Haze occurs almost every year in Malaysia and is caused by smoke which originates from forest fire in Indonesia. It causes visibility to drop, therefore affecting the data acquired for this area using optical sensor such as that on board Landsat - the remote sensing satellite that have provided the longest continuous record of Earth's surface. The work presented in this thesis is meant to develop a better understanding of atmospheric effects on land classification using satellite data and method of removing them. To do so, the two main atmospheric effects dealt with here are cloud and haze. Detection of cloud and its shadow are carried out using MODIS algorithms due to allowing optimal use of its rich bands. The analysis is applied to Landsat data, in which shows a high agreement with other methods. The thesis then concerns on determining the most suitable classification scheme to be used. Maximum Likelihood (ML) is found to be a preferable classification scheme due to its simplicity, objectivity and ability to classify land covers with acceptable accuracy. The effects of haze are subsequently modelled and simulated as a summation of a weighted signal component and a weighted pure haze component. By doing so, the spectral and statistical properties of the land classes can be systematically investigated, in which showing that haze modifies the class spectral signatures, consequently causing the classification accuracy to decline. Based on the haze model, a method of removing haze from satellite data was developed and tested using both simulated and real datasets. The results show that the removal method is able clean up haze and improve classification accuracy, yet a highly non-uniform haze may hamper its performance.

Les nuages de glace de type cirrus sont reconnus comme ayant un impact radiatif important mais encore mal déterminé sur le système Terre-atmosphère. Récemment, la constellation de satellites A-Train a efficacement contribué à leur étude, grâce un panel d’instruments en parfaite synergie les uns avec les autres. Dans cette thèse, nous proposons d’utiliser l’instrumentation de l’A-Train afin d’étudier les propriétés optiques et radiatives des cirrus. Dans un premier temps, des données issues de deux campagnes aéroportées sont utilisées, afin d’effectuer une validation des mesures du radiomètre infrarouge spatial IIR. Nous montrons de très bonnes similitudes entre les mesures radiométriques aéroportées et spatiales, ce qui permet de conclure à la validation de ces dernières. Une seconde étude présente un algorithme développé dans le but de restituer l’épaisseur optique des cirrus et la dimension effective des cristaux qui les composent, à partir des mesures de IIR. Nous montrons que ses résultats sont en accord avec des mesures in situ et des produits opérationnels, mais remarquons cependant que leur qualité pourrait être améliorée dans l’hypothèse d’une meilleure connaissance des propriétés de nuages d’eau liquide sous-jacents. Une troisième étude propose donc une amélioration de cet algorithme, permettant de restituer simultanément les propriétés d’une couche de nuage de glace et de deux couches de nuage d’eau liquide. Cet algorithme ’multi-couches’ est appliqué sur un grand nombre de cas, de manière à juger efficacement de la qualité de ses résultats. Des comparaisons avec divers produits opérationnels montrent une bonne cohérence de nos restitutions. / Cirrus are cloud types that are recognized to have a strong but still poorly understood impact on the Earth-atmosphere radiation balance. Recently, the A-Train satellite constellation has efficiently contributed to the study of these clouds, due to a multitude of instruments in perfect synergism. In this PhD research, several A-Train instruments have been used to study the optical and radiative properties of cirrus. Firstly, with the help of the data from two airborne campaigns, we have performed a validation of the measurements from the Infrared Imaging Radiometer (IIR) onboard CALIPSO. We have observed strong similarities between the airborne and space borne radiometric measurements, which allows validating the latter. A second study presents an algorithm developed in order to perform retrievals of the optical thickness of cirrus and the effective size of their ice crystals using IIR measurements. We demonstrate that these retrievals are perfectly coherent with in situ measurements and operational products of IIR. It is nevertheless observed that better constraints on the properties of liquid water clouds underneath cirrus layers could significantly improve the retrievals. Therefore, a third study presents a modification of this algorithm, allowing us to simultaneously retrieve the properties of one cirrus layer and two layers of liquid water clouds underneath. This ‘multi-layer’ algorithm is applied to a large amount of cases in order to assess its effectiveness. Comparisons with several operational products indicate a good coherence of our retrievals.

Dans un contexte de changement climatique, les nuages sont l’un des principaux facteurs d’incertitudes, en particulier, les nuages de glaces (cirrus) qui ont un impact important sur l’effet de serre. Afin d’estimer les propriétés optiques des nuages à partir de mesures satellitaires, les algorithmes d’inversion supposent que le pixel d’observation est homogène et indépendant des autres. Ces approximations peuvent alors entraîner des erreurs sur la restitution des paramètres nuageux.Durant cette thèse, nous avons étudié l’impact des hétérogénéités des cirrus sur les températures de brillances simulées au sommet de l’atmosphère et sur les paramètres nuageux restitués dans l’infrarouge thermique. Pour cela, nous avons adapté le générateur de nuages tridimensionnels 3DCloud aux cirrus. Ce générateur de nuage a ensuite été couplé au code 3DMCPOL, étendu à l’infrarouge thermique et qui permet de simuler le transfert radiatif dans une atmosphère tridimensionnelle. Nous avons montré que l’effet des hétérogénéités est au premier ordre fonction de l’écart type de l’épaisseur optique dans le pixel d’observation et de l’altitude du cirrus. Cet effet devient supérieur à 1 K à partir d’une épaisseur optique visible de 0.3. L’effet des hétérogénéités sur la restitution des propriétés optiques peut atteindre plus de 50% sur le diamètre effectif des cristaux et plus de 20% sur l’épaisseur optique. Cet effet est largement supérieur aux autres erreurs possibles lors de l’inversion et serait à considérer afin d’améliorer la restitution des paramètres nuageux. / In a global climate change context, clouds are one of the major uncertainties. In particular, ice clouds (cirrus) have an important impact on the greenhouse effect. In order to estimate clouds properties from spatial radiometric measurements, operational algorithms assume that the observation pixel is homogeneous and independent. These approximations may lead to errors on the retrieved cloud properties. In this thesis, we studied the impact of cirrus cloud heterogeneities on brightness temperatures simulated at the top of atmosphere and on the retrieved parameters from spatial infrared radiometry. We extended the cloud generator 3DCloud in order to generate cirrus and we coupled it with the radiative transfer code 3DMCPOL extended to the thermal infrared in order to simulate top of atmosphere brightness temperatures. We showed that the heterogeneities effect is mainly function of the optical thickness standard deviation inside the observation pixel and of the cirrus altitude. This effect becomes upper than 1 K from a visible optical thickness of 0.3. Heterogeneities effect on the retrieved optical properties can reach more than 50% on the ice crystal effective diameter and more than 20% on the optical thickness. This effect is much more important that to the others possible errors and it would have to be considered in order to improve the cloud properties retrieval.

Les nuages représentent l'une des principales sources d'incertitudes pour l'étude de l'évolution du climat (IPCC, 2013). Les cirrus constituent un groupe particulier de nuages, majoritairement composés de cristaux de glace, et ils recouvrent environ 30 % du globe terrestre. Leur haute altitude et la complexité de leurs compositions microphysiques rendent difficile la caractérisation de leurs propriétés. De manière générale, ils contribuent au bilan radiatif terrestre avec un effet d'albédo relativement faible et un effet de serre plus important, mais leur impact climatique reste difficile à quantifier. Il est donc indispensable d'étudier les cirrus et de connaître leurs propriétés afin de mieux quantifier leur forçage radiatif. Depuis 2006 le LOA possède une station d'observation atmosphérique équipée d’un micro-lidar à 532 nm. L'objectif de ce travail de thèse est d'étudier les nuages de glace en exploitant les mesures issues du micro-lidar sur le site d'observation de Lille. Nous avons développé un algorithme de détection et de caractérisation des cirrus à partir des mesures lidar sol. Sept années d’observations ont ensuite été traitées avec cet algorithme, ce qui a permis d'établir une climatologie des cirrus observés au-dessus de Lille. Ensuite nous avons appliqué cet algorithme aux données issues d'un micro-lidar sur le site de M'bour (Sénégal), afin de différencier les caractéristiques des cirrus observés sur les deux sites. Finalement, les résultats obtenus pour les sept ans de données sur le site de Lille ont été comparés aux données établies par le lidar CALIOP embarqué sur la plate-forme satellitaire CALIPSO, montrant un accord entre les deux résultats. / Clouds are the main source of the uncertainty of climate studies (IPCC, 2013). Cirrus clouds are a special group of clouds, mainly composed of ice crystals, they cover about 30 % of the globe. Their high altitudes and the complexity of their microphysical properties make their characteristics poorly known. The impact of cirrus clouds is difficult to quantify, contributing to Earth's radiation budget with a relatively low albedo effect and a stronger greenhouse effect. Since 2006, LOA has an atmospheric monitoring station equipped with a ground-based micro-lidar and several passive instruments. The objective of this study is to retrieve cirrus clouds properties over Lille, using the micro-lidar database on the observation site in Lille. The first part of this thesis was to develop an algorithm for the detection and the characterization of cirrus clouds using the backscatter profiles measured by the micro-lidar. Seven years of observations have been treated with this algorithm, which allow us to establish a climatology of cirrus clouds over Lille site and to retrieve their macrophysical properties and microphysical properties. In addition, an application of this algorithm to the data obtained from a micro-lidar on M'bour (Senegal) site was performed in order to differentiate the characteristics of cirrus clouds observed at both sites. Finally, the results of the seven years of data on the Lille site were compared to those obtained by the lidar CALIOP on board CALIPSO platform showing an agreement between the two results.

Bibliography: leaves ix-xiii / viii, 171, ix-xiii leaves : ill. (some col.) ; 30 cm. / Title page, contents and abstract only. The complete thesis in print form is available from the University Library. / Thesis (Ph.D.)--University of Adelaide, Dept. of Physics and Mathematical Physics, 1992