Etude des lois d’échelle multifractales caractérisant les observations satellitaires des surfaces continentales

Compte tenu de la forte hétérogénéité spatio-temporelle des surfaces continentales, la télédétection spatiale s’est avérée être un moyen indispensable pour réaliser un suivi à la fois régulier, local et global des processus qui régissent ces surfaces. Les facteurs dont ils dépendent, tels que l’humidité du sol ou la végétation sont variables sur de larges gammes d’échelles auxquelles seuls les satellites peuvent accéder. En raison du nombre grandissant d’observations satellitaires présentes à plusieurs échelles spatiales et fondées sur de multiples technologies, diverses méthodes ont alors été développées pour permettre d’analyser et d’extraire au mieux l’information riche et conséquente acquise par satellite. Les méthodes basées sur l’analyse multi-échelle fournissent un moyen efficace pour décrire l’hétérogénéité de ces observations et ainsi mieux comprendre la complexité des processus de surface. En particulier, une possibilité consiste à s’intéresser à l’existence de lois d’échelles statistiques qui offrent un outil conceptuel générique applicable à la caractérisation de tout type de géométrie. Cela peut contribuer à caractériser les processus de surface selon une approche multi-échelle rarement prise en compte dans les modèles actuels de surface.Dans ce contexte, l’objectif de cette thèse est de montrer le potentiel d’une méthode permettant de caractériser sur plusieurs échelles spatiales les comportements de variables géophysiques de surface. Pour cela, différentes observations satellitaires complémentaires ont été analysées au moyen du modèle des Multifractales Universelles (Schertzer and Lovejoy, 1987). Deux cas d’étude ont permis de répondre à cet objectif. La première application porte sur l’analyse multifractale des produits intervenant dans l’algorithme de désagrégation spatiale d’humidité du sol DisPATCh (Disaggregation based on Physical And Theoretical scale Change; Merlin et al., 2008; Molero et al., 2016), sur la partie Sud-Est de l’Australie. Dans le deuxième cas d’étude, nous avons étudié le comportement multi-échelle de réflectances de surface et indices optiques acquis par le satellite Sentinel-2 sur la région Sud-Ouest de la France, et corrigés des effets atmosphériques par la chaine MAJA (MACCS-ATCOR Joint Algorithm; Hagolle et al., 2010, 2015; Rouquié et al., 2017). Dans ces deux cas d’étude, l’analyse de séries temporelles d’images nous a permis de mettre en relation l’évolution temporelle des propriétés d’échelle avec les variations saisonnières de la région d’étude (conditions météorologiques, cycles de cultures).Ce travail a révélé dans les produits de surface la présence de lois d’échelles qui diffèrent en fonction de la gamme d’échelles considérée. Ces comportements différents mettent en évidence des régimes d’échelles spécifiques qui, selon le produit étudié, peuvent s’expliquer de deux manières. D’une part, les régimes observés peuvent traduire la présence de processus de surface non-linéaires tels que les précipitations, le ruissellement ou l’évapotranspiration, agissant à différentes échelles spatiales et modulés par divers facteurs tels que la composition et la structure du sol (distribution de la végétation, présence de parcelles agricoles, etc.). D’autre part, ces comportements d’échelle peuvent également refléter l’impact sur les variables de surface des méthodes d’acquisition (fonction de transfert des capteurs) ou de traitement (combinaison de produits au sein des modèles) qui sont couramment utilisées en télédétection. De cette manière, cette étude a montré le potentiel de l’analyse multifractale pour décrire l’hétérogénéité des surfaces continentales, mais également pour évaluer la fiabilité de produits ou modèles de surface. Cette méthode pourrait être utile à la préparation de futures missions spatiales afin de déterminer les limites des capteurs en termes de propriétés multi-échelles, et ainsi mieux estimer la résolution effective de différents produits satellitaires.