Abstract FR:

L'estimation des caractéristiques de la végétation à partir de l'espace intéresse notamment la communauté des hydrologistes, la couverture hivernale dans des régions agricoles influant les processus d'érosion du sol et la qualité des eaux. L'objet de cette thèse est alors l'estimation de la couverture végétale (et plus précisément de sa densité au travers du paramètre physique ‘fraction de couvert’, fCover) à partir de données de télédétection Visible et Proche Infrarouge ‘haute résolution’. Le bassin expérimental du Yar (Bretagne) a servi de site de validation à nos travaux. Nous avons étudié tout d’abord la modélisation (directe et inverse) de l’interaction entre le rayonnement solaire et le couvert végétal en utilisant la théorie du Transfert Radiatif (TR). Le modèle de TR direct proposé combine les deux modèles SAIL et Adding, permettant d’améliorer la modélisation des flux diffus et prenant en compte le phénomène de Multi Hot Spot. Par la suite, pour inverser le fCover, nous avons proposé un modèle semi-empirique utilisant la paramétrisation de la famille des isolignes de fCover par le modèle couplé SAIL/Adding. Ensuite, et afin d’améliorer les résultats, nous avons fusionné les résultats obtenus par notre modèle inverse avec d’autres indices de végétation. Pour cela, dans le cadre de la théorie des croyances, une nouvelle règle tenant compte de la corrélation entre différentes ‘évidences’ a été proposée. Finalement, pour obtenir une carte des classes de fCover, nous avons proposé une classification Markovienne originale relâchant l’hypothèse de stationnarité des formes de voisinages pour utiliser un voisinage adaptatif à chaque pixel.