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Les expérimentations de proximité sont un outil essentiel dans la télédétection de la terre car elles permettent d’acquérir de longues séries temporelles de mesures pouvant anticiper et accompagner le développement de nouvelles technologies spatiales. Dans le cadre de la préparation de la mission spatiale BIOMASS, le diffusiomètre TropiScat-2 installé sur la tour Guyaflux (Guyane Française) a permis d’étendre et de consolider l’expérimentationinitiale TropiScat. BIOMASS sera le premier radar imageur en bande P (λ ≈ 70 cm) dont l’objectif est de cartographier le stock de carbone dans les forêts à l’échelle globale grâce à des mesures inédites en configuration repeat-pass interférométrique et tomographique. L’efficacité de ces modes a été démontrée grâce aux campagnes aéroportées sans pour autant s’assurer de leur robustesse par rapport aux conditions d’observation variables. A partir des séries multifréquences inédites de l’expérimentation TropiScat-2, cette thèse vise à caractériser les variations temporelles du signal radar rétrodiffusé sur un site de forêt tropicale dense. Des mesures en bande P, L et C ont été acquises quasi simultanément toutes les 15 minutes, constituant une base de données d’environ deux années pour ce travail de thèse. L’exploitation de ces données a été réalisée grâce à des algorithmes implémentés au cours de ce travail, se basant d’une part sur les réponses impulsionnelles issues des mesures fréquentielles, et d’autre part sur la formation de tomogrammes dans le cas des données en bande P. Des corrections adaptées ont été développées et intégrées à ces algorithmes afin de tenir compte des spécificités de ce type d’expérimentation. L’exploitation des séries temporelles en bande P a permis de quantifier la décorrélation temporelle à long terme d’une forêt tropicale, selon des intervalles de temps clés des scénarii d’acquisition de BIOMASS. Cette étude révèle que les cohérences temporelles à 18 jours (correspondant à l’intervalle de temps entre la première et la dernière acquisition du traitement tomographique BIOMASS) varient en fonction de la saisonnalité et peuvent donc impacter les performances de la mission. En outre, des valeurs significatives ont été obtenues pour les cohérences à 7 et 14 mois, ouvrant la voie à de nouvelles méthodes pour l’exploitation des données issues de différents cycles de la mission. L’exploitation du traitement tomographique a permis d’imager dans le plan vertical la rétrodiffusion en bande P de la forêt. Ce traitement a permis de séparer les contributions de rétrodiffusion au niveau du sol et celles au niveau du volume de la forêt, permettant ainsi la caractérisation de leurs évolutions temporelles respectives à court terme via les variations diurnes et à long terme via les effets saisonniers. L’aspect multifréquence des données TropiScat-2 a été initié par l’analyse de données inédites en bande C. Cette étude a permis de dissocier les sources de décorrélation temporelle impactant le signal bande C notamment le vent et l’évapotranspiration. Des pistes de synergies inter-fréquences ont pu être initiées à travers l’exploitation simultanée des données en bandes P, L et C, qui a permis de caractériser les liens entre ces trois fréquences que ce soit pour les cohérences ou les intensités. Ce travail de thèse permet de souligner le rôle de la décorrélation temporelle non seulement comme une source de perturbation pour les applications cohérentes mais également comme un indicateur pertinent de l’évolution des forêts. Les résultats obtenus permettent d’enrichir nos connaissances sur l’interaction des micro-ondes avec la végétation dense, sur lesquelles pourront se baser des scénarii d’acquisition innovants pour BIOMASS, en lien avec d’autres missions à plus haute revisite temporelle. Field experiments are an essential tool in Earth remote sensing as they allow the acquisition of long time series of measurements that can anticipate and accompany the development of new space technologies. As part of the preparation of the BIOMASS space mission, the TropiScat-2 scatterometer installed on the Guyaflux tower (French Guiana) has made it possible to extend and consolidate the initial TropiScat experiment. BIOMASS will be the first P-band imaging radar (λ ≈ 70 cm) whose objective is to map the quantity of carbon stored in forests on a global scale using novel measurements in repeat-pass interferometric and tomographic configurations. The efficiency of these configurations has been demonstrated thanks to airborne campaigns, but without ensuring their robustness with respect to variable observation conditions. Based on novel multi-frequency data collected by the TropiScat-2 experiment, this thesis aims to understand and characterize the temporal variations of the radar backscatter signal over a dense tropical forest site. P-, L- and C-band measurements were acquired quasi synchronously every 15 minutes, constituting a nearly two-year database for this thesis work. The exploitation of this dataset has been performed thanks to algorithms implemented during this work, based on the one hand on the impulse responses derived from the frequency measurements, and on the other hand on the formation of tomograms in the case of P-band data. Adapted corrections have been developed and implemented into these algorithms in order to take into account the particularities of this type of experimentation. P-band time series were exploited in order to quantify long-term temporal decorrelation over a tropical forest according to key time intervals of the BIOMASS acquisition scenarios. This study has revealed that temporal coherences at 18 days (corresponding to the time interval between the first and last acquisition of the BIOMASS tomographic processing) vary with seasonality and therefore can impact the mission performance. In addition, significant values were obtained for the 7- and 14-month coherences, opening the way to new methods for the exploitation of data from different mission cycles. The tomographic processing was used to vertically image the P-band backscatter of the forest. This processing allowed the separation of backscatter contributions at the ground level and those at the forest volume level, thus enablingthe characterization of their respective temporal evolutions in the short term through diurnal variations and in the long term through seasonal effects. The multi-frequency feature of TropiScat-2 was initiated by the analysis of novel C-band data. This study allowed to dissociate the sources of temporal decorrelation impacting the C-band signal, in particular wind and evapotranspiration. Inter-frequency synergies have been initiated through the simultaneous processing of P-, L- and C-band data. These quasi-synchronous measurements have allowed us to characterize the links between the three frequencies, whether for coherences or intensities. This thesis work highlights the role of temporal decorrelation not only as a source of disturbance for coherent applications but also as a relevant indicator of forest evolution. The obtained results allow to enrich our knowledge on the interaction of microwaves with dense vegetation, on which innovative acquisition scenarios for BIOMASS can be based, in connection with other missions with higher temporal revisit. |
