Apport de l imagerie SAR satellitaire en bandes L et C pour la caractérisation du couvert neigeux

Abstract

Cette thèse traite de l'apport de l'imagerie SAR satellitaire en bandes L et C pour la caractérisation du couvert neigeux. Un modèle électromagnétique (EM) permettant de simuler la rétrodiffusion de l'onde sur un couvert neigeux a été développé. Ce modèle prend en considération la structure verticale du manteau neigeux ainsi que l'état de métamorphose des différentes couches. Il est validé à l'aide de profils stratigraphiques mesurés et des données SAR acquises parallèlement par le capteur ASAR/ENVISAT en 2004. L'originalité principale de cette étude consiste en l'association des données SAR à polarisation double avec le modèle météorologique Crocus développé par Météo-France. Dans le but de caractériser la variabilité spatiale des couverts neigeux alpins, les profils stratigraphiques Crocus sont réorganisés spatialement par le biais d'une optimisation de la réponse EM en bande C. Des cartographies du couvert neigeux sont réalisées avec une résolution métrique pour les massifs alpins des Grandes Rousses et de l'Oisans. Finalement, le potentiel des données polarimétriques en bande L pour la caractérisation de la neige est étudié sur des zones rurales. Une méthode de cartographie basée sur les Machines à Vecteurs Supports est réalisée puis testée avec des données acquises par le capteur PALSAR/ALOS.This thesis concerns snow remote sensing using spaceborne SAR imagery at L- and C-Bands. An electromagnetic (EM) backscattering model is developed to calculate radar backscatter from snow cover. This model takes into consideration both the vertical snowpack structure and the metamorphosis state of each snow layer. It is validated using in situ snow profiles and SAR data simultaneously acquired by the ASAR/ENVISAT sensor in 2004. The main contribution of this study consists in the combination of dual-polarization SAR data with the meteorological Crocus model developed by Météo-France. To characterize the variability of alpine snowpack, Crocus snow profiles are spatially reorganized by minimizing the difference between simulated and measured C-Band SAR data. Snow characteristics maps have been created at SAR resolution level for the French massifs Grandes Rousses'' and Oisans''. The potential of polarimetric L-Band SAR data for snow characterization is investigated in rural areas. A classification method based on Support Vector Machine techniques is developed and evaluated with SAR data acquired by the PALSAR/ALOS sensor.RENNES1-BU Sciences Philo (352382102) / SudocSudocFranceF