Apports des données radar pour l’estimation des paramètres biophysiques des surfaces agricoles.

Résumé 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.