La formation et l’intensification des précipitations sont le résultat de différents processus microphysiques menant au grossissement des hydrométéores nuageux. Les caractéristiques macrophysiques de formation et de développement des nuages convectifs fournissent un cadre environnemental qui influence et contraint ces processus microphysiques. L’observation de l’évolution des nuages à haute résolution temporelle permet de mettre en évidence ces processus microphysiques dont la compréhension est indispensable à la prévision à courte échéance des fortes précipitations. Dans ce travail, nous avons mis au point une méthode originale de suivi à haute résolution temporelle (cinq minutes) de systèmes convectifs isolés et associés à de fortes précipitations à partir de l’instrument SEVIRI (Spinning Enhanced Visible and Infrared Imager) embarqué sur le satellite géostationnaire MSG (Météosat Seconde Génération). À partir de plusieurs cas d’étude, une analyse combinée de l’évolution temporelle des propriétés microphysiques (phase thermodynamique, rayons effectifs des hydrométéores), optiques (épaisseur optique) et macrophysiques (ratio périmètre/surface, température moyenne) au sommet des nuages ainsi que l’observation de l’évolution des précipitations au sol ont permis d’identifier sur une période d’intensification des précipitations allant de 30 minutes à 2h, un comportement typique des propriétés au sommet des nuages. Ce résultat fournit une base d'analyse pour la détermination future d’indicateurs précurseurs des fortes précipitations. / Formation of precipitation and its intensity are the result of the microphysical processes that contribute to the growth of precipitating hydrometeors. Macrophysical features of cloud formation and growth provide a framework of environmental conditions constraining microphysical processes. Cloud observations at high temporal resolution can highlight microphysical processes to better understand them which is essential for short-term prediction of heavy rainfall events within the context of nowcasting. A new methodology to track convective cloud systems with a time resolution of five minutes was developed from SEVIRI (Spinning Enhanced Visible and Infrared Imager) on board Meteosat Second Generation (MSG) geostationary satellite. A temporal analysis of cloud top microphysical properties (cloud top phase, cloud effective radius), cloud optical properties (cloud optical thickness), cloud top macrophysical properties (perimeter to area ratio, mean temperature) and ground based precipitation estimation was conducted. Particular temporal trends of cloud top properties was observed over a 30 minutes to 2h rainfall enhancement period. This result provides an analytical basis to determine future precursors of heavy rainfall events.

Dimma råder då sikten understiger 1 km och kan mätas av både markstationer och satelliter. RGB-produkterna Dimma och Nattdimma från det geostationära satellitinstrumentet SEVIRI bygger på dimmans emissivitetegenskaper vid våglängderna 8.7 μm respektive 3.9 μm jämfört med vid 10.8 μm. Kanalerna vid 8.7 μm och 3.9 μm är bland annat känsliga för molnens fas, och en kanaldifferens mellan respektive kanal och den rena IR-kanalen vid 10.8 μm framhäver därigenom låga moln och dimma. Produkten Dimma består av kanalerna vid 12.0 μm, 10.8 μm och 8.7 μm och fungerar dygnet runt. Produkten Nattdimma består av kanalerna vid 12.0 μm, 10.8 μm och 3.9 μm, och är endast gångbar under natten på grund av kontamination från solinstrålning. Kanalen vid 3.9 μm måste även korrigeras på grund av det överlappande CO2-absorptionsbandet. Denna fallstudie och utvärdering av satellitprodukterna, visade att dimma går att detektera med båda produkterna. På grund av Nattdimmas begränsade användningstid var dock Dimma att föredra. Produkterna är oanvändbara då högre moln döljer lägre moln och någon tydlig korrelation mellan sikten och strålningstemperatur fanns inte. Därför kan inte produkterna användas för att uppskatta sikten där markstationer inte finns. / Fog prevails if the visibility falls below 1 km and can be detected with ground stations and satellites. The RGB-products 24-hour Microphysics and Night Fog from the geostationary satellite instrument SEVIRI are based on the emissivity properties of fog at wavelengths 8.7 μm and 3.9 μm respectively compared to 10.8 μm. The channels at 8.7 μm and 3.9 μm are, among other things, sensitive to cloud phase, and the difference beteween each channel and the pure IR-channel at 10.8 μm highlights low clouds and fog. The product 24-hours Microphysics consists of the channels at 12.0 μm, 10.8 μm and 8.7 μm, and is operational around the clock. The product Night Fog consists of the channels at 12.0 μm, 10.8 μm and 3.9 μm and works only during night because of sunlight contamination of the 3.9 μm channel. The 3.9 μm channel also needs to be corrected for, due to overlap with the CO2 absorption band. This case study and evaluation of the satellite products showed that fog can be detected with both products. 24-hour Microphysics was preferred, because of Night Fog’s limited usage time. The products are unusable when higher clouds cover the lower clouds, and no clear correlation between visibility and brightness temperature was found. The products can therefor not be used to estimate visibility where ground stations do not exist.

An algorithm has been developed for snow recognition (SR) over mountainous areas of Europe from satellite imagery. The algorithm uses Meteosat Second Generations (MSG) instrument Spinning Enhanced Visible and Infra-Red Imager (SEVIRI) data that are acquired in every 15 minutes through whole day. Although SEVIRI has low spatial resolution, its high temporal resolution provides a better discrimination capacity between ice clouds and snow. Discrimination of snow and clouds is the most challenging part of snow recognition algorithm development. The proposed algorithm relies on Satellite Application Facility to support Nowcasting and Very Short Range Forecastings (SAFNWC) cloud products. A final thematic map has been produced which is consisting of 3 different classes: snow, cloud and land. Validation of the SEVIRI SR product was held in three stages.The obtained high performance of the SR product is presented with the analysis results.

Les particules en suspension dans l'eau de mer incluent les sédiments, le phytoplancton, le zooplancton, les bactéries, les virus et des détritus. Ces particules sont communément appelés matière en suspension (MES). Dans les eaux côtières, la MES peut parcourir de longues distances et être transportée verticalement à travers la colonne d'eau sous l'effet des vents et des marées favorisant les processus d'advection et de resuspension. Ceci implique une large variabilité spatio-temporelle de MES et quasiment impossible à reconstituer à travers les mesures traditionnelles des concentrations de MES [MES], par filtration de l'eau de mer à bord de bateaux. La [MES] peut être obtenue à partir de capteurs optiques enregistrant la diffusion et déployés soit de manière in-situ, soit à partir d'un satellite dans l'espace. Depuis la fin des années 70, par exemple, les satellites "couleur de l'eau" permettent d'établir des cartes de [MES] globales. La fréquence d'une image par jour pour la mer di Nord de ces capteurs polaires représente un obstacle non négligeable pour l'étude de variabilité de la [MES] dans les eaux côtières où la marée et les vents engendrent des variations rapides au cours de la journée. Cette limitation est d'autant plus importante pour les régions avec une couverture nuageuse fréquente. Les méthodes in-situ à partir d'un navire autonome ou d'une plateforme amarrée permettent d'enregistrer des données en continu mais leur couverture spatiale reste néanmoins limitée. Ce travail a pour objectif de mettre en avant les techniques de mesures in-situ et satellite de la [MES] en se concentrant principalement sur deux points. Premièrement, d'acquérir une meilleure connaissance de la variabilité de la relation entre la [MES] et la lumière diffuse, et deuxièmement, d'établir des cartes de [MES] dans la mer du Nord avec le capteur géostationnaire météorologique Européen (SEVIRI) qui donne des images chaque 15 minutes.La variabilité de la relation entre la [MES] et la lumière diffuse est étudiée à l'aide d'une banque de données in-situ. Nous démontrons que la [MES] est le mieux estimée à partir des mesures dans l'intervalle rouge du spectre de lumière rétro-diffuse. Par ailleurs, la relation entre la [MES] et la rétrodiffusion est gouvernée par la composition organique/inorganique des particules, ce qui représente des possibilités d'amélioration pour les algorithmes d'estimation de [MES] à partir de la couleur de l'eau. Nous démontrons aussi qu'avec SEVIRI il est possible d'estimer la [MES], la turbidité et le coefficient d'atténuation, deux variables étroitement liées à la [MES], avec généralement une bonne précision. Bien qu'il y ait d'importantes incertitudes dans les eaux claires, cette réussite est remarquable pour un capteur météorologique initialement conçu pour le suivi des nuages et des masses glaciaires, cibles beaucoup plus brillantes que la mer! Ce travail démontre pour la première fois que la variabilité de la [MES] à l'échelle temporelle des marées dans les eaux côtières au sud de la mer du Nord peut être capturée et mesurée par le biais de la télédétection de la couleur de l'eau ; ce qui ouvre des opportunités pour le monitoring de la turbidité et pour la modélisation des écosystèmes. Le premier capteur géostationnaire couleur de l'eau a été lancé en juin 2012, donnant des images multispectrale des eaux coréennes chaque heure. D'autres capteurs vont probablement suivre dans l'avenir, couvrant le reste des eaux du globe. Ce travail nous permet donc de préparer, de façon optimale, l'arrivée de ces capteurs qui vont révolutionner l'océanographie optique. / Particles suspended in seawater include sediments, phytoplankton, zooplankton, bacteria, viruses, and detritus, and are collectively referred to as suspended particulate matter, SPM. In coastal waters, SPM is transported over long distances and in the water column by biological, tide or wind-driven advection and resuspension processes, thus varying strongly in time and space. These strong dynamics challenge the traditional measurement of the concentration of SPM, [SPM], through filtration of seawater sampled from ships. Estimation of [SPM] from sensors recording optical scattering allows to cover larger temporal or spatial scales. So called ocean colour satelittes, for example, have been used for the mapping of [SPM] on a global scale since the late 1970s. These polar-orbiting satellites typically provide one image per day forthe North Sea area. However, the sampling frequency of these satellites is a serious limitation in coastal waters where [SPM] changes rapidly during the day due to tides and winds.Optical instruments installed on moored platforms or on under-water vehicles can be operated continuously, but their spatial coverage is limited. This work aims to advance in situ and space-based optical techniques for [SPM] retrieval by investigating the natural variability in the relationship between [SPM] and light scattering by particles and by investigating whether the European geostationary meteorological SEVIRI sensor, which provides imagery every 15 minutes, can be used for the mapping of [SPM] in the southern North Sea. Based on an extensive in situ dataset, we show that [SPM] is best estimated from red light scattered in the back directions (backscattering). Moreover, the relationship between [SPM]] and particulate backscattering is driven by the organic/inorganic composition of suspended particles, offering opportunities to improve [SPM] retrieval algorithms. We also show that SEVIRI successfully retrieves [SPM] and related parameters such as turbidity and the vertical light attenuation coefficient in turbid waters. Even though uncertainties are considerable in clear waters, this is a remarkable result for a meteorological sensor designed to monitor clouds and ice, much brighter targets than the sea! On cloud free days, tidal variability of [SPM] can now be resolved by remote sensing for the first time, offering new opportunities for monitoring of turbidity and ecosystem modelling. In June 2010 the first geostationary ocean colour sensor was launched into space which provides hourly multispectral imagery of Korean waters. Other geostationary ocean colour sensors are likely to become operational in the (near?) future over the rest of the world's sea. This work allows us to maximally prepare for the coming of geostationary ocean colour satellites, which are expected to revolutionize optical oceanography. / De in zeewater aanwezige zwevende materie zoals sedimenten, fytoplankton, zooplankton, bacteriën, virussen en detritus, worden collectief "suspended particulate matter" (SPM) genoemd. In kustwateren worden deze deeltjes over lange afstanden en in de waterkolom getransporteerd door biologische processen of wind- of getijdenwerking, waardoor SPM sterk varieert in ruimte en tijd. Door deze sterke dynamiek wordt de traditionele bemonstering van de concentratie van SPM, [SPM], door middel van filtratie van zeewaterstalen aan boord van schepen ontoereikend. Optische technieken die gebruik maken van de lichtverstriioongseigenschappen van SPM bieden een gebieds- of tijdsdekkend alternatief. Zogenaamde "ocean colour" satellieten bijvoorbeeld leveren beelden van o.a. [SPM] aan het zeeoppervlak op globale schaal sinds eind 1970, met een frequantie van één beeld per dag voor de Noordzee. Deze frequentie is echter onvoldoende in onze kustwateren waar [SPM] drastisch kan veranderen in enkele uren tijd. Optische instrumenten aan boord vann schepen of op onderwatervoertuigen kunnen continu meten, maar de gebiedsdekking is deperkt. Dit werk heeft tot doel de lichtverstriioongseigenschappen van SPM te karakterizeren en te onderzoeken of de Europese geostationaire weersatelliet, die elk kwartier een beeld geeft, kan worden gebruikt voor de kartering van [SPM] in de zuidelijke Noordzee. Op basis van een grote dataset van in situ metingen tonen wij aan dat [SPM] het nauwkeurigst kan worden bepaald door de meting van de verstrooiing van rood licht in achterwaartse richtingen (terugverstrooiing). Bovendien blijkt de relatie tussen [SPM] en terugverstrooiing afhankelijk van de organische-anorganische samenstelling van zwenvende stof, wat mogelijkhenden biedt tot het verfijnen van teledetectiealgoritmen voor [SPM]. Voorts tonen woj aan dat de Europese weersatelliet, SEVIRI, successvol kan worden aangewend voor de kartering van [SPM] en gerelateerde parameters zoals troebelheid en lichtdemping in de waterkolom. Hoewel met grote meetonzekerheid in klaar water toch een opmerkelijk resultaat voor een sensor die ontworpen werd voor detectie van wolken en ijs! Op wolkenvrije dagen wordt hierdoor de getijdendynamiek van [SPM] in de zuidelijke Noordzee voor het eerst detecteerbaar vanuit de ruimte, wat nieuwe mogelijkheden biedt voor de monitoring van waterkwaliteit en verbetering van ecosysteellodellen. Sinds juni 2010 is de eerste geostationaire ocean colour satelliet een feit : elk uur een multispectraal beeld van Koreaanse wateren. Vermoedelijk zullen er in de (nabije?) toekomst meer volgen over Europa en Amerika. Dit werk laat toe ons maximaal voor te bereiden op te komst van zo'n satellieten, waarvan verwacht wordt dat zij een nieuwe revolutie in optische oceanografie zullen ontketenen.

Cette thèse est consacrée à la détermination de l’émissivité des surfaces terrestres (LSE) à partir de données dans les domaines des micro-ondes et de l’infrarouge thermique. (1) Ce travail a permis de fournir une méthode de détermination du LSE à partir des données AMSR-E (Advanced Microwave Scanning Radiometer-Earth Observing System) et de développer un modèle de transfert radiatif sol-atmosphère (SARTM) utilisé pour simuler les températures de brillance au niveau du capteur. Le modèle SARTM est construit à partir du modèle MonoRTM (MONOchromatic Radiative Transfer Model) et du modèle AIEM (Advanced Integral Equation Model). Dans cette étude les émissivités micro-ondes sur toute la Chine pour l’année 2006 ont été estimées. (2) Cette thèse présente également les améliorations apportées à un algorithme de détermination des émissivités à partir du capteur SEVIRI (Spinning Enhanced Visible and Infrared Imager) à bord du satellite MSG-2. Cet algorithme perfectionné est appliqué à plusieurs images MSG-2/SEVIRI sur une région d’étude de la péninsule ibérique. Il est démontré sur des cas détaillés que les améliorations portées sur la méthode originale de détermination du LSE et de la température de surface étaient réelles et cohérentes. / This thesis focused on the retrievals of Land Surface Emissivity (LSE) from microwave data and thermal infrared data. (1) This thesis provides a method to retrieval LSE from the AMSR-E (Advanced Microwave Scanning Radiometer-Earth Observing System) and develops a Soil-Atmosphere Radiative Transfer Model (SARTM) to simulated brightness temperatures at satellite level. SARTM model is built from MonoRTM (MONOchromaticRadiative Transfer Model) and from AIEM (Advanced Integral Equation Model) models. In this study, the LSEs over whole China of year 2006 are estimated. (2) This thesis also presents an improved algorithm to retrieve LSE from SEVIRI (Spinning Enhanced Visible and Infrared Imager) data onboardthe MSG-2 satellite. Finally, this improved algorithm is applied to several MSG-2/SEVIRI datasets over a study area withinthe Iberian Peninsula region. It is demonstrated with some detailed cases that these improvements on the original LSE/land surface temperature (LST) retrieval methods are effective and reasonable.

Diese Arbeit betrachtet die Wechselwirkung von solarer Einstrahlung mit Wolken in der Atmosphäre. Diese wird insbesondere repräsentiert durch den Wolkenstrahlungseffekt. Hierbei wurde vor allem auf die Auswirkungen von kleinskaliger Variabilität von Wolken und Wolkenfeldern auf die Genauigkeit des Wolkenstrahlungseffektes am Oberrand der Atmosphäre und am Boden Rücksicht genommen. Mit einer Schliessungsstudie ist der modellierte Wolkenstrahlungseffekt mit Schiffsmessungen verglichen worden. Hierbei wurden die Wolkeneigenschaften in dem Modell durch Schiffs- und Satellitendaten als Eingangsdatensatz beschrieben. Ein Zugewinn in der Genauigkeit konnte durch die kombinierte Nutzung beider Datenquellen erzielt werden, konkret durch die Kombination des Flüssigwasserpfads aus Schiffsmessungen und des effektiven Radius aus Satellitenbeobachtungen. Durch die Schliessungsstudie sind zwei Probleme in der Auflösung kleinskaliger Bewölkung und deren Auswirkung auf abgeleitete Wolkeneigenschaften identifiziert worden, die im weiteren Verlauf der Arbeit genauer betrachtet wurden. Ein Vergleich zweier Methoden zur Erkennung des Bedeckungsgrades, jeweils eine vom Boden und eine vom Oberrand der Atmosphäre, hat insgesamt eine gute Übereinstimmung ergeben. Jedoch zeigten sich Abweichungen bei geringer Bedeckung. So wurde bei einem Bedeckungsgrad von ca. 40% in der Hälfte der Fälle den Satellitenbildpunkt als bewölkt klassifiziert. Diese Unsicherheiten in der Klassifikation konnten auf die abgeleitete reflektierte solare Einstrahlung übertragen werden. Für als unbewölkt erkannte, tatsächlich aber bewölkte, Bildpunkte wurde eine mittlere Überschätzung der reflektierte solare Einstrahlung von ca. 30 W/m−2 gefunden. Ebenfalls wurde der Einfluss der zeitlichen Variabilität in der solaren Einstrahlung auf die Bestimmung des Wolkenstrahlungseffektes einer Wolke untersucht. Hierfür wurde ein lineares Modell entwickelt und präsentiert, das die diffuse Einstrahlung mit dem Bedeckungsgrad in Zusammenhang stellt. Das Modell liefert zwei Koeffizienten, die die Variation der diffusen Einstrahlung durch eine Wolke unter der Annahme, dass die beobachtete Wolke den ganzen Himmel bedeckt, beschreiben. Dies ermöglicht einen direkten Vergleich des Wolkenstrahlungseffektes einer beobachteten Wolke mit Modellergebnissen und die Entkopplung von der zeitlich variablen direkten Einstrahlung.

Diese Arbeit betrachtet die Wechselwirkung von solarer Einstrahlung mit Wolken in der Atmosphäre. Diese wird insbesondere repräsentiert durch den Wolkenstrahlungseffekt. Hierbei wurde vor allem auf die Auswirkungen von kleinskaliger Variabilität von Wolken und Wolkenfeldern auf die Genauigkeit des Wolkenstrahlungseffektes am Oberrand der Atmosphäre und am Boden Rücksicht genommen. Mit einer Schliessungsstudie ist der modellierte Wolkenstrahlungseffekt mit Schiffsmessungen verglichen worden. Hierbei wurden die Wolkeneigenschaften in dem Modell durch Schiffs- und Satellitendaten als Eingangsdatensatz beschrieben. Ein Zugewinn in der Genauigkeit konnte durch die kombinierte Nutzung beider Datenquellen erzielt werden, konkret durch die Kombination des Flüssigwasserpfads aus Schiffsmessungen und des effektiven Radius aus Satellitenbeobachtungen. Durch die Schliessungsstudie sind zwei Probleme in der Auflösung kleinskaliger Bewölkung und deren Auswirkung auf abgeleitete Wolkeneigenschaften identifiziert worden, die im weiteren Verlauf der Arbeit genauer betrachtet wurden. Ein Vergleich zweier Methoden zur Erkennung des Bedeckungsgrades, jeweils eine vom Boden und eine vom Oberrand der Atmosphäre, hat insgesamt eine gute Übereinstimmung ergeben. Jedoch zeigten sich Abweichungen bei geringer Bedeckung. So wurde bei einem Bedeckungsgrad von ca. 40% in der Hälfte der Fälle den Satellitenbildpunkt als bewölkt klassifiziert. Diese Unsicherheiten in der Klassifikation konnten auf die abgeleitete reflektierte solare Einstrahlung übertragen werden. Für als unbewölkt erkannte, tatsächlich aber bewölkte, Bildpunkte wurde eine mittlere Überschätzung der reflektierte solare Einstrahlung von ca. 30 W/m−2 gefunden. Ebenfalls wurde der Einfluss der zeitlichen Variabilität in der solaren Einstrahlung auf die Bestimmung des Wolkenstrahlungseffektes einer Wolke untersucht. Hierfür wurde ein lineares Modell entwickelt und präsentiert, das die diffuse Einstrahlung mit dem Bedeckungsgrad in Zusammenhang stellt. Das Modell liefert zwei Koeffizienten, die die Variation der diffusen Einstrahlung durch eine Wolke unter der Annahme, dass die beobachtete Wolke den ganzen Himmel bedeckt, beschreiben. Dies ermöglicht einen direkten Vergleich des Wolkenstrahlungseffektes einer beobachteten Wolke mit Modellergebnissen und die Entkopplung von der zeitlich variablen direkten Einstrahlung.