| Summary: | En Russie, chaque année, les déversements de pétrole représentent un cinquième de la production totale. Les plus importants se produisent dans le domaine périglaciaire où le milieu naturel est d’une extrême fragilité. Les pipelines sont soumis à de rudes conditions notamment à la corrosion et aux processus cryogéniques. Le risque de rupture augmente en conséquence. La surveillance des déversements d’hydrocarbures, contrainte par l’immensité et la fréquente inaccessibilité du réseau de pipelines, peut être réalisée par le recours à la télédétection. L’objectif de ce travail est de fournir, à travers l’exemple de la catastrophe d’Usinsk (Rép. de Komi) survenue en 1994, des outils d’analyse des images radar. Outre leur capacité à s’affranchir du couvert nuageux, les capteurs radar apportent des informations complémentaires à celles fournies par des capteurs optiques. L’exploitation thématique de ces images est rendue difficile par un certain nombre de facteurs perturbateurs tels que les caractéristiques propres du capteur, la direction de visée, la topographie et le phénomène de chatoiement (speckle). Le travail présenté montre le rôle prépondérant joué par ces corrections qui permettent de disposer de données quantitatives comparables d’une date à une autre. La méthode mise au point ici pour le suivi temporel de l’épanchement de pétrole d’Usinsk à partir de trois images radar, est discutée notamment dans ses limites et son aspect opérationnel possible. Every year, up to a fifth of Russian oil production is lost through leakage. The largest oil spills occur in the Russian North where permafrost is often present. Pipelines are subject to corrosion and cryogenic processes. The risk of rupture increases consequently. The oil spill monitoring is limited by the vastness and the frequent inaccessibility of the pipeline network and therefore, requires remotely sensed data. This work on Usinsk’s disaster, which occurred in 1994, aims at giving some low-level tools for analysing SAR data. Some complicating factors such as ...
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