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Multi-sensor remote sensing parameterization of heat fluxes over heterogeneous land surfaces / Paramétrisation par télédétection multi-capteurs des flux de chaleur à partir de surfaces naturelles hétérogènesFaivre, Robin 05 November 2014 (has links)
La paramétrisation du transfert de chaleur par télédétection, basée sur le schéma SEBS, s'est déjà avérée très adaptée pour l'estimation de l'évapotranspiration (ET) sur des surfaces naturelles homogènes. Cependant, l'utilisation d'une telle méthode pour des paysages hétérogènes (e.g. régions semi-arides ou surfaces agricoles) est plus délicate, puisque le principe de la théorie de la similarité est compromis par la présence de différentes sources de chaleur et de hauteurs variées. Dans un premier temps, cette thèse a pour objectif de proposer et d'évaluer différents modèles basés sur la géométrie de la végétation qui permettent d'estimer la longueur de rugosité pour le transfert de quantité de mouvement à la surface (z0m), cette dernière étant un paramètre clé dans la caractérisation du transfert de chaleur. En revanche, une telle investigation ne peut être menée qu'à une petite échelle et à l'aide de données de télédétection très haute résolution permettant ainsi une description très détaillée de la surface. Ensuite, le second aspect de ce travail est de caractériser le transfert de chaleur dans le cas d'études régionales. Puis, la capacité de SEBS à estimer les flux de chaleur turbulents à de grandes échelles spatiales et temporelles sera évaluée. Pour ce faire, l’approche multi-échelle de SEBS (MSSEBS) a été implémentée afin de traiter une zone de 2,4 millions km2, incluant le Plateau du Tibet et l’amont des principaux fleuves d’Asie du sud-est. La combinaison de données horaires de température de surface FY-2 avec un rayonnement net journalier et des paramètres de surface avancés, permet de produire une série temporelle d’ET sur le Plateau du Tibet pour la période 2008-2010, et à une fréquence journalière. / The parameterization of heat transfer by remote sensing, and based on SEBS scheme for turbulent heat fluxes retrieval, already proved to be very convenient for estimating evapotranspiration (ET) over homogeneous land surfaces. However, the use of such a method over heterogeneous landscapes (e.g. semi-arid regions or agricultural land) becomes more difficult, since the principle of similarity theory is compromised by the presence of different heat sources with various heights. This thesis aims at first to propose and evaluate some models based on vegetation geometry for retrieving the surface roughness length for momentum transfer (z0m), which is a key parameter in the characterization of heat transfer. Such an investigation can only be led at a small scale with very-high resolution remote sensing data, for a precise description of the land surface. Therefore, the second aspect of this work is to determine how to address the characterization of heat transfer for regional studies. Then, the reliability of SEBS for estimating turbulent heat fluxes at large spatial and temporal scales has been evaluated. To do so, the Multi-Scale SEBS approach (MSSEBS) has been implemented for a 2.4 million km2 area including the Tibetan Plateau and the headwaters of the major rivers of East and South Asia. The addition of gap-filled hourly FY-2 LST data to advanced daily averaged net radiation and land surface parameters, allows to compute time-series of land surface ET over the Tibetan Plateau during the period 2008-2010, and on a daily basis.
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Landslide recognition and monitoring with remotely sensed data from passive optical sensors / Détection et surveillance de glissements de terrain avec des données de télédétection de capteurs optiquesStumpf, André 18 December 2013 (has links)
La cartographie, l'inventaire et le suivi de glissements de terrain sont indispensables pour l'évaluation de l'aléa glissements de terrain et la gestion des catastrophes. La disponibilité croissante des satellites THR, des drones et des appareils photo numériques grand public offre un grand potentiel pour soutenir ces tâches à l'échelle régionale et locale en complément detechniques établies telles que l'instrumentation in-situ, radar, et les acquisitions par scanner laser. Un manque d'outils de traitement d'image pour l’extraction efficace d’informations pertinentes à partir de différents types d'imagerie optique complique encore l'exploitation des données optiques et entrave la mise en oeuvre de services opérationnels. Cette thèse est consacrée à l'élaboration et l'application de techniques de traitement d'image pour la cartographie, la caractérisation et la surveillance des glissements de terrain en exploitant des données d'imagerie optique. Un état de l'art approfondi des techniques de télédétection innovantes pour la surveillance des glissements de terrain est proposé et démontre le potentiel et les limites des techniques et propose des critères pour le choix des capteurs disponibles (plateformes et méthodes d'analyse d'images) selon le processus observé et les besoins des utilisateurs. Pour la cartographie rapide des glissements de terrain lors de catastrophes majeures, une méthode qui combine segmentation d'image et apprentissage supervisé est développée pour l'analyse des images satellitaires THR à travers plusieurs exemples en Chine, au Brésil, à Haïti, en Italie et en France. Pour l'analyse de glissements de terrain à l'échelle locale, la recherche a élaboré des chaînes de traitement d'images pour la détection de fissures à partir de séries temporelles d'images de drones comme possible géo-indicateurs de l'activité des glissements, la mesure des champs de déplacements horizontaux à partir d'images satellitaires THR utilisant en utilisant des méthodes stéréophotogrammétrie et par corrélation d’image, et les mesures 3D à partir de photographies terrestres basées sur des méthodes de photogrammétrie multi-images. / Landslide inventory mapping and monitoring are indispensable for hazard assessment and disaster management. The enhanced availability of VHR satellites, UAVs and consumer grade digital cameras offers a great potential to support those tasks at regional and local scales, and to complement established techniques such as in situ instrumentation, radar, andlaser scanning. A lack of image processing tools for the efficient extraction process-relevant information from different types of optical imagery still complicates the exploitation of optical data and hinders the implementation of operational services. This doctoral thesis is dedicated to the development and application of image processing techniques for the mapping,characterization and monitoring of landslides with optical remote sensing data. A comprehensive review of innovative remote sensing techniques for landslide monitoring shows the potential and limitations of available techniques and guides the selection of the most appropriate combination of sensors – platforms – image analysis methods according to the observed process and end-user needs. For the efficient detection of landslides after major triggering events at the regional scale, a method for rapid mapping combining image segmentation, feature extraction, supervised learning is developed. For detailed landslide investigations at the local scale, this study elaborates image processing chains for detection of surface fissures in time-series of UAV images as geo-indicators of landslide activity, the measurement of horizontal surface displacements from VHR satellite images using stereo-photogrammetric and image correlation methods, and 3D measurements from terrestrial photographs based on multi-view open-source photogrammetry.
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