Thesis (M.S.)--Brigham Young University. Dept. of Electrical and Computer Engineering, 1999. / Includes bibliographical references (p. 139-141).

Thesis (Ph.D.)--Rochester Institute of Technology, 2008. / Typescript. Includes bibliographical references (p. 237-249).

Thesis (M.S.)--Brigham Young University. Dept. of Electrical and Computer Engineering, 2006. / Includes bibliographical references (p. 83-85).

Thesis (M.S.)--Mississippi State University. Department of Forestry. / Title from title screen. Includes bibliographical references.

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La problématique de l'imagerie radar pose comme objectif de caractériser la cible observée. Dans le contexte de la télédétection appliquée aux milieux forestiers, il s'agit d'extraire les paramètres physiques constitutifs de la végétation.Ce manuscrit traite donc de la problématique de l'inversion de données électromagnétiques pour les basses fréquences radar, de la bande VHF à la bande P. Dans ces bandes de fréquences la canopée (feuilles et petites branches) n'interagit quasiment pas avec l'onde radar et la forêt peut donc, en première approximation, être représentée par des cylindres verticaux (troncs) et inclinés (branches primaires).Dans ce contexte, les méthodes d'inversion numériques s'appuient sur des modèles qui calculent, à de multiples reprises, les champs rayonnés par ce type de diffuseurs. Il faut alors choisir un modèle physique dont le compromis rapidité/précision penche en faveur de la rapidité, donc un modèle "approché". La précision du modèle choisi est ensuite étudié puis validé par comparaison à un modèle dont le compromis rapidité/précision est inversé, donc un modèle "exact". Parmi les nombreuses méthodes d'inversion, celle de l'algorithme génétique (AG) a été choisie. Cet algorithme bien connu est ici analysé puis amélioré pour répondre aux exigences du problème électromagnétique posé. Il est ensuite validé sur des données simulées et mesurées. Cette validation est aussi l'occasion d'étudier l'impact du jeu de données utilisé sur la rapidité et la précision de l'inversion, en fonction des configurations d'antenne (fréquences, positions, polarisations). / The objective of radar imaging is to characterize the observed target. In the case of forest remote sensing, the objective is to extract the component of the vegetation physical parameters.This manuscript addresses the problem of the inversion of electromagnetic data for low frequency wave, VHF band to the P band. In these frequency bands, the canopy (leaves and small branches) does not almost interact with the radar wave and the forest can thus, in first approximation, be represented by vertical cylinders (trunks) and tilted (primary branches).In this context, the numerical electromagnetic methods of inversion lean on models which calculate, many times, the scattered fields radiated by such broadcasters. It is then necessary to choose a physical model which compromise speed/accuracy tilts in favor of the speed, thus a "approached" model. The exactness of the chosen model is then studied and then validated by comparison to a model which the compromise speed/accuracy is inverted, thus a "exact" model. Among the many numerical methods of inversion, that of the genetic algorithm (AG) was chosen. This algorithm, well known, is analyzed here then improved to meet the requirements of the composed electromagnetic problem. It is then validated on simulated and measured data. This validation is also an opportunity to study the impact of the set of data used on the speed and the precision of the inversion, according to the configurations of antenna (frequencies, positions, polarizations).

Au cours du XXIème siècle, une augmentation des précipitations est attendue dans les régions polaires. En Antarctique, cette augmentation devrait se traduire par une accumulation de neige sur le continent, contribuant ainsi positivement au bilan de masse de la calotte polaire, et par conséquent négativement au niveau des mers. Les modèles utilisés pour simuler le climat du XXIème siècle prédisent presque tous une augmentation des précipitations en Antarctique, mais l'importance de ce changement diffère fortement d'un modèle à l'autre. De plus, les taux de précipitation actuels reproduits par ces mêmes modèles divergent également beaucoup. Cependant, faute d'observation fiable de précipitation en Antarctique, il était jusqu'à présent difficile de vérifier la capacité des modèles à simuler ces dernières. Dans cette étude, les données issues du radar météorologique embarqué à bord du satellite CloudSat ont été utilisées afin de produire la première climatologie de précipitation en Antarctique à partir d'observations. Cette climatologie couvre la période août 2006 - avril 2011, et a montré de très bons accords avec les réanalyses ERA Interim qui n'utilisent pas d'observations issues de CloudSat. Le taux de chute de neige obtenu avec CloudSat sur le continent Antarctique jusqu'à 82°S est en moyenne de 171 mm/an. L'automne austral est la saison avec les chutes de neige les plus importantes, et le printemps austral, la saison avec les chutes de neige les plus faibles. Par ailleurs, une expérience de mesure in-situ des précipitations a été développée sur la base de Dumont d'Urville en Antarctique, des observations in-situ étant nécessaires à la validation des algorithmes de télédétection. Un système de profilage utilisant des capteurs optiques a été installé sur un mât de 73 m afin d'identifier les chutes de neige et les évènements de transport de neige par le vent. Les flux de neige mesurés à différentes hauteurs devraient être similaires lors de chute de neige sans transport de neige, alors qu'un gradient devrait apparaître si de la neige est transportée depuis la surface. Le système a été évalué et comparé aux analyses opérationnelles d'ECMWF. Enfin, les simulations des modèles de climat utilisés pour la production du rapport du GIEC ont été comparées aux observations satellites obtenues. Tous les modèles simulent un taux de chute de neige supérieur à celui observé avec CloudSat. Le changement de précipitation en Antarctique durant le XXIème siècle simulé varie de -6.0 % à +39.4 % en fonction des modèles et des scénarios d'émission de gaz à effet de serre. Les modèles de climat simulant des taux de chute de neige proches de ceux observés par satellite pour la période actuelle prédisent en moyenne un changement plus important de précipitation au cours du XXIème siècle, et donc un impact sur le niveau des mers plus conséquent. / During the 21st century, precipitation is expected to increase in polar regions. In Antarctica, this would lead to an increase in snow accumulation over the continent, which would represent a positive contribution to the ice sheet mass balance, and thus a negative contribution to sea level. Almost all the climate models predict a precipitation increase in Antarctica during the 21st century, but this change differs widely according to the models. Moreover, the current precipitation rate simulated by these models diverge greatly. However, because no reliable observation of Antarctic precipitation was available so far, it was not possible to benchmark climate models. In this study, data from the cloud profiling radar onboard CloudSat satellite have been used to produce the first climatology of Antarctic precipitation from observations. This climatology agrees well with ERA Interim reanalysis, the production of which is constrained by various in situ and satellite observations, but does not use any data from CloudSat. The mean snowfall rate from CloudSat observations is 171 mm/an over the Antarctic ice sheet, north of 82°S. The maximum snowfall rate is observed during the fall, while the minimum snowfall rate occurs in spring. Because in-situ measurements are necessary to evaluate remote sensing observations, a field experiment has been developed at Dumont d'Urville station in Antarctica for measuring precipitation. Optical sensors have been set up at different levels on a 73-meter tower in order to separate snowfall from blowing snow events. Snow flux measured at different heights should be similar during snowfall without blowing snow, whereas a gradient shoud be observed if blowing snow occurs. The system has been evaluated and compared to the ECMWF operational analysis. Finally, simulations from the climate models used for the last IPCC report have been compared to the new satellite climatology. All the models produce a higher snowfall rate than the snowfall observed with CloudSat. Precipitation increase predicted in Antarctica varies from -6.0 % to +39.4 % according to the models and the greenhouse gas emissions scenarios.Climate models which reproduce a current snowfall rate close to the snowfall rate observed by satellite predict on average a larger increase in Antarctic precipitation during the 21st century, and thus a stronger impact on sea level.

Les précipitations solides jouent un rôle crucial dans le système climatique terrestre, ainsi que dans le maintien des écosystèmes et le développement des activités humaines. Les incertitudes associées aux estimations quantitatives des précipitations ainsi que celles concernant les projections des modèles climatiques font de cette composante du cycle hydrologique un sujet de recherche important. La télédétection permet de suivre les précipitations et les nuages dans des régions où les observations in situ sont rares et dispersées, mais avec une résolution temporelle limitée ainsi qu’une zone aveugle près du sol pour les capteurs spatiaux, et une visibilité limitée dans la basse atmosphère en terrain complexe pour les radars au sol. Les objectifs de cette thèse sont les suivants : 1) caractériser les nuages et les précipitations en Antarctique, en détectant la présence d’eau liquide surfondue et de particules de glace près du sol à l'aide d'un lidar 532-nm, polarisé, au sol ; 2) caractériser la structure verticale des précipitations dans deux régions contrastées mais importantes de la cryosphère, l’Antarctique et les Alpes, dans la basse troposphère, en utilisant des radars au sol.Dans cette étude, une méthode de détection des hydrométéores dans les nuages et les précipitations est proposée à l'aide de données lidar complétées par celles d’un <<micro rain radar>> (MRR) en bande K pour améliorer la détection des précipitations, ces deux instruments étant déployés à la station Dumont d'Urville (DDU) en Antarctique de l’Est. Une méthode fondée sur le facteur de dépolarisation lidar, le coefficient de rétrodiffusion atténué et l'utilisation d’un partitionnement en k-moyennes est développée. La classification des particules des nuages et des précipitations permet de documenter la distribution verticale de l'eau liquide surfondue, ainsi que des particules de glace sous différentes formes. La comparaison entre les classifications obtenues depuis le sol et celles obtenues à partir des données satellitaires montre des formes similaires pour la distribution verticale de l'eau liquide surfondue dans les nuages.La structure verticale des précipitations près de la surface est analysée à l'aide des moments Doppler obtenus à partir de trois MRRs situés à DDU, à la station Princess Elisabeth (PE) à l'intérieur de l'Antarctique de l’Est, et à la station du Col de Porte (CDP) dans les Alpes françaises. Ces analyses montrent que le climat local joue un rôle important dans la structure verticale des précipitations. En Antarctique, les forts vents catabatiques soufflant du haut plateau jusqu'à la côte diminuent le facteur de réflectivité radar près de la surface en raison de la sublimation des flocons de neige. Les moments Doppler fournissent aussi de riches informations pour comprendre les processus liés aux précipitations, tels que l'agrégation et le givrage, observés notamment à DDU et au Col de Porte.Les résultats montrent également qu'à l'intérieur du continent Antarctique, une partie significative (47%) des profils de précipitations présentent une sublimation complète avant la surface en raison des conditions atmosphériques sèches, alors que sur la côte de l'Antarctique, cela ne concerne qu’environ un tiers des profils (36%). Dans les Alpes, ce pourcentage est réduit à 15%. La majeure partie de la sublimation est observée en dessous de l'altitude où les profils de CloudSat sont contaminés par la proximité du sol. Par conséquent, ce phénomène ne peut pas être entièrement décelé depuis l'espace avec les capteurs actuels.Cette thèse contribue à l'étude de la structure verticale des précipitations neigeuses dans la basse troposphère ; elle est utile pour l'évaluation des produits de télédétection concernant les précipitations qui peuvent présenter de fortes limitations à la proximité de la surface. / Solid precipitation plays an important role in the Earth's climate system, as well as for the maintenance of ecosystems and the development of human society. The large uncertainty in precipitation estimates and the discrepancies within climate model projections make this component of the hydrological cycle important as a research topic. Remote sensing allows to monitor precipitation and clouds in regions where in-situ observations are scarce and scattered, but with limited temporal resolution and a blind zone close to the ground level for spaceborne sensors, and limited visibility in the lower atmosphere in complex terrain for ground-based radars. The objectives of this dissertation are the following: 1) to characterize cloud and precipitation in Antarctica, detecting the presence of supercooled liquid and ice particles near the ground level using a ground-based 532-nm depolarization lidar; 2) to characterize the vertical structure of the precipitation in two contrasted but important regions of the cryosphere, Antarctica and the Alps, in the low troposphere using ground-based radars.In this study, a cloud and precipitation hydrometeor detection method is proposed using lidar data, complemented with a K-band micro rain radar (MRR) to improve the detection of precipitation, both instruments deployed at the Dumont d'Urville (DDU) station in East Antarctica. A method based on lidar depolarization and attenuated backscattering coefficient and the use of k-means clustering is developed for the particle classification. The classification of cloud and precipitation particles provides the vertical distribution of supercooled liquid water, as well as planar oriented ice and randomly oriented ice particles. The comparison between ground-based and satellite-derived classifications shows consistent patterns for the vertical distribution of supercooled liquid water in clouds.The vertical structure of precipitation near the surface is analyzed using the Doppler moments derived from three MRR profiles at DDU, the Princess Elisabeth (PE) station, at the interior of East Antarctica, and at the Col de Porte (CDP) station, in the French Alps. These analyses demonstrate that local climate plays an important role in the vertical structure of the precipitation. In Antarctica, the strong katabatic winds blowing from the high plateau down to the coast decrease the radar reflectivity factor near the surface due to the sublimation of the snowfall particles. Doppler moments also provide rich information to understand precipitation processes, such as aggregation and riming, as observed at DDU and CDP.The results also show that in the interior of the Antarctic continent a significant part (47%) of the precipitation profiles completely sublimate before reaching the surface, due to the dry atmospheric conditions, while in the coast of Antarctica it corresponds to about the third part (36%). In the Alps, this percentage is reduced to 15%. The major occurrence of particle sublimation is observed below the altitude where CloudSat profiles are contaminated by ground clutter. Therefore, this phenomenon cannot be fully captured from space with the current generation of sensors.This dissertation contributes to the study of the vertical structure of snowfall in the low troposphere, useful for the evaluation of precipitation remote sensing products, which may have severe limitations in the vicinity of the surface.

L'augmentation importante de la population mondiale, et par conséquent de ses besoins, exerce une pression de plus en plus importante sur les surfaces forestières. L'outil le mieux adapté au suivi des forêts, à l'échelle du globe, est la télédétection. C'est dans ce contexte que se situe ce travail de thèse, qui vise à améliorer l'estimation des paramètres biophysiques des arbres à partir de données de télédétection. L'originalité de ce travail a été d'étudier cette estimation des paramètres biophysiques en menant plusieurs études de sensibilité avec une démarche expérimentale sur des données expérimentales et sur des données simulées. Tout d'abord, l'étude s'est portée sur des séries temporelles de mesures de diffusiométrie radar obtenues sur deux sites : l'un constitué d'un cèdre en zone tempérée et l'autre d'une parcelle de forêt tropicale. Puis, cette étude de sensibilité a été poursuivie en imageant, avec une résolution élevée, plusieurs parcelles aux configurations différentes à l'intérieur d'une forêt de pin. Enfin, des données optiques et radars simulées ont été fusionnés afin d'évaluer l'apport de la fusion de données optique et radar dans l'inversion des paramètres biophysiques. / The significant increase of the world population, and therefore its needs, pushes increasingly high in forest areas. The best tool for monitoring forest across the globe is remote sensing. It is in this context that this thesis, which aims to improve the retrieval of biophysical parameters of trees from remote sensing data, takes place. The originality of this work was to study the estimation of biophysical parameters across multiple sensitivity studies on experimental data and simulated data. First, the study focused on the time series of radar scatterometry measurements obtained on two sites: one characterized by a cedar in the temperate zone and the other by a forest plot of rainforest. Then, the sensitivity analysis was continued by imaging with high resolution, several forest plots with different configurations within a pine forest. Finally, simulated radar and optical data were combined to evaluate the contribution of optical and radar data fusion in the inversion of biophysical parameters.

Depuis 2007, une nouvelle génération de capteurs RSO (RADAR à Synthèse d'Ouverture) a été mise en orbite. Ces capteurs (TerraSAR-X, Cosmo-SkyMed, RADARSAT-2, Sentinel) sont caractérisés par des résolutions spatiales métriques à la différence des capteurs précédents (ERS, JERS, ALOS, ASAR) de résolution spatiale d'une vingtaine de mètres. La résolution spatiale métrique met en évidence une information texturale intéressante qui était inaccessible avec les RSO satellitaires existants précédemment. Les travaux de cette thèse ont pour but d'évaluer le potentiel de l'analyse texturale des images RADAR à haute résolution spatiale, pour la classification des forêts tropicales. Trois différents sites d'étude avec différentes problématiques ont été choisis pour évaluer l'apport de l'analyse texturale au Cambodge, Cameroun et Brésil. La méthode d'analyse texturale des images est réalisé moyennant les paramètres de texture de Haralick, paramètres statistique de second ordre. Une classification supervisée, en utilisant la méthode SVM (Support Vector Machine) a été adopté pour évaluer l'apport des paramètres de texture utilisés / Since 2007, a new generation of SAR sensors (Synthetic Aperture RADAR) was launched. These sensors (TerraSAR-X, Cosmo-SkyMed, RADARSAT-2, and Sentinel) are characterized by metric spatial resolutions unlike previous sensors (ERS, JERS, ALOS, ASAR) with a spatial resolution of about twenty meters. Metric spatial resolution highlights interesting textural information that was inaccessible with the previously existing SAR sensors. This thesis aims at evaluating the contribution of textural analysis from high spatial resolution images for tropical forests mapping. Three different study sites with different problematic have been chosen to evaluate the textural analysis in Cambodia, Cameroun and Brazil. Indeed, the contribution of the analysis of textural information for classification has been emphasized. The latter is understood through the analysis of Haralick textural parameters, second order statistic parameters. The retained algorithm of classification is the SVM (Support Vector Machine), as it allows taking into account numerous parameters, which can be heterogeneous with respect to their physical dimension