Potentiel des nouveaux capteurs radar multi-polarisation et polarimétrique pour la caractérisation des états de surface en milieu agricole

M. Guy RICHARD DR, INRA d'Orléans Président Mme Anne Véronique AUZET HDR, Chargée de recherche, CNRS Rapporteur M. Ferdinand BONN Professeur, Université de Sherbrooke, Canada RapporteurM. Mehrez ZRIBI Chargé de recherche, CNRS Examinateur M. Ary BRUAND Professeur, Université d'Orléans Directeur de thèse M. Nicolas BAGHDADI HDR, BRGM Co-Directeur de thèseThe objective of this thesis is to analyze information from the new radar sensor ASAR of ENVISAT and from future polarimetric sensors in the X band for the estimation of the soil roughness and soil moisture. The results obtained from the RAMSES sensor show the low potential of the radar in the X band with 30° for the discrimination of roughness classes. Nevertheless, this study showed that it is possible to identify a structural state of surface degraded because of the presence of a soil crust and to distinguish the recently tilled fields. The use of an ASAR sensor made it possible to define the optimal radar configurations for better estimating soil moisture (polarization HH at low incidences) and roughness (polarizations HH and HV at high incidences). After having observed a weak correlation between experimental measurements and those simulated by the model of retrodiffusion IEM, we applied the semi-empirical calibration of the IEM model suggested by Baghdadi et al. (2004) with an aim of better reproducing the coefficient of retrodiffusion radar over bare agricultural fields. The results obtained show that this calibration makes it possible to better retrieve the radar signal. Inversion procedures were used to estimate soil moisture from ASAR signals. The results obtained show a clear improvement in the estimation of soil moisture when two angles of incidence are used (one low and the other high). The use of data obtained in multi-polarization from an ASAR sensor does not improve the estimation of soil moisture compared to the use of only one polarization (an improvement of less than 1%).L'objectif de cette thèse est d'analyser l'information issue du nouveau capteur radar ASAR d'ENVISAT et des futurs capteurs polarimétriques en bande X pour l'estimation de la rugosité et de l'humidité du sol. Les résultats obtenus par le capteur aéroporté RAMSES montrent le faible potentiel des radars en bande X à 30° pour la discrimination des classes de rugosité. Néanmoins, cette étude a montré qu'il est possible d'identifier un état structural de surface dégradé en raison de la présence d'une croûte de battance et de distinguer les parcelles fraîchement labourées. L'utilisation du capteur ASAR a permis de définir les configurations radar optimales pour une meilleure estimation de l'humidité (polarisation HH, et faibles incidences) et de la rugosité du sol (polarisations HH et HV, et fortes incidences). Après avoir observé une faible corrélation entre les mesures expérimentales et celles simulées par le modèle de rétrodiffusion IEM, nous avons appliqué la calibration semi-empirique du modèle IEM proposée par Baghdadi et al. (2004) dans le but de mieux reproduire le coefficient de rétrodiffusion radar sur des sols nus en milieu agricole. Les résultats obtenus montrent que cette calibration permet de mieux restituer le signal radar. Des procédures d'inversion ont été utilisées pour estimer l'humidité à partir des signaux ASAR. Les résultats obtenus montrent une nette amélioration de l'estimation de l'humidité quand deux angles d'incidence sont utilisés (l'une faible et l'autre élevé). L'utilisation des données en mode multi-polarisation n'améliore pas l'estimation de l'humidité par rapport à l'utilisation d'une seule polarisation (amélioration inférieure à 1%)