Nous abordons tout d'abord le problème de la caractérisation spectrale en temps-court de fouillis météorologiques dans le contexte de l'imagerie radar Doppler. Nous nous intéressons ensuite à l'identification de cibles noyées dans ces fouillis. Les deux problèmes sont abordés respectivement comme l'extension profondeur-fréquence des méthodes de restauration de spectres réguliers et mélangés proposées dans [1,2]. Le faible nombre de données rend ces problèmes particulièrement indéterminés. Nous intégrons alors des informations apriori spatio-fréquentielles sur les fouillis et les cibles sous la forme de pénalisations convexes. L'image Doppler solution est définie comme le minimiseur global du critère régularisé et son calcul repose sur la mise en oeuvre d'un algorithme d'optimisation standard. Enfin, l'attrait de nos approches est illustré à la fois sur données synthétiques et réelles.