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            <abstract xml:lang="en">
              <p>The thesis is included in the preparation of SWOT mission (Surface Water and Ocean Topography) preparation process. It has been created from collaborations between NASA / JPL (National Aeronautics and Space Administration/Jet Propulsory Laboratory), CNES (Centre National d'Etudes Spatiales) and ASC-CSA (Spatial Canada Agency) and its launching is due in 2019. SWOT is a near-nadir radar interferometer in Ka band (incidences form 0.6° to 4.1°). Its purpose is to help our understanding of surface water variations (lakes volume variation, rivers discharge, detect flooded areas ...) and ocean mesoscale dynamics (whirlpool) thanks to a 10km resolution made into a 1km. In order to determine SWOT improvements in studies of Amazon estuary, several tools were developed. The first one modelize the radar cross-section of three different kind surfaces (water, bare soil and vegetation) and was made for a CNES study by Capgemini. It allows defining the limit condition for water not been discerned between other surfaces. This model emphasizes Ka band sensibility to roughness parameter. This model is not able to represent the layover phenomenon, which is a mix of information within a single pixel due to relief. Due to its near-nadir configuration, it will be more present than in actual radars. As lakes and rivers are more often sided with trees, it is needed to evaluate the error margin on surface water measurement. I developed interferometric model which includes simplified radar backscattering models for vegetation and water. Thanks to this tool I have been able to determine the Ka band sensibility to vegetation. It has even highlighted SWOT capacities to detect flooded areas underneath vegetation. In fact, during a flood, the tree heights observations are weaker than measurements in normal conditions, as an example for a 10% gap fraction (dense vegetation), we observe an 1m57 height for a 5 meters tree, instead of 4m50. To evaluate SWOT contribution in the Amazon study, I have been using a simulator developed by S. Biancamaria during his thesis (held in 2009). The instrumental errors were simulated with a white noise, with a standard deviation of 20 cm. I improved it in order to have more realistic errors, by inserting errors from performance estimations. This simulator offers the advantage of reproducing water heights directly. It has been used in several studies of which an Ohio River assimilation by K. Andreadis. For my area of study, it allowed me to determine SWOT capacity to accurately measure the river slope and to observe the tide spread within the river.</p>
            </abstract>
            <abstract xml:lang="fr">
              <p>La thèse se déroule dans le cadre de la préparation de la mission spatiale SWOT (Surface Water Ocean Topography). Cette mission est née d'une collaboration entre la NASA/JPL (National Aeronautics and Space Administration/Jet Propulsory Laboratory), le CNES (Centre National d'Etudes Spatiales), et l'ASC-CSA (Agence Spatiale Canadienne), son lancement est envisagé pour 2019. Il s'agit d'un interféromètre en bande Ka à visée proche nadir (0.6°- 4.1°). Elle aura pour but d'aider à mieux comprendre l'évolution des eaux de surface (variations de volume des lacs, des rivières, évaluation des zones inondables...) et la dynamique des océans à méso-échelle (tourbillons) grâce au passage d'une résolution de 10km à 1km. Afin de déterminer l'apport de la mission SWOT à l'étude de l'estuaire amazonien plusieurs outils de simulation ont été développés. Un premier outil modélisant les coefficients de rétrodiffusion radar pour trois types de surface (eau, sols nus et végétation) issue d'une étude CNES et la société Capgemini a permis de définir les conditions limites pour lesquelles l'eau ne serait plus discernable des autres milieux. Ce modèle a permis de mettre en évidence la sensibilité de la bande Ka aux paramètres de rugosité. Le phénomène de layover, mélange d'informations de plusieurs contributeurs dans un même pixel à cause du relief, sera plus présent dans les futures données SWOT que dans les radars imageurs existants. Or les fleuves ou les lacs sont généralement bordés d'arbres. Pour estimer les erreurs sur l'estimation des élévations des surfaces d'eau, j'ai développé un simulateur interférométrique incluant des modèles de rétrodiffusion radar simplifiés pour la végétation et l'eau. Cet outil m'a permis d'évaluer la sensibilité de la bande Ka à la densité de la végétation. Ainsi que de mettre en évidence la capacité de SWOT à détecter les zones d'inondations sous la canopée. Lorsque la forêt est inondée, l'estimation de hauteur des arbres est très faible par rapport aux résultats obtenus sans inondation : par exemple pour une fraction de trou de 10% (végétation dense), les élévations obtenues sont de l'ordre de 1m57 pour des arbres de 5m, au lieu de 4m50. Pour évaluer l'apport de SWOT à l'étude de l'estuaire de l'Amazone. Je me suis basé sur le simulateur mis en place par S. Biancamaria pendant sa thèse (soutenue en 2009). Les erreurs de l'instrument étaient assimilées à un bruit blanc, d'écart-type fixé à 20cm. Afin d'avoir des erreurs plus réalistes, je l'ai complété en insérant les erreurs inspirées des bilans de performance. Ce simulateur présente l'avantage de reproduire directement les élévations d'eau. Il a été utilisé dans plusieurs études, dont une assimilation au niveau du fleuve de l'Ohio par K. Andreadis. Dans le cas de mon site d'étude, il m'a permis d'évaluer la capacité de SWOT à mesurer la pente du fleuve et observer la propagation de la marée à l'intérieur du fleuve.</p>
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