, le développement et l’évaluation d’une méthode, appelée DTCOR (Détection de la Turbulence COnvective par Radar), de détection en temps réel de structures turbulentes, de taille comprise entre 300m et 3km à l’aide d’un radar aéroporté en bande X Doppler. Il se réalise dans le cadre d’un projet industriel de développement d’un nouveau concept de radar qui pourrait être implémenté sur les avions de ligne. Elle exploite un formalisme variationnel avec contraintes physiques qui permet d’obtenir le vent et ses dérivées. Cette méthode est évaluée sur des jeux de données (vitesses radiales et réflectivités) synthétisés à partir de représentations analytiques représentant les caractéristiques principales de ces structures turbulentes (longueur d’onde et amplitude) et sur des données réelles issues d’une campagne d’observations aéroportées
We focus on this thesis on the definition, development and evaluation of a method that we call DTCOR (Detection of Convective Turbulence by Radar). This method detects in real time the turbulent structures whose sizes are between 300m and 3km, using an airborne X-band Doppler radar. This work is realized in the frame of an industrial project whose goal is the development of a new concept of radar that would be implemented on the airliners. The technique is based on a variational formalism with physical constraints in order to obtain the wind field and its derivatives. This method is evaluated on two sets of data (radial velocities and reflectivities), the first one synthesized from analytical form representing the main features of these turbulent structures (wavelength and amplitude) and the second on real data from a campaign of airborne observations

Les donnees radar, encore peu connues, sont rarement utilisees dans une optique paysagique et d'occupation du sol. Les objectifs de ce travail sont : 1) de familiariser les utilisateurs de la teledetection avec cette nouvelle categorie de donnees; 2) d'approfondir la comprehension du signal retrodiffuse par l'analyse et l'interpretation d'une image seasat (21. 08. 1978) sur le sud du departement des deux-sevres. Les capacites du s. A. R. De seasat sont testees a trois niveaux d'approche : - les ensembles paysagiques, - les unites de paysage, - les parcelles forestieres et les champs cultives. Une comparaison entre le s. A. R. De seasat et le m. S. S. De landsat est tentee pour mettre en evidence leur complementarite
Radar data, as yet not very well-known, are rarely used for the purpose of land systems and soil occupation studies. The objectives of this thesis are : 1) to familiarize remote sensing users with this new data, 2) to increase the understanding of backscattering through the analysis and interpretation of a seasat picture (21. 08. 1978) in the south of the deux-sevres department (france). The performances of the s. A. R. Of seasat are tested by using three different approaches : - the land systems, - the land units, - the forestry units and cultivated fields. A comparison is made between s. A. R. Seasat and m. S. S. Landsat in order to show their complementarity

L'étude de la neige est un domaine important de la recherche en hydrologie et en météorologie. Il a été démontré que les propriétés physiques de la neige peuvent être récupérées en utilisant des capteurs à micro-ondes actifs. Cela nécessite une compréhension de l'interaction entre les ondes électromagnétiques (EM) et les milieux naturels. Dans ce but, le travail est divisé en deux étapes: étudier numériquement tous les modèles physiques de l'interaction onde-neige et développer un algorithme de diffusion inverse afin d’estimer la profondeur de la neige à partir de mesures de rétrodiffusion par un radar à des fréquences et angles d'incidence différents. L’objectif de la première partie consiste à effectuer les calculs de diffusion à l’aide d’un simulateur électromagnétique bien connu Ansoft High Frequency Structure Simulator (HFSS). Les simulations numériques prennent en considération: la permittivité effective de la neige, les phénomènes de diffusion surfacique dans des structures en couche des milieux homogènes (air-neige-sol) avec interfaces rugueuses ainsi que les phénomènes de diffusion volumique en traitant de la neige comme milieu dense. Par suite, le problème critique dans cette partie est de tester la validité des modèles théoriques à travers une configuration numérique adéquate.Dans la deuxième partie de ce travail, l'étude est étendue pour développer une méthode de récupération pour estimer l'épaisseur de la neige au-dessus du sol en utilisant la technique de mesures en rétrodiffusion en bande L et X (1,5 et 10 GHz) à des angles d'incidence différents. Le signal rétrodiffusé par la neige est influencé par: la diffusion surfacique, la diffusion volumique et les effets du bruit du système radar. Pour cela, le coefficient de rétrodiffusion du milieu est modélisé statistiquement en ajoutant un blanc bruit de fond gaussien (WGN) dans la simulation. Cet algorithme de diffusion inverse nécessite deux étapes de calcul. La première étape consiste à estimer la densité de la neige en utilisant le coefficient de rétrodiffusion co-polarisé en bande L à incidence normale. La deuxième étape consiste à estimer l'épaisseur de la neige à partir de coefficients de rétrodiffusion co-polarisés dans la bande X en utilisant deux différents angles d'incidence. Pour une variance de bruit de fond de 0,02, toutes les valeurs récupérées ont une erreur inférieure à 2% pour une gamme de profondeur de la neige de [50-300] cm. Cet algorithme a été vérifié par simulation à l'aide d’un logiciel de conception au niveau système, SystemVue
Study of snow is an important domain of research in hydrology and meteorology. It has been demonstrated that snow physical properties can be retrieved using active microwave sensors. This requires an understanding of the interaction between electromagnetic (EM) waves with natural media. The objective of this work is two-fold: to study numerically all physical forward models concerning the EM wave interaction with snow and to develop an inverse scattering algorithm to estimate snow depth based on radar backscattering measurements at different frequencies and incidence angles. For the first part, the goal is to solve the scattering calculations by means of the well-known electromagnetic simulator Ansoft High Frequency Structure Simulator (HFSS). The numerical simulations include: the effective permittivity of snow, surface scattering phenomena in layered homogeneous media (air-snow-ground) with rough interfaces, and volume scattering phenomena when treating snow as a dense random media. So, the critical issue for the first part of this thesis is testing the validity of theoretical models through a careful numerical setup.For the second part, the study is extended to develop a retrieval method to estimate snow thickness over ground from backscattering observations at L- and X-band (1.5 and 10 GHz) using multiple incidence angles. The return signal from snow over ground is influenced by: surface scattering, volume scattering, and the noise effects of the radar system. So, the backscattering coefficient from the medium is modelled statistically by including a white Gaussian noise (WGN) into the simulation. This inversion algorithm involves two steps. The first is to estimate snow density using L-band co-polarized backscattering coefficient at normal incidence. The second is to estimate snow depth from X-band co-polarized backscattering coefficients using two different incidence angles. For a 0.02 noise variance, all retrieved values have an error less than 2% for a snow depth range of [50-300] cm. This algorithm was verified by simulating using Agilent’s SystemVue electronic system level design software

Le radar HF (6 a 30 mhz) en onde de ciel permet, en utilisant l'ionosphère comme un réflecteur, d'illuminer la surface de la mer à des distances comprises entre 700 et 3500 km L'écho reçu, après avoir été retro diffusé par la surface de la mer, est affecté d'une structure spectrale doppler connue qui dépend des mouvements de la surface diffusante. L'interprétation du spectre doppler en terme de paramètres de l'interface mer-air (vent, vagues et courant) est limitée essentiellement d'une part par les perturbations doppler introduites par les mouvements du réflecteur ionosphérique et d'autre part par les incertitudes qui subsistent quant a la relation entre le vent et les vagues. Après un exposé du contexte de la recherche et du matériel expérimental utilisé, on décrit les techniques de traitement du signal que nous avons mises au point pour limiter l'influence néfaste des mouvements de l'ionosphère. Nous avons pu mettre en évidence que la variation peut être due aux micro-pulsations du champ magnétique terrestre dont l'influence sur l'ionosphère peut ainsi être étudiée avec le radar. On présente ensuite les améliorations apportées à la mesure de la hauteur des vagues et à l'identification de certaines structures de courants marins par l'introduction de ces techniques et on discute des origines possibles des perturbations ionosphériques résiduelles. La dernière partie est plus spécifiquement consacrée aux possibilités de localisation des phénomènes météorologiques et à la mesure du vent par le radar. Cette mesure parait possible avec une précision, de l'ordre de 15 pour la direction et 2 m/s pour la vitesse, qui ne pourra être améliorée que par une meilleure compréhension de la relation entre le vent et le spectre directionnel des vagues

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'objectif de notre travail est d'étudier les marqueurs et les dommages consécutifs à une catastrophe naturelle à partir d'imagerie satellitaire, et d'analyser les potentialités de ce type de données spatiales dans la détection de ces marqueurs et dommages post catastrophes naturelles. Dans ce travail, nous nous sommes intéressés aux séismes et aux inondations à partir d'exemples précis comme les séismes d'Izmit en Turquie (1999), de Bhuj en Inde (2001), les inondations de l'Aude (1999), les coulées de boue du Venezuela (1999) et les inondations qui ont affecté Madagascar et le Mozambique (2000). Disposant d'un corpus d'images satellites couvrant les différents événements étudiés, nous avons d'une part, analysé l'ensemble des traitements d'images qui nous semblait le plus adapté à la recherche de marqueurs et de dommages, et d'autre part, nous avons adapté et développé de nouvelles méthodes pour détecter et cartographier ces dommages et marqueurs de C. N. Nos recherches nous ont permis de conclure sur les potentialités et limites de chaque type d'images satellites. Dans la caractérisation des dommages suite à un séisme, nous avons constaté que les images radar d'amplitude n'étaient d'aucune efficacité, alors que les images optiques à moyenne résolution permettent de détecter, en analyse multitemporelle, les dommages les plus importants alors que les images à très haute résolution sont bien adaptées à l'identification de dommages. Concernant les inondations, nous avons constaté que si certaines images conduisaient à des résultats positifs dans un cas, elles pouvaient dans d'autres circonstances ne pas donner de résultats satisfaisants. De même, une étude comparée de différentes méthodes de traitements sur un même cas, nous a montré la très grande variabilité des résultats en fonction de la méthode utilisée. Il ne semble donc pas y avoir actuellement une seule et unique méthode robuste pour la détection des dommages et des marqueurs liés aux inondations
The aim of our research is to study the potentialities and the limits of spatial imagery for the detection of damages after major natural hazard. In order to realize this work, we have studied several examples such as Izmit (1999) and Bhuj (2001) earthquakes, flood of the river Aude (1999), mud flow in Venezuela (1999), and the hurricane and flood in Madagascar and Mozambique (2000). In this work, we have studied and applied the more efficient image treatments for the damages detection, and we have also adapted and developed new methods such as the morphological anomalies recognition for the damages assessment and mapping. Our researches permit us to conclude on the potentialities and limits of each kind of special data. First, we have noted that radar imagery is unavailable for the detection of building damage levels after an earthquake. Only the optical data, at medium and high resolution permit to detect several levels of damage using a multitemporal analysis or morphological approach. Concerning the detection of damages after flood or mud flow, we have observed that results depend more on the geographic and meteorological situation than on the type of spatial data used. A compared study of different approaches on the same case has shown the great variabilty of the result depending on the methodology used. It doesn't seem to have a single and general method for the damages detection

Les cirrus sont des nuages fin de glace qui recouvrent en permanence entre 20% et 40% de la surface du globe. Ils jouent un rôle important dans le bilan énergétique du système terre-atmosphère-océan-biomasse. Ils sont cependant mal pris en compte dans les modèles de prévision climatique et/ou météorologique. Pour améliorer leur représentation dans ces modèles, il faut améliorer nos connaissances sur leur cycle de vie et leur interaction et rétroaction avec les autres composants de l'atmosphère. Le travail effectué durant cette thèse se situe dans ce contexte. Un schéma microphysique pour l'étude des cirrus a été mis en place. Pour valider/affiner ce schéma, une méthodologie a été élaborée. Elle consiste en la confrontation des observations lidar et radar simulées à partir des sorties du modèle aux observations réelles. Ces travaux ont permis de mettre en évidence la pertinence d'une telle approche. Le schéma microphysique fait intervenir différents paramètres clefs qui gouvernent les processus microphysiques du cirrus simulé. Il a été montré que chacun de ces paramètres clefs a une signature particulière sur les observations synthétiques.

Dans le domaine des antennes reseaux, les recherches sont, depuis plusieurs annees, axees sur la mise en uvre de methodes de synthese permettant de trouver la loi d'alimentation en amplitude et en phase des sources d'un reseau afin d'obtenir des diagrammes modeles. Dans le cas des antennes actives reseau pour radar a synthese d'ouverture, alcatel espace a propose une methode tres performante pour calculer la loi d'alimentation. La synthese de diagramme est realisee en tenant compte de deux caracteristiques fondamentales d'une antenne active radar: les performances d'un radar dependent du produit des gains emission et reception une antenne active est non reciproque, les lois d'excitation generees en emission et en reception peuvent etre differentes. Une synthese a amplitude uniforme a l'emission permet de maximiser la puissance emise par des amplificateurs etat solide miniaturises et d'optimiser leur rendement. Dans le domaine des radars aeroportes ou spatiaux, il est interessant que l'antenne puisse, pour certaines applications, effectuer la rejection de brouilleurs grace a une reconfiguration de sa loi d'alimentation. Nous avons donc mis au point puis valide une methode d'optimisation capable d'obtenir les performances requises par le produit des diagrammes emission-reception, et de modifier localement le diagramme de reception afin de realiser la rejection de brouilleurs dont les directions sont supposees connues. La methode de gradient developpee est basee sur le principe de la plus grande pente qui consiste a appliquer des variations suivant la direction inverse du gradient du critere d'erreur utilise. Cette methode d'optimisation est actuellement utilisee pour le dimensionnement d'antenne active radar car elle permet d'obtenir des diagrammes optimises de qualite, des lois d'excitations stables et des temps de calculs tres faibles

Cette thèse concerne l’extraction et l’étude du milieu urbain à partir d’images de télédétection. Après avoir constaté l’insuffisance de l’information radiométrique, nous effectuons une analyse bibliographique des outils d’analyse de la texture urbaine. Parmi ceux-ci, nous sélectionnons un paramètre de variance conditionnelle issu d’un modèle markovien gaussien. Ce paramètre, estimé en chaque point de l’image, nous permet d’extraire un premier masque urbain. Après avoir remarqué la complémentarité des capteurs radar et optique, nous combinons l’information de texture des capteurs SPOT et ERS pour affiner le masque extrait. Pour finir, nous proposons et comparons différents algorithmes supervisés de fission-fusion qui nous permettent une classification intra-urbaine. A partir des images SPOT et ERS sont extraits différents paramètres texturaux ou radiométriques. Une classification est faite sur chacun de ces paramètres. La pertinence d’un paramètre pour les différentes classes est donnée par la matrice de confusion associée à la classification et calculée sur les régions d’apprentissage. A partir des différentes matrices de confusion est défini l’opérateur de fusion. Le site de validation est la ville de Mexico
This thesis is concerned with the analysis and extraction of urban areas in remote sensing images. As radiometric information alone is insufficient for the detection of such areas, we carry out a study of texture analysis techniques for urban scenes. Of the techniques currently available, we choose to describe texture using the conditional variance parameter of a Gaussian Markov model. This parameter, estimated at each point in the image, allows us to extract our initial urban mask. Having noted the complementary nature of radar and optical sensors, we combine the textural information of SPOT and ERS sensors to refine our mask. Finally, we propose and compare different supervised fission-fusion algorithms which allow us to perform an intra-urban classification. From the SPOT and ERS images we compute different texture and radiometric parameters. A classification is carried out using each of these parameters in turn. The importance of each parameter for each class is given by the corresponding confusion matrix which is computed using training zones. A fusion operator is defined using the different confusion matrices. The site of our study is Mexico City

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.

L'imagerie radar est un outil particulierement precieux pour l'etude des zones equatoriales puisqu'elle permet de voir a travers les nuages. De nombreuses etudes, menees en particulier sur la guyane, mettent en avant l'utilite de ces donnees pour l'etude des milieux naturels tropicaux et leur evolution sous la pression anthropique croissante. Or si l'offre en images radar est plutot abondante, ces donnees sont moins utilisees que lors des annees 1970. Cette sous-utilisation est probablement due aux difficultes d'interpretation inherentes aux donnees radar. Nous cherchons dans ce travail a confronter les informations issues de l'interpretation d'un ensemble d'images radar avec un questionnement geographique afin de determiner dans quelle mesure les premieres repondent au second et afin de proposer une methodologie d'interpretation qui rende ces donnees plus accessibles. Le littoral amazonien est une zone de choix pour cette recherche, surtout dans la mesure ou la vision synoptique que permet la mosaique de plus de vingt images dont nous disposions est originale. Nous avons cherche a y caracteriser les paysages et leur fonctionnement, notamment en rapprochant les donnees radar de statistiques bresiliennes a l'echelle du municipe. La premiere partie du travail cherche a decrire le fonctionnement du capteur radar et les phenomenes de reflexion des ondes, afin d'interpreter au mieux les images. Nous y rappelons egalement les differentes entreprises de cartographie radar qui ont eu lieu en amerique latine et proposons un panorama des donnees disponibles actuellement. Nous presentons ensuite le littoral amazonien, sa constitution et les origines de la fracture nord-sud qui s'y manifeste sur le plan humain. La troisieme partie presente la methodologie de constitution de notre base de donnees mais egalement une methodologie d'interpretation des images basee sur la connaissance du contexte geographique. Enfin dans une quatrieme partie nous etudions les paysages du littoral amazonien, tels que nous avons pu les saisir a partir de notre base de donnees et de nos visites sur le terrain. Nous mettons ainsi en particulier en relief les mutations sensibles de certains milieux comme les campos de l'amapa sous la pression des societes productrices de cellulose ou la zone bragantine devant la croissance de l'elevage bovin

La détection de changements dans une scène est l’un des problèmes les plus complexes en télédétection. Il s’agit de détecter des modifications survenues dans une zone géographique donnée par comparaison d’images de cette zone acquises à différents instants. La comparaison est facilitée lorsque les images sont issues du même type de capteur c’est-à-dire correspondent à la même modalité (le plus souvent optique multi-bandes) et possèdent des résolutions spatiales et spectrales identiques. Les techniques de détection de changements non supervisées sont, pour la plupart, conçues spécifiquement pour ce scénario. Il est, dans ce cas, possible de comparer directement les images en calculant la différence de pixels homologues, c’est-à-dire correspondant au même emplacement au sol. Cependant, dans certains cas spécifiques tels que les situations d’urgence, les missions ponctuelles, la défense et la sécurité, il peut s’avérer nécessaire d’exploiter des images de modalités et de résolutions différentes. Cette hétérogénéité dans les images traitées introduit des problèmes supplémentaires pour la mise en œuvre de la détection de changements. Ces problèmes ne sont pas traités par la plupart des méthodes de l’état de l’art. Lorsque la modalité est identique mais les résolutions différentes, il est possible de se ramener au scénario favorable en appliquant des prétraitements tels que des opérations de rééchantillonnage destinées à atteindre les mêmes résolutions spatiales et spectrales. Néanmoins, ces prétraitements peuvent conduire à une perte d’informations pertinentes pour la détection de changements. En particulier, ils sont appliqués indépendamment sur les deux images et donc ne tiennent pas compte des relations fortes existant entre les deux images. L’objectif de cette thèse est de développer des méthodes de détection de changements qui exploitent au mieux l’information contenue dans une paire d’images observées, sans condition sur leur modalité et leurs résolutions spatiale et spectrale. Les restrictions classiquement imposées dans l’état de l’art sont levées grâce à une approche utilisant la fusion des deux images observées. La première stratégie proposée s’applique au cas d’images de modalités identiques mais de résolutions différentes. Elle se décompose en trois étapes. La première étape consiste à fusionner les deux images observées ce qui conduit à une image de la scène à haute résolution portant l’information des changements éventuels. La deuxième étape réalise la prédiction de deux images non observées possédant des résolutions identiques à celles des images observées par dégradation spatiale et spectrale de l’image fusionnée. Enfin, la troisième étape consiste en une détection de changements classique entre images observées et prédites de mêmes résolutions. Une deuxième stratégie modélise les images observées comme des versions dégradées de deux images non observées caractérisées par des résolutions spectrales et spatiales identiques et élevées. Elle met en œuvre une étape de fusion robuste qui exploite un a priori de parcimonie des changements observés. Enfin, le principe de la fusion est étendu à des images de modalités différentes. Dans ce cas où les pixels ne sont pas directement comparables, car correspondant à des grandeurs physiques différentes, la comparaison est réalisée dans un domaine transformé. Les deux images sont représentées par des combinaisons linéaires parcimonieuses des éléments de deux dictionnaires couplés, appris à partir des données. La détection de changements est réalisée à partir de l’estimation d’un code couplé sous condition de parcimonie spatiale de la différence des codes estimés pour chaque image. L’expérimentation de ces différentes méthodes, conduite sur des changements simulés de manière réaliste ou sur des changements réels, démontre les avantages des méthodes développées et plus généralement de l’apport de la fusion pour la détection de changements

La qualité de l'air en milieu urbain fait désormais partie des préoccupations des autorités responsables des grandes agglomérations. Les décideurs ont besoin d'outils permettant la surveillance de la pollution atmosphérique. Actuellement, il est impossible de connaître précisément la distribution spatiale des polluants. Les associations en charge de la qualité de l'air sont donc très intéressées par tous les moyens susceptibles d'affiner cette connaissance. La télédétection est un de ces moyens, aussi nous nous sommes attachés, au cours de cette thèse, à apporter des éléments de réponse utiles aux praticiens. L'analyse d'images-radar à synthèse d'ouverture (RSO), de l'agglomération nantaise, nous a permis de définir les facteurs influençant la perception de l'environnement urbain dans les images-radar. De cette analyse a découlé une étude pour cartographier la rugosité aérodynamique sur toute la ville. Ce paramètre, caractérisant la morphologie locale, est nécessaire à la modélisation de la dispersion des polluants au-dessus des villes. Nous avons utilisé pour cette cartographie des images-radar seules ou employées conjointement à l'imagerie optique. Une autre étude a été menée visant à obtenir une méthode innovante, faisant usage des données optiques en infrarouge thermique, pour cartographier la distribution spatiale du champ de concentration des particules en suspension (fumées noires). Des facteurs pouvant influencer les interactions entre les polluants et les autres bandes spectrales, du visible et de l'infrarouge, ont été étudiés. Dans un souci d'opérationnalité, que ce soit avec l'imagerie radar ou optique, les résultats des nouvelles méthodes ont été comparés avec ceux obtenus avec des méthodes conventionnelles.

La nouvelle génération de satellites de télédétection, optique et radar, avec des résolutions de l'ordre du mètre, introduit de nouvelles problématiques, notamment en reconnaissance des formes et interprétation des données. La complémentarité entre ces deux types d'images en terme d'utilisation et d'information délivrée montre l'intérêt d'une interprétation conjointe. Nous proposons une méthode de recalage des images optique et radar fondée sur le contenu de la scène et sans utilisation des paramètres capteurs. Notre approche permet de déterminer la transformation rigide entre les images à travers une représentation hiérarchique de leur contenu, puis la transformation polynomiale à partir de couples de points obtenus à l'aide de l'information mutuelle. Nous avons développé une technique de classification permettant d'identifier le contenu de la scène, exploitant à la fois les informations de l'image optique et celles issues de l'image radar. La méthode, utilisant les séparateurs à vaste marge, montre l'interêt d'utiliser conjointement les informations contenues dans chaque image, en particulier pour la détection des routes et des bâtiments et est robuste face à la segmentation. Finalement nous présentons une méthode originale de recalage fin des bâtiments fondée sur l'hypothèse qu' “un classificateur peut reconnaître un bâtiment bien recalé si nous le lui avons appris". Ainsi nous classons des bâtiments avec des caractéristiques correspondant à plusieurs translations afin de déterminer leurs positions. Nous montrons également l'importance d'utiliser l'information contextuelle dans le recalage des objets, en particulier pour les bâtiments
The increasing quality of satellite images has generated interest in extracting man-made structures. Optical and radar sensors deliver images with unlike physical properties, thus it is interesting to fuse such images in order to benefit from joint observation. Such a process begins with registration of these images. We propose an automatic registration of radar and optical images without using sensors parameters. First, a rigid transformation is determined using a multi-scale pyramid of features representing the contours of roads and buildings. Secondly, a polynomial transformation is determined. The coefficients are obtained by associating points in both images using mutual information. We also developped a classification process in order to identify all scene objects. This method used both information from optical and radar images and svm classifier. We proved in this part a good robustness to segmentation and the interest of using both data to improve the classification, especially for roads and buildings. Finally we present an original method of fine registration for the buildings based on the assumption that “a trained classifier can recognize registrated buildings from unregistrated“. So, buildings are classified considering many translations in order to determine the good one. We also show the importance of contextual information to improve the fine registration, especially for buildings

En raison de l'importance du riz dans l'alimentation mondiale et du rôle des rizières dans les émissions de méthane, un suivi à grande échelle et en temps quasi-réel des surfaces cultivées en riz semble particulièrement utile. L'objectif de cette thèse est de développer des méthodes permettant une utilisation effective des données de télédétection des satellites présents et futurs pour le suivi des rizières. L'imagerie radar est privilégiée car elle permet des acquisitions sous toutes les conditions météorologiques, contrairement à l'imagerie optique. Deux méthodes sont retenues qui font intervenir un rapport d'intensité de deux images SAR en bande C : le rapport de polarisation HH/VV ou le changement temporel en co-polarisation HHdate2/HHdate1. Dans un premier temps, une étude statistique des rapports d'intensité de rétrodiffusion est effectuée, qui conduit au développement d'un modèle d'erreur permettant d'estimer la performance des méthodes de classification. Ce modèle d'erreur est également utilisé pour évaluer l'impact des paramètres des systèmes SAR (Synthetic Aperture Radar) sur la performance de la classification. Il s'agit des paramètres concernant l'étalonnage, l'ambiguïté, la fréquence de revisite. Dans un second temps, les méthodes de classification ainsi développées sont appliquées à deux jeux de données de l'instrument ASAR du satellite ENVISAT sur le delta du Mékong au Vietnam, pour faire la cartographie des rizières à deux échelles différentes. La première méthode repose sur l'utilisation du rapport HH/VV à partir de données du mode Alternating Polarization d'ASAR, qui permet de produire une carte de rizières couvrant une province du delta. La seconde méthode tire parti du changement temporel de HH sur des images du mode Wide-Swath d'ASAR, et est utilisée pour cartographier les rizières de l'ensemble du delta. Les deux méthodes sont validées avec succès en utilisant les surfaces cultivées données par les statistiques nationales.

L'objectif de ce travail est d'approfondir les connaissances actuelles d'analyse de donnees radar pour caracteriser la rugosite et l'humidite de la zone de balancement des marees. Differents supports sont utilises : mesures de terrain, donnees radar aeroporte, et images satellitaires, pour definir les conditions techniques necessaires a la description des ensembles morphosedimentaires, en termes de rugosite et d'humidite. L'analyse statistique du speckle present sur les images radar a synthese d'ouverture, a permis de developper une methode de filtrage spatial sur voisinage homogene. Cette methode, qui utilise des outils geostatistiques, conduit a la detection d'objets statistiquement homogenes, sur lesquels est effectue le filtrage. Les principales etapes du filtrage sont la segmentation de l'image en zones statistiquement homogenes, l'etiquetage en composantes connexes, la modelisation du variogramme sur les objets statistiques, et le filtrage spatial avec prise en compte de la portee. Les meilleurs resultats sont obtenus en effectuant un krigeage svh de l'image. Une fois la methode mise au point, des applications thematiques sont realisees, ayant pour but de mettre en evidence les potentialites d'un capteur multi-polarisation et multi-frequence pour l'etude de l'estran. Deux campagnes de mesures aeroportees servent a analyser les influences de l'humidite et de la rugosite, sur le signal retrodiffuse. Elles montrent que la rugosite est le parametre predominant, l'humidite n'intervenant qu'a des seuils eleves. Grace a l'information sur l'humidite de surface fournie par le satellite spot, une combinaison de donnees ers1-spot permet de faire la part entre la rugosite et l'humidite, et ainsi de tirer profit des capacites du radar pour decrire la rugosite de l'estran. Cette recherche demontre l'interet de l'imagerie radar pour une meilleure interpretation des ensembles morphosedimentaires de l'estran, et sa complementarite avec d'autres types de donnees numeriques.

Le radar imageur à ouverture synthétique (SAR) étant un système à visée latérale, l'acquisition des données se fait avec une géométrie très spécifique et hautement sensible au relief de la zone à imager. Le problème qui nous intéresse plus particulièrement concerne la déformation radiométrique de l'image due à la variation de la taille de la cellule de résolution radar en fonction du type de relief étudié. Il est indispensable de quantifier ces déformations et de les corriger afin de fournir une image décorrélée de cet effet de géométrie de la mesure et d'avoir alors accès aux paramètres physiques dont dépend le coefficient de rétrodiffusion. La technique utilisée consiste à simuler la réponse radar à partir d'un modèle numérique de terrain. Dans un premier temps, on étudie la variation de la résolution locale en fonction de la pente et de l'orientation du sol. Cette étude nécessite une modélisation du relief qui est abordée succcessivement au premier ordre par assimilation du relief à son plan localement tangent, et au deuxième ordre par la prise en compte de la courbure locale. Cette deuxième approximation nécessite la mise en œuvre d'une méthode de calcul de dérivées multidirectionnelles par passage dans l'espace de Fourier. On présente ensuite le simulateur fabriquant une image constituée uniquement de l'effet de relief en prenant en compte l'éventualité d'ambiguités radiales et d'ombres. Cette image est utilisée pour effectuer une correction simple de cet effet sur une image SAR réelle du radar Seasat. Quelques simulations à partir de paramètres différents de ceux de Seasat sont enfin présentées.

L'industrie automobile a un besoin émergent de capteurs de distances pour des systèmes d'équipement anticollision. Le sujet de ce travail est l'étude et la réalisation d'un système radar basé sur des techniques d'étalement de spectre par codage, vérifiant les caractéristiques de faible taux de fausse alarme, et de bonne robustesse face aux interférences. Le système retenu est un radar à ondes continues codé par séquences binaires pseudoaléatoires (SBPA), associé à un récepteur à corrélation. Dans cette optique, deux familles de récepteurs à corrélation numérique ont été étudiées. Le corrélateur multibit, et le corrélateur à un bit, où le signal reçu est codé sur deux niveaux, ce qui permet de réduire la complexité du traitement du signal à employer. Les performances de ces deux récepteurs en présence de SBPA sont présentées dans les situations d'écho unique et multiple. Un prototype radar fonctionnant à 10 GHz a été réalisé, intégrant un traitement numérique du signal en temps réel
The automotive industry has an emerging need for affordable distance sensors for innovative collision avoidance systems. This paper examines the research, design and development of a radar system based on spread-spectrum technologies to meet specifications of low false alarm rate and robustness against interference. The adopted system is a continuous wave radar using binary pseudorandom sequences, associated with a correlation receiver. Two kinds of correlation receivers have been studied. The multibit correlator and the one-bit correlator, where the received signal is discretized on only two levels, results in a simpler implementation of the receiver's signal processing. The performance of both receivers is presented in single and multiple echo situations. A 10 GHz radar prototype has been developed, integrating a real-time digital signal processing. The prototype has allowed us to demonstrate the advantages of the system and to assess the Operational Characteristics of the Receiver

En lien avec les activités humaines et l’élévation du niveau de la mer dans le cadre du changement climatique, les zones intertidales sont soumises à de fortes pressions. La topographie de ces environnements est ainsi en évolution permanente. Le suivi de la topographie est fondamental pour la modélisation hydrodynamique et morphodynamique des systèmes côtiers. Ce suivi fait face à des importantes difficultés, surtout sur le plan logistique, vu la localisation des zones intertidales entre les limites des plus hautes et des plus basses marées. La télédétection spatiale est une des meilleures approches pour assurer des mesures topographiques intertidales à jour dans l’espace et dans le temps. Cette thèse porte ainsi sur l’utilisation de la télédétection spatiale pour le suivi de la topographie des zones intertidales par des capteurs radar (altimétrie et Radar àSynthèse d’Ouverture (RSO)) et multispectrales. L’objectif principal est d’explorer, de développer ou d’améliorer des méthodes dédiées à la cartographie de la topographie intertidale, et d’étudier également la capacité de la future mission SWOT (Surface Water and Ocean Topography; première mission altimétrique à fournir des élévations au sein d’une fauchée au moyen de la technique d’interférométrie SAR (RSO)) à cartographier la topographie de ces zones. Les méthodologies développées et utilisées dans cette thèse ont été appliquées à deux baies intertidales situées sur la façade Atlantique de la côte française : Le Bassin d’Arcachon et la Baie des Veys. Nous avons d’abord montré que les améliorations techniques des nouvelles missionssatellitaires permettaient, pour la première fois, à l’altimétrie satellitaire de fournir des profils topographiques intertidaux le long des traces des altimètres. Deuxièmement, nous avons introduit une approche améliorée de la méthode de la ligne d’eau (méthode la plus courante pour la cartographie de la topographie intertidale) qui sert à générer des Modèles Numériques d’Élévation (MNEs) intertidaux à l’aide des images satellitaires (RSO et multispectrales). Grâce à cette nouvelle approche, la détection des lignes d’eau et leurs post-traitements sont maintenant plus rapides, plus efficaces et quasi-automatiques. Nous avons également mis en évidence la capacité de SWOT à générer des MNEs intertidaux précis en utilisant la méthode de la ligne d’eau. Les méthodologies développées et utilisées au cours de cette thèse sont capables de mesurer régulièrement latopographie dans les zones intertidales et permettre la détection des changements topographiques dans ces environnements et proposer des bilans morpho-sédimentaires. Ainsi, les deux zones intertidales étudiées sont en érosion sur la période de 2016 à 2018 avec des pertes en volume de 1,12 × 106 m3 et 0,70 × 106 m3 pour le bassin d’Arcachon et la baie des Veys respectivement. Ces informations sont utiles et nécessaires pour plusieurs applications scientifiques (par exemple, le bilan sédimentaire, la modélisation hydrodynamique), mais aussi pour les autorités et les acteurs du littoral dans le but de la mise en oeuvre des politiques d’utilisation et de protection de ces environnements
Intertidal flats provide essential services including protection against storm surges and coastal flooding.These environments are characterized by a continuous redistribution of sediments and topographic changes.They are under increasing pressure due to anthropogenic activities and sea level rise. The continuous monitoring of their topography is fundamental for hydrodynamic and morphodynamic modeling of coastal systems. Intertidal flats are among the most logistically challenging coastal landforms for ground-based and airborne-based topography monitoring. Spaceborne-based monitoring is the only viable and the mostcost-effective approach capable of providing regularly intertidal topography maps. Recent developments in radar (altimetry and Synthetic Aperture Radar (SAR)) and optical technologies, bring new types of data and enhanced capacities for monitoring intertidal environments. This PhD dissertation investigates the use of spaceborne-based methods for monitoring the topography in intertidal areas using radar altimetry, SAR, and multispectral satellite observations. The main objective is to explore, develop, or enhance methods dedicated for intertidal topography mapping. Being a part of the preparation phase of the future SWOT (Surface Water and Ocean Topography) radar altimetry mission, first mission to operate in wide-swath SAR interferometrymode, this PhD dissertation also investigates the capability of SWOT to map intertidal topography. Methodologies developed or/and used in this thesis were applied to two intertidal environments located on the French Coast: The Arcachon Bay and the Bay of Veys. We showed, for the first time, that recent advancements in technologies enabled satellite radar altimetry to extract intertidal topography profiles along the altimeters ground tracks. Second, we introduced an improved and quasi-automatic approach for the use of the waterline method (most common method for intertidal topography mapping) to derive intertidalDigital Elevation Models (DEMs). The changes include faster, more efficient and quasi-automatic detection and post-processing of waterlines. We also brought to light the ability of SWOT to generate highly accurate intertidal DEMs using the waterline method. The methodologies used here allow the generation of intertidal topography measurements regularly, that with careful usage, can be used for detecting topographic changes in intertidal environments. We showed that the two study areas eroded during 2016-2018, losing 1,12 × 106 m3 and 0,70 × 106 m3 for the Arcachon Bay and the Bay of Veys respectively. Updated DEMs provide useful and needed information for several scientific applications (e.g., sediment balance, hydrodynamic modelling), but also for authorities and stakeholders for coastal management and implementation of ecosystem protectionpolicies

Le radar à synthèse d'ouverture (RSO) aéroporté ou spatial est un puissant outil d'observation, permettant notamment d'acquérir des images de haute résolution de la surface terrestre par tout temps, de jour comme de nuit. Le phénomène de speckle, qui se traduit par une très forte granulation dans l'image détectée, rend cependant difficile l'interprétation automatique des données RSO. Ce travail de thèse est consacré à la segmentation d'images RSO, en particulier par l'approche contour. La segmentation consiste à diviser l'image en régions. Elle constitue un premier pas dans l'analyse de l'image, facilitant l'estimation des paramètres caractéristiques des régions. Les détecteurs de contours déjà proposés pour l'imagerie RSO travaillent sur des données détectées et supposent que le speckle est corrélé spatialement, ce qui entraîne une certaine dégradation des performances de ces opérateurs. A partir de l'estimateur maximum de vraisemblance (MV) de la réflectivité radar, nous développons l'opérateur optimal rapport de vraisemblance généralisé, qui exploite la nature intrinsèquement complexe des données RSO monovues afin d'éviter une perte de performance dûe à la corrélation du speckle. Les aspects spatiaux de la télédétection de contours, tels que la taille et la forme de la fenêtre d'analyse, le nombre de directions à examiner, et la présence de contours multiples, sont également abordés. Nous proposons d'utiliser des méthodes robustes basées sur l'algorithme de partage de eaux, en particulier le seuillage des dynamiques de bassin, pour extraire des contours fermés et squelettisés, définissant la segmentation de l'image. Le nombre de faux contours peut être réduit en post-traitement par la fusion de régions adjacentes ayant des propriétés similaires. L'estimateur MV de la position d'un contour dans une image RSO complexe est établi. Deux méthodes de repositionnement de contours, l'une basée sur les champs de Markov et le modèle de Potts, l'autre sur les contours actifs, sont proposés. L'apport de la segmentation pour des traitements ultérieurs est illustré pour le filtrage adaptatif de speckle et pour la classification contextuelle supervisée.

Ce mémoire porte sur le traitement des images multicomposantes, caractérisées par le fait que la valeur d'un pixel est représentée non par un seul scalaire (images à niveaux de gris), mais par plusieurs valeurs, qui peuvent être de même nature, ou bien correspondre à des grandeurs physiques différentes. Plus précisément, cette thèse s'intéresse à l'application du principe de traitement d'images à voisinages adaptatifs au cas des images multicomposantes. Ce principe, étudié et appliqué jusqu'à présent dans le cas des images scalaires, consiste en l'utilisation, comme support spatial pour le calcul de la valeur finale d'un pixel, d'un voisinage de forme et taille qui sont particularisées pour le pixel en cause. Nous illustrons l'application de ce principe au traitement des images multicomposantes dans le cadre de diverses applications concernant l'imagerie couleur (filtrage amélioration) et la télédétection (filtrage de speckle dans les images RSO multitemporelles, filtrage de la cohérence issue d'un couple interférométrique). Nous montrons que, pour chacune des applications étudiées, les opérateurs basés sur des voisinages ) adaptatifs fournissent des résultats meilleurs que ceux obtenus avec des opérateurs classiques, tant du point de vue subjectif (perception humaine), qu'objectif, tel qu'il peut être évalué par des mesures d'erreur numériques
This thesis deals with multicomponent image processing. A multicomponent image pixel is characterized by a few components, which may be of different nature. More precisely, this thesis extends the adaptive-neighborhood principle to multicomponent images. This principle, so far investigated for the case of gray-level images, consists in determining, for each pixel, a variable-sized, variable-shaped neighborhood, which ) serves as spatial support for the computation of the final value at that current pixel. We exemplify the application of the principle to multicomponent images in the context of various applications covering the field of color (filtering, enhancement) and radar (multitemporal SAR image filtering, coherence filtering in complex interferograms) imagery. Moreover, we show that, for each of the studied applications, the adaptive-neighborhood-based operators lead to better results than those obtained by standard operators, by both subjective and objective criteria

Le but de cette thèse est d'étudier les problèmes de la restauration et de la segmentation d'images de télédétection. Ces deuxproblèmes sont connus en tant que problèmes inverses. Les méthodes d'optimisation employées dans cette thèse sont déterministes et considerées comme accelerées, par rapport aux méthodes stochastiques. Premièrement, nous presentons un filtre itératif pour la réduction du chatoiement et la restauration des images radar à ouverture synthétique en amplitude, basé sur un modèle de membrane d'une approximation de champs aléatoires de Markov. Nous donnonsaussi une méthode rapide de segmentation en utilisant l'histogramme de l'image reconstituée. Nous démontrons un rapport étroit entre les modèles classiques de la physique statistique et les modèles de champs aléatoires de Markov pour une image de labels. Des résultats précis de relaxation sont obtenus avec une méthode appelée champ moyen avec recuit rapide. Un modèle de champ aléatoire de Markov Gaussien généralisé, employé pour la réduction du chatoiement et la restauration des imagesradar à ouverture synthétique, est présenté. Nous décrivons une approximation de la loi de probabilité d'observation d'images presentantun chatoiement par des lois Gaussiennes généralisées qui peut être utile pour la restauration et pour l'évaluation relative deshyperparamètres. Enfin, nous présentons une méthode de régularisation spatiale pour les images astronomiques, dérivation de l'algorithme de Richardson-Lucy, permettant de surmonter le problème de l'amplification de bruit pendant le processus de reconstruction d'image. Cette méthode de reconstruction préserve les propriétés photométriques d'images
The aim of this thesis is to study the problems of image restoration and segmentation in remote sensing imaging. Both problems are known as inverse problems. The optimization methods used in this thesis are deterministic fast methods, compared to stochastic methods. Firstly, we present an iterative filter is for speckle reduction and restoration of synthetic aperture radar amplitude images, based ona membrane model and a Markov random field approximation. We also give a fast segmentation method using the histogram of the restored image. We demonstrate a close relationship between classic models from statistical physics and Markov random fields models for image labeling purposes. Accurate relaxation results were obtained with a method named mean field fast annealing. A generalized Gaussian Markov random field model used for speckle reduction and restoration of synthetic aperture radar images. We describe an approximation of speckled image observation laws by generalized Gaussian pdfs which can be useful for speckled image restoration and for related hyperparamater estimation. Finally, we give a simple method of spatial regularization for astronomical images, deriving from the Richardson-Lucy algorithm, in order to overcome the problem of noise amplification during the image reconstruction process. This reconstruction method preserves theimage photometric properties

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).

Les travaux de recherche présentés dans ce mémoire s'inscrivent dans le cadre de l'étude et de l'analyse des méthodes d'imagerie radar monostatique en vue de les étendre à des systèmes radars bistatiques, avec la prise en compte de la polarisation à l'émission et à la réception. La configuration choisie est constituée d'un émetteur, d'une scène à imager et d'un récepteur, l'ensemble étant animé d'un mouvement quelconque. Nous avons défini les surfaces équi-distances et les surfaces équi-dopplers pour différentes configurations géométriques de liaison radar bistatique. L'analyse de ces surfaces permet d'extraire l'information liée à un pixel donné de la surface à imager lorsque la liaison bistatique est en mouvement. L'objectif est de modéliser un système capable de reconstruire l'image radar de la scène observée dans une base de polarisation définie. Un outil de simulation a été réalisé ; il s'intégrera dans une chaîne de développement ultérieure afin de tester de nouvelles méthodes de caractérisation de scènes basées sur une analyse polarimétrique
The research works presented in this dissertation fall under the framework of the study and analysis of monostatic mapping radar methods in order to extend them to bistatic radar systems, taking into account polarisation of the emission and the reception. The selected configuration consists of a transmitter, a scene and a receiver, the whole system is animated of an unspecified movement. We defined iso-distances surfaces and iso-dopplers surfaces for various geometrical configurations of bistatic connection radar. The analysis of these surfaces makes it possible to extract information related to a given pixel from surface to map when the bistatic connection is moving. The objective is to model a system able to rebuild radar images of scenes in a definite polarisation base. A simulation tool was carried out, it will be integrated, later, in a development chain in order to test new methods of scenes characterisation based on polarimetric analysis

Ce travail de thèse propose une méthode générale d'estimation de déplacement de la surface des glaciers à partir d'images RSO polarimétriques à Haute Résolution spatiale. Les caractéristiques nouvelles de ces images offrent un niveau de détail propice au développement de nouvelles méthodes de suivi de texture complémentaires aux méthodes classiques d'interférométrie RADAR difficiles à mettre en oeuvre dans ce contexte. La méthode proposée est basée sur la vraisemblance du rapport d'images RSO multivariées. L'utilisation du rapport d'images RSO et des lois statistiques correspondantes offrent une souplesse adaptée aux caractéristiques des images RSO notamment au caractère multiplicatif du chatoiement. La texture extraite du jeu polarimétrique offre une bonne robustesse aux variations surfaciques de la neige. La question du modèle statistique sous-jacent des images HR est abordé et l'utilisation des lois de Fisher est justifié. Des protocoles de test permettent de souligner la sensibilité de ce type de méthode. Le schéma méthodologique est complété par un ensemble de traitements avancés tels que la segmentation hiérarchique et l'utilisation d'un modèle d'écoulement. Deux sites d'études dans les Alpes françaises et en Antarctique ont permis d'éprouver cette méthode sur l'estimation de déplacement des glaciers d'Argentière et de l'Astrolabe. Une étude préliminaire sur la généralisation multi-capteurs de cette chaîne de traitement est finalement introduite.

L'agriculture en Tunisie fait partie des secteurs importants sur lesquels reposent l'économie du pays. Elle revêt également son importance par sa contribution à la sécurité alimentaire. Dans un contexte de gestion des ressources naturelles, la caractérisation et le suivi des états de surface est indispensable, particulièrement dans les régions semi-arides où plusieurs contraintes freinent le développement agricole (période de sécheresse, conflits sur le partage des eaux, manque de ressources, surexploitations des nappes, etc.). En Tunisie, près de 80 % des ressources en eau disponibles sont utilisées par l'agriculture avec une efficacité limitée. Là, où les ressources en eau sont très limitées, l'estimation de l'état hydrique de surface est particulièrement nécessaire pour établir les décisions adéquates pour une meilleure gestion de cette ressource. Dans ce contexte, la télédétection fournit une base fondamentale de données pour l'observation de la surface et constitue un outil majeur pour l'acquisition d'informations à distance. Les travaux réalisés au cours de cette thèse sur la plaine de Kairouan, au Centre de la Tunisie et caractérisée par un climat semi aride, contribuent à l'évaluation du potentiel des nouveaux capteurs satellitaires Sentinel-1 (S-1) et Sentinel-2 (S-2) pour la caractérisation des états de surface, spécifiquement l'humidité du sol dans un contexte de gestion durable des ressources en eau et en sol. En effet, ces nouveaux systèmes offrent aujourd'hui des produits opérationnels avec une forte répétitivité temporelle et des résolutions spatiales métriques permettant un suivi régulier. Dans notre contexte, les données radars sont particulièrement sensibles aux conditions de surface, précisément à l'humidité du sol, à la rugosité de surface et à la végétation. Ils se dévoilent comme les outils les plus prometteurs pour un suivi précis à l'échelle de la parcelle ou régionale. Ce travail comprend deux principales parties qui relient directement l'humidité du sol (variable clé pour différents processus) à l'irrigation dans un premier temps, puis à la texture du sol. L'approche adoptée combine les mesures expérimentales à l'utilisation de données de la télédétection multi-capteurs en synergie, ainsi à la modélisation et à la cartographie. La thèse se structure en trois volets. Le premier volet de ce travail évalue le potentiel des données radars en bande C pour une large base de données. Les résultats ont montré à travers des études du comportement et de modélisation que le signal radar permet de suivre la dynamique temporelle et spatiale de l'humidité du sol sur des parcelles de céréales. Le second volet, consiste à évaluer l'utilisation conjointe de données optiques et radars afin de pouvoir prédire l'état hydrique de surface sur une couverture végétale.[...]
Agriculture is considered as one of the most important sectors in Tunisia on which the country's economy is predominately based. It is also important because of its contribution to food security. In the context of natural resource management, the characterization and monitoring of surface states is essential, particularly in semi-arid regions where several constraints hamper agricultural development (period of drought, conflicts over water sharing, lack of resources, overpumping of groundwater, etc.). In Tunisia, nearly 80% of available water resources are used by agriculture with limited efficiency. Here, with very limited water resources, the estimation of the surface water state is necessary to establish the appropriate decisions for a better sustainable management. In this context, remote sensing provides a fundamental database for surface observation. It is a major tool for remote sensing data acquisition.The work carried out during this thesis contributes to evaluate the potential of the new Sentinel-1 (S-1) and Sentinel-2 (S-2) satellite for the characterization of surface states, specifically soil moisture in a context of sustainable management of water and soil resources. Indeed, these new systems offer operational products with a high temporal repeatability and metric spatial resolutions allowing regular monitoring. In our context, radar data is particularly sensitive to surface conditions, specifically soil moisture, surface roughness and vegetation cover. They are unveiled as the most promising tools for accurate monitoring at the field or regional scale. This work includes two main parts that directly relate soil moisture (key variable for different processes) to irrigation first, and then to soil texture. The approach adopted combines experimental measurements with the use of different remote sensing data in synergy, modeling and mapping. The thesis is structured in three parts. The first part of this work evaluates the potential of C-band radar data for a large database. The results showed through behavioral and modeling studies that the radar signal could retrieve temporal and spatial dynamics of soil moisture on cereal plots. The second component consists of evaluating the combined use of optical and radar data in order to predict surface water conditions over vegetative cover. With a precision of about 6 vol. %, soil moisture mapping is then proposed at high spatial resolution, by inverting the Water Cloud Model (WCM), a backscattering model for vegetation cover.[...]

Le but de cette thèse est de proposer une représentation réaliste de la surface de la mer pour mieux simuler les grandeurs de télédétection au-dessus par le modèle de double échelle de l'Université Catholique de Louvain. Nous utilisons d'abord une méthode ''bulk'' pour calculer le flux de quantité de mouvement entre l'air et la mer. Cette méthode offre une bonne description spectrale des vagues dans la partie non couverte par du déferlement. Elle améliore, en réalité, la sensibilité des simulations sur la vitesse du vent et sur la stabilité atmosphérique qui se révèle importante à prendre en compte pour l'inversion du flux de quantité de mouvement à partir des mesures radiométriques. Ensuite, nous proposons un modèle permettant de tenir compte de la diffusion électromagnétique par les zones de déferlement. Ce modèle est unificateur car il utilise plusieurs approches existant déjà avant de les généraliser pour décrire de façon cohérente l'effet des fortes rugosités et de la couche d'écume, qui existent au sein des zones de déferlement, sur les simulations des mesures actives et passives
The aim of this thesis is to propose a realistic representation of the sea surface to improve simulations of remote sensing measurements above it using the double scale model of the University Catholique de Louvain. We use at first the ''bulk'' method to evaluate the momentum flux between air and sea. This method allows us to obtain a good distribution of the spectral density of waves in the regions that do not contain breaking waves, and improves the sensitivities of active and passive UCL simulations on wind speed and atmospheric stability. We showed that atmospheric stability must be taken into account in any algorithm for deducing the momentum flux using sea surface brightness temperatures. Then, we propose a model that takes into account the electromagnetic scattering by breaking zones. This model uses several approaches which exist in the literature. These approaches are generalised and gathered to obtain a unique model that estimates correctly the effects of ripples and foam coverage, composing any breaking zone, on both active and passive simulations

Cette thèse est consacrée à la segmentation non supervisée d'images de télédétection et la détection de changements entre images radar. Nous présentons tout d'abord un modèle de chaînes de Markov cachées d'ordre supérieur qui permet de modéliser des structures de bruit complexes comme des bruits corrélés. Afin de prendre en compte certaines caractéristiques floues des images de télédétection, nous proposons ensuite un modèle de chaînes de Markov cachées floues qui tient compte de façon conjointe des caractéristiques de bruit et de flou des observations. Cette modélisation autorise la coexistence de pixels durs et flous dans une même image, et permet de caractériser des dégradés bruités situés de part et d'autre de zones plus homogènes. Nous présentons finalement une méthodologie de détection de changements basée sur ce modèle, qui permet de caractériser l'imprécision associée aux changements survenus entre deux acquisitions radar
This thesis is devoted to unsupervised remote sensing image segmentation and change detection on SAR images. We first present a higher order hidden Markov chains model which allows to model complex noise structures, like correlated noises. In order to take into account several fuzzy characteristics of remote sensing images, we propose a fuzzy hidden Markov chains model, which jointly takes in account the fuzzy and noisy characteristics of the observations. This model authorizes the coexistence of hard and fuzzy pixels in the same image, and allows to characterize noisy gradation located on both sides of more homogeneous areas. We finally propose a methodology of change detection based on the fuzzy model, which allows to characterize the imprecision associated to the changes between two SAR images

Le travail de recherche présenté dans ce mémoire de thèse est dédié au développement des méthodes en télédétection radar polarimétrique et interférométrique.

L'interférométrie radar à synthèse d'ouverture renseigne sur la topographie de la zone étudiée ou sur ses déformations. Nous mettons en place des traitements interférométriques pour obtenir un champ de déplacement au sol.

La polarimétrie radar étudie les interactions de l'onde électromagnétique avec le milieu étudié et nous informe sur les propriétés physiques des rétrodiffuseurs. Nous examinons en détail les deux modèles de paramétrisation des vecteurs de rétrodiffusion : le modèle alpha/beta et le modèle TSVM. Nous proposons ensuite d'utiliser la distribution de Fisher pour modéliser la texture dans les images polarimétriques. En utilisant le modèle multiplicatif scalaire, nous dérivons l'expression littérale de la distribution de la matrice de cohérence et nous proposons d'implémenter cette nouvelle distribution dans un algorithme de segmentation hiérarchique.

Les différentes méthodes proposées durant cette thèse ont été appliquées sur des données interférométriques en bande C sur les glaciers et sur des données polarimétriques en bande L dans le milieu urbain.

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

Les images radar des surfaces planétaires fournissent une mine d'information sur l'espace imagé. La disponibilité des images SAR (Synthetic Aperture Radar) donne la possibilité de cartographier des régions inconnues, difficilement accessibles, ou peu propices à la vie de l'Homme. Cependant, les images de télédétection radar présentent plusieurs défauts, dont le speckle et une ou plusieurs formes de distorsion géométrique. L'objectif de cette étude est de développer des méthodes capables d'identifier et de caractériser des changements affectant les surfaces des dunes à partir des données satellitales acquises à différentes dates et provenant de différentes sources. Elles donnent ainsi, la possibilité de cartographier, de catégoriser et de surveiller des zones affectées par des événements naturels survenus au cours du temps
Radar images of planetary surfaces provide a wealth of information on the imaged area. The availability of SAR (Synthetic Aperture Radar) images provides the ability to map unknown regions, difficult to access, or not conducive to the human life. However, the radar remote sensing images have several defaults, the speckle and one or more forms of geometrical distortion. The aim of this study is to develop methods that can identify and characterize changes in dune areas using satellite data acquired at different times and from different sources. So they give the possibility to map, categorize and monitor areas affected by natural events along time

Les images de télédétection radar sont caractérisées par un important bruit multi- plicatif, le chatoiement. La polarisation de l'onde est utilisée pour obtenir plus d'infor- mation sur la cible au sol. La décomposition du signal permet de caractériser le type de rétrodiffusion : de volume, de surface ou double bond. L'objectif de ce mémoire est d'illustrer et de mettre en évidence les avantages de la segmentation hiérarchique et du regroupement hiérarchique pour l'analyse d'images polarimétriques radar. Pour la classification H/A/alpha, on doit effectuer préalablement un filtrage pour réduire le bruit dans la classification. Nous proposons d'utiliser la segmentation hiérarchique et le regroupement hiérarchique pour faire un premier regroupement des pixels. Nous mon- trons que les résultats de la classification H/A/alpha et du regroupement de Wishart sont améliorés avec ce prétraitement. Nous utilisons deux images polarimétriques SAR pour notre étude.
Radar remote sensing images are characterized by an important multiplicative noise, the speckle. The polarization of the wave is used to obtain more information about the ground target. The scattering type is obtained from the signal decomposition : volume, surface or double bond. The objective of the thesis is to show and illustrate the advan- tages of the hierarchical segmentation and clustering for the analysis of polarimetric radar images. Filtering is needed to reduce the noise in H/A/alpha classification. We propose to use the hierarchical segmentation and the hierarchical clustering for a first grouping of the pixels. This produces a simple image while preserving the spatial infor- mation. The results of H/A/alpha classification and Wishart clustering are improved with this preprocessing. Two polarimetric images SAR are used for the study.

Le suivi de la neige sèche a une place importante en télédétection, en raison du grand intérêt des applications en hydrologie, climatologie ou de la prévision d'avalanche. Ce travail présente des méthodes d'analyse multi-fréquentielles et multi-temporelles du couvert neigeux en milieux alpins à partir de données SAR polarimétriques. Un modèle électromagnétique de diffusion est tout d'abord présenté et utilisé afin d'étudier le comportement en rétrodiffusion d'un couvert neigeux au moyen de paramètres polarimétriques pertinents. Des procédures de détection de la neige sèche, à partir de données SAR multi-fréquentielles et multi-temporelles, sont alors élaborées. Ces techniques adaptent la méthode de discrimination de la neige en fonction du milieu sous jacent et de la bande de fréquence employée. Finalement, à l'aide d'un modèle numérique de terrain, une étude polarimétrique altitudinale du couvert neigeux est développée, permettant d'associer une altitude à un comportement polarimétrique spécifique. Ces méthodes sont appliquées sur les données SAR polarimétriques SIR-C des sites alpins de Risoul et Izoard.

"Dans cette thèse, on étudie les signaux d'un système de télédétection associant un radar météorologique et un dispositif sonore (RASS : Radio Acoustic Sounding System). L'ensemble permet de mesurer la température virtuelle de l'atmosphère. L'objectif de ces travaux est d'améliorer la portée et la précision de l'instrument. Le premier chapitre décrit le fonctionnement d'un radar météorologique ST (Stratosphère-Troposphère). Couplé à un dispositif sonore, il forme le RASS. On présente son principe général, ses limitations et ses performances. Dans la deuxième partie, on montre l'influence de la géométrie du radar et des conditions météorologiques. On propose une disposition originale des sources sonores et on montre de façon théorique son intérêt. On propose une amélioration de la chaîne d'acquisition pour obtenir des signaux de meilleure qualité. Dans le troisième chapitre, on propose et on valide un modèle théorique des signaux. On étudie les performances ultimes que l'on peut espérer atteindre en terme de précision des estimations des paramètres de ce modèle. On présente les bornes de Rao-Cramèr (BRC) sur l'estimation de la température et des autres paramètres. On étudie ensuite l'estimateur par Maximum de Vraisemblance. Étant donnée la formulation du problème, on propose de mettre en place cet estimateur par l'algorithme du recuit simulé. Dans le quatrième chapitre, on traite de l'estimation du SNR, basée sur la méthode de Hildebrand-Sekhon. On montre qu'elle présente certaines limites pour les faibles SNR et on l'améliore. On présente une technique d'élimination des parasites, appelée "Prony-déflation", et on propose de débruiter les séries temporelles par filtrages par ondelettes. On étudie des méthodes d'analyse spectrale non-paramétriques et une méthode paramétrique. Des comparaisons sont effectuées avec les BRC. Le dernier chapitre propose une application sur des données réelles à long terme afin d'illustrer les méthodes proposées. "

Avec l’avènement de nouvelles techniques d’acquisition d’image et l’émergence des systèmes satellitaires à haute résolution, les données de télédétection à exploiter sont devenues de plus en plus riches et variées. Leur combinaison est donc devenue essentielle pour améliorer le processus d’extraction des informations utiles liées à la nature physique des surfaces observées. Cependant, ces données sont généralement hétérogènes et imparfaites ce qui pose plusieurs problèmes au niveau de leur traitement conjoint et nécessite le développement de méthodes spécifiques. C’est dans ce contexte que s’inscrit cette thèse qui vise à élaborer une nouvelle méthode de fusion évidentielle dédiée au traitement des images de télédétection hétérogènes à haute résolution. Afin d’atteindre cet objectif, nous axons notre recherche, en premier lieu, sur le développement d’une nouvelle approche pour l’estimation des fonctions de croyance basée sur la carte de Kohonen pour simplifier l’opération d’affectation des masses des gros volumes de données occupées par ces images. La méthode proposée permet de modéliser non seulement l’ignorance et l’imprécision de nos sources d’information, mais aussi leur paradoxe. Ensuite, nous exploitons cette approche d’estimation pour proposer une technique de fusion originale qui permettra de remédier aux problèmes dus à la grande variété des connaissances apportées par ces capteurs hétérogènes. Finalement, nous étudions la manière dont la dépendance entre ces sources peut être considérée dans le processus de fusion moyennant la théorie des copules. Pour cette raison, une nouvelle technique pour choisir la copule la plus appropriée est introduite. La partie expérimentale de ce travail est dédiée à la cartographie de l’occupation des sols dans les zones agricoles en utilisant des images SPOT-5 et RADARSAT-2. L’étude expérimentale réalisée démontre la robustesse et l’efficacité des approches développées dans le cadre de cette thèse
With the advent of new image acquisition techniques and the emergence of high-resolution satellite systems, remote sensing data to be exploited have become increasingly rich and varied. Their combination has thus become essential to improve the process of extracting useful information related to the physical nature of the observed surfaces. However, these data are generally heterogeneous and imperfect, which poses several problems in their joint treatment and requires the development of specific methods. It is in this context that falls this thesis that aimed at developing a new evidential fusion method dedicated to heterogeneous remote sensing images processing at high resolution. In order to achieve this objective, we first focus our research, firstly, on the development of a new approach for the belief functions estimation based on Kohonen’s map in order to simplify the masses assignment operation of the large volumes of data occupied by these images. The proposed method allows to model not only the ignorance and the imprecision of our sources of information, but also their paradox. After that, we exploit this estimation approach to propose an original fusion technique that will solve problems due to the wide variety of knowledge provided by these heterogeneous sensors. Finally, we study the way in which the dependence between these sources can be considered in the fusion process using the copula theory. For this reason, a new technique for choosing the most appropriate copula is introduced. The experimental part of this work isdevoted to land use mapping in case of agricultural areas using SPOT-5 and RADARSAT-2 images. The experimental study carried out demonstrates the robustness and effectiveness of the approaches developed in the framework of this thesis

Parce que l’incertitude des mesures des précipitations solides est importante en Arctique, les taux de chutes de neige montrent des différences marquées entre les jeux de données disponibles. Afin de caractériser plus précisément les précipitations arctiques, la télédétection spatiale micro-ondes s’avère être un outil idéal. Les observations collectées par le radar à bord du satellite CloudSat ont permis d’obtenir les taux de chutes de neige à la surface pour quatre années complètes. Ces estimations ont été validées avec des données de stations météorologiques, et comparées à diverses climatologies. Malgré un bon accord qualitatif, d’importantes différences sont observées, particulièrement au Groenland. La réanalyse régionale ASR montre un meilleur accord avec les restitutions de CloudSat que la réanalyse globale ERA-Interim, notamment concernant la distribution saisonnière des taux de chutes de neige. Les observations CloudSat ont ensuite été utilisées comme référence afin d’évaluer la capacité des sondeurs passifs micro-ondes proches de 183 GHz à détecter les chutes de neige arctiques. Nous avons montré que la détection est possible et repose principalement sur les températures de brillance à 190 et 183 ± 3 GHz ainsi que la température proche de la surface et la vapeur d’eau intégrée. La détection est limitée dans le cas de conditions environnementales trop froides et pour des chutes de neige faibles. En dépit de ces limitations, l’algorithme développé permet un apport en information concernant les chutes de neige intenses, avec un bon échantillonnage grâce à sa large fauchée et sa longue série temporelle. Ainsi les résultats de ces travaux illustrent notamment l’apport des observations passives micro-ondes, disponibles pour les 20 dernières années, pour la caractérisation de l’occurrence des chutes de neige
Because solid precipitation measurements at the surface are complex in Arctic, snowfall rates present significant differences between recent datasets. To further characterize arctic precipitation, microwave remote sensing is an appropriate tool. The radar observations onboard CloudSat provides rates of snowfall at the surface for a 4-years period. These retrievals are validated with in situ data, and compared to various datasets. Despite a good qualitative agreement, significant differences are observed, especially over Greenland. The regional reanalysis shows a better agreement with CloudSat retrievals than the global reanalysis, especially regarding the seasonnal distribution of snowfall rates. Then, CloudSat observations are used as a reference to evaluate the ability of passive microwave sounders to detect arctic snowfall for frequencies around 183 GHz. Detection is possible and relies mainly on brightness temperatures at 190 and 183 ± 3 GHz as well as the temperature near the surface and the integrated water vapor. A poor detection capability is observed in cold conditions and for light snowfall. Despite these limitations, the algorithm provides significant information for intense snowfalls, with good sampling due to its wide swath and long time series. Available for the last 20 years, passive microwave observations show a notable ability for a better characterization of arctic snowfall

L'interferometrie radar satellitaire s'est considerablement developpee depuis la mise en orbite du capteur ers-1. Des deplacements du sol de l'ordre du centimetre ont ainsi pu etre mesures sur des glaciers, sur des volcans en activite ou a la suite de phenomenes sismiques. L'interferometrie permet aussi de calculer des modeles numeriques de terrain (mnt). Dans cette etude, nous nous interessons au calcul de mnt a partir d'interferogrammes d'un point de vue algorithmique et d'un point de vue physique par analyse des limitations liees a l'atmosphere. Apres avoir presente un algorithme de deroulement peu sensible au bruit, fonde sur une analyse globale de l'interferogramme, nous decrivons deux techniques de fusion d'interferogrammes permettant de faciliter le deroulement de phase. Un algorithme d'affinage des parametres orbitaux est ensuite etudie. Il permet, avec les images de coherence et d'amplitude, de connaitre la precision theorique des mnt obtenus, sous reserve que les hypotheses habituelles du calcul interferometrique soient verifiees (retrodiffusion surfacique, conservation des proprietes geometriques et de retrodiffusion du sol, et assimilation de l'atmosphere au vide quant a la propagation des ondes). Dans un deuxieme temps, nous verifions l'une de ces hypotheses, a savoir celle concernant les effets de l'atmosphere. Nous montrons que la combinaison d'un denivele et d'une difference de profil de refraction entre les deux scenes creent des artefacts sur les interferogrammes dont il faut tenir compte lors du calcul de mnt. De plus, les gradients horizontaux de teneur en vapeur d'eau, les turbulences en air clair et les phenomenes ionospheriques creent eux aussi des artefacts locaux sur les interferogrammes. Apres avoir mis au point une methodologie de calcul de mnt par interferometrie, nous l'appliquons au calcul de trois mnt valides selon les donnees complementaires disponibles

Les travaux de thèse s'inscrivent au sein du chantier Sud-Ouest, dont le principal objectif est de contribuer à la compréhension et à la modélisation du fonctionnement des surfaces continentales à l'échelle du paysage. Ces travaux visent à améliorer les capacités de suivi et d'analyses de surfaces fortement anthropisées : les agrosystèmes. A la fois acteurs et spectateurs vis-à-vis du changement climatique, ces surfaces sont également dédiées à la production alimentaire. La problématique vise donc à concilier durabilité des ressources et niveau de production suffisant, en identifiant des outils comme la télédétection utiles à la prise de décision à des échelles allant de la parcelle au territoire. Dans ce contexte, les radars à synthèse d'ouverture (RSO) embarqués au sein de satellites, présentent le double avantage d'être sensibles à différents paramètres des surfaces continentales (en lien avec le sol, ou la végétation), et la capacité d'observation par condition nuageuse (à l'inverse des capteurs opérant dans le visible). Depuis les années 90, différentes études basées sur des images acquises avec la technologie RSO ont montré l'intérêt des données micro-ondes pour le suivi des surfaces continentales. Ces dernières années, l'émergence de missions satellites dans les bandes de fréquence X et L vient enrichir les possibilités d'étude autrefois limitées à la seule bande C. Ces couples capteurs-satellites fournissent aujourd'hui des produits à haute résolution spatiale (allant jusqu'au mètre), avec des possibilités de revisite hebdomadaire, critères nécessaires pour le suivi des zones hétérogènes, associées à de fortes dynamiques temporelles. Les travaux effectués dans le cadre de cette thèse visent à établir la complémentarité entre les données radars (TerraSAR-X, Radarsat-2 et Alos, dans les bandes spectrales X, C et L) et optiques (Formosat-2, Spot-4/5) acquises par satellites pour le suivi des agrosytèmes. Ils s'articulent autour de trois axes complémentaires : - Le premier consiste en la mise en oeuvre d'une campagne expérimentale basée sur l'acquisition d'un jeu de données (satellitaire et de terrain), nécessaire au développement de nouvelles approches pour l'analyse du paysage. La zone suivie, caractérisée par une forte anthropisation, est située à 50 km au sud-ouest de Toulouse. Les images satellitaires regroupent trois séries temporelles radar (bandes X, C et L), auxquelles s'ajoutent des acquisitions réalisées dans l'optique (Formosat-2, Spot-4/5). Avec un total d'une centaine d'images acquises dans les hyperfréquences, la zone commune aux différentes scènes couvre une surface de 10×10 km². Conjointement, les protocoles de mesures de terrain ont permis de considérer de manière indépendante les deux éléments clés de la surface : le sol et la culture. En complément des stations météorologiques installées dans le cadre du chantier, des mesures qualitatives et quantitatives ont été réalisés de manière synchrone avec les acquisitions satellites, sur un total de 387 parcelles. Cinq cultures sont principalement étudiées : blé, colza, tournesol, mais et soja. - Les signatures temporelles de chacune des cultures sont ensuite établies à chaque longueur d'onde d'acquisition satellitaire (optique et radar) à travers une approche originale de normalisation angulaire des signaux radar (combinaison de l'information radar et optique). Les résultats obtenus durant le cycle phénologique des cultures d'hiver (blé et colza) et d'été (maïs, soja et tournesol) montrent clairement la complémentarité des approches multi-capteurs, et la spécificité des signaux radars (en lien avec les états de polarisations et les fréquences considérées). Deux paramètres biophysiques relatifs à la végétation sont enfin estimés (LAI et hauteur), les données micro-ondes montrant à la fois une importante sensibilité et de bonnes performances. - La modélisation électromagnétique sur sol nu a tout d'abord permis d'évaluer différents formalismes, à savoir : les modèles de Dubois et d'Oh (1992 et 2004) ayant comme caractéristiques communes une description simplifiée des processus. Ils sont confrontés à un modèle reposant sur des bases physiques, le modèle IEM (Integral Equation Model). L'application des modèles dans les différentes bandes spectrales (X, C et L), montre des résultats très hétérogènes, les meilleures performances étant obtenue en bande X, avec le modèle d'Oh 1992. Par la suite, l'amélioration des modèles tire parti de l'analyse des résidus (vis-à-vis des variables d'entrée), afin de réduire la dispersion observée. Les modèles testés sont optimisés et validés selon une approche de type résidus. Une forte amélioration est observée pour la plupart des modèles. Les résultats mettent en évidence l'intérêt des données multi-capteurs pour le suivi des surfaces dédiées à l'agriculture. Dans un futur proche, les missions spatiales telles que Tandem-X, Sentinel-1/-2, Radarsat Constellation ou Alos-2 devraient pérenniser l'accès à ces données, et préciser ainsi les résultats obtenus dans le cadre de cette thèse
The thesis fall within the "SudOuest" project, whose main objective is to contribute to the understanding and the modeling of the land surface functioning, at the landscape scale. This work aims to improve the capacity of monitoring and analysis of highly anthropic surfaces: agrosystems. Both actors and audience to climate change, these surfaces are also dedicated to the food production. So the problem is to reconcile sustainability of resources and sufficient level of production, identifying tools, such as remote sensing, useful in making decision at scales ranging from plot to land. In this context, the Synthetic Aperture Radar (SAR) embedded in satellites have the twofold advantages of being sensitive to different parameters of the land surface (related to soil, and vegetation), and the ability to observe by cloudy condition (unlike sensors operating in the visible). Since the 90s, several studies based on images acquired with SAR technology have shown the interest of microwave data for the monitoring of land surface. In recent years, the emergence of satellite missions at X- and L-bands enriches study opportunities once only limited to the C-band. These sensor/satellite couples now provide products with high spatial resolution (up to a meter), with the possibility of weekly revisits, necessary criteria for the monitoring of heterogeneous areas associated with high temporal dynamics. Works done in this thesis aim to establish the complementarities between the radar (TerraSAR-X, Radarsat-2 and Alos, at X-, C- and L-bands) and optical data (Formosat-2, Spot-4/-5) acquired by satellites for the monitoring of agrosystems. They revolve around three complementary areas: - The first is the implementation of an experimental campaign based on the acquisition of a set of data (satellite and ground), necessary for the development of new approaches to landscape analysis. The studied area, characterized by a strong human impact, is located near Toulouse (at 50 km in the South West). Satellite images include three radar time series acquired at X-, C- and L-bands, and images acquired in the optical (Formosat-2, Spot-4/-5). With a total of one hundred images acquired in the microwave domain, the common area to the different scenes covering a region of 10×10 km². Together, the protocols used for field measurements consider independently the two key elements of the surface: the soil and the culture. In addition to the weather stations (part of the "SudOuest" project), qualitative and quantitative measurements are performed synchronously with the satellite acquisitions, on a total of 387 plots. Five crops are mainly studied: wheat, rapeseed, sunflower, corn and soybean. - The temporal signatures of these crops are then established for each satellite wavelength (optical and radar), through an original approach based on an angular normalization of radar signals (combining the optical and radar information). The results obtained during the phenological cycle of winter (wheat and rapeseed) and summer crops (corn, soybean and sunflower) clearly show the complementarity of multi-sensor approaches and the specificity of radar signals (associated with the considered polarization states and frequencies). Two biophysical parameters related to vegetation are finally estimated (leaf area index and height), the microwave data showing both high sensitivity and good performances. - The electromagnetic modeling of bare soil is first used to evaluate different formalisms, namely Dubois and Oh (1992 and 2004) models, with common characteristics, a simplified description of the process. They are confronted with a model based on the physical laws, the IEM (Integral Equation Model). The application of models in different spectral bands (X, C and L), shows very mixed results; the best performances are obtained at X-band with Oh 1992 model. Thereafter, the enhancement of the models takes advantage of the residue analysis (as a function of the input variables), to reduce the observed dispersion. The tested models are optimized and validated using an approach such residues. A significant improvement is observed for most models. The results highlight the interest of multi-sensor data for the monitoring of continental surfaces dedicated to agriculture. In the near future, satellite missions such as Tandem -X, Sentinel-1/-2, Radarsat Constellation or Alos-2 should sustain access to these data, and define the results obtained in this thesis

Les cirrus sont des nuages de la haute troposphère. Leur influence sur le bilan radiatif de la terre est significative; sachant qu'ils couvrent en permanence le cinquième du globe. D'où la nécessité de connaître leurs propriétés optiques et physiques qui seront utiles pour les modèles climatiques. Le but principal de ce travail est l'étude de ces propriétés par télédétection optique lidar et radio métrique. Les méthodes d'inversion potentielle des mesures lidar dont nombreuses. Il s'est agi pour nous de tester ces méthodes en vue de trouver celle qui convient à l'étude des cirrus. La simulation des signaux lidar nous a permis non seulement de déterminer les performances et limitations des différents systèmes lidars utilisés, mais la comparaison des méthodes d'inversion. Des cas de cirrus liés à des phénomènes climatiques différents (aérojets, systèmes frontaux), ont été étudiés afin de mieux comprendre les phénomènes de formation, maintenance et dissipation de ce type de nuages