Uppmärksamheten och intresset för LIDAR data har blivit stort under 2000-talet. Som en väletablerad fjärranalysmetod uppvisar den resultat att studera och den kritisk frågan är ”Hur bra är egentligen resultatet att studera?”. I flera tidigare publiceringar infinner sig ofta en okritisk och positiv inställning till tekniken. Fördelaktiga resultat framhävs istället för helhets kritiska granskningar. Tidigt i processen finns det en rad olika aspekter, som kan utgöra störningsmoment. Hur inskanningen av LIDAR gemoförs, samt efterbehandlingens process. Den valda fornlämningstypen fossil åkermark, kan bli problematisk. Den fossila åkermarkens komplexa systemen kan med felaktiga visualisering döljas. Att kombinera höjdmodeller utifrån Hillshade och Slope förhindrar att den fossila åkermarkens system döljs. En annan aspekt att ta i beräkning är vegetationen. I vår frågeställning vill vi undersöka hur vanliga marktyper påverkar synligheten. Vi valde att utgå från Naturvårdsverkets marktäckesdata och har där tittat på tre olika marktyper. Granskog (utanför våtmark), Ädellövskog (utanför våtmark) och Temporärt ej skog (utanför våtmark). Av de tre marktyperna uppvisar Temporärt ej skog (utanför våtmark) svårigheter i samband med visualiseringen, kvalitén för markytan i höjdmodellaren skiftar avsevärt. Granskog (utanför våtmark) har möjligheter, däremot kan resultaten vara skiftande. Ädellövskog (utanför våtmark) har enklast material att tolka, med tydliga lämningar som tidigare inte vart registrerade hos FMIS. / The attention and interest in LIDAR data has grown considerably during the 2000s. As a well-established distance analysis method, it presents results to study and the critical question is "How good is the result to study?". I several previous publications there often is an uncritical and positive attitude to the technology. Beneficial results are emphasized instead of critical reviews of the whole technology. Early in the process, there are several different aspects, which can be disruptive moments. How the scan of LIDAR is organized, as well as the post-treatment process. The chosen ancient type of fossil arable land can be problematic. The complex systems of the fossil farmland can be hidden with incorrect visualization. Combining altitude models based on Hillshade and Slope prevents the fossil farmland system from being concealed. Another aspect to consider is vegetation. In our question we want to investigate how common types of vegetation affect visibility. We chose to use the Swedish Environmental Protection Agency's ground cover data and have looked at three different vegetation types. Spruce forest (outside wetland), Nobel deciduous forest (outside wetland) and Temporary non forest (outside wetland). Of the three vegetation types, Temporary non forest (outside wetland) presents difficulties in visualization, the quality of the ground surface in the height model varies considerably. Spruce forest (outside wetlands) has opportunities, however the results can be varied. Noble deciduous forest (outside wetland) has the simplest material for interpreting, with remains that have not previously been registered with FMIS.

L’objectif principal de cette thèse est de tirer de données LiDAR de télédétection à très haute résolution afin d’extraire une partie du traces tectono-géomorphiques imprimées dans la morphologie de grands tremblements de terre préhistoriques. Les informations consultées dans ces traces constituent l'historique des glissements cumulés de grands tremblements paléoséismique successifs le long d'une faille donnée. L'historique des glissements permet de déterminer le nombre d'événements et les glissements les plus importants produits par ces événements. La connaissance des plus grandes glissades produites par des grands séismes historiques et préhistoriques permettra de déduire l'ampleur potentielle des événements futurs. La caractérisation de la distribution du glissement superficiel fournit des informations importantes sur la mécanique des failles, les contrôles de la propagation de la rupture et la répétabilité de la rupture à certains points le long de la faille. Cependant, la caractérisation et la mesure correctes de la distribution des glissements à partir de formes de relief géomorphologiques déplacées par tectonisme sont accompagnées d'incertitudes considérables, résultant principalement de processus d'érosion et de dépôt. Ces incertitudes pourraient entraîner à la fois une sous-estimation et une surestimation du glissement, ainsi que des résultats contradictoires issus d'enquêtes différentes sur le même défaut. Par conséquent, nous avons développé une nouvelle technique basée sur MATLAB, 3D_Fault_Offsets, pour caractériser mathématiquement, et donc automatiquement, la géométrie 3D de marqueurs géomorphiques décalés (définie par 9 entités géométriques situées de part et d'autre de la faille), puis calculer composants latéraux et verticaux du glissement. Nous estimons que les incertitudes générées par cette technique définissent mieux la gamme des "véritables" compensations potentielles par rapport aux incertitudes plus libérales proposées dans d’autres études, pourtant ils se révèlent assez volumineux. Après vérification de l'efficacité du code en mesurant à nouveau 3 ensembles de données paléosismiques, nous avons l’appliqué à une faille de décrochement qui était historiquement capable d'un séisme de chute de contrainte importante (MW ~ 8,2 en 1855), la faille de Wairarapa. Nous avons identifié et analysé un total d'environ 700 marqueurs géomorphiques déplacés le long d'une zone de données LiDAR de 70 km, ce qui en fait l'un des ensembles de données paléosismiques les plus vastes et les plus denses. Les décalages latéraux mesurés vont de quelques mètres à environ 800 m, mais la majorité d'entre eux sont inférieurs à 80 m, ce qui permet d'examiner les plus récents glissements de faille latéraux. Les décalages verticaux varient entre 0 et ~ 30 m et suggèrent des rapports de glissement vertical / latéral généralement compris entre 10 et 20%. Nous avons effectué les analyses statistiques de la collection dense de décalages mesurés séparément le long des principaux segments successifs qui constituent l'étendue de la faille étudiée. Dans la plupart des segments, cette analyse a révélé la présence de 6 à 7 amas décalés dans la plage allant de 0 à 80 m, suggérant la rupture de la faille de Wairarapa lors de 6 à 7 grands séismes précédents. Les plus grandes glissades que nous déduisons pour ces tremblements de terre passés sont importantes, la plupart dans la plage 7-15 m. Chaque glissement sismique semble varier le long de la faille et généralement plus grand dans sa partie sud. La faille de Wairarapa a ainsi provoqué à plusieurs reprises d'importants séismes dus à la chute de contraintes au cours de la période préhistorique, ce qui souligne le risque sismique élevé qu'elle pose dans le sud de la Nouvelle-Zélande. Par conséquent, l'utilisation de notre nouveau code 3D_Fault_Offsets avec des données topographiques à haute résolution telles que LIDAR peut permettre de mieux évaluer le comportement futur des failles sismogènes. / The main scope of this PhD thesis is to utilize very high-resolution remote sensing LiDAR data to extract some of the tectono-geomorphic traces imprinted in the morphology from large prehistoric earthquakes. The information that is accessed in these traces is the cumulative slip history of successive large paleoearthquakes along a given fault. The slip history allows the determination of the number of events and the largest slips produced by those respective events. The knowledge of the largest slips produced by historic and prehistoric large earthquakes will enable some inference into the potential magnitude of future events. Characterizing the distribution of surface slip provides important insights into fault mechanics, controls on rupture propagation, and repeatability of rupture at certain points along the fault. However, properly characterizing and measuring the slip distribution from tectonically-displaced geomorphic landforms comes with considerable uncertainties mostly resulting from erosion and depositional processes. These uncertainties could lead to both underestimation and overestimation of the slip, and to conflicting results from different surveys of the same fault. Therefore, we have developed a new MATLAB-based technique, 3D_Fault_Offsets, to mathematically, and hence automatically, characterize the 3D geometry of offset geomorphic markers (defined by 9 geometric features either side of the fault), and then calculate the lateral and vertical components of slip. We believe that the uncertainties obtained from this technique better define the range of potential ‘true’ offsets compared to more liberal uncertainties offered in other studies, yet they reveal to be fairly large. Upon verification of the code efficacy by successfully re-measuring 3 paleoseismic datasets, we applied it to a strike-slip fault in New Zealand that was historically capable of a large stress drop earthquake (MW~8.2 in 1855), the Wairarapa fault. We identified and analyzed a total of ~700 displaced geomorphic markers along a 70-km stretch of LiDAR data, making this one of the largest and densest paleoseismic datasets. Measured lateral offsets range from a few meters to about 800 m, but the majority are lower than 80 m, providing the means to examine the most recent lateral fault slips. The vertical offsets range between 0 and ~30 m, and suggest vertical to lateral slip ratios commonly in the range 10-20%. We conducted the statistical analyses of the dense collection of measured offsets separately along the successive major segments that form the investigated fault stretch. In most segments, this analysis revealed 6-7 offset clusters in the range 0-80 m, suggesting the Wairarapa fault ruptured in 6-7 previous large earthquakes. The largest slips we infer for these past earthquakes are large, most in the range 7-15 m. Each earthquake slip seems to vary along the fault length, and be generally greater in its southern part. The Wairarapa fault has thus repeatedly produced large stress drop earthquakes in prehistoric time, which emphasizes the elevated seismic hazard it poses in Southern New Zealand. Therefore, the use of our new code 3D_Fault_Offsets with high resolution topographic data such as LIDAR can lead to better assessments of future behavior of seismogenic faults.

Habitat variation is considered as an expression of biodiversity at landscape level in addition to genetic variation and species variation. Thus, effective methods for measuring habitat pattern at landscape level can be used to evaluate the status of biological conservation. However, the commonly used model (i.e. patch-corridor-matrix) for spatial pattern analysis has deficiencies. This model assumes discrete structures within the landscape without explicit consideration of “transitional zones” or “gradients” between patches. The transitional zones, often called “ecotones”, are dynamic and have a profound influence on adjacent ecosystems. Besides, this model takes landscape as a flat surface without consideration of the third spatial dimension (elevation). This will underestimate the patches’ size and perimeter as well as distances between patches especially in mountainous regions. Thus, the mosaic model needs to be adapted for more realistic and more precise representation of habitat pattern regarding to biodiversity assessment. Another part of information that has often been ignored is “small biotopes” inside patches (e.g. hedgerows, tree rows, copse, and scattered trees), which leads to within-patch heterogeneity being underestimated. The present work originates from the integration of the third spatial dimension in land-cover classification and landscape structure analysis. From the aspect of data processing, an integrated approach of Object-Based Image Analysis (OBIA) and Pixel-Based Image Analysis (PBIA) is developed and applied on multi-source data set (RapidEye images and Lidar data). At first, a general OBIA procedure is developed according to spectral object features based on RapidEye images for producing land-cover maps. Then, based on the classified maps, pixel-based algorithms are designed for detection of the small biotopes and ecotones using a Normalized Digital Surface Model (NDSM) which is derived from Lidar data. For describing habitat pattern under three-dimensional condition, several 3D-metrics (measuring e.g. landscape diversity, fragmentation/connectivity, and contrast) are proposed with spatial consideration of the ecological functions of small biotopes and ecotones. The proposed methodology is applied in two real-world examples in Germany and China. The results are twofold. First, it shows that the integrated approach of object-based and pixel-based image processing is effective for land-cover classification on different spatial scales. The overall classification accuracies of the main land-cover maps are 92 % in the German test site and 87 % in the Chinese test site. The developed Red Edge Vegetation Index (REVI) which is calculated from RapidEye images has been proved more efficient than the traditionally used Normalized Differenced Vegetation Index (NDVI) for vegetation classification, especially for the extraction of the forest mask. Using NDSM data, the third dimension is helpful for the identification of small biotopes and height gradient on forest boundary. The pixel-based algorithm so-called “buffering and shrinking” is developed for the detection of tree rows and ecotones on forest/field boundary. As a result the accuracy of detecting small biotopes is 80 % and four different types of ecotones are detected in the test site. Second, applications of 3D-metrics in two varied test sites show the frequently-used landscape diversity indices (i.e. Shannon’s diversity (SHDI) and Simpson’s diversity (SIDI)) are not sufficient for describing the habitats diversity, as they quantify only the habitats composition without consideration on habitats spatial distribution. The modified 3D-version of Effective Mesh Size (MESH) that takes ecotones into account leads to a realistic quantification of habitat fragmentation. In addition, two elevation-based contrast indices (i.e. Area-Weighted Edge Contrast (AWEC) and Total Edge Contrast Index (TECI)) are used as supplement to fragmentation metrics. Both ecotones and small biotopes are incorporated into the contrast metrics to take into account their edge effect in habitat pattern. This can be considered as a further step after fragmentation analysis with additional consideration of the edge permeability in the landscape structure analysis. Furthermore, a vector-based algorithm called “multi-buffer” approach is suggested for analyzing ecological networks based on land-cover maps. It considers small biotopes as stepping stones to establish connections between patches. Then, corresponding metrics (e.g. Effective Connected Mesh Size (ECMS)) are proposed based on the ecological networks. The network analysis shows the response of habitat connectivity to different dispersal distances in a simple way. Those connections through stepping stones act as ecological indicators of the “health” of the system, indicating the interpatch communications among habitats. In summary, it can be stated that habitat diversity is an essential level of biodiversity and methods for quantifying habitat pattern need to be improved and adapted to meet the demands for landscape monitoring and biodiversity conservation. The approaches presented in this work serve as possible methodical solution for fine-scale landscape structure analysis and function as “stepping stones” for further methodical developments to gain more insights into the habitat pattern. / Die Lebensraumvielfalt ist neben der genetischen Vielfalt und der Artenvielfalt eine wesentliche Ebene der Biodiversität. Da diese Ebenen miteinander verknüpft sind, können Methoden zur Messung der Muster von Lebensräumen auf Landschaftsebene erfolgreich angewandt werden, um den Zustand der Biodiversität zu bewerten. Das zur räumlichen Musteranalyse auf Landschaftsebene häufig verwendete Patch-Korridor-Matrix-Modell weist allerdings einige Defizite auf. Dieses Modell geht von diskreten Strukturen in der Landschaft aus, ohne explizite Berücksichtigung von „Übergangszonen“ oder „Gradienten“ zwischen den einzelnen Landschaftselementen („Patches“). Diese Übergangszonen, welche auch als „Ökotone“ bezeichnet werden, sind dynamisch und haben einen starken Einfluss auf benachbarte Ökosysteme. Außerdem wird die Landschaft in diesem Modell als ebene Fläche ohne Berücksichtigung der dritten räumlichen Dimension (Höhe) betrachtet. Das führt dazu, dass die Flächengrößen und Umfänge der Patches sowie Distanzen zwischen den Patches besonders in reliefreichen Regionen unterschätzt werden. Daher muss das Patch-Korridor-Matrix-Modell für eine realistische und präzise Darstellung der Lebensraummuster für die Bewertung der biologischen Vielfalt angepasst werden. Ein weiterer Teil der Informationen, die häufig in Untersuchungen ignoriert werden, sind „Kleinbiotope“ innerhalb größerer Patches (z. B. Feldhecken, Baumreihen, Feldgehölze oder Einzelbäume). Dadurch wird die Heterogenität innerhalb von Patches unterschätzt. Die vorliegende Arbeit basiert auf der Integration der dritten räumlichen Dimension in die Landbedeckungsklassifikation und die Landschaftsstrukturanalyse. Mit Methoden der räumlichen Datenverarbeitung wurde ein integrierter Ansatz von objektbasierter Bildanalyse (OBIA) und pixelbasierter Bildanalyse (PBIA) entwickelt und auf einen Datensatz aus verschiedenen Quellen (RapidEye-Satellitenbilder und Lidar-Daten) angewendet. Dazu wird zunächst ein OBIA-Verfahren für die Ableitung von Hauptlandbedeckungsklassen entsprechend spektraler Objekteigenschaften basierend auf RapidEye-Bilddaten angewandt. Anschließend wurde basierend auf den klassifizierten Karten, ein pixelbasierter Algorithmus für die Erkennung von kleinen Biotopen und Ökotonen mit Hilfe eines normalisierten digitalen Oberflächenmodells (NDSM), welches das aus LIDAR-Daten abgeleitet wurde, entwickelt. Zur Beschreibung der dreidimensionalen Charakteristika der Lebensraummuster unter der räumlichen Betrachtung der ökologischen Funktionen von kleinen Biotopen und Ökotonen, werden mehrere 3D-Maße (z. B. Maße zur landschaftlichen Vielfalt, zur Fragmentierung bzw. Konnektivität und zum Kontrast) vorgeschlagen. Die vorgeschlagene Methodik wird an zwei realen Beispielen in Deutschland und China angewandt. Die Ergebnisse zeigen zweierlei. Erstens zeigt es sich, dass der integrierte Ansatz der objektbasierten und pixelbasierten Bildverarbeitung effektiv für die Landbedeckungsklassifikation auf unterschiedlichen räumlichen Skalen ist. Die Klassifikationsgüte insgesamt für die Hauptlandbedeckungstypen beträgt 92 % im deutschen und 87 % im chinesischen Testgebiet. Der eigens entwickelte Red Edge-Vegetationsindex (REVI), der sich aus RapidEye-Bilddaten berechnen lässt, erwies sich für die Vegetationsklassifizierung als effizienter verglichen mit dem traditionell verwendeten Normalized Differenced Vegetation Index (NDVI), insbesondere für die Gewinnung der Waldmaske. Im Rahmen der Verwendung von NDSM-Daten erwies sich die dritte Dimension als hilfreich für die Identifizierung von kleinen Biotopen und dem Höhengradienten, beispielsweise an der Wald/Feld-Grenze. Für den Nachweis von Baumreihen und Ökotonen an der Wald/Feld-Grenze wurde der sogenannte pixelbasierte Algorithmus „Pufferung und Schrumpfung“ entwickelt. Im Ergebnis konnten kleine Biotope mit einer Genauigkeit von 80 % und vier verschiedene Ökotontypen im Testgebiet detektiert werden. Zweitens zeigen die Ergebnisse der Anwendung der 3D-Maße in den zwei unterschiedlichen Testgebieten, dass die häufig genutzten Landschaftsstrukturmaße Shannon-Diversität (SHDI) und Simpson-Diversität (SIDI) nicht ausreichend für die Beschreibung der Lebensraumvielfalt sind. Sie quantifizieren lediglich die Zusammensetzung der Lebensräume, ohne Berücksichtigung der räumlichen Verteilung und Anordnung. Eine modifizierte 3D-Version der Effektiven Maschenweite (MESH), welche die Ökotone integriert, führt zu einer realistischen Quantifizierung der Fragmentierung von Lebensräumen. Darüber hinaus wurden zwei höhenbasierte Kontrastindizes, der flächengewichtete Kantenkontrast (AWEC) und der Gesamt-Kantenkontrast Index (TECI), als Ergänzung der Fragmentierungsmaße entwickelt. Sowohl Ökotone als auch Kleinbiotope wurden in den Berechnungen der Kontrastmaße integriert, um deren Randeffekte im Lebensraummuster zu berücksichtigen. Damit kann als ein weiterer Schritt nach der Fragmentierungsanalyse die Randdurchlässigkeit zusätzlich in die Landschaftsstrukturanalyse einbezogen werden. Außerdem wird ein vektorbasierter Algorithmus namens „Multi-Puffer“-Ansatz für die Analyse von ökologischen Netzwerken auf Basis von Landbedeckungskarten vorgeschlagen. Er berücksichtigt Kleinbiotope als Trittsteine, um Verbindungen zwischen Patches herzustellen. Weiterhin werden entsprechende Maße, z. B. die Effective Connected Mesh Size (ECMS), für die Analyse der ökologischen Netzwerke vorgeschlagen. Diese zeigen die Auswirkungen unterschiedlicher angenommener Ausbreitungsdistanzen von Organismen bei der Ableitung von Biotopverbundnetzen in einfacher Weise. Diese Verbindungen zwischen Lebensräumen über Trittsteine hinweg dienen als ökologische Indikatoren für den „gesunden Zustand“ des Systems und zeigen die gegenseitigen Verbindungen zwischen den Lebensräumen. Zusammenfassend kann gesagt werden, dass die Vielfalt der Lebensräume eine wesentliche Ebene der Biodiversität ist. Die Methoden zur Quantifizierung der Lebensraummuster müssen verbessert und angepasst werden, um den Anforderungen an ein Landschaftsmonitoring und die Erhaltung der biologischen Vielfalt gerecht zu werden. Die in dieser Arbeit vorgestellten Ansätze dienen als mögliche methodische Lösung für eine feinteilige Landschaftsstrukturanalyse und fungieren als ein „Trittsteine” auf dem Weg zu weiteren methodischen Entwicklungen für einen tieferen Einblick in die Muster von Lebensräumen.

L'utilisation du LiDAR en télédétection permet une description précise de l'architecture du couvert végétal. L'objet de cette thèse est le développement des approches d'inversion de mesures LiDAR à l'aide d'une modélisation physique et statistique du signal dans le but d'estimer des propriétés biophysiques de cultures dominantes (blé, maïs) du Sud-Ouest de la France et d'un couvert forestier en Chine. Le travail a tout d'abord porté sur l'estimation du LAI et la hauteur des cultures par inversion de formes d'onde LiDAR à faible empreinte. Une base de données de simulations de formes d'onde réalistes des cultures est réalisée à l'aide du modèle de transfert radiatif (MTR) DART. L'inversion consiste à utiliser la technique de table de correspondance qui consiste à chercher la simulation la plus proche de l'observation réelle. Le travail a ensuite porté sur l'estimation du profil de LAI des arbres de la forêt. Une approche variationnelle d'estimation du profil de LAI par inversion de formes d'ondes est proposée. Elle repose sur un MTR simplifié et une technique de lissage du profil de LAI s'appuyant sur les chaines de Markov. La formulation bayésienne du problème, nous amène à une fonction de coût non-linéaire. Elle est minimisée à l'aide d'une nouvelle technique de gradient multi-échelle. Les approches développées montrent bien leurs performances en les appliquant sur des données réelles de cultures (maïs et blé) et de milieu forestier. / The use of LiDAR in remote sensing allows a precise description of the vegetation cover architecture. The aim of this thesis is the development of LiDAR data inversion approaches using physical and statistical signal modeling in order to estimate the biophysical properties of dominant crops (wheat, maize) of the South-West of France and a forest cover in China. The work firstly focused on estimating LAI and crop height by small footprint LiDAR waveforms inversion. A realistic crop waveform simulations database is performed using the Radiative Transfer Model (MTR) DART. The inversion consists in using the Look up Table technique which consists of looking for the closest simulation to the actual observation. The second inversion approach focused on LAI profile estimation of the forest trees. A variational approach to estimate LAI by waveform inversion is proposed. It relies on a simplified MTR and LAI profile smoothing technique based on Markov chains. The Bayesian formulation of the problem leads us to a non-linear cost function. It is minimized using a new multi-scale gradient technique. The developed approaches show clearly their performance by applying them to real crop data (corn and wheat) and forest.

This thesis is an investigation into the feasibility of one-dimensional Light Detection and Ranging (LIDAR) sensors for tracking the position and motion of trains on railroad classification yards. Carefully monitoring railway traffic in these areas is important, in order to avoid accidents, optimise logistical operations and hence reduce delays. However, existing technologies for tracking trains on regular stretches of train-line, including Radio Frequency Identification (RFID) and Global Positioning System (GPS), have various drawbacks when applied to classification yards. As such, it is pertinent to investigate the extent to which simple LIDAR sensors could be used for this purpose, as part of a basic Internet of Things (IoT) system. To tackle this problem, we considered different ways of positioning the sensors around railway tracks. We then proposed a floating average algorithm for calculating a target object’s velocity using continuous LIDAR distance readings. To know when to apply the algorithm as a train is passing the sensor, we observed how the distance readings varied as a model train passed the sensor. The data was used to construct a Finite-state machine (FSM) that can fully describe the status of trains as they pass the sensor. In order to test our solution, we constructed a prototype sensor node implementing the FSM and evaluated its performance first with a model train and then on actual commuter trains on an outdoors train platform. We found that one-dimensional LIDAR sensors could feasibly be deployed to monitor the position and motion of trains with a high degree of consistency and accuracy. However, LIDAR may need to be corroborated with other types of technology such as RFID so that trains can be distinguished from other moving objects. / Detta projekt undersöker möjligheten att använda endimensionella Light Detection and Ranging (LIDAR) sensorer för att spåra läge och rörelse av tåg på rangerbangårdar. Att övervaka tågtrafik i dessa områden är viktigt för att undvika trafikolyckor, optimera logistiska operationer och därmed minska förseningar. Dagens teknik för att spåra tåg på vanliga tågspår, till exempel Radio Frequency Identification (RFID) och Global Positioning System (GPS), har flera begränsningar när de ska användas till rangerbangårdar. Följaktligen så är det relevant att undersöka till vilken grad enkla LIDAR sensorer kan tillämpas för detta ändamål som en del av ett Internet of Things (IoT) system. För att lösa detta problem, övervägde vi olika sätt att placera sensorerna kring tågspår. Därefter implementerade vi en glidande medelvärdealgoritm för att beräkna målobjektets hastighet genom att använda kontinuerliga LIDAR avståndsmätningar. För att kunna veta när algoritmen skulle tillämpas när riktiga tåg passerade sensorn, noterade vi först hur avståndsmätningarna varierade när ett modelltåg passerade sensorn. Mätningarna användes sedan för att konstruera en ändlig tillståndsmaskin (FSM) som kan fullständigt beskriva statusen av tåget när det åker förbi sensorn. För att testa vår lösning, tillverkade vi en sensornodprototyp med vår FSM implementerad och utvärderade först dess prestationsförmåga med ett modelltåg och sedan med riktiga pendeltåg.Vi observerade att endimensionella LIDAR sensorer kan användas för att övervaka läge och hastighet av tåg med hög precision och konsekventa resultat. Däremot visade sig att LIDAR ska med fördel kombineras med andra typer av teknologi, som till exempel RFID, för att urskilja tåg från andra objekt i rörelse.

Low-level jets (LLJs) are local wind speed maximums in the atmospheric boundary layer. In the Baltic Sea, LLJs are frequently occurring in spring and summer. It is an important phenomena to consider for wind energy parks, and changes in turbulence during the jets can effect the efficiency of said parks. In this study, the effect that offshore LLJs have on turbulence intensity (TI) is analysed and the goal is tounderstand if TI significantly changes as the jets form, and if the changes aredifferent above and below the core. The theory of shear sheltering predicts that turbulence decreases below the core of a LLJ, and it has been experimentally tested previously with various results. However, turbulence characteristics above the core ofa LLJ has not been studied before. LiDAR measurements of wind speed and TI profiles, up to 300 m, from the island of Östergarnsholm in the Baltic Sea are used. The measurements are from the period 2016-2020 and are limited to a sector with unobstructed line-of-sight to the ocean. Complete LLJ-events, which includes non-LLJ profiles before and after the actual jets, are analysed. The LLJs are found to appear in low TI conditions related to stable stratification. Mean TI increases with 38 - 47% above the core as the jets appear, and then returns to approximately the initial values after the jets disappear. Below the core, mean TI instead decreases with 14 - 19% during the jets, which is compatible with the theory of shear sheltering. For future studies it is recommend to choose a location with larger unobstructed line-of-sight to the ocean, further optimise the LLJ-finding algorithm and also analyse other turbulent quantities. / Vindmaxima på låg höj (LLJ, för eng. Low-level jets) är lokala vindhastighetsmaximum i det atmosfäriska gränsskiktet. I Östersjön är LLJs vanliga, framförallt på våren och sommaren. Det är ett viktigt fenomen att beakta för vindkraftsparker, och turbulensförändringar i samband med LLJs kan påverka effektiviteten av vindkraftverk. I denna studie analyseras effekten som LLJs över havet har på turbulensintensiteten (TI) och målet är att förstå om TI förändras närströmmarna bildas, och om förändringarna är olika ovan och under kärnan. En teori förutspår att turbulens minskar under kärnan i en LLJ, s.k. skjuvningsblockering (eng. Shear sheltering), och den har testats tidigare med varierande resultat. Turbulens ovanför kärnan i en LLJ har dock inte studerats tidigare. LiDAR-mätningar av vindhastighets och TI-profiler, upp till 300 m, vid ön Östergarnsholm i Östersjön används. Mätningarna är från perioden 2016-2020 och är begränsade till en sektor med fri siktlinje mot havet. Kompletta LLJ-event, vilket inkluderar icke-LLJ-profiler före och efter själva strömmen, analyseras. Resultatet visar att LLJs förekommer vid låga TI-förhållanden relaterade till stabil skiktning. Medel TI ökar med 38 - 47% överkärnan när strömmarna dyker upp och återgår sedan till ungefär de ursprungligavärdena efter att strömmarna försvunnit. Under kärnan minskar medel TI istället med 14 - 19% i samband med strömmarna, vilket är förenligt med skjuvningsblockerings-teorin. För framtida studier är det rekommenderat att välja en plats med större fri siktlinje till havet, ytterligare optimera identifikationen av kompletta LLJ-event och även analysera andra variabler för att karakterisera turbulensen.

Ces travaux de recherche se sont focalisés sur la zone Océan Indien austral et ont permis d'améliorer les connaissances scientifiques sur la provenance des masses d'air polluées, sur leur distribution spatiale, sur la contribution relative des zones sources à la charge en polluant mesurée, et sur les propriétés optiques des aérosols détectés. La prépondérance de l'influence du transport des masses d'air polluées en provenance d'Afrique Australe et d'Amérique Latine à la concentration en polluant dans le sud-ouest de l'océan Indien a ainsi été démontrée en utilisant des mesures par spectrométrie infrarouge à transformée de Fourier et des modèles de dispersion de panache couplés à des bases de données d'émission. Une voie de transport privilégiée reliant l'Asie du sud-est au sud-ouest de l'océan Indien dans la haute troposphère en Juillet-Août, ainsi que l'apport en CO résultant, ont été identifiés pour la première fois. La variation saisonnière de la concentration en ozone troposphérique dans le sud de l'océan Indien a également été mise en évidence, ainsi que son lien avec les émissions de précurseurs d'ozone provenant des feux de biomasse se produisant en Afrique Australe et en Amérique Latine. L'analyse des données photométriques AERONET a permis d'établir une climatologie des caractéristiques optiques des aérosols à la verticale de la Réunion, qui apparaît comme étant un site relativement propre dont la troposphère est principalement affectée par les aérosols marins tout au long de l'année, et également par les aérosols de feu pendant la saison des feux australe. De plus, des campagnes de mesure avec lidar et photomètre embarqués à bord d'un navire sillonnant l'océan Indien austral a donné accès à l'évaluation de l'extension verticale et des propriétés optiques d'un panache d'aérosols de feux provenant principalement d'Amérique Latine et d'Afrique Australe, mais aussi d'Asie du sud-est. / This thesis focused on the southern Indian Ocean area and contributed to improve our scientific knowledge on the origin of polluted air masses, on their spatial distribution, on the relative contribution of the identified source regions to the measured pollutant loading, and on the optical properties of the encountered aerosols. The potential primary sources for CO throughout the south-western Indian Ocean troposphere are southern Africa and South America. A secondary potential contribution from Southeast Asia and Indonesia-Malaysia was identified in the upper troposphere, especially in July and August. The seasonal variation of tropospheric ozone concentration in the southern Indian Ocean is highlighted, and its link to wintertime long range transport of tropospheric ozone precursors emitted in biomass burning plumes from southern America and Africa is evidenced. The analysis of sun photometer measurements gave access to a climatology of the optical properties of aerosols in Reunion Island, showing this site can be considered as a clean site, mostly influenced by marine aerosols throughout the year, and also by biomass burning aerosols during the southern hemisphere biomass burning season. A unique data set of shipborne measurements has been collected with a dual Rayleigh-Mie lidar and a handheld sun photometer aboard a research vessel crossing the southern Indian Ocean, and the time evolution of the encountered marine and biomass burning aerosols extinction properties and vertical extension are documented.

Cette thèse porte sur l’étude des gaz et nanoparticules diélectriques de l’atmosphère, fortement incriminés pour leur rôle sur le bilan radiatif terrestre et le changement climatique.Ces travaux de recherche, réalisées au sein de l’Institut Lumière Matière, traitent plus spécifiquement de la rétrodiffusion de la lumière, résolue en polarisation, par les nanoparticules de l’atmosphère, afin d’étudier la complexité des processus atmosphériques qui la composent, tels que la nucléation. En complément à cette approche particulaire, les gazà effet de serre sont également étudiés, en suivant une méthode originale, consistant à évaluer leur concentration atmosphérique, par couplage d’un télédétecteur lidar possédant une large bande spectrale avec la spectroscopie optique de corrélation (Thomas et al., 2012, 2013a,b). Une attention particulière a été portée à la réalisation de mesures sensibles et précises utilisant un lidar multi-spectral (UV, VIS), résolu en polarisation (David et al., 2012). Comme premier résultat, un coefficient de rétrodiffusion aussi faible que (2,4 ± 0,5) × 10−8 m−1.sr−1, a été mesuré dans l’UV en polarisation croisée à celle du laser incident dans la troposphère libre, avec une limite de détection de la dépolarisation de δp = 0,6 % (proche de la dépolarisation moléculaire), observée à plus de 4 kilomètres d’altitude. Ensuite, une méthode nouvelle a été développée pour retrouver, dans un mélange externe de particules à deux/trois composantes chimiques, le coefficient de rétrodiffusion de chacune de ces composantes. Pour ce faire, le coefficient d’Angström et la dépolarisation de chaque espèce chimique doivent être déterminés précisément. On montre dans ce travail de thèse que ces coefficients peuvent être déterminés soit par simulation numérique de la diffusion simple (algorithme T-matrix), soit directement par des mesures de laboratoire. Les hypothèses et les performances de cette méthode sont ensuite discutées dans trois cas d’étude : i) mélange externe de particules desulfates avec les cendres volcaniques issues de l’éruption de 2010 du volcan Eyjafjallajökull (Miffre et al., 2011, 2012a, b) ii) mélange externe de poussières désertiques dans la troposphère libre (Miffre et al., 2011 ; Dupart et al., 2012) observé lors d’un épisode detempête de sable désertique à Lyon (juillet 2010), iii) mélange externe à trois composantes : poussières désertiques, sels de mer et particules solubles dans l’eau (David et al., 2013a). Ces mesures atmosphériques ont conduit à plusieurs résultats: (a) détermination à distance de la concentration en nombre en particules volcaniques (cas i), désertiques (cas ii) (Miffre et al.,2011). Par construction, ces mesures de concentration sont spécifiques à ces particules et intègrent les effets de taille et de sédimentation (Miffre et al., 2012b) ; (b) Evolution de la rétrodiffusion en fonction de l’hygroscopicité de ces particules ; (c) Observation de la formation de nouvelles particules dans l’atmosphère (nucléation) à partir des mesures lidar UV, résolues en polarisation. Ce résultat nouveau ouvre de nouvelles perspectives à la pointede la recherche actuellement réalisée en physico-chimie de l’atmosphère (Dupart et al., 2012). En conclusion, cette thèse explore la diffusion optique d’un ensemble de nanoparticules et l’extinction d’une nanoparticule diélectrique unique, en les mesurant de manière très sensible et précise, en atmosphère réelle comme en laboratoire, tout en étayant cette approche expérimentale par des simulations numériques. Cette approche ouvre des perspectives nouvelles, portant sur les propriétés microphysiques de ces nanoparticules atmosphériques(Dupart et al., 2012, David et al., 2013b). / Atmospheric greenhouse gases and nanometer-sized particles are incriminated for their role on the Earth radiative budget and climate. This thesis relates the research performed on thepolarization-resolved backscattering of these nano-sized particles and demonstrates itsusefulness to address complex atmospheric processes like particles nucleation. Greenhouse gases are also studied, by coupling a spectrally broadband lidar with optical correlation spectroscopy to remotely evaluate their atmospheric content (Thomas et al., 2012, 2013a,b). Special care has been taken to perform sensitive and accurate UV-VIS polarization lidar measurements (David et al., 2012). Hence, and as a first result, cross-polarized backscattering coefficients as low as (2.4 ± 0.5)×10−8 m−1.sr−1 have been measured in the troposphere, corresponding to UV-particles depolarization detection limit of 0.6 % at 4 km altitude, close to the molecular depolarization. Then, a new methodology has been developed to retrieve, in atwo/three component particle external mixture, the backscattering coefficients specific to eachparticle component (David et al., 2013a). For that purpose, accurate knowledge on the backscattering Ångstrom exponent and depolarization ratio of each particle type must beaddressed. This task is here achieved by performing either single-scattering numerical simulations using T-matrix, or alternatively by performing laboratory measurements. Thei nherent assumptions and the performance of the methodology are then discussed for three case studies of external mixing: i) spherical sulfate mixed with volcanic ash released from the Eyjafjallajökull 2010 eruption (Miffre et al., 2011, 2012a, b), ii) desert dust mixed with nondustparticles (Miffre et al., 2011 ; Dupart et al., 2012), iii) desert dust mixed with sea-salt andbackground spherical particles as an example of a three-component particle mixture (David etal., 2013a). From these field measurements, three main results have been retrieved: (a) Rangere solved particles number concentrations specific to one particle component (ash, dust)(Miffre et al., 2011, 2012b), which include the variability in the particle size distribution, the particles refractive index and possible sedimentation effects(Miffre et al., 2012b), (b) particle backscattering enhancement due to hygroscopic growth, (c) observation of new particle formation in the atmosphere using a sensitive UV polarization lidar, which is new and opens new insights at the forefront of knowledge in atmospheric physics and chemistry (Dupart etal., 2012). As a conclusion, this thesis explores the optical scattering properties of a single / an ensemble of nanoparticles, addressing them in the real atmosphere, through sensitive and accurate lidarand laboratory experiments and numerical simulations, showing new outlooks on the microphysical properties of these atmospheric nanoparticles (Dupart et al., 2012, David et al.,2013b).

Sur un site multi-influencé par des émissions urbaines et industrielles, l'analyse de la pollution aux aérosols, au voisinage des sources, requiert une connaissance multi-échelles de la dynamique atmosphérique. une campagne de mesure a été développée afin d'étudier la variabilité météorologique et micro-météorologique et l'évolution des particules, en particulier, submicroniques, sur une durée d'une année. Des oscillations de la concentration en aérosols, autour de la moyenne régionale, ont été identifiées le long du littoral dunkerquois, et attribuées aux phénomènes météorologiques locaux à proximité des industries. Des méthodes de reconnaissance et d'apprentissage supervisé, faisant appel aux mesures par anémomètre ultrasonique et aux profils verticaux du vent par lidar Doppler, ont été mises en œuvre pour établir la variabilité de phénomènes pertinents dans les événements de pollution de l'air : brise de mer, brouillard, front et tempête. L'analyse d'une base de données de six ans a permis de montrer que l’occurrence annuelle des brises de mer est corrélée à celle du nombre de journées anticycloniques. Par ailleurs, la fréquence annuelle des brouillards pourrait être liée à la concentration annuelle régionale en aérosols. L'analyse des covariances du vent a révélé deux situations contrastées, à faible et à fort flux turbulents. Le brouillard et la brise de mer, de faible flux, génèrent une pollution élevée aux PM₁, et sont le siège d'une forte concentration en aérosols organiques oxygénés (aérosols secondaires). Les situations à fort flux, favorisant les échanges verticaux, sont associées à une forte variabilité des sulfates particulaires. L'observation de longue durée a permis de mettre en évidence la construction d'épisodes de pollution particulaire, au cours de séquences de phénomènes météorologiques locaux, du fait des sources locales, mais aussi par incorporation de la pollution à plus grande échelle. / On a site that is multi-influenced by urban and industrial emissions, the analysis of aerosol pollution, in the vicinity of sources, requires a multi-scale knowledge of atmospheric dynamics. A measurement campaign was developed in order to study the meteorological and micro-meteorological variability and the evolution of particles, in particular, submicronic evolution, during a one-year period.Oscillations of the aerosol concentration around the regional average were identified along the Dunkirk coastline, and were attributed to the local meteorological phenomena close to the industries. Recognition and machine learning methods using measurements by an ultrasonic anemometer and vertical wind profiles by a Doppler lidar, were implemented to define the variability of relevant phenomena in air pollution events : sea breeze, fog, front and storm. A six-years database analysis has highlighted a correlation between the annual sea breeze occurrence and the annual number of anticyclonic days. Furthermore, the annual fog frequency could be connected with the annual regional concentration of aerosols. Analysis of wind covariance revealed two contrasting situations, low-level and high-level turbulent fluxes. The fog and the sea breeze, with low-level fluxes, generate a high PM₁ pollution and are in favor of a high organic oxygenated aerosols concentration (secondary aerosols). High-level fluxes situations, favoring vertical exchanges, are associated with a large variability of sulfate aerosols. The long-term observation, made it possible to highlight the development of episodes of particulate pollution during local weather phenomena, owing to the local emissions, but also by taking into account the larger-scale pollution.

L'impact des nuages de glace sur le cycle de l'eau et le bilan radiatif est encore incertain en raison de la complexité des processus nuageux qui rend difficile l'acquisition d'observations adéquates sur les propriétés des nuages de glace et leur représentation dans les modèles de circulation générale. Les instruments de télédétection actifs et passifs, tels que les radiomètres, les radars et les lidars, sont couramment utilisés pour les étudier. La restitution des propriétés microphysiques des nuages (extinction, contenu en glace, rayon effectif, ...) peut être effectuée à partir d'un seul instrument ou de la combinaison de plusieurs instruments. L’intérêt de l’utilisation de synergies instrumentales pour restituer les propriétés nuageuses réside dans le fait que cela permet de réduire les incertitudes dues aux lacunes des différents instruments pris séparément. La constellation de satellites A-Train a considérablement amélioré notre connaissance des nuages. Depuis 2006, le lidar à rétrodiffusion visible CALIOP embarqué à bord du satellite CALIPSO et le radar nuage à 94GHz CPR embarqué à bord du satellite CloudSat ont permis l’acquisition de profils nuageux sur l’ensemble du globe et de nombreuses méthodes synergiques de restitution ont été adaptées à ces instruments. En 2021 sera lancé un nouveau satellite, EarthCARE, embarquant des instruments de télédétection de pointe, notamment ATLID, un lidar à haute résolution spectrale (HSRL) à 355 nm et un radar nuage Doppler à 94 GHz. La mission principale de ce satellite est de quantifier les interactions entre les nuages, les aérosols et le bilan radiatif de la Terre afin d'améliorer les prévisions météorologiques et des modèles climatiques. Grâce à son instrumentation avancée installée sur une plate-forme unique, cette nouvelle mission devrait fournir des observations sans précédent des nuages depuis l'espace. Cependant, pour ce faire, les algorithmes synergiques développés pour les mesures de l'A-Train doivent être adaptés à cette nouvelle configuration instrumentale. Au cours de ma thèse, je me suis concentrée sur l'algorithme Varcloud développé en 2007 par Delanoë et Hogan et basé sur une technique variationnelle. La première partie du travail a consisté à adapter certains paramètres du modèle microphysique de l’algorithme aux études récentes d’une large base de données in situ. En particulier, les questions de la paramétrisation du rapport lidar et du choix de la relation masse-diamètre pour les cristaux de glace ont été abordées. La deuxième partie de mon travail a consisté à adapter l'algorithme de restitution Varcloud aux plates-formes aéroportées. Les plates-formes aéroportées sont idéales pour préparer et valider les missions spatiales, permettant de réaliser des mesures sous-trace, colocalisées avec les instruments spatiaux. En particulier, le HALO allemand et le Falcon 20 français ont des charges utiles très complémentaires et sont parfaitement conçus pour la préparation et la validation de la mission EarthCare. Les deux avions embarquent notamment un lidar à haute résolution spectrale (355 nm sur le Falcon et 532 nm sur le HALO) et un radar Doppler à 36 GHz (HALO) et 95 GHz (Falcon). À l'automne 2016, une campagne aéroportée dans laquelle les deux avions étaient impliqués s'est déroulée en Islande, à Keflavik, dans le cadre du projet NAWDEX. Les mesures recueillies au cours de cette campagne fournissent un ensemble de données intéressant pour caractériser la microphysique et la dynamique des nuages dans l'Atlantique Nord, région qui présent un grand intérêt pour les missions Cloudsat-CALIPSO et EarthCARE. En outre, une série de vols communs avec observation de la même scène nuageuse par les deux plates-formes ont été réalisées, fournissant des données permettant d'étudier l'influence de la configuration instrumentale sur les propriétés des nuages de glace restituées. / The impact of ice clouds on the water cycle and radiative budget is still uncertain due to the complexity of cloud processes that makes it difficult to acquire adequate observations of ice cloud properties and parameterize them into General Circulation Models. Passive and active remote sensing instruments, radiometers, radars and lidars, are commonly used to study ice clouds. Inferring cloud microphysical properties (extinction, ice water content, effective radius, ...) can be done from one instrument only, or from the synergy of several. The interest of using instrumental synergies to retrieve cloud properties is that it can reduce the uncertainties due to the shortcomings of the different instruments taken separately. The A-Train constellation of satellites has considerably improved our knowledge of clouds. Since 2006, the 532nm backscattering lidar CALIOP on board the satellite CALIPSO and the 94GHz cloud radar CPR on board the satellite CloudSat have acquired cloud vertical profiles globally and many lidar-radar synergetic methods have been adapted to CloudSat and CALIPSO data. In 2021 will be launched a new satellite, EarthCARE, boarding state of the art remote sensing instrumentation, in particular ATLID, a High Spectral Resolution Lidar (HSRL) at 355nm and a Doppler cloud radar at 94 GHz. The main mission of this satellite is to quantify interactions between clouds, aerosols and the Earth's radiation budget in order to improve weather prediction and climate models. Thanks to its advanced instrumentation mounted on a single platform, this new mission is expected to provide unprecedented observations of clouds from space. However, to do so, the synergistic algorithms that were developed for A-Train measurements have to be adapted to this new instrumental configuration. During my PhD, I focused on the Varcloud algorithm that was developed in 2007 by Delanoë and Hogan, based on a variational technique. The first part of the work consisted in adapting some parameters of the microphysical model of the algorithm to recent studies of a large dataset of in-situ measurements. In particular, the questions of a parameterization of the lidar extinction-to-backscatter ratio and the choice of the mass-size relationship for ice crystals were addressed. The second part of my work consisted in adapting the Varcloud retrieval algorithm to airborne platforms. Airborne platforms are ideal to prepare and validate space missions, allowing for direct underpasses of spaceborne instruments. Moreover, German and French aircraft, respectively HALO and French Falcon 20 have very complementary payloads and are perfectly designed for the preparation, the calibration and the validation of EarthCare. Both aircraft board a high spectral resolution lidar (355 nm on the French Falcon and 532 nm on the HALO) and a Doppler radar at 36 GHz (HALO) and 95 GHz (Falcon). In fall 2016 a field campaign related to the NAWDEX project took place in Iceland, Keflavik with both aircraft involved. The measurements collected during this campaign provide an interesting dataset to characterize cloud microphysics and dynamics in the North Atlantic, which are of high interest regarding the Cloudsat-CALIPSO and EarthCARE missions. In addition, a series of common legs with the same cloud scene observed by both platforms were performed, providing data to study the influence of the instrumental configuration on the retrieved ice cloud properties.