Nous avons simulé un jeu synthétique de données constitué, de la réflectance bidirectionnelle (BRDF) de quatre grands biomes (Prairies, Savanes, Forêts tropicales et boréales) ainsi que les sols nus correspondant pour différentes dates, latitudes et pour différents états de végétation. Ces données ont été simulées grâce au modèle de Myneni au niveau de la canopée et au modèle 5S pour les simulations au niveau de l'atmosphère. En sus des BRDFs simulées dans six longueurs d'onde (445nm, 560nm, 665nm, 855nm, 1650nm et 2200nm), deux variables biophysiques du couverts ont été calculées: la réflectance hémisphérique et l'albedo. La première étape de cette étude consiste à déterminer l'orbitographie des deux capteurs étudiés (MERIS et PRISM) pour échantillonner la BRDF selon les angles de visée qui leur correspondent, ainsi qu'a simuler différents scenarii de couverture nuageuse possible selon les biomes. Nous avons, dans un premier temps, corrigé des effets atmosphérique les données de réflectance au niveau du satellite en inversant le modèle 5S à partir d'une atmosphère standard. Nous avons ensuite comparé quatre modèles linéaires empiriques ou semi-empiriques de BRDF en évaluant leur aptitude à estimer la réflectance hémisphérique (intégration directionnelle de la BRDF) d'un couvert. Les résultats montrent que les modèles de Walthall et MRPV sont les mieux adaptés, plus particulièrement robustes lorsque le nombre de données pour réaliser l'estimation diminue. Une méthode d'estimation de l'albedo à partir des réflectances hémisphériques évaluées grâce à l'inversion du modèle de Walthall dans 4 ou 6 bandes spectrales a ensuite été développée à l'aide de régressions linéaires. Cette étude nous conduit alors à définir un échantillonnage directionel optimal pour obtenir des informations sur l'albedo d'un couvert à partir de données satellitaires. L'albedo est estimé avec une erreur résiduelle de 0.125 dans le pire des cas et de 0.016 dans le meilleur.