Ce projet développe une approche par apprentissage profond pour l'imagerie tomographique radar en zones forestières. Il utilise des réseaux de neurones légers pour reconstruire en 3D la réflectivité des scènes à partir de données radar acquises en configuration interférométrique. L'objectif est d'accélérer le traitement des données tout en améliorant la précision des profils verticaux, notamment pour des missions futures comme BIOMASS. Les solutions proposées sont validées sur des données réelles en bandes L et P.