La thèse s'inscrit dans le cadre de l’équipe Sites et Sols Pollués (SSP) du département Recherche et Développement de la société lyonnaise GINGER Burgeap. Une des missions principales de l’équipe est d’améliorer les techniques de diagnostic, de remédiation ainsi que de suivi des sites pollués. La méthode courante de diagnostic de pollution, fondée sur des sondages dans les sols est coûteuse et nécessite des budgets temps importants. De plus, cette méthode génère trop souvent des évaluations erronées des masses de polluants et/ou des volumes de sols pollués associés, se traduisant par des conséquences négatives sur le choix des techniques de dépollution, le coût et le délai des traitements. 
Dans ce contexte, des approches prédictives sont développées afin de mieux caractériser ces sites en utilisant des techniques de classification incluant des descripteurs images et des données issues des terrains. 
Durant cette thèse, les objectifs visent à :
•    Construire un modèle de classification des images des sous-sols à partir d'informations provenant de différents capteurs (images et mesures).
•    Construire des échantillons de sols afin de calibrer les modèles.
•    Développer et réaliser des tests statistiques afin d’améliorer les prédictions des modèles.
•    Valider les modèles à différentes échelles (laboratoire, environnement réel).