Analyse du couvert nival à l'aide de données radar polarimétriques multifréquences et des mesures terrain de la campagne CLPX (cold-land processes field experiments)

In this research, the characterization of snow cover is made from data collected in September, February and March of 2002 and 2003, during Cold-land Processes Field Experiments project of the NASA. These data include snow and forests characteristic measurements, meteorological conditions, digital elevation model (DEM) and polarimetric multifrequency SAR data (C, L and P bands) acquired from AIRSAR-POLSAR airborne sensor. These data will be used to analyze multifrequency polarimetric techniques to characterize snow cover over forested areas (open area, sparse coniferous forest, and dense coniferous forest). Different techniques have been developed to detect wet snow over different forested areas. The methodology of wet snow detection developed by Rott and Nagler (1995) is first analyzed. The best result is obtained in HH polarization (13% for the sparse coniferous forest site and 25% for the dense coniferous forest site). C-band data in circular polarizations improves these results, but the errors remain high (22% for the sparse coniferous forest site and 13% for the dense coniferous forest site). The use of [sigma][omicronn] ratio in dB [sigma][omicronn][subscript LHH] /[sigma][omicronn][subscript CHH], [sigma][omicronn][subscript LHV]/[sigma][omicronn] [subscript CHH], [sigma][omicronn][subscript LHV] /[sigma][omicronn][subscript CHV] and [sigma][omicronn][subscript LVV] /[sigma][omicronn][subscript CHH] allows to detect wet snow ([less-than or equal to] 13% errors) for both the open area and the dense coniferous forest sites. However, with this technique, higher errors ([greater-than or equal to] 16%) are obtained for the sparse coniferous forest site. The analysis of polarimetric signatures in the three bands shows that their shapes vary according to snow conditions (wet or dry) and forest densities. The pedestal height of polarimetric signatures in P band allows to apply a thresholding approach to discriminate between snow conditions (wet or dry). The error matrix generated from polarimetric signature techniques applied to snow pit measurements shows error higher than 6%. For the characterization of snow condition, target decomposition theorems show promising results. For the three bands, the Freeman-Durden and Cloude-Pottier decompositions allow to understand scattering mechanisms of snow-covered-forested areas. Also, a thresholding approach applied to volume scattering power of the Freeman-Durden decomposition in C band as well as to entropy parameter together with angle [alpha] value of Cloude-Pottier decomposition shows abilities to detect wet snow over forested areas. The technique using the volume scattered power shows detection errors higher than 16%. No classification error is obtained in the error matrix generated from entropy values over the snow pits. The analysis of backscattering coefficients as a function of forest density (open area, sparse coniferous forest and dense coniferous forest) shows variations in the signal as a function of frequency, polarization, density and forest structures as well as with ground conditions (snow-free, dry snow, wet snow). Three radar vegetation indexes (IVR, IVRD[subscript HH] and IVRD[subscript VV]) are analyzed. The IVR index in C and L bands, as well as the IVRD[subscript VV] index in L band are sensitive to forest density. The volume scattered power of the Freeman-Durden decomposition also allows to characterize forest density in C, L and P bands.In order to partially reduce the effect of forested area on the backscattering of a snow cover, image difference between the C-band backscattering coefficient (HH polarization) and the C-band volume scattered power in wet snow condition is performed. The error matrix generated over the snow pit shows that a threshold of 1.5 dB applied to the image difference leads to errors less than 6%. The obtained results clearly show the utility of multifrequency, multipolarisation and polarimetric SAR data for wet snow detection over different forested areas

Extraction d'information, amélioration du SNR et compression des données dans les images SAR multifréquences multipolarisées

Une méthode statistique permettant d'obtenir une nouvelle représentation optimale des images SAR multifréquences multipolarisées est proposée. La méthode est inspirée de l'analyse en composantes principales à bruit additif ajusté (NAPC) et de la théorie de diagonalisation simultanée de deux matrices symétriques par une seule matrice. Un nombre restreint des nouvelles images transformées décrivant fidèlement les données image SAR originales avec un rapport signal sur bruit amélioré sont alors retenues. Le développement théorique ainsi que la mise en oeuvre de la méthode en question, avec les résultats obtenus sur des images SAR réelles des capteurs radar du système SIR-C, font l'objet de ce présent article

Evaluation du potentiel des données radar multi-paramètres pour la cartographie en milieu tropical : applications en Guyane française et en Côte d’Ivoire

Since 2007, the launch of fully polarimetric SAR sensors has significantly improved the potential of satellite SAR data for the vegetation cartography. These sensors allow to make a complete description of the polarization state of the backscattered wave whatever the polarization configuration of the incident wave. Polarimetric data are sensitive to the geometrical structure of the vegetation cover, bringing a significant contribution for vegetation cartography. Different fully polarimetric sensors have been launched since 2007: ComoSkyMed, RADARSAT-2, and PALSAR sensors allowing observations in X, C, and L bands, with spatial resolution ranging from 1 to 30 m. Pilote sites are French Guiana (French) and Ivory coast (West African country) in humid tropical zone. In French Guiana, many studies in the past years guarantee a rich and detailed geographical knowledge, our works concern the multi parameters radar image analysis method (wavelength, polarization, resolution) and their exploitation together with external mapping data in the aim of implementing the temporal survey of the locally encountered environment (dense forest, coastal plains, mangrove forests, wetlands,…). In fact, with 80% of forest cover, French Guyana needs an update of existing cartographic documents to quantify the evolution of his dynamic vegetation. Once this assessment made on the Guyana was detailed and argued, the researches will concern to test zones in Ivory Coast which contrary to the Guyana, do not have geographical quality knowledge but where the tropical climate makes the use of radar images necessary as in Guyana. The first chapter of this work describes the fields met on our areas of study as well as the data available on each of them. Second chapter focuses on the methodology of processing and analysis of multicriterias radar images and their joint exploitation with optical images of very high-spatial resolution. Then, two approaches of evaluation of the images are discussed. A first approach, based on photo-interpretation, relies on the existing cartographic documents and on the land surveys to estimate visually the images. A second approach stating the evaluation thanks to the supervised classification for which two techniques were used: the SVM classification and the object-oriented classification. The third chapter is dedicated to the thematic applications of images on the test areas situated in French Guyana and in Ivory Coast. The mapping of the land use, the follow-up (survey) of the littoral wetlands and the coastal dynamics, all these applications can lead to the update of the existing cartographic documentsDepuis 2007, une nouvelle génération de radar satellitaires imageurs plus performants permet de renouveler les approches cartographiques et ce, en particulier, sur les zones tropicales où l'acquisition des images optiques est difficile du fait de la présence quasi permanente de nuages. Ces radars opèrent en différentes longueurs d'onde (bande L, C, X), différentes polarisations et avec des résolutions spatiales variables (Très Haute Résolution à Moyenne Résolution Spatiale).Nos sites d'étude se situent en Guyane française et en Côte d'Ivoire en contexte climatique tropical humide. Sur la Guyane française de nombreuses études antérieures garantissent une connaissance géographique riche et détaillée, nos recherches porteront sur la méthodologie de traitement et d'analyse d'images radar multi-paramètres (longueur d'onde, polarisation, résolution) et de leur exploitation conjointe avec des images optiques très haute résolution spatiale en vue d'effectuer le suivi temporel des milieux rencontrés localement (forêt dense sur socle, plaine littorale, forêt de mangrove, zones humides…).Une fois ce bilan détaillé et argumenté, effectué sur la Guyane, les recherches se porteront sur des zones test en Côte d'Ivoire qui contrairement à la Guyane, ne disposent pas de connaissances géographiques de qualité mais où le climat tropical rend, comme en Guyane, l'usage des images radar incontournable. Le premier chapitre de ce travail décrit les milieux rencontrés sur nos zones d'étude ainsi que les données disponibles sur chacun d'entre eux. Le second chapitre porte sur la méthodologie de traitement et d'analyse d'images radar multi paramètres et de leur exploitation conjointe avec des images optiques très haute résolution spatiale. Deux approches d'évaluation des images y sont discutées. Une première approche, basée sur la photo-interprétation, s'appuie sur les documents cartographiques existants, les levés de terrain pour évaluer visuellement les images. Une seconde approche aborde l'évaluation grâce aux méthodes de classification supervisée pour lesquelles deux techniques ont été utilisées : la classification SVM et la classification orientée objet. Le troisième chapitre est consacré aux applications thématiques des images sur les zones test situées en Guyane française et en Côte d'Ivoire. Y sont abordées la cartographie de l'occupation du sol, le suivi des zones humides littorales et la dynamique côtière et toutes ces applications pouvant conduire à la mise à jour des documents cartographiques existant

Analyse des signaux radars polarimétriques en bandes C et L pour le suivi de l'humidité du sol de sites forestiers

Résumé : Dans les couverts forestiers, le suivi de l’humidité du sol permet de prévenir plusieurs désastres tels que la paludification, les incendies et les inondations. Comme ce paramètre est très dynamique dans l’espace et dans le temps, son estimation à grande échelle présente un grand défi, d’où le recours à la télédétection radar. Le capteur radar à synthèse d’ouverture (RSO) est couramment utilisé grâce à sa vaste couverture et sa résolution spatiale élevée. Contrairement aux sols nus et aux zones agricoles, le suivi de l’humidité du sol en zone forestière est très peu étudié à cause de la complexité des processus de diffusion dans ce type de milieu. En effet, la forte atténuation de la contribution du sol par la végétation et la forte contribution de volume issue de la végétation réduisent énormément la sensibilité du signal radar à l’humidité du sol. Des études portées sur des couverts forestiers ont montré que le signal radar en bande C provient principalement de la couche supérieure et sature vite avec la densité de la végétation. Cependant, très peu d’études ont exploré le potentiel des paramètres polarimétriques, dérivés d’un capteur polarimétrique comme RADARSAT-2, pour suivre l’humidité du sol sur les couverts forestiers. L’effet du couvert végétal est moins important avec la bande L en raison de son importante profondeur de pénétration qui permet de mieux informer sur l’humidité du sol. L’objectif principal de ce projet est de suivre l’humidité du sol à partir de données radar entièrement polarimétriques en bandes C et L sur des sites forestiers. Les données utilisées sont celles de la campagne terrain Soil Moisture Active Passive Validation EXperiment 2012 (SMAPVEX12) tenue du 6 juin au 17 juillet 2012 au Manitoba (Canada). Quatre sites forestiers de feuillus ont été échantillonnés. L’espèce majoritaire présente est le peuplier faux-tremble. Les données utilisées incluent des mesures de l’humidité du sol, de la rugosité de surface du sol, des caractéristiques des sites forestiers (arbres, sous-bois, litières…) et des données radar entièrement polarimétriques aéroportées et satellitaires acquises respectivement, en bande L (UAVSAR) à 30˚ et 40˚ et en bande C (RADARSAT-2) entre 20˚ et 30˚. Plusieurs paramètres polarimétriques ont été dérivés des données UAVSAR et RADARSAT-2 : les coefficients de corrélation (ρHHVV, φHHVV, etc); la hauteur du socle; l’entropie (H), l’anisotropie (A) et l’angle alpha extraits de la décomposition de Cloude-Pottier; les puissances de diffusion de surface (Ps), de double bond (Pd) extraites de la décomposition de Freeman-Durden, etc. Des relations entre les données radar (coefficients de rétrodiffusion multifréquences et multipolarisations (linéaires et circulaires) et les paramètres polarimétriques) et l’humidité du sol ont été développées et analysées. Les résultats ont montré que 1) En bande L, plusieurs paramètres optimaux permettent le suivi de l’humidité du sol en zone forestière avec un coefficient de corrélation significatif (p-value < 0,05): σ[indice supérieur 0] linéaire et σ[indice supérieur 0] circulaire (le coefficient de corrélation, r, varie entre 0,60 et 0,96), Ps (r entre 0,59 et 0,84), Pd (r entre 0,6 et 0,82), ρHHHV_30˚, ρVVHV_30˚, φHHHV_30˚ and φHHVV_30˚ (r entre 0,56 et 0,81) alors qu’en bande C, ils sont réduits à φHHHV, φVVHV et φHHVV (r est autour de 0,90). 2) En bande L, les paramètres polarimétriques n’ont pas montré de valeur ajoutée par rapport aux signaux conventionnels multipolarisés d’amplitude, pour le suivi de l’humidité du sol sur les sites forestiers. En revanche, en bande C, certains paramètres polarimétriques ont montré de meilleures relations significatives avec l’humidité du sol que les signaux conventionnels multipolarisés d’amplitude.Abstract : Over forest canopies, soil moisture monitoring allows to prevent many disasters such as paludification, fires and floods. As this parameter is very dynamic in space and time, its large-scale estimation is a great challenge, hence the use of radar remote sensing. Synthetic aperture radar (SAR) sensor is commonly used due to its wide spatial coverage and its high spatial resolution. Unlike bare soils and agricultural areas, only few investigations focused on the monitoring of soil moisture over forested areas due to the complexity of the scattering processes in this kind of medium. Indeed, the high attenuation of soil contribution by the vegetation and the high vegetation volume contribution significantly reduce the sensitivity of the radar signal to soil moisture. Studies conducted at C-band have shown that the radar signal mainly comes from the upper layer and it quickly saturates with the vegetation density. However, very few studies have explored the potential of polarimetric parameters derived from a fully polarimetric sensor such as RADARSAT-2, to monitor soil moisture over forest canopies. With its large penetration’s depth, vegetation cover effect is less important at L-band, allowing thus to better inform on soil moisture. The main objective of this project is to monitor soil moisture from fully polarime tric L and C bands radar data acquired over forested sites. The data used were collected during the field campaign of Soil Moisture Active Passive Validation EXperiment 2012 (SMAPVEX12) which took place from June 6 to July 17, 2012 in Manitoba (Canada). Four deciduous forested sites were sampled. The main species is the trembling aspen. The data used included measurements of soil moisture, soil surface roughness, characteristics of the forested sites (trees, undergrowth, litter, etc.) and fully polarimetric airborne and satellite radar data respectively acquired at L-band (UAVSAR) with 30 ̊ and at 40 ̊ incidence angles and at C-band (RADARSAT -2) between 20 ̊ and 30 ̊. Several polarimetric parameters were derived from UAVSAR and RADARSAT-2 data: the correlation c oefficients (ρHHVV, φHHVV, etc); the pedestal height; entropy (H), anisotropy (A) and alpha angle extracted from Cloude-Pottier decomposition; surface (Ps) and double bounce (Pd) scattering powers extracted from Freeman-Durden decomposition, etc. Relationships between radar backscattering data (multifrequency and multipolarisation (linear/circular) backscattering coefficients and polarimetric parameters) and soil moisture were developed and analyzed. The results showed that 1) at L-band, several optimal parameters allow soil moisture monitoring over forested sites with a significant correlation coefficient (p-value < 0.05): linear and circular σ[superscript 0] (the correlation coefficient, r, varies between 0.60 and 0.96), Ps (r varies between 0.59 and 0.84), Pd (r varies between 0.60 and 0.82), ρHHHV_30 ̊, ρVVHV_30 ̊, φHHHV_30 ̊ and φHHVV_30 ̊ (r varies between 0.56 and 0.81). However, at C-band, there are only few optimal parameters φHHHV, φVVHV and φHHVV (r is around 0.90) . 2) at L-band, polarimetric parameters did not show any added values for soil moisture monitoring over forested sites compared to multipolarised σ[superscript 0]. Nevertheless, at C-band some polarimetric parameters show better significant relationships with the soil moisture than the conventional multipolarised backscattering amplitudes

Etude et modélisation des potentiels du SAR basse fréquence pour l'exploration de la sub-surface en contexte aride

La télédétection radar a connu un grand développement ces dernières années, majoritairement pour l'observation de la Terre, mais également pour l'exploration planétaire. Alors que l'essentiel des applications à ce jour concerne l'étude des surfaces, le SAR permet, sous certaines conditions d'aridité, de scruter les sous-sols et c'est cette capacité que nous avons étudié plus en détail. L'objectif de notre travail était de valider, de façon expérimentale et théorique, un ensemble de techniques et de méthodes permettant d'étudier et de caractériser le sous-sol à distance. A partir de l'étude de deux sites tests (le Pyla, France et la région de Bir Safsaf, Egypte), nos travaux ont permis de mettre en évidence des structures enfouies (interface géologique, humidité du sous-sol) par des signatures caractéristiques et d'évaluer les performances de tels systèmes, laissant entrevoir des champs d'applications nouveaux et très vastes : ressource en eau, cartographie géologique, archéologie, etc.Up to now, radar remote-sensing have been mostly used for Earth-Observation. It is now used in investigation projects on solar system bodies as well. Most of applications usually concern surfaces but, in arid conditions, the SAR can help souding and analyzing the subsurface, and we particularly focused on this ability. Using experimental and theoritical approaches, the aim of our work was to validate a set of techniques and methods in order to quantitatively study and characterize the subsurface structures. From studies performed on two test-sites (the Pyla Dune in France and the Bir Safsaf region in Egypt), we put in evidence the presence of embedded structures (geological interface, moisture) and determined their characteristics. We also estimated the penetrating performances of such systems and studied a typical signature of the subsurface moisture. Our results are of interest for a wide range of applications like water resources prospection, geological mapping, archeology, etc

Apports des données radar à haute répétitivité et à haute résolution du capteur Sentinel-1 pour la caractérisation de l'état hydrique des surfaces agricoles dans les régions sud-méditerranéennes

Le suivi de l'irrigation est un enjeu important pour l'optimisation de l'irrigation. L'humidité superficielle (SSM) est une variable clé pour la gestion de l'irrigation. De plus, la détection précoce du stress hydrique peut contribuer à une utilisation optimale de l'eau agricole. Les données radar en bande C ont montré un grand potentiel pour le suivi des conditions hydriques du sol et de la végétation. Dans ce contexte, cette thèse a pour objectif général d'évaluer les potentialités des données radar bande C pour suivre le fonctionnement hydrique des céréales irriguées. Nos objectifs spécifiques sont : (1) développer une nouvelle approche pour l'inversion de la SSM en utilisant uniquement les données radar ; (2) proposer une méthodologie pour l'estimation des quantités et des dates d'irrigation à l'échelle de la parcelle sur la base de ces nouveaux produits de SSM ; (3) étudier les potentialités de la réponse radar bande C pour le suivi du fonctionnement physiologique et, in fine, la détection du stress hydrique. En préliminaire à l'inversion, les séries temporelles de données Sentinel-1, notamment le coefficient de rétrodiffusion (sigma^0), le rapport de polarisation (PR) et la cohérence interférométrique (rho) sont interprétées à l'aide de données expérimentales collectées sur des parcelles de blé irriguées au Maroc. Les résultats montrent que rho et PR sont fortement liés au développement de la végétation alors que la dynamique de sigma^0 suit les variations de SSM pendant les premiers stades de croissance du blé. En outre, les changements drastiques de la géométrie du couvert associés à la phase d'épiaison ont un fort impact sur sigma^0. Les résultats montrent que le modèle Water Cloud (WCM) est capable de reproduire le cycle saisonnier de Sentinel-1. Grâce à une configuration multicouche du modèle Karam, le 2ème cycle est attribué à la diffusion de volume au sein de la couche des épis. Dans un 2ème temps, une nouvelle approche basée sur l'inversion du WCM pour estimer la SSM a été proposée en utilisant uniquement les données radar Sentinel-1. Dans ce but, les descripteurs de la végétation : la biomasse aérienne (AGB) et le contenu en eau de la végétation ont été estimés à partir de rho et PR. Les meilleurs résultats d'inversion de SSM sont obtenus en utilisant la relation entre rho_VV et l'AGB (R = 0.82 et RMSE = 0.05 m3/m3). Les produits SSM sont assimilés dans la FAO-56 par une technique de filtrage particulaire pour estimer les dates et les quantités d'irrigation. Premièrement, des expériences jumelles sont conçues pour évaluer l'impact de certains paramètres de l'approche. La méthode est ensuite évaluée en utilisant des mesures in situ de SSM avec 3 temps de revisite différents (3, 6 et 12 jours). Enfin, les produits de SSM Sentinel-1 dérivés par l'approche rho_VV-AGB sont utilisés. L'utilisation de données in situ permet d'obtenir de bons résultats. Avec une observation tous les 6 jours, les quantités saisonnières sont inversés avec R > 0.98 et RMSE 0.98 and RMSE < 32 mm. Similarly, over the flood-irrigated fields, more than 70% of the events are correctly detected. Using the SSM products derived from Sentinel-1, the statistics are still acceptable. For the drip-irrigated fields, the 15-day cumulative amounts are estimated with R = 0.64 and RMSE = 28.7 mm; metrics close to those obtained using in situ data (R = 0.74 and RMSE = 24.8 mm). Finally, the last part is devoted to the preliminary analysis of in situ radar acquisition by the C-band antennas installed on a wheat field in Morocco. The analysis of the fully polarimetric acquisitions (sigma^0 and rho) with a time step of 15 min reveals the existence of a diurnal cycle of rho whose amplitude evolves with the development of the canopy. The drop in rho at dawn is concomitant with the increase in evapotranspiration. In contrast, the lowest coherence values at the end of the afternoon are rather related to wind peaks

Apports de données radar pour l'estimation des paramètres biophysiques des surfaces agricoles

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

Classification de données SAR multifréquences polarimétriques

International audienceLa classification de données sar polarimétriques multifréquences appairées nécessite la prise en compte de façon simultanée de ľinformation polarimétrique totale de chacune des images. Les données appairées sont classées au moyen \vdun algorithme itératif des k-moyens basé sur une règle de décision au maximum de vraisemblance évaluée à partir de la densité de probabilité de Wishart de la matrice de cohérence polarimétrique 6\texttimes6