Contribution à la méthodologie d'estimation de l'humidité du sol à partir de données micro-ondes passives en bande L

Un des objectifs de la future mission SMOS (Soil Moisture and Ocean Salinity) est de cartographier l'humidité de la surface du sol sur l'ensemble des continents. Les technologies récentes (interférométrie par synthèse d'ouverture) permettent de mesurer l'émission micro-onde de la surface à 1.41 GHz, pour différents angles de visée simultanément et pour les deux polarisations ; cette émission dépend principalement de la quantité d'eau présente dans les 3 à 5 premiers centimètres du sol. Cependant, la présence de végétation atténue l'émission du sol et ajoute sa propre contribution, il est donc nécessaire de séparer ces deux contributions afin d'estimer l'humidité de la surface. L'émission d'un couvert végétal dans les micro-ondes est estimée par le modèle de transfert radiatif tau-omega ; de plus, l'inversion de ce modèle par régression non linéaire permet d'estimer les variables inconnues du modèle : humidité et paramètres de végétation (épaisseur optique et albédo de simple diffusion). L'objectif de cette thèse est d'améliorer les méthodes d'inversion du modèle en utilisant la configuration originale de visée de SMOS : observations multi-angulaires et en bi-polarisation. Cette étude est basée sur des campagnes expérimentales sur différentes cultures : maïs, blé, luzerne, herbe, soja et sorgho. Dans un premier temps, nous avons évalué les paramètres micro-ondes de végétation en fonction du temps, de l'angle et de la polarisation, pour chacun de ces couverts. Cette étude nous permet de poser les hypothèses simplificatrices qui permettront d'estimer l'humidité du sol. Ensuite, nous avons testé l'inversion du modèle tau-omega sur l'ensemble des couverts simultanément. Différentes configurations d'inversion ont été comparées afin de prescrire une stratégie adéquate pour estimer l'humidité sous un couvert agricole quelconque selon les informations a priori disponibles. Nous montrons ainsi qu'il est possible d'estimer l'humidité du sol avec une précision relativement bonne (RMSE= 0.047 m3/m3) avec peu d'informations sur le type de sol et sur le type de couvert.