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Languages: French
Types: Article
Subjects: Télédétection, Modèle d'agrégation, Facteur d'échelle, Propriétés équivalentes, Effets directionnels, Emissivité, Température, Surface hétérogène, 621.382 2
La télédétection aéroportée en infrarouge est couramment utilisée pour l'étude des surfaces terrestres (applications militaires, climatologie, météorologie, environnement). Dans ce cadre, les modèles actuels en luminance restent insuffisants pour une description fine. L'objectif de cette thèse est donc de mieux comprendre le signal mesuré par télédétection infrarouge sous différentes conditions de visée (modèle de transfert radiatif), et de modéliser la relation entre les signaux issus d’une surface à différentes résolutions spatiales (modèle d'agrégation). La première partie présente le modèle physique de transfert radiatif développé. Ce modèle décrit finement les couplages radiatifs issus d’une surface rugueuse et hétérogène atteignant un capteur aéroporté sur le domaine 3-14µm, et prend en compte les effets d'environnement et directionnels de surface. La validation expérimentale couplée à une analyse phénoménologique montre que le modèle restitue le niveau des mesures en température capteur, les comportements directionnels observés et l'importance de la prise en compte de l'hétérogénéité et du relief. Le bilan d'incertitudes réalisé montre l'importance de la maîtrise des données d’entrée. La deuxième partie présente le modèle d'agrégation développé. Ce modèle décrit finement les relations entre les paramètres de surface définis à différentes résolutions spatiales tels l'émissivité, la réflectance et la température pour le même type de surface et les mêmes conditions que le modèle de transfert radiatif. L'application du modèle à des cas simples de la littérature montre la cohérence des paramètres équivalents prédits. Ces propriétés équivalentes sont alors utilisées pour calculer la luminance capteur pour plusieurs types de surfaces. La comparaison avec celle fournie par le modèle de transfert radiatif montre que l’allure des courbes de luminance est retrouvée, avec un écart raisonnable (<3,5% au pire cas étudié) variable spéctralement, inhérent au principe d'agrégation. La comparaison avec une agrégation sous hypothèse « sol plat » montre que le modèle permet de diminuer au minimum par deux l’erreur commise sous hypothèse sol plat. Airbone infrared remote sensing is generally used for land study (military applications, climatology, meteorology and environment). In this area, current radiance models description often lacks accuracy. The objective of this thesis is therefore to give a better understanding of the remote sensing measured infrared signal under various viewing conditions (radiative transfert model), and to model the relation between signals coming from a surface, seen at various spatial resolutions (aggregation model). The first part presents the physical radiative transfert model developed. This model describes accurately radiative couplings coming from a heterogeneous rough surface to an airbone sensor in the 3-14µm domain, and takes into account environmental and directional effects. Experimental validation and phenomenological analysis show that the measured sensor temperatures levels, observed directional behaviours and the importance of heterogeneity and roughness effects are reproduced. The importance of the impact of errors in input data has been shown through the uncertainty study. The second part presents the aggregation model developed. This model describes accurately the relations between the surface parameters (emissivity, reflectance and temperature) defined at different spatial levels for the same surface type and conditions as the radiative transfert model. The model application to literature simple cases shows the coherence of the predicted equivalent parameters. These equivalent parameters are then used to calculate the sensor radiance for different surface types. Comparison with radiances provided by the radiative transfert model shows that curves shape is reproduced with a reasonable discrepancy (<3,5% for the worst case studied) varying spectrally, inherent in the aggregation principle. The comparison with an aggregation under the "flat hypothesis" condition shows that the model allows to diminish at least by two the error done.
  • No references.
  • No related research data.
  • No similar publications.

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