La télédétection aéroportée en infrarouge est couramment utilisée pour l'étude des surfaces terrestres (applications militaires, climatologie, météorologie, environnement). Dans ce cadre, les modèles actuels en luminance restent insuffisants pour une description fine. L'objectif de cette thèse est donc de mieux comprendre le signal mesuré par télédétection infrarouge sous différentes conditions de visée (modèle de transfert radiatif), et de modéliser la relation entre les signaux issus d’une surface à différentes résolutions spatiales (modèle d'agrégation). La première partie présente le modèle physique de transfert radiatif développé. Ce modèle décrit finement les couplages radiatifs issus d’une surface rugueuse et hétérogène atteignant un capteur aéroporté sur le domaine 3-14µm, et prend en compte les effets d'environnement et directionnels de surface. La validation expérimentale couplée à une analyse phénoménologique montre que le modèle restitue le niveau des mesures en température capteur, les comportements directionnels observés et l'importance de la prise en compte de l'hétérogénéité et du relief. Le bilan d'incertitudes réalisé montre l'importance de la maîtrise des données d’entrée. La deuxième partie présente le modèle d'agrégation développé. Ce modèle décrit finement les relations entre les paramètres de surface définis à différentes résolutions spatiales tels l'émissivité, la réflectance et la température pour le même type de surface et les mêmes conditions que le modèle de transfert radiatif. L'application du modèle à des cas simples de la littérature montre la cohérence des paramètres équivalents prédits. Ces propriétés équivalentes sont alors utilisées pour calculer la luminance capteur pour plusieurs types de surfaces. La comparaison avec celle fournie par le modèle de transfert radiatif montre que l’allure des courbes de luminance est retrouvée, avec un écart raisonnable (<3,5% au pire cas étudié) variable spéctralement, inhérent au principe d'agrégation. La comparaison avec une agrégation sous hypothèse « sol plat » montre que le modèle permet de diminuer au minimum par deux l’erreur commise sous hypothèse sol plat.