Les interfaces terre-eau, fortement vulnérables au changement climatique et à la pression anthropique, requièrent une surveillance accrue. Toutefois, l’observation ininterrompue des zones submergées et émergées demeure un défi en raison de la présence d’eau. La télédétection lidar topobathymétrique constitue une solution adéquate en assurant une représentation continue des zones terre-eau, matérialisée par des nuages de points 3D et des formes d’ondes 1D. Cependant, une pleine exploitation de ces données requiert des outils encore en attente de développement. Cette thèse présente plusieurs méthodes d’extraction de connaissances des données lidar topo-bathymétriques, incluant des approches de classification basées sur des nuages de points bi-spectraux et des formes d’ondes bispectrales. En outre, des réseaux de neurones profonds sont conçus pour la segmentation sémantique, la détection et la classification d’objets, ainsi que l’estimation de paramètres physiques de l’eau à partir des formes d’ondes bathymétriques. L’utilisation de modèles de transfert radiatif guide des approches visant à réduire la nécessité de données labélisées, améliorant ainsi le traitement des formes d’ondes lidar dans les eaux très peu profondes ou turbides.